✨ 一些前端工作十年的小感悟
做前端差不多十年了，简单记录一些做项目和带团队的经验，也分享一些对前端与 AI 结合的思考，算是和同行交流。
01 前端不只是“页面搬运工”
越做越发现，前端真正的价值不是写页面，而是“让产品落地”。
一个靠谱的前端，通常会：
- 对业务敏感
- 对体验较真
- 能用技术推动需求，而不是被动等接口
写页面是一部分，但思考与判断才是核心能力。
02 跨界能力，正在成为标配
现在能独立闭环的前端，普遍都会一点：
- Node / 基础服务端
- GraphQL / SQL
- CI 自动化
- 数据思维 / 产品意识
不是要成为全栈，而是减少依赖，把事情推进得更快。
03 工程体系是团队的底层能力
成熟团队一般会把这些东西打牢：
- 统一 TS、Lint、格式化
- 合理的组件体系
- 错误 & 日志链路
- 基础测试（单测/端到端）
短期看不出收益，但长期维持团队速度。
04 成熟前端更像“做选择的人”
前端经验越深，越会把精力放在：
- 方案选择
- 风险识别
- 复杂需求拆解
- 在团队间推动协作
写多少代码不是重点，做对的选择才是。
05 关于 AI：前端的第三增长曲线
最近两年，我对前端与 AI 的结合感受很深：
- AI 已经能承担不少“机械式编码”
- 真正的价值在于让工程师更快把想法实现
- 代码生成并不是重点， “用 AI 做系统设计、测试、文档、重构”才是新的效率点
- 一些以前需要 2–3 天的原型，现在几小时就能跑起来
- AI 让个人工程师的“生产力天花板”提升了一整个层级
我自己常用的方式：
- 用 AI 做技术调研、架构草图
- 用它生成模板代码，再自己精修
- 自动创建测试样例和覆盖率提示
- 在复杂功能上用它做 pair programming
- 在迭代时让它分析 diff 和潜在漏洞
我认为未来前端会变得更“产品化”——
用 AI 把 0→1 做得更快，把 1→10 做得更稳。
06 最后
以上只是一些随手记的观点，没有标准答案。
如果你对前端工程、AI 工具链、跨界能力这些话题感兴趣，欢迎留言交流。
如果你是中高级前端、全栈，对这些方向有共鸣，我们团队目前也有一些 HC，可以私信聊聊。
