2025：AI / Vibe Coding 对我的影响——一个前端开发的“第二大脑”养成记
大家好，我是小赵。2025 年我最大的变化不是学会了多少新框架，而是开始用 AI 重新定义“怎么写代码”：从写每一行，到设计每一次迭代；从“我会不会”，到“我能不能更快验证”。
1. 我理解的 Vibe Coding：不是偷懒，是把注意力花在更值钱的地方
很多人把 Vibe Coding 理解成“随便写写、AI 帮我补全”。但我在 2025 年的体验更像是：
- 先有 vibe（意图 / 方向 / 体验目标）
- 再让 AI 帮我把“可运行的形态”快速搭出来
- 然后我再用工程经验把它变成可维护、可上线、可协作的版本
它不是替我写代码，而是把我从低价值的重复劳动里救出来，让我更频繁地做这几件更关键的事：
- 把需求变成清晰的“可验证目标”
- 用最小成本跑通链路
- 在正确的抽象层上做重构，而不是陷在细节里
2. 影响一：我写 UI 的方式变了——从“组件堆叠”到“体验驱动的迭代”
以前写页面，我的默认路径是：
拿设计稿 → 拆组件 → 写样式 → 调 API → 修边角 → 联调
2025 年我更多用这种路径：
描述体验 → 生成初版 → 快速上屏 → 真实数据走一遍 → 再拆组件 / 抽逻辑
变化的关键是：初版的成本几乎为零。
我可以更大胆地试错，比如：
- 表单布局到底是一列更清晰还是两列更高效？
- 费用类数据要用表格还是卡片？
- 空态、加载态、错误态如何统一？
- 同一个模块在不同角色下是否要差异化展示？
AI 把“试一试”变得极其便宜，我反而更在意交互一致性、状态完整性、信息密度这些长期收益更高的东西。
3. 影响二：我调试的方式变了——从“猜哪里错”到“系统性缩小范围”
前端调试最怕的不是报错，而是“看起来不对但也没报错”。2025 年我逐渐形成了一种 AI 辅助的调试习惯：
- 先让 AI 帮我列出可能原因树（数据问题 / 状态问题 / 副作用 / 依赖 / 渲染条件 / 权限 / 缓存 / 时区）
- 再把我手头的日志、接口响应、关键代码片段喂给它
- 让它给出最小验证步骤（加一行日志 / 打断点 / 缩小渲染条件 / 模拟边界数据）
结果是：我不再在一堆猜测里乱撞，而是像做实验一样排除变量。对复杂页面（多 tab、多筛选、多接口、多角色）尤其明显。
4. 影响三：我更敢重构了——因为我有了随时可用的“重构同伴”
以前重构常常被拖延，因为成本高、风险大、改完还得补测试、怕漏场景。2025 年 AI 带来的最大底气是：
- 它可以帮我把现有逻辑归纳成规则
- 帮我列出边界条件清单
- 帮我给出重构前后等价性的验证点
- 甚至可以帮我补齐一些最基础的单测 / 用例数据
我更愿意把“能跑”推进到“好维护”，尤其在这些地方：
- 表单校验与联动规则（跨字段、跨模块）
- 金额 / 时间 / 状态机类逻辑（边界极多）
- 列表页的筛选、分页、排序、导出（组合爆炸）
- 权限与可见性（角色 / 组织 / 节点差异）
重构从心理负担变成持续整理。
5. 影响四：我对“写代码”的定义变了——提示词成了一种工程能力
到 2025 年我发现：提示词不是玄学，它是一种表达工程意图的能力。
一个高质量的提示往往包含这些要素：
- 目标：做什么、给谁用、成功标准是什么
- 约束：技术栈、组件库、代码风格、性能要求
- 边界：异常态、空态、权限、并发、幂等
- 产出：要什么格式（函数 / 组件 / PRD / 测试用例）
- 验证：给出自测清单或断言
这让我在团队协作里也变得更清晰：我写给 AI 的东西，本质上也是写给同事看的“需求与设计”。
6. 我踩过的坑：Vibe Coding 的副作用，2025 年我也交了学费
AI 当然不是万能的。2025 年最常见的坑，我大概踩过这些：
- 看起来对，但细节不对：金额精度、时区、边界条件、字段含义
- 过度抽象：为了“优雅”引入不必要的复杂度
- 风格漂移：同一个项目里出现多套写法（hooks、命名、目录结构）
- 忽略真实约束：后端实际字段、权限体系、历史兼容、埋点规范
- 安全与合规：把敏感信息、内部接口细节直接丢给外部模型的风险
所以我给自己立了几条规则：
- AI 生成的代码默认“可用但不可信”，必须过一遍边界和状态
- 抽象层级以“团队能维护”为准，而不是以“看起来高级”为准
- 涉及金额 / 权限 / 状态机 / 结算链路的模块，必须手写验证点
- 所有关键页面都补齐：加载态、空态、错误态、无权限态
7. 2025 给我的结论：AI 没有让我变弱，反而让我更像“工程师”
我并不觉得 AI 让前端变简单了。相反，它让真正的门槛更清晰：
- 需求理解能力
- 抽象与架构能力
- 质量意识与风险控制能力
- 端到端的链路思维（接口、权限、数据一致性、可观测）
AI 能写很多代码，但它无法替我对“上线结果”负责。我仍然需要判断：什么该快、什么该稳；哪里能试错、哪里不能出错。
2025 年我最大的收获是：我开始把 AI 当成“第二大脑”，但我自己依旧是那个做决策的人。
8. 2026 我打算怎么用它：从“提效工具”升级到“交付体系的一部分”
如果说 2025 是把 AI 用在“写代码”，那 2026 我更想把它用在“交付”：
- 需求阶段：自动生成验收标准、风险清单、接口对齐点
- 开发阶段：生成可复用的模块骨架、自动补齐状态与边界
- 联调阶段：根据接口变更自动提示影响面
- 质量阶段：生成自测 checklist、辅助补单测与回归用例
- 复盘阶段：把线上问题沉淀成可检索的知识库
最终目标不是“写得更快”，而是更稳定、更可控、更可复用地交付。
结语
2025 年，AI / Vibe Coding 对我的影响不是“替代”，而是“重分配”：它把我的时间从低价值的重复劳动里释放出来，逼着我把精力投入到更难但更重要的部分——体验、质量、抽象、风险、交付。
而这，可能才是它带给前端开发最真实的改变。
