AI coding时代，前端已死？

作为一名前端实习生，很多同学担心日常业务需求“不值钱”、写不进简历。其实，无论B端还是C端，只要深入挖掘，业务和技术亮点都能成为简历的闪光点。关键在于如何总结和呈现。一、业务需求不止于“实现功能”，更要体现“业务价值”不要只写“我做了某个页面”。你需要展示你对业务链条的理解，以及你的工作带来的可量化影响。可以这样组织内容：深入理解流程，聚焦业务收益：主动了解你所负责需求的前因后果，关注最终为产品带来的数据或效率提升。例如：DAU增长、转化率提高、操作时长缩短、后台管理效率提升等。简历表达示例：“负责xx核心模块/流程开发，通过优化xx交互路径，使页面转化率提升X%；同时将通用逻辑封装为可复用组...

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

虾皮一面详细面经本次虾皮一面以“自我介绍+项目深挖+技术细节提问+现场编程+校招沟通”为主线，核心围绕简历中的核心项目、前端底层原理展开，整体难度偏实战，注重技术落地细节，以下是完整面经梳理：一、面试开场面试官先明确了本次面试的四大模块：自我介绍、项目细节提问、基础技术点考察、双向问答。我完成自我介绍后，面试官立刻聚焦简历中的第一个核心项目（笔记项目）展开深度追问。二、核心项目1：笔记项目（重点追问模块）1. 语义检索与离线缓存向量检索相关：面试官重点问语义检索的实现逻辑，核心追问“向量如何实现语义匹配”，以及余弦距离、欧氏距离的概念（我对这两个距离概念仅能简单作答，细节掌握不足）；缓存存储介...