深耕前端开发3年，从原生JS手写交互到Vue3+TypeScript工程化开发，从熬夜调试兼容性bug到优化首屏加载速度，我见证了前端行业的快速迭代。

        但最近半年，身边的前端同仁们，焦虑感几乎达到了顶峰——打开VS Code，Copilot能实时补全80%的常规代码；拖拽低代码平台，产品经理都能自己完成简单的管理后台页面；甚至有公司裁员，理由是“低端前端工作可被AI+低代码完全替代”。

        于是乎，行业里出现了两种极端声音：一种是“前端已死”，认为用不了几年，AI就能生成所有前端代码，低代码能覆盖大部分业务场景，前端工程师将被彻底淘汰；另一种是“小题大做”，觉得AI生成的代码全是冗余，低代码局限性极大，前端的核心价值无法被替代。

        作为一名常年扎根业务一线的前端博主，今天不聊空洞的行业口号，不写AI式的套话堆砌，只从技术落地、业务场景、个人成长三个维度，结合我实际开发中踩过的坑、用过的工具，聊聊AI与低代码对前端的真实影响——观点可能有点犀利，甚至会戳中很多前端人的痛点，但我始终相信，只有正视冲击，才能找到破局之路。

一、先澄清两个误区：AI不是“代写工具”，低代码不是“前端杀手”

       在聊影响之前，我们先跳出情绪，理性看待AI与低代码——很多前端人的焦虑，本质上是对这两个工具的认知偏差，把“辅助工具”当成了“替代者”，把“效率提升”当成了“岗位淘汰”。结合我近期的实操经验，先拆解两个最常见的误区。

误区1：AI能写前端代码，所以前端不用再学基础了？

       现在市面上的前端AI工具，已经强大到超出很多人的预期——Copilot X能实时代码补全、生成Vue/React组件、自动撰写注释和单元测试；通义灵码适配国内场景，支持中文Prompt，能把老旧的jQuery代码重构为Vue3代码；CodeGeeX能直接分析控制台报错，定位Bug位置并给出修复方案，甚至能解释Bug产生的原因。

       我前段时间做一个管理后台重构，尝试用Copilot生成基础组件，输入Prompt：“// 写一个带防抖、输入提示、清空功能的Vue3搜索组件，基于TypeScript，遵循ESLint规范，使用useMemo优化性能”，生成的代码准确率能达到90%以上，包含了模板、脚本、样式，甚至做好了防抖逻辑的封装。

       但这里有个关键问题：AI生成的是“标准化代码”，而业务开发中，没有任何一个组件是“标准化”的。比如这个搜索组件，AI生成的是基础版本，但我们的业务需要对接后端模糊搜索接口、支持多关键词筛选、适配移动端适配、添加权限控制，这些个性化需求，AI无法直接完成——它能生成“能用”的代码，但生成不了“贴合业务”的代码。

       更重要的是，AI生成的代码可能存在隐藏隐患。我曾用AI生成过一个接口请求封装函数，看似逻辑完整，但忽略了异常拦截的边界情况，导致后端返回500错误时，页面直接崩溃；还有一次，AI生成的React组件，使用了过时的生命周期函数，虽然能运行，但不符合项目的技术规范，后续调试和维护成本极高。

       这就是核心：AI是“辅助工具”，它能帮我们节省重复劳动的时间，但无法替代前端工程师的“代码审核能力”“业务理解能力”和“问题解决能力”。如果你连AI生成的代码哪里有问题都看不出来，连基础的防抖、异常处理逻辑都不懂，那么AI确实会“替代”你——不是AI太强，而是你太弱。

误区2：低代码能拖拽页面，产品经理能自己做，前端就没用了？

       低代码平台的崛起，确实冲击了一部分前端岗位——尤其是那些只会“切图、写简单交互”的低端前端。现在很多低代码平台，比如VTJ.PRO、钉钉宜搭，支持可视化拖拽组件、一键生成源码、对接数据源，产品经理通过拖拽，就能完成简单的管理后台、表单页面，无需前端介入。

