一、引言像我们这些打工的眼界和认知也就那样所以眼下看似合理的决策时间线拉得足够长回头一看是不合理的。比方说我的微信公众号只更新人文类的文章并未同步自己的博客技术文章。当时那个时候自己的博客影响力还可以撰写了大量优秀的技术文章一方面不希望流量被稀释另一方面也是精力有限所以就希望自己的公众号更加纯粹一点。但是之后的发展就超出了自己的预期盗版横行大量的公众号把我的文章直接拷贝过去当原创文章。由于我自己没有更新平台无法认定对方是盗版。原先计划的流量收束不仅没有任何效果反而由于这些盗版加速了流失。百度被其他平台的内域流量搞怕了开始自己搞百家号这些降低了中小网站的权重导致我的博客来自百度的流量少了90%。AI时代开发人员解决问题不再是搜索引擎而是直接大模型对话框导致博客的访问进一步降低。要知道文章写得再好没人看价值就不高这就导致自己在新生代的前端从业者中的行业影响力是远远小于上一个十年的这对于我后续书籍的销量也是有极大的影响的本质上就是金钱的损失。包括抖音视频的更新也是类似当时我对抖音的定位是偏生活娱乐短平快和需要深入思考的技术传播格格不入所以主要精力都在B站导致自己错过了前端最火热的那段时期去年才开始在抖音上更新技术视频账号张鑫旭本人已经太晚了连自己名字的账号都被人占了。回到这里自己依然专注于前端基础知识学习的决策眼下看似有道理至于未来是不是愚蠢行为难说所以本文只是纯粹表达下自己的看法并不一定是值得学习的做法。二、技术人员的护城河要是放在5年前随便抓一个程序员询问技术人员的护城河是什么大多数人的答案一定是技术可要是如今你再询问程序员技术人员的护城河是什么嗯……技术二字怕是难以说出口了。因为在如今的AI面前过去那些引以为豪的所谓的技术壁垒哪怕是类似音视频开发、3D渲染这些偏小众的领域也显得相形见绌。如今大家对前端的学习已经没有什么热情了对此我是深有体会。对内的专业培训参加的人数寥寥对外的技术输出也无人问津因为都觉得学了没有用都有AI了还花时间了解这些做什么呢有这个闲功夫打两把游戏不更好。同时焦虑的情绪在网络上愈发弥漫我已经多次在我的技术视频的评论区看到有人说自己前端失业了一时间人人自危担心自己会被优化。说实话虽然自己热衷于技术分享和技术细节输出但是如今这个时代我是不推荐新人花大量的时间在学习技术细节上的因为投入产出比太低了更有价值的是广度层面的知识也就是有哪些特性可以实现怎样的效果什么样的技术选型是最佳的。注意是不推荐学习嘎吱角落的细节并不是不推荐大家去学习在任何时候学习总是没有错的在实际的职业生涯发展中决定最后高度的是人与人的竞争而不是人与AI这个学习不仅仅是专业技术包括沟通协作业务推动为人处事都在这个范畴。不过话说回来如果一个新人对专业技术总是浅尝辄止不关注底层与细节那么他肯定是无法逾越“AI墙”的一辈子都是对AI言听计从的工具人。但是新人不可能不使用AI用了AI之后又没有动力去学习更加深入细节的专业知识形成了一个死循环。可以预见以后大部分前端都会在AI的围城中打转这些前端都是随时可以被替代的互相内卷从以往还算体面的职业变得和建筑行业的搬砖工无异。三、墙内还是墙外对于像我这样的老登而言AI编程的出现说不定反而是一种机遇可以让自己的职业生涯再稳定10年的机遇。AI编程目前的能力我觉得已经接近极限了就前端而言我觉得目前最好的Claude Code生成的前端代码可以打80~90分偏逻辑的项目可以90分偏交互和体验的项目可以80分纯视觉项目可以打个60分吧。所以开发人员想要摆脱被AI替代的焦虑有个很简单的方法那就是自己至少在某一个领域的编程能力比AI还要强就可以了。如何评判比AI还要强还是弱那就看AI生成的代码如果你能看出他的实现还有不足其实有更好的实现方式那你就比AI强些如果你能掌握连AI都无法知晓的技术实现那你也比AI强。如果你发现AI实现的代码自己都看不懂但是代码运行良好那你就要反思下自己了自己这些年有没有好好学习【狗头保命】。