2025 年度普通总结：AI 时代，前端“基础开发”的工作方式被重写了
我是一名前端工程师，7+ 年经验，长期在中小业务里做基础开发：需求落地、组件/工程规范、联调上线，以及稳定性与体验优化。
回顾 2025 年，我没有特别“炫技”的技术突破，但有一个非常确定的感受：AI 正在把开发从“代码主导”推向“规则与文档主导”。
这篇就写得普通一点：不追热点名词，尽量用自己的视角，把今年观察到的变化和一些可落地的做法记录下来。
1）vibe coding：前后端 CRUD 的差异被抹平
这里借用来自小红书的一张图：
今年我最直观的提升来自一种新的工作状态：vibe coding。 它不等于“瞎写”，也不等于“全靠 AI 自动生成”，更像是——我把目标、约束、边界说清楚，让 AI 去补齐大量模板化实现。
在中小业务里，很多需求本质上是 CRUD + 权限 + 列表/表单 + 状态机 + 异常处理。过去这些工作量主要体现在：
- 项目脚手架与页面结构重复
- 接口对接与字段映射重复
- 表单校验、状态管理、分页筛选重复
而现在，AI 能显著降低这部分“重复劳动”的成本。一个明显的结果是：前后端在 CRUD 层面的差异被抹平——不管是 JavaScript、Java、Golang、Python，AI 都能把“意图”快速翻译成可运行的代码骨架，语法学习成本也显著下降。
但这里也埋了一个坑：越是能“生成得快”，越容易在细节上积累技术债。AI 把 0.1 做到 0.9 很快，但从 0.99 到 1.0 往往卡在“细节收口”——边界一致性、异常场景、契约对齐、上线兜底。
所以我会把心态从“写得快”调整为：生成得快，但收口要稳。
2）开发方式转变：单一功能单人负责数据流向，不再严格区分前后端
今年另一个变化是协作方式：越来越多任务是以功能为单位的闭环交付。
也就是：一个功能尽量由同一个人负责从需求澄清、数据流向、接口契约到页面交付，不再是“前端等后端 / 后端等前端”的串行节奏。
这背后也对应着一种更现实的组织形态（尤其在中小业务常见）：
- 前端架构：路由、状态、组件体系、构建发布、监控埋点
- 后端架构：数据模型、鉴权、服务治理、存储与缓存
- CRUD 全栈模式：大量业务功能以“闭环交付”为目标，谁更熟、谁更快就负责更完整的一段链路
我对这种变化的态度很务实：
不追求“全栈标签”，但要能把链路串起来，至少要做到——能和对端把契约谈清楚、能定位问题、能兜底上线。
3）颗粒度问题：面对复杂多变业务，要定义 AI 规则，而不是让 AI 牵着走
今年我反复遇到的一个难题是：业务越复杂、变化越快，越不能把 AI 当成“答案机器”。
真正影响产出的，是你能不能把问题拆成合适的颗粒度，然后把“规则”写清楚。
我现在会在动手前强制回答四个问题（它们也几乎是我给 AI 的提示词骨架）：
- 输入是什么？
数据从哪里来、字段含义是什么、依赖哪些前置条件（权限、租户、环境、灰度等）。 - 输出的条件是什么？
什么算成功、什么算失败；要不要有 loading、空状态、错误提示；用户可见的结果是什么。 - 哪些地方允许自由实现？
比如 UI 细节、内部函数组织方式、工具函数抽象等，让 AI 有发挥空间。 - 哪些地方绝对不能碰？
比如接口契约、埋点口径、关键业务规则、权限边界、缓存策略、数据写入时序等。
这套方法的目标只有一个：最大效果，最小影响范围。
也就是让 AI 提效，但不扩大改动面，不引入不必要的风险。
4）code reviewer 占据主导：要明白“需要什么”，以及“边界是什么”
AI 让“写代码”更快了，反而让 code review 更重要。
因为从团队角度看，真正要守住的不是“能不能跑”，而是：
- 我们到底需要什么（需求的真实目标、边界、口径）
