AI 没有取代我，但重写了我的工作方式

有段时间我的工作很分裂：白天给大模型做前端——流式渲染、思考过程展示；晚上被大模型做掉一部分工作——越来越多的代码不再经过我的手指。

两年下来，恐慌期过了，分工也清楚了。这篇聊聊一个普通前端在 AI 时代的自处。

交出去的活

我现在毫不犹豫丢给模型的活，有一个共同特征：确定性高、上下文小、错了一眼能看出来。

• 样板代码。新组件的脚手架、表单校验规则、Mock 数据——这些活的价值密度低到不值得人手打
• 正则和一次性脚本。写正则是典型的”读比写容易”：模型给的正则我测三个用例就知道对不对，比自己憋十分钟划算
• 单测的第一版。让模型按函数签名铺出用例骨架，我负责补真正刁钻的边界
• 陌生 API 的第一次调用。以前查文档半小时，现在先要一个能跑的最小示例，再回头精读关键参数

这类活交出去之后，我每天大概省出两三个小时。省出来的时间去了哪里，才是重点。

死守的活

有些活我试过交出去，收回来了。它们的共同特征是：上下文极大、错误代价高、而且错了不容易发现。

架构决策。要不要把这个状态提到全局、要不要为这个需求引一个新依赖——这类判断需要知道整个项目的历史包袱和未来路线，模型看不见这些。它永远会给你一个”局部合理”的方案，而架构错误恰恰都是局部合理、全局灾难。

性能归因。页面卡了，模型能列出二十条通用优化建议，条条正确，条条没用。真正的归因要开 Performance 面板看火焰图、要知道这个项目哪个列表没做虚拟滚动——优化清单廉价，定位问题昂贵。

代码审美。什么时候该抽象、什么时候忍住不抽象，注释写不写、写多少——这些决定一个代码库五年后是资产还是债务的东西，目前还是人的领地。

还有一条铁律：模型写的每一行进主分支的代码，我必须能解释它为什么对。解释不了的,要么弄懂，要么删掉。跑通不等于正确，这在带团队做 Code Review 的年代就是共识，现在只是对象从新人变成了模型。

地板抬高了，天花板也是

悲观的说法是 AI 抬高了入行地板：只会把设计稿翻译成 CSS 的岗位确实在消失。

但天花板同样被抬高了。以前一个人撑不起来的事——一边写着组件一边给它配着色器背景，顺手把构建链路也优化了——现在一个人加一个模型就敢接。AI 把”写出来”变得廉价之后，稀缺的是”知道该写什么、写成什么样、错在哪里”。

这三样东西有个老名字，叫工程判断力。它从来不是从教程里来的，是从踩坑里来的——这大概就是为什么我还在写这个博客。