字节 前端 一面

在企业数字化转型的浪潮中，普遍面临着一个核心矛盾：市场变化要求业务快速迭代，而传统代码开发却动辄需要数月周期，高昂的技术门槛让许多中小企业和非技术团队望而却步。这种“需求多、成本高、周期长”的困境，成为企业创新发展的卡脖子难题。低代码开发平台作为一种以可视化拖拽为核心的快速开发系统，只需要通过拖拽组件、配置参数，面对复杂需求只需要编写少量代码就能快速构建应用系统，大大降低了技术门槛，也降低了企业的开发成本。JVS低代码平台作为一款面向企业的快速开发系统，以模型驱动为核心，通过可视化拖、拉、拽的方式，配置实现对象建模、页面设计和流程编排，零代码或结合少量代码，即可快速开发应用的一站式开发平台，能...

web 全栈实习生，一天就完成一个需求，这个需求就改了三个文件，家人们这对吗，我真的感觉我菜死了，而且每次提交 pr 都还会需要一些擦屁股的工作，push shit……我真的好菜呀烦

这个话题没有意义，AI肯定给出答案：“我不会取代你，安心吧！”问这个问题和问女朋友或者男朋友，反复问你爱不爱我有什么区别呢？与其问”AI 会取代我吗？“，不如问”我如何利用 AI 成为更好的自己？”首先说我的观点：AI 不会取代人类。它会重新定义什么意味着是人类。太阳底下没有新鲜事，人类对于人工智能的焦虑并不是孤独的，历史告诉了我们答案。让我们快速回顾一下历史。工业革命（1760-1840）：机器取代了体力劳动。人们恐慌。“机器会取代工人！”结果呢？生产效率提升了，工人转型操作机器，新的工作出现了。信息时代（1980-2000）：计算机取代了重复性认知工作。人们恐慌。“电脑会取代白领！”结果呢...

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