       我所在的公司，现在很多内部工具（比如员工打卡统计、需求提报页面），都是产品经理用低代码平台自己搭建的，确实节省了前端的开发时间。但这并不意味着前端没用了，反而对前端提出了更高的要求——低代码平台的“上限”，往往取决于前端的“定制化能力”。

       VTJ.PRO这款低代码平台，我前段时间深入研究过，它的核心优势是“设计即代码，代码即设计”，拖拽生成的界面能一键转换为无冗余的Vue3组件代码，也支持手写代码反向解析为可视化模块。但在对接我们公司核心业务系统时，还是遇到了很多问题：

1. 复杂交互无法实现：我们的业务页面需要包含可视化大屏、拖拽排序、多弹窗联动等复杂交互，低代码平台的基础组件无法满足，必须前端进行二次开发，定制化组件并集成到低代码平台中；

2. 性能瓶颈无法突破：低代码平台生成的代码，存在一定的冗余，在高并发场景（比如电商秒杀页面），首屏加载速度会变慢，需要前端进行性能优化，比如代码分割、懒加载、缓存优化；

3. 个性化样式无法适配：我们公司有自己的设计系统，低代码平台的默认组件样式无法完全匹配，需要前端开发自定义样式模板，对接公司的设计规范，确保页面风格统一。

       更关键的是，低代码平台本身，也是前端工程师开发的。VTJ.PRO基于Vue3+TypeScript+Vite构建，其设计器和渲染器都是前端团队开发维护的；钉钉宜搭的组件库、API对接逻辑，也需要前端工程师持续迭代优化。低代码平台解决的是“简单场景”的开发效率问题，而“复杂场景”的定制化、性能优化，依然需要前端工程师来完成。

       总结一句话：AI淘汰的是“只会写重复代码的前端”，低代码替代的是“只会做简单页面的前端”，真正有价值的前端工程师，从来不是“代码的搬运工”，而是“业务的解决方案提供者”。

二、深度解析：AI与低代码对前端的3大正面赋能（技术流实操）

       抛开焦虑，客观来看，AI与低代码的崛起，本质上是推动前端行业“降本提效、升级转型”，对真正有能力的前端工程师来说，是机遇而非危机。结合我实际开发中的实操案例，拆解3大正面赋能，每一点都有具体的技术落地场景，绝非空泛之谈。

赋能1：AI解放重复劳动，前端聚焦高价值工作

       前端开发中，80%的时间都在做重复劳动——比如编写基础组件（按钮、表单、表格）、封装接口请求、撰写常规注释、调试简单Bug，这些工作机械、繁琐，没有太多技术含量，但又不得不做。AI工具的出现，正是把前端从这些重复劳动中解放出来，让我们能聚焦更有价值的工作。

       我总结了自己平时用AI工具提升效率的3个核心场景，附实操技巧，前端同仁可以直接参考：

       场景1：基础组件生成与优化。平时开发中，很多组件都是大同小异的，比如带分页的表格组件、带验证的表单组件，无需从零开始写。我常用Copilot X，输入精准的Prompt，生成基础代码后，再根据业务需求微调。比如输入“// 写一个Vue3+ElementPlus的分页表格组件，支持多选、排序、搜索，基于TypeScript，封装分页逻辑，使用Pinia管理表格状态”，生成代码后，我只需修改表格列配置、对接业务接口，就能快速复用，原本需要1小时写的组件，现在10分钟就能搞定。

       这里有个关键技巧：Prompt越精准，生成的代码质量越高。我平时写Prompt，会包含“技术栈、组件功能、性能要求、代码规范”四个核心要素，避免模糊表述，这样能大幅提升AI生成代码的准确率，减少后续修改成本。

       场景2：Bug快速排查与修复。前端调试Bug，尤其是兼容性Bug、异步请求Bug，往往需要花费大量时间定位问题。我常用CodeGeeX和AI Debugger浏览器插件，前者能分析控制台报错，给出修复方案，后者能实时扫描页面异常，生成兼容代码。

