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wordpress建的网站如何跟微信集成,wordpress木木主题,南阳网站排名优化费用,如何备份网站数据库近来粉丝里面有几个前端Leader#xff0c;他们略显焦虑的感慨AI对编程领域的冲击太大#xff0c;尤其是前端#xff0c;这让他们感受到了不小的压力。 于是#xff0c;他们想咨询前端是不是能够转AI#xff0c;并疑惑前端能在AI这个赛道走多远#xff1f; 只说应用层的…近来粉丝里面有几个前端Leader他们略显焦虑的感慨AI对编程领域的冲击太大尤其是前端这让他们感受到了不小的压力。于是他们想咨询前端是不是能够转AI并疑惑前端能在AI这个赛道走多远只说应用层的AI赛道前端是非常适合转AI的目标岗位可以是AI工程师/AI产品经理做得好的可以干到AI负责人并且我身边已经有很多鲜活的案例所以大家不必焦虑。接下来我们进一步分解这两个问题第一个是为什么前端特别焦虑第二个是为什么前端适合转AIAI编程与前端从ChatGPT诞生到DeepSeek爆发近3年的时间文字类包括AI产品或者在稳定消耗算力token的只有三类应用ChatGPT/DeepSeek官网直接聊天简单AI客服AI编程如Cursor、Claude Code其他还有些工作流类的项目对算力消耗的量很小。抛开ChatGPT不说为什么AI客服或者AI编程会成为首先的爆款呢原因很简单AI客服需要的数据很简单当前的卡点多数来源于准确率比如如何从95%提升到98%这种而AI编程这个品类能爆发的核心原因依旧是程序员喜欢作死开源生态的繁荣为代码领域的AI突破提供了大量语料GitHub上有超过2亿个开源仓库涵盖几乎所有编程语言和技术栈这种结构化、标注清晰通过代码逻辑隐式标注的文本数据是训练代码模型的理想素材。将视角拉近到前端情况就更复杂了我们不得不承认一个事实前端的业务逻辑相对简单并且已经在GitHub被完全穷举了换句话说训练一个前端AI分身的数据是完全足够的了再将视角切换到后端领域增删查改类业务对AI是小菜一碟但很多公司依旧有一些核心的代码是不会上传的因为放出来相当于内裤没了所以后端的语料是稍微差点最后我还认识几个做芯片开发的同学AI辅助编程对他们来说等于几乎没有因为GitHub上根本没有相关语料。综上前端的业务逻辑简单、GitHub上的语料丰富这直接造成了AI在前端这个领域已经足够的优秀了举个例子100%提效在许多 Cursor 的宣传案例中我们经常看到这样的⽰例输⼊提⽰词帮我实现⼀个数独游戏使⽤ JavaScript 实现。⼤约 30 秒后Cursor 即可完成从需求分析、问题拆解、编码实现到效果预览的完整流程。⽰例效果这个数独游戏不仅实现完整还⽀持响应式布局。如果让开发者⼿动编码实现⼤约需要 4-8 ⼩时⽽ Cursor 仅需 30 秒提升的效率何⽌ 10 倍甚⾄ 100 倍。这类场景的确容易让⼈认为 AI 具备颠覆性的效率提升。但我们需要拆解这些案例的特点**需求清晰、任务简单**数独游戏的规则固定AI 只需基于已有的训练数据⽣成代码⽽不需要额外的上下⽂理解**代码质量不重要**在展⽰“AI 速度”的场景中代码的健壮性、可维护性往往被忽略。哪怕⽣成的代码不符合团队规范、不易扩展也不会影响展⽰效果**极端场景的放⼤**⼀些演⽰视频可能会挑选 AI 表现最优的时刻⽽忽略它犯错的情况。例如在 Cursor ⽣成 UI 代码时可能会遗漏复杂交互的细节导致实际使⽤时需要⼤量修改这种能⼒对于⾮专业开发者、初创团队或需要快速验证 MVP、短平快的原型开发、简单⼯具编写的场景⾮常有帮助让技术⻔槛⼤幅降低。然⽽这仅仅是理想化的场景现实中的业务开发却远⽐这个复杂得多。