80~90分并不是不可逾越的鸿沟像我们这些工作了10年以上的老登程序员经历过古法编程训练的开发人员只要专业积累没有停止不说超越AI至少和AI编程在一个水平线上是不成问题的。所以只要稍微在努力那么一下持续加深自己在某个专业领域的深广度让自己一直位于AI墙外把AI作为工具牢牢抓在手中让AI成为工具而不是成为AI的工具人那么职业危机自然不复存在。同时由于“AI墙”阻碍了新人程序员的资深成长之路我们这些上古程序员其实不要担心在专业技能这一块会被新人替代其实是更加安全了。这就好比修仙洪荒时代为何大能频出一剑斩山河因为用的是古法修炼淬体修心随后天道降临庇护后世修道者虽说修道更易体系更具但是要冲破天道枷锁何其难也四、我为何还在专业学习回归头来看我庆幸自己在过往的职业生涯中并未花时间去追逐那些所谓的流行框架或者工具而是专注在更底层的技术特性上。人的精力是有限的如果你想成为一个面面俱到的多面手比方说经常提到的全栈开发必然无法再某一领域特别深入。而大多数所谓的全栈开发都是前后端都会但都不是出类拔萃那种完了正好撞在了AI的枪口上。说实话我现在如果去做全栈开发有了AI的加持一点也没问题虽然AI实现的后端称不上顶级但应付常规的开发需求绝对没有问题。就好比最近刚入职的实习生之前都是使用Vue技术栈现在做React项目有了AI的加持妈呀需求完成速度飞起一点也不比老手慢。好了由于我在前端领域的积累足够扎实AI和我相比还差了那么一点同时AI弥补了我在框架、工具这类上层建筑上的不足导致我自己觉得现在强得可怕【狗头保命 1】。也就是一方面有足够自信的立身之本另一方面AI补足了自己的不足使得自己的竞争力在AI时代是变得更加稳固的。然而事物的发展不是一成不变的我目前的专业优势一是深度然而深度这个东西大多数的项目是用不到的而且就某些细节而言并不如AI来的深入与全面优势二是前沿领域的关注这是AI比不上的。因为AI生成的代码一定是稳健的代码。举例来说一个表格第一列水平滚动固定但是滚动发生的时候要出现右侧边框。AI实现一定是JS添加滚动事件然后基于滚动距离是不是大于0添加对应的样式。其实如果项目对兼容性要求不是很高可以使用CSS scroll-state 容器查询实现效果贼好又比如文档页面滚动的时候目录菜单跟着标题高亮AI实现一定是使用JS实际上可以使用CSS优先JS兜底的策略实现。又比如说textarea文本域高度自适应效果你让AI实现他一定会使用洋洋洒洒的JS代码实际上也是一行CSS的事项。诸如此类的例子很多前端是一直发展的为了保证生成的代码在各种环境下都运行良好AI生成的一定是传统的稳健的代码然而这类代码并非是最好的实现项目不同需求不同最佳实现的方式也就不同。前端不同于后端同一个效果可能有四五种不同的实现方法而究竟哪一个是当下最好的方法还是需要前端来判断的。这就是持续关注前端技术的优势。然而随着时间的推移AI也会逐渐学会这些东西的。如果开发人员止步不前还抱着五到十年前的技术指挥AI干活一定会被AI淘汰的。所以我这把年纪了还在不停地学习前端技术无论是前沿新特性还是各种精妙的实现技法。这几年下来一直保持着每周至少更新一篇技术文章的节奏并积极在项目中应用自己学到的东西积攒开发经验。全都是为了在AI时代走得更快更远。至于铺天盖地的什么SkillMCPharness开发都特么一边玩泥巴去吧都是些上层的东西不值得耗费太多的精力等别人现成的成果拿来用就好了我就去学习别人看不上的看起来枯燥没什么鸟用的基础技术这些反而才是在风起云涌的时代中安身立命的根本。不过还是那句话未来的事情谁也说不准万一以后AI可以自主学习掌控一切自己的这点计量怕就是个250斤的大笑话了。罢了走一步看一步吧至少短期是风平浪静的。资料展示下面是我整理的AI大模型 学习资料和工具包预览适合收藏后按主题逐步学习。