       比如前段时间，我遇到一个问题：页面在Chrome浏览器正常显示，在IE浏览器中布局错乱，控制台报错“Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'style')”。我把报错信息和相关代码片段粘贴到CodeGeeX，它很快分析出问题所在——IE浏览器不支持ES6的箭头函数，且DOM未加载完成就操作了元素，同时给出了修复代码：将箭头函数改为普通函数，在DOMContentLoaded事件中执行操作，不到5分钟就解决了问题，而如果我自己排查，可能需要半小时以上。

       场景3：文档与注释生成。前端开发中，文档和注释是必不可少的，但编写起来非常繁琐。我常用讯飞星火API文档助手，复制接口请求代码或组件代码，就能自动生成标准的Markdown接口文档、组件注释，包含参数说明、返回值类型、使用示例，大幅提升团队协作效率。比如复制一段Axios请求封装代码，它能自动提取接口地址、请求方式、参数、请求头，生成规范的接口文档，无需手动编写。

       通过AI工具，我每天能节省2-3小时的重复劳动时间，这些时间，我可以用来优化页面性能、设计组件库、对接复杂业务需求，这些工作才是能体现前端核心价值的，也是AI无法替代的。

赋能2：低代码降低开发门槛，推动前端全栈化转型

       低代码平台的核心价值，是“可视化开发、组件化复用、快速落地”，它降低了前端开发的门槛，让非专业前端（比如产品经理、后端开发）也能完成简单的前端开发工作，同时也推动前端工程师向“全栈化、平台化”转型。

       以前，前端工程师的工作范围，大多局限于“前端页面开发、交互实现”，但现在，低代码平台的普及，要求前端工程师具备更全面的能力——不仅要懂前端原生技术，还要懂低代码平台的架构、组件封装、API对接，甚至要懂后端基础、云原生相关知识，向全栈前端转型。

       我前段时间负责公司低代码平台的定制化开发，主要做了3件事，这也是未来前端工程师在低代码时代的核心工作：

       定制化组件开发。低代码平台的基础组件无法满足我们公司的业务需求，我基于Vue3+TypeScript，开发了一系列定制化组件，比如可视化大屏组件、权限控制组件、复杂表单组件，然后集成到低代码平台中，供产品经理和其他开发人员拖拽使用。开发过程中，需要考虑组件的复用性、兼容性、可扩展性，比如权限控制组件，需要对接公司的权限系统，支持不同角色显示不同的组件内容，同时要适配低代码平台的可视化编辑逻辑。

       低代码平台与业务系统对接。低代码平台生成的页面，需要对接公司的核心业务系统（比如用户系统、订单系统），我负责编写对接逻辑，通过标准化API对接，实现数据同步、业务流程联动。比如低代码平台的表单页面，提交数据后，需要通过API同步到订单系统，同时触发订单创建的业务逻辑，这就需要我懂后端API的设计规范，能编写接口请求和响应处理逻辑，甚至能调试后端接口问题，这就是全栈化能力的体现。

       低代码页面性能优化。低代码平台生成的代码，存在冗余、重复渲染等问题，导致页面加载速度慢、交互卡顿。我通过代码分割、懒加载、缓存优化、虚拟列表等技术，对低代码页面进行性能优化。比如一个包含上千条数据的表格页面，原本加载需要3秒以上，我通过虚拟列表优化，只渲染可视区域的数据，加载速度提升到1秒以内，同时减少了内存占用。

       可以说，低代码时代，前端工程师的工作范围扩大了，能力要求提高了，但价值也更高了——我们不再是单纯的“页面开发者”，而是“低代码平台的维护者、定制化解决方案的提供者”，甚至能主导整个前端项目的架构设计。

赋能3：AI+低代码协同，重构前端开发流程

       AI与低代码不是孤立的，两者的协同，正在重构前端开发流程，实现“效率最大化”。这种协同模式，在企业数字化转型中体现得尤为明显，比如腾讯云低代码平台对接OpenAI，实现工单系统的智能化升级，就是AI+低代码协同的典型案例。

