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原创作者:张波
腾小云导读
AIGC 这一时代潮流已然不可阻挡,我们要做的不是慌乱,而是把握住这个时代的机会。本文就和大家一起来探索在 AIGC 下,前端工程师即将面临的挑战和机遇。聊聊从以前到现在,AIGC 给我们带来了怎么样的变化,下一代前端工程师又该何去何从?
目录
1 疯狂的 AIGC
2 范式迁移 —— AIGC 下开发模式改变的本质
2.1 命令式 -> 声明式
2.2 声明式 -> AIGC 式
3 下一代前端工程师
3.1 要善于利用
3.2 要纵观全局
3.3 要懂得批判
3.4 要合理使用
4 未来可期
5 望天下再无码农
6 探讨
6.1 AIGC 下,前端会消失吗?
6.2 前端开发工程师会过分依赖 AI 吗?
01 疯狂的 AIGC
记得 ChatGPT4 刚出来的时候,OpenAI 总裁 Greg Brockman 用笔和纸画了一个网页草图,GPT4 仅用几秒的时间便完成了网页的设计和代码的编写。
ChatGPT4 生成网页(视频摘自 YouTube)
不知道当时前端同学们看到是个怎样的想法哈,反正我当时心都凉了,好不容易把 vue 的源码搞懂了,这就没啥用了,饭碗砸了,蓝瘦香菇。
好吧,开个玩笑 。AI 已然如此,此时就不得不问那个老生常谈的问题了,前端工程师们该何去何从呢?
想来定有一些同学持悲观态度:前端已死,不值得做下去了,AI 马上就替代了。也会有些同学与之相反吧:AI 降临,神级辅助,又不吃经济,又有大用。
我想说的是,AIGC 一定会对前端开发的未来会产生重大影响,至于这个影响对于前端工程师来说,是正是反,从来都不是工具决定的,而是用工具的人来决定的。我们要做的,不是去担忧焦虑,而是把握住它。
02 范式迁移 —— AIGC 下开发模式改变的本质
在这之前,我们先来聊聊前端开发这些年的发展。
2.1 命令式 -> 声明式
命令式:关注过程,代码能够与自然语言产生一一对应的关系,代码本身描述的是“做事的过程”。
声明式:关注结果,过程在背后,暴露给用户的是声明的结果。
前端开发范式演变:命令式 -> 声明式
jQuery 是命令式开发的典型代表。这种范式的出现让前端开发变得高效,但还远远不够。因此,随着 Vue React 的现世,前端开发迅速地从命令式迁移到了声明式。
可能经常会在社区看到这样的提问:“该学 Vue 还是 React 呢?项目该用 Vue 还是 React 呢?”,这个问题一直都在争论,一直也没有一个明确的答案。可如果有人问到:“该用 jQuery 呢还是 MVVM 框架开发呢?”,我想这个问题是有标准答案的。
为什么会这样呢?很简单,jQuery 和 Vue React 的最本质的区别就在于范式的不同,从命令式到声明式的进化。
为什么前端领域普遍接受了这种范式的迁移?在我看来,有两个原因:
- 效率的极大提高
业务逻辑越复杂,命令式需要做的工作便越多,因为你要完整去描述整个过程才能实现。而声明式却不需要,只要把结果交给声明式框架,声明式框架背后的命令帮忙做了大量的工作,所以在效率上,命令式和声明式不可同日而语。
- 更完整更系统
jQuery 只是一个工具,它能做的仅仅是在使用层面加一点速,无法带来质变。而声明式的框架带来了完整的开发体验、系统的打包和发布。
2.2 声明式 -> AIGC 式
我也不知道该如何命名,索性就将其称为 “AIGC式” 了。
前端开发范式演变:声明式 -> AIGC 式
