一、AI 前端开发 ≠ 会用 ChatGPT
真正的 AI 前端 =「前端工程能力 + AI 能力 + 产品理解」
1️⃣ 前端基础依然是地基（你这块是优势）
这些不会被 AI 取代，反而更重要：
-
框架：React / Vue（Hooks、状态管理、性能优化）
-
工程化：Vite / Webpack / Monorepo
-
复杂交互：
-
表格 + 图表（ECharts）
-
PDF / Excel 生成
-
拖拽、缩放、实时刷新
-
-
性能优化：
-
虚拟列表
-
大数据量渲染
-
Web Worker
-
👉 你现在做的 云鉴性能平台、本质就是 AI 前端的典型场景。
二、AI 前端「必须补齐」的核心能力（重点）
🔥 1️⃣ 大模型基础认知（不用会炼丹）
不是让你搞算法，而是会"用模型"
你至少要懂：
-
大模型能做什么 / 不能做什么
-
Token、上下文长度、温度、System Prompt
-
为什么会"胡说八道"
📌 推荐掌握：
-
ChatGPT / Claude / 通义 / 文心 的差异
-
OpenAI API / 国内模型 API 调用方式
🔥 2️⃣ Prompt Engineering（前端视角）
这是AI 前端的"新 JS"：
你要会：
-
结构化 Prompt（角色 / 目标 / 约束 / 示例）
-
输出格式控制（JSON、Markdown、Table）
-
多轮对话状态维护
📌 举例（你以后会经常干这种）：
你是一个性能分析专家
输入是云服务器性能指标
请输出：瓶颈类型、原因、优化建议（JSON 格式）🔥 3️⃣ AI + 前端的真实应用场景
不是聊天，是业务系统里用 AI：
✅ 常见落地场景
-
智能搜索（自然语言 → 查询条件）
-
报告自动生成（你现在就在做）
-
数据解读（图表 → 文字分析）
-
异常诊断 / 性能分析建议
-
智能表单自动填充
👉 AI = 新的"业务规则引擎"
🔥 4️⃣ AI 前端的技术组合（你重点看）
前端（React / Vue）
↓
Node / BFF 层（权限 / Prompt / 限流）
↓
LLM API（OpenAI / 通义 / 文心）你要会的：
-
前端调用 AI（流式输出 SSE / WebSocket）
-
Markdown 实时渲染
-
前端 Token 消耗 & loading 状态设计
-
防止 Prompt 泄露 / 注入攻击
🔥 5️⃣ Agent / 工具调用（未来高阶）
这是未来 2--3 年核心竞争力：
-
Function Calling / Tool Calling
-
AI 自动调用接口
-
多 Agent 协作
📌 典型场景：
用户一句话 → AI 自动查询接口 → 生成图表 → 给结论
三、AI 前端的岗位形态（现实版）
1️⃣ 初级 AI 前端（市场最多）
-
会 React / Vue
-
会接 AI 接口
-
会写 Prompt
-
能做智能页面
💰 薪资：比普通前端高 20%--40%
2️⃣ AI 应用前端（你适合冲这个）
-
复杂业务系统
-
AI 深度嵌入流程
-
数据 + 报告 + 决策支持
💰 薪资：前端天花板档
3️⃣ AI 产品型工程师（稀缺）
-
懂技术 + 懂业务
-
能设计 AI 工作流
-
定义"人 + AI"协作模式
💰 薪资：最稳、最抗裁员
四、未来 3--5 年判断（说实话）
❌ 会被淘汰的前端
-
只会 CRUD
-
不懂业务
-
不懂 AI
✅ 会越来越值钱的前端
-
复杂系统 + AI
-
数据 / 报告 / 决策型产品
-
懂 Prompt + 懂用户
👉 AI 不会取代前端，而是把"低端前端"挤掉
五、给你的专属建议（基于你背景）
你现在最优路线是：
🎯 6 个月转型路线
1️⃣ 用 AI 重构你现有项目
-
性能报告 → AI 自动分析
-
查询条件 → 自然语言搜索
2️⃣ 前端 + Node（轻 BFF）
-
管 Prompt
-
管权限 & 模型
3️⃣ 打造 "AI 性能分析平台" 作为简历亮点