大家好，我是孟健。
得物前端部门全部解散，合入服务端做AI全栈。不是裁员，不是优化，是整个部门建制直接取消。
这个消息昨天在技术圈炸开了。有人在群里说"不是谣言，问了得物技术专家的朋友证实了"。短时间内组织架构调整，但传递的信号很明确——普通业务前端，没有发展空间了。
我看到这条消息的第一反应不是震惊，而是：终于轮到了。
01 不是第一个，也不会是最后一个
得物不是第一个干这事的大厂。
2025年底，美团宣布前端转后端做全栈。不是"鼓励学习"，是组织架构层面的调整——前端团队直接并入后端。那时候很多人觉得这只是美团的个别决策，毕竟美团一直有"效率至上"的传统。
更早之前，阿里菜鸟国际后端研发全员转全栈。标题写得很直白——"前端岗、测试岗即将消亡"。当时很多前端同学的反应是"菜鸟国际只是个小部门，不代表整个行业"。
虎嗅今年的一篇报道里，一位CEO直接说："我们公司已经不需要专职前端开发了，公司的前端都要转岗。" AI Coding的提效已经达到40%甚至更高，效率变高的副作用就是——需要的人变少了。
美团、菜鸟、得物——三家不同赛道、不同体量的公司，在不到半年的时间里做了同一个决策。
这不是巧合，这是多米诺骨牌。
02 为什么是前端先"出局"？
有人说前端是"技术栈的末端"，这话虽然刺耳，但有它的道理。
我们来看看AI编程工具现在到底能做什么：
- Cursor / Claude Code / Codex：给一段需求描述，直接生成完整的React组件、页面布局、甚至整个前端项目骨架
- v0.dev：输入一句话，出一个可运行的UI界面，连交互都帮你想好
- Bolt / Lovable：从0到上线部署，全程不用手写一行前端代码
- OpenClaw：更狠——它不只是写代码，而是让AI Agent自己规划任务、调用工具、操作浏览器、跑完整个工作流。以前需要一个前端+一个运维+一个QA配合的事，现在一个Agent闭环搞定
以前需要一个前端团队干一周的活——画原型、切页面、写组件、联调接口——现在一个后端开发者+AI工具，半天就能搞出来一个像样的东西。更不要说OpenClaw这类Agent平台，直接把"人操作AI工具"升级成了"AI自己操作工具"——连操作者本身都在被替代。
不是前端没用了，是前端的"专职壁垒"被AI彻底抹平了。
后端涉及的东西——架构设计、数据库优化、分布式系统、高并发处理——这些AI目前还啃不动，至少啃不好。但前端的核心产出——页面、组件、交互、样式——AI已经能做到80分甚至90分。
📍 想清楚这个逻辑：AI不是在替代"人"，是在替代"专职分工"。当一个后端开发者+AI就能搞定前端的活，"前端岗位"这个组织单元就没有存在的必要了。
这就好比——以前公司有专门的打字员，后来每个人都会打字了，打字员这个岗位就消失了。前端正在经历类似的事。
03 数据比感觉更残酷
很多人还在靠"感觉"判断行业趋势。数据告诉你的是另一回事。
哈佛大学一项覆盖6200万劳动者的研究发现：当一家公司开始采用生成式AI，六个季度之内，初级开发者的岗位需求下跌9%到10%。
更吓人的数字：过去几年，科技大厂招收的应届生数量直接腰斩，下降超过50%。
这两个数字叠在一起意味着什么？入口在收窄，存量在被挤压。
而AI Coding工具的提效从传闻变成了共识——40%已经是保守估计。我自己的体感是，用Claude Code做日常开发，在熟悉的项目里提效能到60%以上。以前需要一上午手写的功能，现在对着AI说清楚需求，二十分钟出初版，再花半小时调优就能上线。
效率提高40%，意味着10个人的活7个人就能干。剩下3个人怎么办？
得物给出了自己的答案：不是裁掉，是重新定义。前端不再是一个岗位，而是一种能力——被所有人共享的能力。
04 得物的真实信号
就在前端解散的消息传出前一天，得物创始人杨冰在2026年全员会上说了一句关键的话："未来将把AI应用拓展到更多业务场景。"
全员会还透露了一组数据：得物过去一年业务双位数增长，在线鉴别用户量增长184%，用户遍及186个国家，商家入驻和社区创作者收入同比增长60%以上。
业务在高速增长，但前端部门没了。
这说明什么？不是公司不行了要裁人，恰恰相反——是公司在增长期主动选择了一种更高效的组织形态。前端的活不是不做了，是换一种方式做：后端开发 + AI工具 = 全栈交付。
以前10个前端+10个后端干的活，现在15个全栈就能搞定，而且沟通成本更低——因为一个人负责一条链路，不存在前后端联调扯皮的问题。
组织效率的提升，不是靠加人，是靠消灭分工的边界。
05 给程序员的三条建议
第一，别再把自己定义为"前端"或"后端"。
标签越窄，替代风险越高。"我是写React的" vs "我是能独立交付产品的"——后者在任何组织调整里都更安全。得物这次解散的是"前端部门"，但下一轮可能是任何一个被AI覆盖的专职角色。
第二，学会用AI编程工具，现在就学。
不是"了解一下"，是真的每天用。Claude Code、Cursor、Copilot——选一个，变成你的工作标配。想更进一步的，试试OpenClaw——它能让你把AI编程从"辅助写代码"升级到"Agent自动执行完整工作流"，包括代码生成、测试、部署、甚至内容发布，一条龙全自动。
当你的同事还在逐行手写CSS和CRUD的时候，你已经在用AI搞定80%的重复工作，把精力放在架构思考和产品判断上。
这不是"锦上添花"，这是生存技能。就像十年前不会用Git的程序员会被淘汰一样，今天不会用AI编程工具的人，正在被悄悄移出候选名单。
第三，往上走，往业务走，往复杂度走。
AI擅长执行明确指令，但不擅长：
- 理解复杂的业务场景和用户心理
- 做需要权衡多方利弊的技术选型
- 跨团队的沟通协调和项目推进
- 从0到1的产品定义和架构设计
这些"模糊地带"才是AI时代程序员的护城河。 越靠近执行层越危险，越靠近决策层越安全。
得物不是终点，是起点。
下一个解散前端部门的大厂是谁？不知道。但可以确定的是——
"我只会写页面"这句话，在2026年已经不是一个安全的职业描述了。
工具就摆在那里。转不转型，是你的事。
👋 我是孟健，前腾讯 T11 / 前字节技术 Leader，现在全职做 AI 编程。
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