真实前端提效为了分析 Cursor 在业务开发中的实际提效我们先拆解前端开发的典型流程以及各环节的⼤致时间占⽐开发环节时间占比需求分析10%技术方案设计5%UI 设计与组件开发20%业务逻辑与状态管理20%API 集成15%路由与权限控制5%测试与调试15%构建与部署5%其他5%从表格可以看出占据开发者较多时间的环节主要是需求分析UI 还原与组件开发业务逻辑实现API 集成与调试接下来我们分析 Cursor 在这些环节中的实际表现需求分析Cursor 介⼊难度极⼤原因很简单需求分析涉及业务背景、上下⽂理解、利益取舍需要⼤量主观判断。需求变更频繁AI 很难⾼效处理动态变化。许多需求难以⽤⾃然语⾔准确描述导致 AI ⽣成的内容不够精准。结论Cursor 在需求分析环节⼏乎⽆法发挥作⽤。UI 还原能⼒有限仍需⼤量⼈⼯调整当前 Cursor 可以基于 Figma 设计稿或截图⽣成 UI 代码但仍然存在较多问题⼤多产品UI⻛格定制化程度⾼AI 难以精准适配。解析图⽚时容易丢失信息导致代码偏差较⼤。⽆法抽离公共组件导致代码冗余复⽤性差。⽆法直接与现有组件库如 Ant Design、Material-UI、内部⾃定义组件库⽆缝对接。结论还原效果不稳定仍需⼿动调整不如⾃⼰编码实现。业务逻辑实现Cursor 提效最明显的环节如果我们能够把功能模块拆解清楚提供⾜够的上下⽂清晰表达要做什么事情Cursor 确实能够⼤幅提升开发效率。适⽤场景⽣成 CRUD 代码增删改查⽣成算法实现如排序、解析等⽣成⼯具函数代码重构与优化代码⾃动补全与⽂档⽣成单元测试⽤例的⽣成历史代码的阅读理解潜在的bug分析结论Cursor 在这⼀环节能带来 30% 左右的提效。API 集成与调试介⼊难度⾼这里的挑战是前后端项⽬分离AI对于后端项⽬⽆感知⽆法协同接⼝字段对接繁琐隐性使⽤条件多难以⽤⾃然语⾔描述完整结论Cursor 在 API 集成环节的作⽤有限调试环节⼏乎⽆能为⼒。综上所述在完整的前端开发流程中Cursor 能真正带来显著提效的环节主要是业务逻辑编码实现在其他环节的作⽤⾮常受限。整体来看**Cursor 实际带来的提效约为 20%-30%**那么是否意味着我们只能接受这个上限并不⼀定在前端工作SOP比较好的团队已经实现了60%的提效所以这里可以挖掘的点还很多。最终的结论AI完全替换前端还为时尚早但整体进程正在持续推进如果前端想转型现在正是好时候。接下来我们来回答第二个问题为什么前端适合转应用层AI前端适合AI根据进来各个公司产研的实际数字反馈接下来业内整体的就业数字大概率会萎缩想要做到维持都很难我真实看到的是某团队因为AI提效已经裁掉了1/3的外包团队据他们板块负责人所述这一数字如果不是海外业务发展可能还要加大所以不只是前端接下来一段时间可能整个产研体系都会受到影响包括产品、前端、后端、测试。但是应用层AI也不是什么高门槛项目实际实施的依旧是这批人所以要保住自己饭碗、甚至还想更前一步的话就要看自己在这波AI浪潮里面是个什么角色了所以这里问题变成了在转型应用层AI这个赛道上前端比之产品、后端的优势是什么在回答这个问题前全局拉开一个相对完整大型AI项目的具体工作清单模型全训练模型全训练包括预训练、微调、强化学习等步骤目标是不依赖外部大模型完全自给自足一般公司几乎不会涉及因为成本极高但为框架完整性这里也保留整体架构设计包括AI工程、数据工程、重点是AI与数据的协调在这里要确定基础的知识库结构与工程架构是公司知识产权和壁垒所在模型调优会涉及到后训练、RAG等技术深度应用往往是项目核心策略在架构之下的工具技术层面的操作面试题重灾区提示词工程会详细到各个业务模块的SOP编写公司业务具象化展现数据工程具体作业某个板块详细的数据验收这个一般是基本架构验证结束需要与各个专业人员协作收集AI工程所需数据公司数据壁垒所在模型测评会涉及行业AI应用评测标准执行方案是整体架构的事这里是具体执行测试数据集准备、竞品调研、跳出SOP数据收集等论文、PR相关就是吹牛相关了一般人员也涉及不到简单工具选型会涉及一些常用工具选型包括向量库调研、Agent平台Coze、Dify、n8n、Langchain等降本增效工具比如数据知识库后台应用知识库存储平台提示词管理后台提示词数十万后需要管理后台这个事情含金量低但是权限要控制好不然公司机密容易泄露实施团队如果是做2B AI工具的团队可能还有个实施团队要么做工具售前要么做实际行业实施属于团队耗材最后还有其他边角料如资料准备、数据确认严格来说没有前端一定不能做的事项只不过正儿八经要说谁更合适上面的工作答案可能是研发前端或者后端产品更为适合。