虽然声明式为前端开发带来了极大提升,从效率和完整性皆是。但,有一点它还是没有解决,还是有大量的重复劳动性的工作需要开发者来实现,比如模板编写、样式开发、基础函数编写等等,
这也是为什么,社区出现了大量的诸如低码这样工具来力图解决此问题。
设计稿转代码:像我这样的切图仔几乎每天都在使用的 CoDesign/Figma,能够很大程度上解决手动写模板写样式的工作。图片转代码:相较设计稿转代码,它想要做得更多,直接生成模板结构和样式,一键复制即可在项目中运行,比如 imgcook。低代码/零代码:似乎几乎每隔几年就会在社区里炒起来,以腾讯的 UICore 为代表的,在声明式范式下,为能够更加彻底地解决重复劳动,降低开发成本而出现。
工具虽多,也很好用,但这些工具发展了这么多年,似乎并没有能够彻底改变前端开发。
为什么呢?因为这些工具相对于声明式而言,其实和 jQuery 相对于原生 js 是一样的。都没有逃离所处的范式,jQuery 没有逃离 js 的命令式,这些工具也没有逃离声明式。
原地打圈,不得始终。
那 AIGC 式做到了吗?当然,否则也不用讲了对吧。声明式仍然需要前端工程师辛苦地码代码,即便有工具可以提效,但码农依旧得不到解放,至少大部分业务情况下是无法解放的。
而 AIGC 彻底地颠覆了这一范式,具体如何颠覆的,相信文章开头的视频已经给出了答案,从理解到设计再到编码,甚至部署发布, AI 已经不可阻挡了。
那在这样的范式下,作为前端工程师,要怎么样才能亦步亦趋紧跟紧跟再紧跟呢?
03 下一代前端工程师
AIGC 对前端工程师,准确来说对所有人,都是福音而绝不是洪水猛兽。接纳它,用好它,让它成为自己的 copilot。
很多同学会担心 AI 会取代自己,或多或少都有些许担忧,居安思危是没错的,但完全没必要过多焦虑,我们要做的很简单:
**学会使用工具:**人类和动物的区别,不就是因为人类会探索会使用工具吗?工具的出现绝不是为了取代人类,而是服务于人类。**拥抱它、融入它:**不知道五六十年代的前辈们刚接触电脑时是怎样的想法,想来,也会有些人会觉得电脑会替代自己吧。例如电子邮件的出现,那些靠写信为生人一定会有这样的担忧吧,此时,如果他们故步自封不懂得接纳和拥抱电脑,那么在时代潮流之下,等待他们的一定是被取代;可如果他们拥抱它并且融入它,把电子邮件当做一个工具,以此来提高写信的效率和质量,甚至拓展自己的领域,那么浪潮带来的,一定是肥美的大餐。
3.1 要善于利用
用好,你就已经超越了大部分人了,所谓的码农,不就是用好了某个领域的计算机语言。对于前端开发而言,AI 无疑是最趁手的帮手。
- 快速生成
正如文章开头视频所示,一个草图就能生成网页代码,如果这个图不是草图,而是完整的设计稿呢?当然,很多同学会问,这与 imgcook 不就差不多了,非也非也,imgcook 是固定模式下的产物,而这个生成是自由、灵活且方便的。除了图以外,文本描述同样能实现相应的效果。
ChatGPT 生成网页
实现的基本效果如下,做到如下,看起来是简陋了一些,但是可以在此基础上继续让 AI 进行丰富。
ChatGPT 生成网页的结果
- 代码编写
相信非常多的同学都已经用 GPT 来辅助写过代码了,写个冒泡啥,但这似乎无法用在我们工作中哈,下面就举几个在我实际工作中 AI 辅助写代码的例子吧,算是简单地抛一块砖:
**辅助写正则:**正则本身不难,但要想写好写全以避免遗漏,还是有难度的,而且我们的工作中经常会遇到些正则的场景。
前端大神 antfu 的一个用于在 vue2 中写 script setup 的插件中就用到了正则,但他也没写全,导致匹配问题。