       我结合自己参与的项目，拆解一下AI+低代码协同的前端开发流程，这种流程现在已经在我们公司落地，开发效率提升了300%以上：

       需求梳理与原型生成。产品经理梳理业务需求后，用AI工具（比如Figma AI）生成UI原型，输入Prompt就能生成符合设计规范的原型图，无需设计师从零开始画；

       低代码拖拽搭建基础页面。产品经理或前端助理，用低代码平台拖拽组件，搭建基础页面框架，完成简单的布局和交互，比如表单、表格、按钮等；

        AI生成核心代码与逻辑。前端工程师用AI工具，生成复杂的业务逻辑代码，比如接口封装、数据处理、权限控制，然后将代码集成到低代码页面中，替代低代码平台的默认逻辑；

       定制化开发与优化。前端工程师针对复杂交互、性能瓶颈，进行定制化开发和优化，比如调试复杂Bug、优化页面加载速度、适配多端显示；

       测试与迭代。AI工具生成单元测试用例（比如Vitest测试用例），前端工程师进行测试调试，后续迭代时，只需修改AI生成的代码和低代码配置，无需重构整个页面。

       比如我们公司的工单系统升级，就采用了这种流程：产品经理用低代码平台拖拽搭建工单录入页面，前端工程师用AI生成智能录入逻辑（自然语言转结构化数据），对接OpenAI的API，实现语音输入、AI提取字段、表单自动填充，原本需要6周的开发周期，现在9天就完成了，且准确率达到99%。

       这种协同模式，既发挥了低代码“快速搭建、降低门槛”的优势，又发挥了AI“生成代码、解放劳动”的优势，同时让前端工程师聚焦核心的定制化和优化工作，实现了“1+1+1>3”的效果。

三、犀利观点：AI与低代码夹击下，前端的3大生存危机

       聊完机遇，我们再聊痛点——AI与低代码的崛起，确实给前端行业带来了生存危机，尤其是对低端前端、应届生来说，这种危机已经显现。我结合自己的观察和身边同事的经历，总结3大生存危机，观点可能比较犀利，但都是行业现状，希望能唤醒那些还在“躺平”的前端人。

危机1：低端前端被批量淘汰，就业门槛大幅提高

       这是最直观、最残酷的现状——现在很多公司招聘前端工程师，已经不再接受“只会HTML/CSS/JS，只会切图、写简单交互”的低端前端了。我最近参与公司的招聘工作，面试了十几个应届生和1-2年经验的前端，发现很多人的简历都很“单薄”：只会用Vue/React写简单页面，不会使用AI工具，不了解低代码平台，甚至连基础的性能优化、Bug调试能力都没有。

       有一个应届生，简历上写着“熟练使用Vue3”，但面试时让他手写一个带防抖的搜索组件，他写不出来；让他用Copilot生成一段代码并进行调试，他不知道如何优化Prompt，生成的代码全是冗余；让他说说低代码平台的使用体验，他甚至没听说过VTJ.PRO、钉钉宜搭这些主流平台。这样的候选人，我们直接拒绝了——不是我们要求高，而是现在的行业环境，已经不需要这样的低端前端了。

       更可怕的是，很多公司正在裁员，被裁的大多是低端前端。我身边有个朋友，做了2年前端，只会切图、写简单JS，公司最近引入了低代码平台，很多基础页面都不需要他开发了，他被裁后，找了3个月工作，都没有找到合适的——要么是公司要求太高，他达不到；要么是薪资太低，他不愿意接受。

       本质上，这不是行业的问题，而是个人能力的问题。AI与低代码淘汰的，是那些“不愿学习、固守成规”的前端人，是那些把“前端”当成“简单体力劳动”的人。未来，前端的就业门槛会越来越高，只会重复劳动的低端前端，终将被行业淘汰。

危机2：技术能力退化风险，前端陷入“AI依赖症”

       AI工具的便捷性，也让很多前端工程师陷入了“AI依赖症”——平时写代码，完全依赖AI生成，自己不思考、不手写，久而久之，基础技术能力大幅退化，甚至连简单的原生JS语法、算法逻辑都忘记了。

       我身边就有这样的例子：一个做了3年前端的同事，平时写代码全靠Copilot，无论是组件编写、接口封装，还是Bug调试，都依赖AI。有一次，项目上线前出现一个紧急Bug，AI无法定位问题（因为涉及到公司内部的业务逻辑，AI不了解），他自己排查了半天，居然连DOM事件委托的原理都忘了，不知道如何定位事件绑定的问题，最后还是我帮他排查解决的。

