1. AI并没有提高效率，只是降低了工作的心智负担，反而正在让碎片化的时间更加碎片化。
为什么说没有提高效率，作为一名程序员，工作排期并没有使用到AI而减少，编程时间确实因为AI大大减少，而在AI编程的过程中，一般看看数据，回回消息，追追进度，从产出来看，并没有创造出更多的东西，反而因为使用了AI 带来了更多不可控的因素和代码安全问题。
对一名前端程序员来说，写样式，写结构，写逻辑，确实是一件繁琐的事情，这个让AI来做，再好不过，大多数情况下，AI写得更好。在有规范流程的公司来说，必然存在一些方案，构建，提测，发布的固定工作，这部分工作使用 Spec Coding再好不过，能够极大降低心智负担。
至于时间碎片化，相信职场人对这个词并不陌生，本身就是碎片化的时间，因为使用AI生成代码的过程中，更加碎片化，本来写代码是能够专注完成一个功能，并进入心流状态，但是现在都是和AI对话，生成代码，等待，检查，再对话，生成代码，如此往复。
2. 与其说AI对前端冲击大，不如说对重复简单的工作冲击大。
听说今年前端死了三次，一次是deepseek出现，一次是claude出现，一次是Gemini出现，我有预感的还会死好多次，当然今天不是聊死不死的问题，而是没有AI，前端是一个什么样的处境。
正常大学不会教授前端，科班出身基本不会选择前端，行业内很少存在工作多年的前端，大部分前端都是非计算机软件专业，学习几周就可以找到工作，系统性的培训一下就可以包装成三年前端经验，大部分工作是在重复完成样式和跳转。想来，应该不只有我一个人觉得前端确实简单，简单的工作被替代是正常的，即便没有AI也会有其他什么东西来代替一些基础简单的工作。
与其说AI对前端冲击大，不如说对重复简单的工作冲击大。面试时问候选人选择前端的原因，都说前端有意思，所见即所得，有几人敢承认自己选择前端不是因为前端简单呢？
3. 对话一定是AI的中间态，不是最终态。
好的产品让你感受不到AI的存在，润物无声的帮你完成一些事情，你只需要做最基本的选择，能够引导你完成接下来的选择，最终呈现在页面上是用户需要的东西，现在基于AGUI的协议，很多团队在做探索，相信不久就会有眼前一亮的产品出现。而不是问一个问题，用什么样的提示词，选什么样的模型，等半天，AI给出一大堆答案，还要从中去筛选，或是带来了更多的问题，反而增加了心智负担。
4. 关于AI的幻觉和偏见问题
我觉得这不是AI的问题，而是人类的特点，因为人类无法改变幻觉和偏见的问题，但希望AI最好有人的所有优点，不要有人的任何缺点，经常要求大模型既像人，又不像人。
5. 生成式AI编程的普及，必然带来基础设施代码的弱化
群友提问，未来AI编程，基础设施会越来越重要，想学习 rust 和 go 求职前端工具链开发岗的工作。首先国内干前端工具链的的开发并不多，只有头部大厂有，小厂基本0基建，而且工具链代码更容易测试，比业务代码更有规范，用 AI 写工具代码比写业务代码还要容易。依然存在一个问题，2025年了，还需要去建设工具链吗？
6. 生产力的提升不解决生产关系的问题
当打工人因AI的发展获得效率提升以后，短期必然会轻松一点，但长期来看 ，就把提升后的效率当作你该有的效率了，工作强度不会降低，工资也不会涨，多出来的效益就被老板拿走了，打工人还是命苦。但换句话说，只要是打工，有没有AI，都是这种状态，只不过感受程度不一样罢了。有人的地方就有江湖，同质竞争，生物本性，你不干，自有人干。
工作一年的人在AI的加持下像工作三年的，工作三年的人AI在加持下像工作三年半的，所以老板招一年的，因为性价比高。AI会代替所有的初级中级程序员，而能够灵活使用AI的高级程序员会更加稀缺。
两种不同的观点，都有道理，因为受众不一样，所以表达的观点不一样，但背后原因是一致的，现在这个时代，谁都能说几句，都对，但也都不对，我们每个人遇到的问题都不一样，生动而具体，具体问题具体分析。
最后
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