希望匹配的字符串是:
<script 任意字符 setup 任意字符 />
库中写的正则如下:
/<script\s(.*\s)?setup(\s.*)?>/
一眼看起来没啥问题,可是,这个正则没匹配到换行的场景。
<script任意字符setup任意字符
/>
遗漏很正常,且看如何利用 AI 来修复这个问题:
ChatGPT 生成正则
ChatGPT 对生成的正则进行解释
只需要简单地描述清楚需求,就能得到答案。也许最终答案并非完全正确,但至少它能给你巨大的帮助和启发。
**复杂逻辑编写:**对于大部分做中后台前端项目的前端来说,似乎自己更多的是 js 工程师,要做的就是逻辑上的处理,比如想要实现文件切片上传,每一片 512 kb,如果文件小于 1M,不需要分片,同时,分片的情况下为每一片打好标记以便于后端接口。
将此任务交给 GPT,让其完成功能方案设计,逻辑编写。
ChatGPT 生成功能方案
具体的结果这里就不展示了。
**代码检查:**只要是人写的,就难保不会出错,所以 CR 基本都植入到了工作流之中。现在完全可以让 AI 来帮忙完成这一过程。当然,要注意资产隐私问题。
ChatGPT 进行代码检查
3.2 要纵观全局
声明范式下,**前端工程师是作为 “框架” 与 “产品” 之间的桥梁。**AIGC 下,前端工程师成为了 “AIGC” 与 “产品” 之间的桥梁。
可能有些同学不太理解这段话,下面我们来从开发流程上来解释一下。
在以前,从需求文档到最终产品上线,存在 4 个层级:
产品经理自然语言编写的需求文档;产品经理描述需求时,前端工程师构建的业务逻辑;前端工程师将业务逻辑转化为代码逻辑;用框架语言实现业务逻辑。
其实,前端工程师在整个流程中充当一个什么样的角色呢?很简单,就是 “框架” 和 “需求文档” 间的中间人,前端工程师将需求文档翻译成框架语言,就这么简单。
在 AIGC 下,整个开发流程发生了变化,层级只有 3 个了:
产品经理自然语言编写的需求文档;产品经理描述需求时,前端工程师构建的业务逻辑;前端工程师利用 AI 来实现业务逻辑。
此时,前端工程师仅需要用自然语言来描述业务逻辑,然后交给 AI,让模型输出代码。自然,此时,前端工程师的角色就是将业务逻辑搬运给 AI。
比如,某产品(网页)上希望能实现一个定时推送消息的功能(用户持续访问网页 30s 后推送)。此时,在前端工程师看来,其代码逻辑就是一个定时器,用自然语言就给 AI 来实现即可:
业务逻辑转化为代码逻辑
在 AI 进入开发流程后,前端工程师能做的不仅仅只有简单的逻辑转义到框架了,还能做地更多。
- 设计系统
前端设计系统描述了系统的主题、复用的组件以及区域等,然后基于此来搭建一个或多个产品的最终的网页或者应用程序,从而简化大规模的设计。 之前,这样一套设计系统几乎都是由设计和交互同学来进行制定。但是使用 AI 辅助下,前端工程师同样可以做到,比如:
利用 AI 设计一套定制的主题、组件、设计语言和研发框架。或者基于现有设计系统,获得更优设计系统的建议。
- 产品设计
产品的设计需要考虑非常多的因素,市场、人群、地域等等,基于对这些因素的了解缺乏,前端工程师对于产品功能的设计几乎很难提供有效的建议,而前端工程师是真正离用户最近的一环,应当具备相应的敏感度。在 AI 的辅助下,这些因素不再是困扰前端工程师参与产品设计的障碍了。
3.3 要懂得批判
把 AI 用到平时的开发中能够极大地提高效率,但 AI 所给到的信息就一定是符合的吗?