       更严重的是，很多前端工程师，已经失去了“独立思考”的能力。遇到问题，第一反应不是自己分析、自己解决，而是复制问题到AI工具，等待AI给出答案；编写代码，第一反应不是梳理逻辑、设计架构，而是让AI生成，然后微调一下就上线。久而久之，我们会变成“AI的工具人”，失去自己的核心竞争力——独立思考能力和问题解决能力。

       前端开发，本质上是“解决问题”的过程，而不是“写代码”的过程。AI能帮我们写代码，但无法帮我们分析业务问题、设计技术架构、解决复杂的性能瓶颈。如果长期依赖AI，我们的技术能力只会越来越弱，最终被行业淘汰。

危机3：行业内卷加剧，前端需“全能型”人才

       AI与低代码的崛起，不仅提高了就业门槛，也加剧了前端行业的内卷。以前，前端工程师只要深耕原生技术，就能站稳脚跟；但现在，前端工程师需要具备“全能型”能力——既要懂原生技术（JS/CSS/HTML、浏览器原理、性能优化），又要懂AI工具（Prompt工程、AI代码审核、AI调试），还要懂低代码平台（组件封装、定制化开发、API对接），甚至要懂后端基础、云原生、设计规范。

       我身边很多前端同仁，都在焦虑地学习——白天上班开发项目，晚上下班学习AI工具、低代码平台、后端知识，每天只睡6个小时。不是我们愿意内卷，而是行业环境倒逼我们成长——如果你不学习，别人就会超越你；如果你不提升自己，就会被行业淘汰。

       更残酷的是，这种内卷，不仅存在于资深前端和低端前端之间，也存在于应届生之间。现在很多应届生，在校期间就开始学习Vue3+TypeScript、AI工具、低代码平台，甚至能独立完成低代码定制化开发和AI代码优化，毕业时就能拿到很高的薪资。而那些在校期间只学习基础语法，不关注行业趋势的应届生，毕业后面临的就是“就业难”的问题。

四、引人深思：AI与低代码时代，前端的核心竞争力到底是什么？

       聊到这里，很多前端人都会问一个问题：既然AI能写代码，低代码能拖拽页面，前端的核心竞争力到底是什么？我们该如何破局，才能在行业中站稳脚跟？

       结合我3年的前端开发经验，以及对行业趋势的观察，我认为，AI与低代码时代，前端的核心竞争力，从来不是“会写代码”，而是“AI和低代码无法替代的能力”——这些能力，才是我们的“铁饭碗”，也是我们区别于“AI工具人”“低端前端”的核心。

核心竞争力1：业务理解能力——前端的“根”

       AI能写代码，但无法理解业务；低代码能拖拽页面，但无法贴合业务。前端工程师的核心价值，首先在于“理解业务”——能听懂产品经理的需求，能分析业务场景，能将业务需求转化为技术实现，能基于业务场景优化用户体验。

       比如，同样是开发一个电商详情页，AI能生成基础的页面代码，但它不知道“用户点击加入购物车后，需要显示弹窗提示，同时更新购物车数量”；不知道“商品库存不足时，加入购物车按钮需要禁用，同时显示库存提示”；不知道“移动端用户需要简化页面布局，突出核心信息”。这些，都需要前端工程师基于业务场景，进行个性化开发和优化。

       我平时开发项目，都会花大量时间梳理业务需求，甚至会去了解公司的业务逻辑、用户群体、商业模式。比如前段时间开发公司的会员体系页面，我不仅完成了基础的页面开发，还基于用户行为数据，优化了会员权益的展示顺序，增加了会员等级升级提示，让用户能更清晰地了解会员权益，最终会员开通率提升了20%。

       这种业务理解能力，是AI和低代码无法替代的——它需要我们深入业务、了解用户，需要我们有独立思考的能力，需要我们能将技术与业务结合起来。未来，懂业务的前端工程师，会越来越吃香。

核心竞争力2：技术深耕能力——前端的“本”