都AI时代了，我为何还在学习前端基础知识？
一、引言像我们这些打工的眼界和认知也就那样所以眼下看似合理的决策时间线拉得足够长回头一看是不合理的。比方说我的微信公众号只更新人文类的文章并未同步自己的博客技术文章。当时那个时候自己的博客影响力还可以撰写了大量优秀的技术文章一方面不希望流量被稀释另一方面也是精力有限所以就希望自己的公众号更加纯粹一点。但是之后的发展就超出了自己的预期盗版横行大量的公众号把我的文章直接拷贝过去当原创文章。由于我自己没有更新平台无法认定对方是盗版。原先计划的流量收束不仅没有任何效果反而由于这些盗版加速了流失。百度被其他平台的内域流量搞怕了开始自己搞百家号这些降低了中小网站的权重导致我的博客来自百度的流量少了90%。AI时代开发人员解决问题不再是搜索引擎而是直接大模型对话框导致博客的访问进一步降低。要知道文章写得再好没人看价值就不高这就导致自己在新生代的前端从业者中的行业影响力是远远小于上一个十年的这对于我后续书籍的销量也是有极大的影响的本质上就是金钱的损失。包括抖音视频的更新也是类似当时我对抖音的定位是偏生活娱乐短平快和需要深入思考的技术传播格格不入所以主要精力都在B站导致自己错过了前端最火热的那段时期去年才开始在抖音上更新技术视频账号张鑫旭本人已经太晚了连自己名字的账号都被人占了。回到这里自己依然专注于前端基础知识学习的决策眼下看似有道理至于未来是不是愚蠢行为难说所以本文只是纯粹表达下自己的看法并不一定是值得学习的做法。二、技术人员的护城河要是放在5年前随便抓一个程序员询问技术人员的护城河是什么大多数人的答案一定是技术可要是如今你再询问程序员技术人员的护城河是什么嗯……技术二字怕是难以说出口了。因为在如今的AI面前过去那些引以为豪的所谓的技术壁垒哪怕是类似音视频开发、3D渲染这些偏小众的领域也显得相形见绌。如今大家对前端的学习已经没有什么热情了对此我是深有体会。对内的专业培训参加的人数寥寥对外的技术输出也无人问津因为都觉得学了没有用都有AI了还花时间了解这些做什么呢有这个闲功夫打两把游戏不更好。同时焦虑的情绪在网络上愈发弥漫我已经多次在我的技术视频的评论区看到有人说自己前端失业了一时间人人自危担心自己会被优化。说实话虽然自己热衷于技术分享和技术细节输出但是如今这个时代我是不推荐新人花大量的时间在学习技术细节上的因为投入产出比太低了更有价值的是广度层面的知识也就是有哪些特性可以实现怎样的效果什么样的技术选型是最佳的。注意是不推荐学习嘎吱角落的细节并不是不推荐大家去学习在任何时候学习总是没有错的在实际的职业生涯发展中决定最后高度的是人与人的竞争而不是人与AI这个学习不仅仅是专业技术包括沟通协作业务推动为人处事都在这个范畴。不过话说回来如果一个新人对专业技术总是浅尝辄止不关注底层与细节那么他肯定是无法逾越“AI墙”的一辈子都是对AI言听计从的工具人。但是新人不可能不使用AI用了AI之后又没有动力去学习更加深入细节的专业知识形成了一个死循环。可以预见以后大部分前端都会在AI的围城中打转这些前端都是随时可以被替代的互相内卷从以往还算体面的职业变得和建筑行业的搬砖工无异。三、墙内还是墙外对于像我这样的老登而言AI编程的出现说不定反而是一种机遇可以让自己的职业生涯再稳定10年的机遇。AI编程目前的能力我觉得已经接近极限了就前端而言我觉得目前最好的Claude Code生成的前端代码可以打80~90分偏逻辑的项目可以90分偏交互和体验的项目可以80分纯视觉项目可以打个60分吧。所以开发人员想要摆脱被AI替代的焦虑有个很简单的方法那就是自己至少在某一个领域的编程能力比AI还要强就可以了。如何评判比AI还要强还是弱那就看AI生成的代码如果你能看出他的实现还有不足其实有更好的实现方式那你就比AI强些如果你能掌握连AI都无法知晓的技术实现那你也比AI强。