除了与 AI 工具合作,控制它们产生的输出,前端工程师还应该花更多时间专注于 AI 的产出的准确性。我们可以用 AIGC 的产物来增强和改善网站和应用的用户体验。但是,这些产物可能并不完美,存在一些缺陷和问题,因此进行评估和解决。
AI 可以给工程师赋能,工程师也应当发挥领域专业知识和判断力,以确保最佳结果。
- 评估 AI 产物的可靠性和效果
需要对使用 AI 产物的效果进行评估,以确保其能够达到预期的效果。这包括对 AI 产物的性能、准确性、稳定性等方面进行评估,以确保其能够满足用户的需求和期望。
- 改进 AI 产物的设计和实现
AI 辅助完成了重复性劳动工作,但对于不完美的 AI 产物,设计和实现进行改进,以提高其可靠性、效果和用户体验。
3.4 要合理使用
工具是来辅助你的,不是替代你的。
**
**
需要明确的是,AI 工具并不能替代我们的工作,它们只是辅助我们完成工作的工具。因此,掌握好专业领域知识,才能更好地利用 AI 工具,提高工作效率。
同时,请不要滥用 AI,AI 协助无可厚非,但所有的事情都交给 AI 不可取。
04 未来可期
AI 技术是前端工程师的一种有力工具,可以帮助我们提高开发效率,消除重复劳动。相信 AIGC 下的前端工程师们不再需要把时间花在曾经的切图上,而是更加专注于领域深层的思考。
随着 AI 技术的进步,一定会有越来越多的前端工程会被自动化,这是必然的趋势。这就需要前端开发者所掌握的技能组合发生转变,紧跟技术的趋势。重要的是,前端工程师们要相信,自己永远不会被机器彻底取代。虽然 AI 能够让许多任务自动化,但它无法拥有你的创造力和独创性。
总的来说,未来乃至现在的前端工程师们需要对新技术要有高适应度,并且需能够融入 AI,学会与 AI 协作,同时不断结合自己领域知识。如此,未来的工程师们定未来可期。
05 望天下再无码农
其实,一直有一个愿望,望天下再无码农。
希望 AI 迅猛发展吧,让一切的无聊重复劳动都交给 AI,让未来的前端工程师能够更多地从事创新性的工作,让机器去完成重复性的任务,让人类的智慧更好地服务于人类的社会。
愿天下再无码农。
06 探讨
6.1 AIGC 下,前端会消失吗?
之前看到一篇文章,是这样说的,前端从 jQ 发展到 MVVM,门槛降了一波,只要会一点代码,就能拿起脚手架开撸;如今,前端从 MVVM 发展到 AIGC,前端已死呀。
我的观点是:“前端工程师永远都不会消失,它可能换了一种形态,也可能变了一种展示方式,但它绝不会消失。” 我赞同一个观点, AI 工具将会被整合进开发者工具当中,用来扩大熟练开发者的生产能力。木匠并没有被电动工具所替代,会计师没有被电子表格替代,摄影师没有被数码相机/智能手机替代,所以前端工程师也不会被 AI 替代。只是未来前端工程师到底需要怎样的技能,这个不得而知,但可以预见的是,学会使用 AI 是必经之路。
6.2 前端开发工程师会过分依赖 AI 吗?
很多同学认为,AI 的强大会让开发者不由自主地去使用它,未来,开发同学会不会过分地依赖 AI 呢?
我的观点是:“依赖没什么不好,如今你我不是每天都依赖电脑,依赖手机吗?看你怎么用罢了,工具没有好坏,人才会有。” 好的工具被人们所依赖,这是天道自然,我们要做的就是,不要过分依赖。有了电脑,我们依旧要学习用手写字;有了汽车,我们依旧要迈开双腿跑步;学会合理利用,自然就不会过分依赖。如果觉得本篇分享对你有帮助,欢迎转发分享。
参考链接:
[1] ChatCPT:https://openai.com/blog/chatgpt
[2] What is the Impact of AI and ML on Front-End Development?:https://www.projectcubicle.com/what-is-the-impact-of-ai-and-ml-on-front-end-development/
[3] 生成式 AI 颠覆前端:https://foresightnews.pro/article/detail/27847
[4] 预测前端开发模式的变化:https://juejin.cn/post/7216182763237818425