       无论AI和低代码如何发展，前端的“根基”依然是原生技术——JS/CSS/HTML、浏览器原理、性能优化、算法逻辑、工程化开发。这些技术，是AI无法替代的，也是我们能解决复杂问题、进行定制化开发的基础。

       很多前端人，被AI和低代码的便捷性迷惑，忽视了原生技术的学习——觉得“AI能生成代码，不用自己手写”“低代码能拖拽页面，不用自己写样式”，但实际上，一旦遇到复杂问题，原生技术的重要性就会体现出来。

       比如，页面出现首屏加载缓慢的问题，AI能给出基础的优化建议（比如懒加载、压缩资源），但无法分析出具体的性能瓶颈（比如是否是渲染阻塞、是否是接口请求过多、是否是内存泄漏）；低代码平台无法解决复杂的交互问题（比如可视化大屏的动画效果、拖拽排序的精准控制），但前端工程师可以基于原生技术，编写定制化的交互逻辑，解决这些问题。

       我平时每天都会抽出1小时，学习原生技术——复习JS底层原理、研究浏览器渲染机制、练习算法题、优化项目性能。比如，我最近深入研究了Vue3的响应式原理，解决了项目中出现的响应式失效问题；研究了浏览器的缓存机制，将项目的接口请求缓存优化，减少了重复请求，页面加载速度提升了40%。

       技术深耕，不是让我们“拒绝AI和低代码”，而是让我们“拥有驾驭AI和低代码的能力”——能审核AI生成的代码，能优化低代码平台的不足，能解决复杂的技术问题。只有深耕原生技术，我们才能在AI和低代码时代，站稳脚跟。

核心竞争力3：工具驾驭能力——前端的“翼”

       AI和低代码是工具，工具本身没有好坏，关键在于我们如何驾驭它。未来，前端工程师的核心竞争力之一，就是“工具驾驭能力”——能熟练使用AI工具提升效率，能熟练使用低代码平台进行开发，能将AI和低代码与原生技术结合起来，实现“效率与质量的双赢”。

       这种工具驾驭能力，不是“依赖工具”，而是“赋能自己”——比如，能优化Prompt，让AI生成更高质量的代码；能基于低代码平台进行定制化开发，解决低代码的局限性；能将AI生成的代码与原生技术结合，优化代码质量和性能。

       比如，我平时用AI工具生成代码后，会进行代码审核和优化——删除冗余代码、优化逻辑结构、提升代码可读性；用低代码平台搭建基础页面后，会用原生技术优化页面性能、实现复杂交互；我还会基于AI Skill的思想，将团队的代码规范、最佳实践打包成Prompt模板，让AI生成的代码符合团队规范，提升团队协作效率。

       同时，我们还要具备“工具选型能力”——能根据项目需求，选择合适的AI工具和低代码平台。比如，开发简单的内部工具，选择钉钉宜搭、氚云等低代码平台，快速落地；开发复杂的业务系统，选择VTJ.PRO等支持源码编辑的低代码平台，结合AI工具生成核心代码，兼顾效率和灵活性；开发高并发、复杂交互的页面，优先使用原生技术，结合AI工具提升效率。

五、破局之路：AI与低代码时代，前端工程师该如何成长？

       聊完了危机和核心竞争力，最后，我结合自己的成长经验，给各位前端同仁4条具体的成长建议，无论是应届生、低端前端，还是资深前端，都能参考，希望能帮助大家在AI与低代码时代，实现破局成长。

建议1：扎根原生技术，筑牢基础壁垒

       无论行业如何变化，原生技术都是前端的“根基”。建议大家：

       深耕JS底层：重点学习原型链、闭包、异步编程、ES6+语法、响应式原理，这些是前端开发的核心，也是解决复杂问题的基础；

       精通CSS：掌握Flex、Grid、动画、响应式布局、CSS优化技巧，能写出简洁、高效、兼容的样式，提升页面美观度和兼容性；

       研究浏览器原理：了解浏览器的渲染机制、缓存机制、同源策略、跨域解决方案，能解决页面渲染、性能优化、跨域等问题；

       学习工程化开发：掌握Webpack、Vite等构建工具，了解Git版本控制、ESLint代码规范，提升代码质量和开发效率。

       学习建议：每天抽出1小时，专注学习原生技术，多动手、多实践，不要只看不动手；遇到问题，先自己思考、自己排查，不要轻易依赖AI工具；定期复盘，总结自己学到的知识和遇到的问题，形成自己的知识体系。