如果你发现AI实现的代码自己都看不懂但是代码运行良好那你就要反思下自己了自己这些年有没有好好学习【狗头保命】。80~90分并不是不可逾越的鸿沟像我们这些工作了10年以上的老登程序员经历过古法编程训练的开发人员只要专业积累没有停止不说超越AI至少和AI编程在一个水平线上是不成问题的。所以只要稍微在努力那么一下持续加深自己在某个专业领域的深广度让自己一直位于AI墙外把AI作为工具牢牢抓在手中让AI成为工具而不是成为AI的工具人那么职业危机自然不复存在。同时由于“AI墙”阻碍了新人程序员的资深成长之路我们这些上古程序员其实不要担心在专业技能这一块会被新人替代其实是更加安全了。这就好比修仙洪荒时代为何大能频出一剑斩山河因为用的是古法修炼淬体修心随后天道降临庇护后世修道者虽说修道更易体系更具但是要冲破天道枷锁何其难也四、我为何还在专业学习回归头来看我庆幸自己在过往的职业生涯中并未花时间去追逐那些所谓的流行框架或者工具而是专注在更底层的技术特性上。人的精力是有限的如果你想成为一个面面俱到的多面手比方说经常提到的全栈开发必然无法再某一领域特别深入。而大多数所谓的全栈开发都是前后端都会但都不是出类拔萃那种完了正好撞在了AI的枪口上。说实话我现在如果去做全栈开发有了AI的加持一点也没问题虽然AI实现的后端称不上顶级但应付常规的开发需求绝对没有问题。就好比最近刚入职的实习生之前都是使用Vue技术栈现在做React项目有了AI的加持妈呀需求完成速度飞起一点也不比老手慢。好了由于我在前端领域的积累足够扎实AI和我相比还差了那么一点同时AI弥补了我在框架、工具这类上层建筑上的不足导致我自己觉得现在强得可怕【狗头保命 1】。也就是一方面有足够自信的立身之本另一方面AI补足了自己的不足使得自己的竞争力在AI时代是变得更加稳固的。然而事物的发展不是一成不变的我目前的专业优势一是深度然而深度这个东西大多数的项目是用不到的而且就某些细节而言并不如AI来的深入与全面优势二是前沿领域的关注这是AI比不上的。因为AI生成的代码一定是稳健的代码。举例来说一个表格第一列水平滚动固定但是滚动发生的时候要出现右侧边框。AI实现一定是JS添加滚动事件然后基于滚动距离是不是大于0添加对应的样式。其实如果项目对兼容性要求不是很高可以使用CSS scroll-state 容器查询实现效果贼好又比如文档页面滚动的时候目录菜单跟着标题高亮AI实现一定是使用JS实际上可以使用CSS优先JS兜底的策略实现。又比如说textarea文本域高度自适应效果你让AI实现他一定会使用洋洋洒洒的JS代码实际上也是一行CSS的事项。诸如此类的例子很多前端是一直发展的为了保证生成的代码在各种环境下都运行良好AI生成的一定是传统的稳健的代码然而这类代码并非是最好的实现项目不同需求不同最佳实现的方式也就不同。前端不同于后端同一个效果可能有四五种不同的实现方法而究竟哪一个是当下最好的方法还是需要前端来判断的。这就是持续关注前端技术的优势。然而随着时间的推移AI也会逐渐学会这些东西的。如果开发人员止步不前还抱着五到十年前的技术指挥AI干活一定会被AI淘汰的。所以我这把年纪了还在不停地学习前端技术无论是前沿新特性还是各种精妙的实现技法。这几年下来一直保持着每周至少更新一篇技术文章的节奏并积极在项目中应用自己学到的东西积攒开发经验。全都是为了在AI时代走得更快更远。至于铺天盖地的什么SkillMCPharness开发都特么一边玩泥巴去吧都是些上层的东西不值得耗费太多的精力等别人现成的成果拿来用就好了我就去学习别人看不上的看起来枯燥没什么鸟用的基础技术这些反而才是在风起云涌的时代中安身立命的根本。不过还是那句话未来的事情谁也说不准万一以后AI可以自主学习掌控一切自己的这点计量怕就是个250斤的大笑话了。罢了走一步看一步吧至少短期是风平浪静的。资料展示下面是我整理的AI大模型 学习资料和工具包预览适合收藏后按主题逐步学习。