- 哪些边界必须一致（数据约束、异常场景、兼容性、性能/安全底线）
我今年的体感是：review 的中心从“格式/语法/写法偏好”逐渐转向“规则与风险”。
一个好的 reviewer，价值在于能快速指出：
- 这段实现未来会不会经常改、会不会变成技术债
- 有没有漏掉异常场景、权限校验、并发/幂等
- 接口契约是否稳定、是否引入隐式破坏
对我个人来说，提升 review 能力，也是在提升“技术影响力”：你不一定写最多的代码，但你能帮助团队把“0.99 的可用”推进到“1.0 的可交付”，让产出更稳定、更一致。
5）AI Agent 下：代码主导转向文档主导（需求边界/规则/约束变成“生产资料”）
如果说 2024 还是“AI 辅助写代码”，那 2025 我更明显地感受到：AI Agent 会把代码变成结果，把文档变成输入。
当 AI 参与更深时，真正决定质量的东西往往不是代码本身，而是你能不能提前讲清楚：
- 需求边界
- 业务规则
- 数据约束
- 异常场景
- 接口契约
- 非功能性指标（性能、可用性、可观测性等）
- 架构决策与取舍理由
所以我今年更重视三类“看起来不酷但很值钱”的东西：
- 项目开发规范：目录/命名/分层、请求与状态、错误处理、可观测性等统一约定
- 提交规范：让变更可追踪、可回滚，降低多人协作成本
- 需求文档：把边界写出来，减少口头约定导致的返工
这也是我对“基础开发”的重新理解：基础不是“写底层库”，很多时候基础是让团队的协作成本更低、出错概率更小。
6）语言差异性被抹平：语法学习变快，但工程判断更重要
AI 让语法学习变得更快：你不熟的语言也能通过对话迅速搭出可运行的 demo。
但这并不代表“语言不重要”，而是意味着——语法门槛降低后，工程判断变得更稀缺：
- 什么时候该抽象、什么时候该复制粘贴
- 什么时候该上缓存、什么时候该先保证正确性
- 什么时候要做降级处理、什么时候要守住一致性
换句话说：AI 让“写出来”更容易，但“写对、写稳、写得可维护”依然需要经验。
7）检索方式彻底改变：从搜网页到“带上下文问问题”
以前遇到问题，我更多是 Google / StackOverflow / Github / CSDN / 掘金 / 知乎，靠关键词找到答案。
现在更多是把上下文（代码片段、错误信息、版本、约束条件）一起给 AI，让它先帮我归纳可能性、提出排查路径，再由我去验证与收敛。
但我也给自己加了一个原则：重要结论必须可验证。
AI 的建议可以很快，但如果不跑、不测、不验证，就很容易把“看起来合理”当成“确实正确”。
8）未来核心竞争力：可能不再是代码，而是文档（更准确地说：把复杂问题讲清楚）
今年我越来越认同一句话：程序员未来的核心竞争力也许不再是代码而是文档。
我更愿意把它翻译成一个更务实的能力：把复杂问题讲清楚、拆清楚、约束清楚。
因为当代码生成越来越容易，稀缺的就变成：
- 能把不清晰的需求变清晰
- 能把不可控的实现变可控
- 能把一次性交付变成可持续迭代
- 能在“快”和“稳”之间做出可解释的取舍
对长期做中小业务的人来说，这些能力往往比“会某个新框架”更直接地决定你的价值。
2026 我准备怎么继续（很普通，但我觉得有效）
- 继续强化“边界清单”：每个需求都写清输入/输出/不可触碰区域，让 AI 提效但不扩大风险面
- 把 code review 当成核心产出：不只看实现，更看规则、口径、异常场景与长期维护成本
- 让文档成为工作流的一部分：不是写漂亮文档，而是写能减少返工、能让协作变顺的文档
2025 对我而言不是“技术飞跃”的一年，而是“工作方式重塑”的一年。
如果要用一句话收尾：越是能快速生成代码的时代，越要慢一点把问题定义清楚。
