AI写代码越来越强，前端还有未来吗？

现在的AI，写前端代码确实已经挺厉害了：

如果大家用过AI工具，应该能感受到，它确实能帮上不少忙，有些简单的页面，甚至可以直接让AI全包了。

把AI放到真实项目里，问题就来了。

1. 理解“人”的需求

产品经理过来说：“这个按钮要显眼一点。”

“显眼”是什么意思？是颜色更亮？尺寸更大？加个动画？还是放在更醒目的位置？

这个问题，不同用户、不同场景、不同业务，答案都不一样。AI可能给你生成10种“显眼”的按钮，但它不知道怎么选——因为它不懂业务，不懂用户，也不懂那个没说出口的“显眼”到底是什么。

2. 处理模糊的反馈

测试跑来报bug：“这个页面有点怪，感觉不太对。”

哪里怪？布局乱了？交互不符合预期？数据没加载出来？还是单纯看着不顺眼？

这种模糊的描述，AI没法处理。但前端工程师可以——去排查、去沟通、去定位问题根源。

3. 做技术决策

一个新项目启动，选Vue还是React？用组件库还是自己写？状态管理用Pinia还是Redux？需不需要服务端渲染？

这些选择没有标准答案，取决于团队规模、项目类型、维护成本、未来规划。AI可以列出每个选项的优缺点，但做决定的，还得是人。

4. 跨团队沟通

前端不是孤立存在的。要和后端对接口，和设计对还原度，和产品对需求，和测试对bug修复。

一个需求改过来，后端说“这个字段没有”，设计说“这个效果实现不了”，产品说“明天就要上线”——这些矛盾怎么协调？优先级怎么排？AI没法参加需求评审会，也没法在群里和人沟通。

与其担心被替代，不如看看AI实际在扮演什么角色。

1. 自动化重复劳动

过去要手写的表格、列表、表单，现在可以让AI生成骨架，自己再调整。过去要翻文档查的API用法，现在直接问AI。过去要复制粘贴的代码片段，现在AI补全。

这些重复性工作，AI确实解放了不少时间。

2. 加速学习过程

刚接触一个新框架？让AI帮你生成示例代码，边看边学。遇到报错看不懂？AI能解释错误原因。想了解某个技术选型？AI可以列出优缺点对比。

对于还在学习阶段的人来说，AI是个不错的辅助工具。

3. 提升工作效率

写代码更快了，查问题更快了，写文档更快了——AI确实在让工作效率提升。

但注意：效率提升不等于岗位消失。以前一个人维护一个项目，现在一个人可能维护两个、三个，但项目还在，需求还在，业务还在。

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