文章分析了AI对前端开发的影响，指出前端因业务逻辑简单和开源语料丰富而面临较大冲击。AI在前端开发中主要提升业务逻辑编码环节效率，整体提效约20%-30%。文章强调前端开发者转型AI具有优势，应主动获取业务KnowHow，将提示词视为"代码"开发，成为新时代业务SOP的构建者。AI完全替代前端为时尚早，但前端需向前迈半步，成为半个产品专家，才能在AI时代不被淘汰。

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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AI？

unsetunsetAI编程与前端unsetunset

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：

1. ChatGPT/DeepSeek官网直接聊天；
2. 简单AI客服；
3. 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：

unsetunset100%提效？unsetunset

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：

1. **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；
2. **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；
3. **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。

unsetunset真实前端提效unsetunset

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：

1. 需求分析
2. UI 还原与组件开发
3. 业务逻辑实现
4. 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：

1. 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。
2. 需求变更频繁，AI 很难⾼效处理动态变化。
3. 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：

1. ⼤多产品UI⻛格定制化程度⾼，AI 难以精准适配。
2. 解析图⽚时容易丢失信息，导致代码偏差较⼤。
3. ⽆法抽离公共组件，导致代码冗余，复⽤性差。
4. 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：

1. ⽣成 CRUD 代码（增删改查）
2. ⽣成算法实现（如排序、解析等）
3. ⽣成⼯具函数
4. 代码重构与优化
5. 代码⾃动补全与⽂档⽣成
6. 单元测试⽤例的⽣成
7. 历史代码的阅读理解
8. 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：

1. 前后端项⽬分离，AI对于后端项⽬⽆感知，⽆法协同
2. 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？

unsetunset前端适合AI？unsetunset

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：

1. 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；
2. 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；
3. 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；
4. 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；
5. 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；
6. 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；
7. 论文、PR相关，就是吹牛相关了，一般人员也涉及不到；
8. 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；
9. 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；
10. 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；
11. 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。

unsetunset前端，往前半步unsetunset

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：

1. 这个功能为何能提升转化率？
2. 用户在这个页面流失的真实原因是什么？
3. 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：

1. 一个HR是怎么筛简历的；
2. 一个财务是怎么审发票的；
3. 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（SOP），AI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：

1. 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；
2. 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；
3. 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。

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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…

大模型未来如何发展？普通人能从中受益吗？

在科技日新月异的今天，大模型已经展现出了令人瞩目的能力，从编写代码到医疗诊断，再到自动驾驶，它们的应用领域日益广泛。那么，未来大模型将如何发展？普通人又能从中获得哪些益处呢？

通用人工智能（AGI）的曙光：未来，我们可能会见证通用人工智能（AGI）的出现，这是一种能够像人类一样思考的超级模型。它们有可能帮助人类解决气候变化、癌症等全球性难题。这样的发展将极大地推动科技进步，改善人类生活。

个人专属大模型的崛起：想象一下，未来的某一天，每个人的手机里都可能拥有一个私人AI助手。这个助手了解你的喜好，记得你的日程，甚至能模仿你的语气写邮件、回微信。这样的个性化服务将使我们的生活变得更加便捷。

脑机接口与大模型的融合：脑机接口技术的发展，使得大模型与人类的思维直接连接成为可能。未来，你可能只需戴上头盔，心中想到写一篇工作总结”，大模型就能将文字直接投影到屏幕上，实现真正的心想事成。

大模型的多领域应用：大模型就像一个超级智能的多面手，在各个领域都展现出了巨大的潜力和价值。随着技术的不断发展，相信未来大模型还会给我们带来更多的惊喜。赶紧把这篇文章分享给身边的朋友，一起感受大模型的魅力吧！

那么，如何学习AI大模型？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，帮助他们得到了学习和成长。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。因此，我坚持整理和分享各种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。

学习阶段包括：

1.大模型系统设计
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。包括模型架构、训练过程、优化策略等，让读者对大模型有一个全面的认识。

2.大模型提示词工程
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。包括提示词的构造、优化、应用等，让读者学会如何更好地利用大模型。

3.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。从需求分析、方案设计、到具体实现，详细讲解如何利用大模型构建实际应用。

4.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。包括知识库的构建、问答系统的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建智能问答系统。

5.大模型微调开发
借助以大健康、新零售、新媒体领域，构建适合当前领域的大模型。包括微调的方法、技巧、到实际应用，让读者学会如何针对特定领域进行大模型的微调。

6.SD多模态大模型
以SD多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。从模型选择、到小程序的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建多模态应用。

7.大模型平台应用与开发
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。包括行业需求分析、方案设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建行业应用。

学成之后的收获👈

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• AI应用开发实战技能：你将学习如何基于大模型和企业数据开发AI应用，包括理论掌握、GPU算力运用、硬件知识、LangChain开发框架应用，以及项目实战经验。此外，你还将学会如何进行Fine-tuning垂直训练大模型，包括数据准备、数据蒸馏和大模型部署等一站式技能。

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