大家好。
最近焦虑到不行。
原因很简单：我每天的工作就是对接后端接口、写表格、写表单、写弹窗、调样式。这些活儿，现在 Cursor 配合 Claude 基本上能秒出。我亲眼看着 AI 十分钟写完我一天的量，还比我写得规范。
然后上周刷到一篇文章，说面试官现在最爱问："都 Vibe Coding 了，你的优势是什么？"
我当时就愣了。
我的优势是什么？我就一个写 CRUD 的啊。
先说说我现在怎么用 AI 的
坦白讲，我现在开发基本离不开 AI 了。
一个典型的工作流：产品给了原型图，我看一眼大概要哪些字段、哪些交互，然后跟 AI 说"帮我写一个 xxx 的管理页面，字段有 xxx，用 antd 的 ProTable"，嗖的一下就出来了。
然后我改改字段名、调调样式、对接一下接口，搞定收工。
以前一个 CRUD 页面我得写大半天，现在一两个小时。效率确实翻了好几倍。
但问题来了——如果我的活儿 AI 都能干，那要我干嘛？
想了很久，我觉得优势在这几个地方
别笑，我知道一年半经验说"优势"有点大言不惭。但认真想了一阵之后，我发现哪怕是做 CRUD 的小兵，也有些东西是 AI 替不了的。
一、我知道这个页面该长什么样
AI 能写代码，但它不知道我们项目的上下文。
比如产品说"加个知识库管理页面"。AI 不知道我们项目用的是什么布局规范、导航结构是什么样的、权限体系怎么配、路由怎么注册、国际化 key 怎么命名。
这些东西，是我在这个项目里泡了一年半才攒出来的认知。我知道新页面该放在哪个目录、菜单怎么配、面包屑怎么处理、跟后端的接口规范是什么样的。
AI 写的代码能跑，但放进我们项目里各种不对——路由注册方式不对、权限码格式不对、请求封装没用项目里的 hook。这些全得我来矫正。
二、我能看出来 AI 写的东西哪里有坑
说实话一开始我也是 Vibe Coding——AI 写什么我就接什么，跑起来不报错就完事了。
然后被 code review 教做人了。
leader 一看："这个表格的分页参数你确定后端是这个字段名？"、"这个 useEffect 依赖项缺了会导致数据不刷新你知道吗？"、"这个请求没做 loading 状态用户狂点怎么办？"
被锤了几次之后我学乖了。现在 AI 写完的代码我会过一遍：
- 接口字段名跟后端文档对得上吗？
- 状态管理有没有多余的重渲染？
- 边界情况处理了没？空数据、加载中、报错
- 跟现有代码风格一致吗？
这些判断力是一年半被锤出来的，AI 不替我挨骂。
三、我能跟人沟通
这个听起来很虚，但真的是最实在的优势。
后端说"这个接口我返回一个树形结构"，我得追问：这个树有几层？叶子节点有没有特殊标识？是一次性返回还是懒加载？
产品说"这里加个筛选"，我得确认：筛选是前端做还是后端做？多选还是单选？选完立即触发还是点确认按钮？
这些沟通是我每天都在做的事。AI 再强它也没法替我去跟后端、产品确认需求细节。而这些细节确认不了，写出来的代码一定是要返工的。
四、出了 bug 我知道去哪找
虽然我经验不多，但一年半下来，项目里哪个模块有哪些历史包袱、哪些接口经常超时、哪些组件有已知 bug，我多少心里有数。
AI 不知道我们的 ProTable 在某些情况下会触发两次请求。AI 不知道我们的某个公共组件在 Modal 里用会有 z-index 问题。AI 不知道测试环境和线上环境的接口 base URL 配置不一样。
这些都是踩坑踩出来的经验，没法喂给 AI。
关于成本这件事
这个其实跟我关系不大，因为公司出钱。但自己用的时候确实有感触。
有时候一个样式问题，我知道是某个 antd 组件的 className 覆盖问题，三秒打开 DevTools 找到改一行 CSS 就搞定了。但如果我把问题描述给 AI，它得先理解我的组件结构、再分析样式优先级、再给方案——来回几轮，Token 花了一堆，最后给的方案可能还不如我直接改。
所以现在我的策略是：
- 确定性高的小改动：自己来，比跟 AI 解释快
- 重复性高的新页面：让 AI 生成骨架，我来填肉
- 不熟悉的领域（比如复杂动画、Canvas）：让 AI 先给个思路，我再细调
- 样板代码（类型定义、接口封装）：AI 一把梭，我检查一下字段
说白了就是：你知道答案的时候自己写更快，你不知道答案的时候让 AI 探路更快。
那我到底焦不焦虑
说实话，还是有点焦虑的。
因为我很清楚，如果我永远只是写 CRUD，那 AI 越来越强的话，我的不可替代性确实在降低。
但想通一件事之后就好多了：AI 替代的是"写代码"这个动作，不是"做开发"这件事。
做开发这件事包括：理解需求、确认细节、做技术判断、保证质量、跟团队协作、维护项目。写代码只是其中一个环节，而且恰好是 AI 最擅长的环节。
其他那些环节，AI 现在真做不了。不是"暂时做不了以后能做"那种，是根本性地做不了——因为那些需要对项目上下文、团队情况、业务规则的持续积累。
所以我的结论是：
- 把 AI 当成一把好用的工具，让它帮我加速写代码这个环节
- 把省下来的时间花在理解业务、提升技术判断力上
- 别抗拒，也别依赖。用它但不被它定义
如果面试被问到
最后说一下，万一真被面试官问了"你的优势是什么"，我大概会这么说：
我不会说 AI 做不了什么，因为它确实越来越强。我的优势在于：我了解项目上下文、能做需求确认和技术判断、能验证 AI 产出的质量。AI 是好的加速器，但它需要有人告诉它往哪加速、加速完了检查有没有跑偏。我就是那个把方向盘的人。
好吧这段可能有点矫情了。
但核心意思就是：你不用比 AI 写得好，你得比 AI 更懂你的项目、你的团队、你的业务。