前端往前半步通过上一部分的论述我们清晰地看到A**I完全替代前端为时尚早但AI正在重塑前端的工作价值链条。**单纯埋头实现UI和交互的“执行者”角色其价值会因AI工具的提效而逐渐稀释。那么前端如何在AI浪潮中不退反进呢答案是将自己的身位往前走半步成为半个产品当前的产品也是一样如果想更好的发展就要往后退半个身位掌握基本的开发能力比如熟悉Coze的使用。原因很简单我之前去拆开某大型AI项目来看其中提示词已经超过了一百万行这说明当前项目的工作量已经逐渐由代码转向了提示词所以谁能抓住提示词谁就是未来的工作之王而AI时代的应用核心是数据而数据的本质是业务背后的KnowHow这些就是编写提示词的基础了综上如果现在还不想了解业务的同学在未来是不可能写出贴切的提示词的那么好的机会肯定没他的份了…现在让我们把镜头拉回到焦虑的前端Leader们身上。如果我们深入剖析会发现一个巨大的机遇前端恰恰是离AI价值核心数据与KnowHow最近的位置之一。在传统研发模式中前端往往处于价值链的末端。产品经理消化业务需求后输出PRD前端工程师的核心任务是“精准还原”UI和交互。这种模式下的最大问题是前端被有意无意地隔绝在深厚的业务KnowHow之外。比如他们不需要深究这个功能为何能提升转化率用户在这个页面流失的真实原因是什么后台配置的复杂规则背后体现了怎样的运营策略这种“不需要深究”在过去被视为分工明确但在AI时代却成了前端最大的职业风险。因为当AI能快速生成UI代码时程序员们都需要提供额外的价值所以转型是必不可名的。但所谓转型也不是要前端立刻变成不写代码的产品经理而是要你技术能力与业务思维进行叠加这里的核心是成为半个专家获取KnowHow。这里的KnowHow不是什么玄乎的概念就是最实在的东西一个HR是怎么筛简历的一个财务是怎么审发票的一个医生是如何问诊的所有这一切都会形成一个个完整的工作流程SOPAI产品经理的工作就是把这些SOP“吃透”然后文档化最终翻译成AI能理解的提示词。那么这个关键角色为什么一定要是产品经理**前端才是这个位置上更具杀伤力的人选。**前端转型的最大机遇就在于主动出击夺过“提示词”的设计权成为新时代业务SOP的构建者。并且一般的产品天生结构化能力不如程序员在这个窗口期一定要抓住机会以下是一些具体实施策略这块大家看看就好第一步主动啃业务文档。主动去读产品的需求背景、竞品分析、甚至直接拉着业务方如HR、运营聊天成为半个领域专家第二步将提示词视为“代码”来开发。用工程师的思维对待提示词并且实际执行是你会发现不这样是难以维护数十万行提示词的第三步用工具证明价值。在产品还在写文档的时候前端快速搭出一个可运行的AI工作流原型。一个可以交互演示的原型这比100页的文档更有说服力。这种执行力将彻底改变你在团队中的角色。时代的浪潮从未停歇从互联网到移动端再到如今的AI每一次技术范式转移都不仅仅是工具的迭代更是一次价值的重新洗牌与职业角色的深刻重塑。当前的焦虑正是身处变革中心的正常反应但它更是一个清晰的信号折腾死还是等死总得选一个。AI要替代的从来不是哪个具体的岗位而是那些可以被标准化、被数据穷举的“人事物”。如果要跳出被替代的部分那就要要去很多非标准化的事而这其实对各位前端其实不难单看各位想不想罢了…如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】