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AI求职实录

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昨天 15:32
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浙江大学 前端工程师
AI的前端VS传统的前端
每一次AI工具的更新,市场上都说不需要前端了,然而事实真的如此吗?互联网本身就是新兴技术,因此互联网的各种工种也是受AI影响最深最快的前端不会消失,只是可能会HC减少,并以另一种形态存在,说说我当前的工作状态吧👇去年下半年到现在,工作80%都是AI相关,工作边界变得更加广阔:1)技能结构:从“前端单点”升级为“产品+内容+技术”的复合型以前更像是典型的前端工程师:把需求实现出来、把页面做出来、把交互写出来。现在更接近“能把想法从 0 推到 1”的复合角色——既要会产品设计,也要能用 AI 批量生产内容,还要具备把功能快速落地的代码能力。2)协作方式:从“对接上下游”变成“AI 协同 + 跨部门整合”过去协作更多是:跟产品确认需求、跟后端对接口、跟测试走流程。现在更常见的模式是:我直接参与需求设计,用 AI 快速做 demo 或原型,先上线验证方案是否可行,再根据数据/反馈迭代。3)交付目标:从“交付代码”变成“交付解决方案”以前衡量产出最直接的方式就是:写了多少功能、交付了多少代码。现在更像在交付“产品 + 技术”的整体结果:不仅把功能做出来,还要解决业务问题。工作的时间配比也发生了些变化👇20%:手写代码(更多是修 bug、处理边界问题、关键逻辑兜底)30%:指挥 AI 写代码(生成、review、accept/undo,然后 commit & push)30%:调提示词/调产出质量(让 AI 更稳定、更贴合业务)20%:和 AI 一起想点子、做方案迭代(找方向、试路径、优化体验)在我这些项目里,几乎没有“前端/后端”的明确分界:很多时候是我跟业务把需求聊清楚、方案定下来,就直接开发上线;有些需求甚至是我在 AI 的帮助下自己做方案、自己验证、自己推进落地;AI 带来的不是“写代码更快”这么简单,而是让一个人具备了更强的端到端能力:从需求到方案、从验证到上线,都能更轻、更快地跑起来。那么有人就要问了:你涨薪了吗?你涨薪了吗?你涨薪了吗?😊😊😊先说结论:那肯定是没有的但是你不适应时代的变化,你就会被时代所淘汰,AI时代除了传统技能以外,更多的还是拼你对业务 、对市场的理解,过去程序员很多只停留在代码跑起来的逻辑上,但忽视了很多代码背后的业务情况,AI时代帮你节省了写代码时间,给了你更多的思考时间——你对于业务是否有更好的解决实现方案,是最重要的能力实习的时候不要总是低头看代码,更要横向看看业务目标
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01-13 18:07
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门头沟学院
如何学习Agent工程开发?求指路!
大家好,我是一名28届的前端开发,最近团队需要启动一个Agent(智能体)项目,但我对这个领域还很陌生,想请教大家几个问题,希望能得到一些工程实践上的指点。1. 我的背景和困惑我只知道“Agent”这个概念和一些名词,但没有深入学习过。以前在学校学的AI课程(深度学习、CV、搜索算法)感觉偏科研理论,和实际工程开发好像不太一样。我看到现在很多招聘要求“开发+Agent赋能”,感觉这已经是一个普遍趋势了。看到有牛油评论说:“现在大厂就很迷,感觉要么就是算法+agent,要么就是开发+agent。还是招和原来一样的岗位,只是都要求赋能agent了   ”。真正的工程化Agent开发到底该怎么做?2. 我的具体疑问a.技术栈疑问:我粗略了解到后端好像用Spring AI比较多?想请问在真实的产业项目里:后端主力语言是Java还是Python?各自的常见技术栈和框架是怎样的?b.开发流程疑问:我之前的理解实在太少了,以为就是“接入大模型API + 优化Prompt”。真实的Agent工程开发,到底包含哪些核心环节和模块?(比如除了调用模型,是不是还要做任务规划、工具调用、记忆管理这些?这些要怎么深入学习呢?要和科研深度学习一样跑“炼丹”项目读论文吗?)3. 我的角色定位:我本身是前端开发,自己写的toy是用Node.js 还有 express 框架做全栈项目。像我这样的背景,在一个Agent项目中:具体能从哪些方面入手去“赋能”?除了做个展示界面,在Node.js这一层能做哪些有意义的AI集成或能力封装?4. 求分享、指路我现在的认知太少了,非常需要一个从工程视角出发的学习路线和方向指引。希望大家能分享一下:我应该按什么步骤去学习?重点要掌握哪些工具和框架?作为前端/全栈,在实际业务里面怎么赋能agent?当前我的学习突破口在哪里?----------先谢谢各位大佬了!
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