建议2：善用AI与低代码，提升效率优势

       不要拒绝AI和低代码，要主动拥抱它们，将它们变成自己的“工具”，提升开发效率。建议大家：

1. 熟练使用主流AI工具：重点学习Copilot X、通义灵码、CodeGeeX等工具，掌握Prompt优化技巧，能让AI生成高质量的代码、注释、测试用例；

2. 了解主流低代码平台：学习VTJ.PRO、钉钉宜搭、氚云等平台的使用方法，掌握低代码组件封装、API对接、定制化开发技巧；

3. 实现AI与低代码的协同：将AI生成的核心代码，集成到低代码平台中，实现“低代码搭建基础页面+AI生成核心逻辑+原生技术优化”的开发模式，提升效率和质量。

       实操建议：平时开发项目，主动尝试用AI工具生成基础代码，用低代码平台搭建简单页面，然后结合原生技术进行优化和定制；总结自己的Prompt模板、低代码开发技巧，形成自己的高效工作流。

建议3：聚焦业务场景，提升综合能力

       未来，懂业务的前端工程师，会更有竞争力。建议大家：

1. 深入了解业务：多和产品经理、后端开发沟通，了解项目的业务逻辑、用户群体、商业模式，能将业务需求转化为技术实现；

2. 关注用户体验：基于业务场景和用户行为数据，优化页面交互、布局、性能，提升用户体验，让技术服务于业务；

3. 向全栈化转型：学习后端基础（Node.js、Java）、云原生相关知识（Docker、K8s）、数据库基础，提升自己的综合能力，能独立完成简单的全栈开发工作。

       实操建议：开发项目时，不要只关注“代码是否能运行”，还要关注“代码是否贴合业务”“用户是否好用”；主动参与业务需求梳理，提出自己的技术建议；利用业余时间，学习后端和云原生知识，拓宽自己的技术边界。

建议4：保持学习热情，跟上行业趋势

       前端行业变化很快，AI和低代码的发展，更是加速了行业的迭代。建议大家：

1. 关注行业动态：关注CSDN、掘金、阿里云开发者社区等平台，了解前端行业的最新趋势、AI和低代码的最新进展；

2. 持续学习新知识：AI技术、低代码平台、前端框架都在不断更新，要保持学习热情，及时学习新知识、新技能，避免被行业淘汰；

3. 多交流、多复盘：加入前端技术交流群，和其他前端同仁交流学习经验、分享开发心得；定期复盘自己的工作和学习，总结优点和不足，持续优化自己的成长路径。

六、总结：AI与低代码，不是终点，而是前端的新起点

       写到这里，文章已经接近4000字了。最后，我想和各位前端同仁说一句：AI与低代码的崛起，不是前端行业的终点，而是前端行业的新起点。

       它们淘汰的，是那些“不愿学习、固守成规、只会重复劳动”的低端前端；它们赋能的，是那些“深耕技术、懂业务、善用工具”的高端前端。前端行业从来不是“躺平”就能生存的，无论是以前，还是未来，持续学习、提升自己，才是我们唯一的破局之路。

       很多前端人焦虑，不是因为AI和低代码太强，而是因为自己的能力跟不上行业的发展；很多前端人担心被淘汰，不是因为行业没有机会，而是因为自己没有核心竞争力。

       未来，前端工程师的角色，会从“代码搬运工”转变为“业务解决方案提供者”“技术架构设计者”“工具驾驭者”；前端行业，会越来越规范化、专业化、高端化。

       最后，想问各位前端同仁一个问题：AI与低代码时代，你觉得前端的核心竞争力还有哪些？你平时是如何利用AI和低代码提升开发效率的？欢迎在评论区留下你的看法，我们一起交流、一起成长，一起在前端行业站稳脚跟，一起迎接前端的新未来。