AI时代编程谏言
警惕：AI Agent 正在悄悄“偷走”你的前端核心竞争力
AI 编码工具发展迅猛：Cursor 一键生成组件、GitHub Copilot 预测整段逻辑、Codex 直接写业务模块。
它们确实让新人 1 小时出 CRUD、让中级开发者日提 3 个 PR。
但当你把 “写代码” 彻底外包给 AI Agent，真正被外包的，是你作为高级前端的 底层能力与未来前途。
1. 你不再理解业务，只会“提需求”
过去：你读完产品文档 → 画数据流 → 拆状态机 → 写类型定义 → 实现交互。
现在：复制需求描述 → 丢给 Cursor → 复制粘贴 → 提交。
结果：
你对项目的认知从结构化模型退化为几行关键词。
三个月后，同一个页面要加个字段，你得重新问 AI：“这个列表数据从哪来的？”
高级前端能在无文档情况下 5 分钟定位任意模块逻辑。
你正在主动放弃这项能力。
2. 你不会 debug，只会“复制报错”
TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'map')
你把报错丢给 Copilot，它给出一个 ?. 或 || [] 的修复。
你验证“页面不炸了”就提交。
但你不知道：
- 为什么数据是 undefined？（接口延迟？状态未初始化？）
- 这个修复是否只是掩耳盗铃？（应该加 loading 骨架屏）
- 同类问题会在分页、搜索、缓存清理时再次爆发？
你从“问题终结者”变成了“报错搬运工”。
3. 代码质量在无声崩塌
AI 的上下文窗口再大（200k tokens），也看不到整个代码库的架构。
它每次生成都是局部最优，长期累积：
// 同一个项目里出现 17 个不同的 debounce 实现
const debounce = (fn, delay) => { ... } // 文件 A
const debounce_v2 = (func, wait) => { ... } // 文件 B
- 状态管理分散在 12 个自定义 Hook，互相污染
- 性能瓶颈被
useMemo滥用掩盖 - 工具函数重复定义，
npm run build体积无故 +300KB
更糟的是：
你逐渐失去 code review 的嗅觉。
当别人问“你这段代码为啥这样写”，你只能说：“AI 生成的，应该没问题”。
4. 你的代码逻辑能力正在退化
编码的本质是：把模糊需求拆解为确定性执行步骤。
过度依赖 AI 后：
- 你不再手动实现防抖、节流、虚拟列表
- 你不再思考“状态应该存在组件还是 Redux？”
- 你不再设计“分页+搜索+缓存”如何优雅共存
真实案例：
某大厂面试要求手写“无限滚动组件”。
使用 AI 超过 1 年的候选人，90% 卡在 IntersectionObserver 的边界条件——因为他们从未亲手处理过。
5. 你的职业天花板已悄然降下
| 阶段 | 手动时代 | AI 依赖时代 |
|---|---|---|
| 初级 | 手写 CRUD | AI 生成 CRUD |
| 中级 | 抽象通用组件、封装 Hook | AI 拼凑组件（不可复用） |
| 高级 | 领域建模、状态治理 | 无 |
| 架构 | 制定微前端规范、性能体系 | AI 做不到 |
最残酷的现实：
如果你只是普通打工人，没人会主动拉你去管理岗，技术能力是你唯一的护城河。
35 岁时：
- AI 能写出比你更“标准”的代码
- 但 AI 无法：
- 带团队定技术方案
- 做业务与技术的权衡
- 对业务进行定制化设计
当公司需要“能独立负责一个业务域的技术负责人”时，你的简历只有一行：
“熟练使用 Cursor 提升开发效率”。
或许你会把AI的成就归结到自己身上，但是一旦问到具体技术细节，你就会发现自己根本无法回答。
6. 四大隐性风险（你可能完全没意识到）
安全漏洞自动引入
AI 常忽略参数化查询 → SQL 注入// AI 常见写法 db.query(`SELECT * FROM users WHERE id = ${userId}`)→ 生产事故，赔偿 7 位数。
合规与知识产权炸雷
AI 训练数据含 GPL 代码 → 你无意中违反开源协议
大客户审计时要求“代码可溯源”，你拿不出手写记录 → 项目被毙。团队知识孤岛化
A 用 Cursor，B 用 Copilot，C 用 Claude → 代码风格割裂
新人无法通过读代码学习，只能重新问 AI → 技术债永无止境。效率反噬：AI 越修越慢
一个小逻辑问题，高级开发者 5 行手动搞定。
AI 可能给出 50 行错误代码，修了 3 轮还不正确。
代码越差，AI 效率越低，最终远不如手动开发者。
7. 正确用法：Ask 模式 > Agent 模式
| 模式 | 用法 | 效果 |
|---|---|---|
| Agent（让 AI 写） | 仅用于极其简单的固定部分，常见函数、加入注释 | 减少浪费时间的死工作 |
| Ask（让 AI 教） | “这个报错的常见原因？” “什么库适合我这个需求？” | 加速学习，强化理解 |
# 推荐提问方式
1. “React 中 useEffect 依赖数组漏写会引发什么问题？”
2. “这个 Hook 的状态污染怎么重构更清晰？”
3. “微前端 qiankun 的子应用通信有哪些坑？”
Ask = 让 AI 成为你的导师
Agent = 让 AI 成为你的替身
8. 主动升级：学习 AI 短期无法替代的能力
| 能力 | 为什么 AI 做不好 | 学习路径 |
|---|---|---|
| 架构设计 | 需要全局视角、权衡取舍 | 读《领域驱动设计》、实践微前端 |
| 性能体系 | 需理解浏览器渲染原理 | 学习 RSC、Edge Rendering、Core Web Vitals |
| 系统稳定性 | 需预判极端场景 | 实现降级、熔断、重试策略 |
| 技术决策 | 需背锅、沟通、长期维护 | 参与方案评审、写技术提案 |
AI 可以写代码，但无法替你做选择。
结语：AI 是拐杖，不是脊梁
技术人的核心竞争力，从来不是“写得快”，而是“写得对、写得稳、写得久”。
当你把 AI 当作加速器而非替代品，
你才能在 2030 年，依然是那个不可替代的开发工程师。