前言
今年这一年，我整个人一直处于一种紧绷的焦虑状态。
这种焦虑来自于一种真切的危机感：作为前端，我发现自己曾经引以为傲的"技术壁垒"在 AI 面前像纸一样薄。但最近，我突然想通了。当我意识到 AI 只是工具，全栈才是唯一出路，知识广度才是护城河 的时候，我的焦虑缓解了。
这一年我写了很多文章、折腾了开源项目、学了新语言，原本以为是在浪费时间"乱撞"，现在回头看，这恰恰是我加速转型的护城河。
今天想把这一年的思考总结出来，分享一下。
一、 认清时代的洪流：人是阻挡不了趋势的
很多人私下里对 AI 处于一种**"间歇性积极，持续性排斥"**的状态。这种心态通常分为三个阶段：
- 轻视/嘲讽： 找 AI 的逻辑错误，通过嘲讽来获得心理安慰。
- 焦虑/抗拒： 意识到它很强，但通过拒绝接触来延缓危机，觉得用了它就"输了"。
- 妥协/共生： 既然无法打败，就把它当成身体的一部分。
我们要清醒一点：人是阻挡不了时代洪流的。 现在的业务逻辑，你手动写 100 遍也不会有任何提升。把时间浪费在无意义的重复劳动上，不仅是在消耗生命，更是对职业生涯的自杀。
二、 核心思维：从"单一职业"向"学科重组"切换
这是我今年最大的认知提升：作为"岗位"的前端和后端会逐渐消亡，但作为"学科"的前端和后端会发生重组。
1. 摆脱单一职业的束缚
不要把自己锁死在"前端"这个标签里。如果你只盯着那几个 API 和框架，你的路会越走越窄。AI 时代，我们需要的是知识广度。
2. 思维改变是第一步，但要有"作品"支撑
不要只是空想，要去实施一套 "AI 驱动的开发流" 。
- 你可以不写代码，但你必须能瞬间看出 AI 写的代码哪里有坑。
- 你的价值不在于"使用 AI 编码"，而在于你拥有全局思考的能力，能定义边界，能把控风险。
三、 实操方法：如何把 AI 练成你的"外骨骼"？
1. 建立场景化的 Prompt 资产库
不要把 AI 当成简单的搜索引擎。你需要针对不同的场景（如：复杂表单逻辑、组件边界设计、性能优化）建立专用的 Prompt。
心得： 明确设计组件的边界，给 AI 定好规矩，它产出的代码才不会跑偏。
2. 在掌控范围内使用
不要把代码完全交给 AI 后就撒手不管。要把 AI 限制在你能把控的范围内，防止代码库由于不受控而崩坏。这种"把控力"就是 senior 和 junior 的分水岭。
3. 数据对比：感知效率的代差
我曾做过对比，传统的 Spec 确认到开发完成，和现在的 Spec Coding（基于规格说明书编程） 模式相比，效率是量级的差别。这种效率红利，就是你转型的动力。
四、 关于全栈：唯一的路，也是最好的练习场
很多人问：我想切全栈，但后端语法、环境配置乱七八糟，怎么学？
- 拿公司项目练手： 不要怕环境乱。环境配置、部署链路这些繁琐的事，恰恰是 AI 最擅长的。让 AI 带你跑通公司的后端流程，这是成本最低的练习方式。
- 快速切换语法： 不要死背语法书。利用 AI 快速对比新旧语言的异同（比如：TS 的 Interface 在 Go 里怎么实现？）。
- 时间规划： 抛弃那种"等我学完再做"的想法。直接带着任务去问 AI，在实战中扩充技术栈。
五、 总结：护城河从未消失，只是换了地方
这一年，我虽然焦虑，但并没闲着。我发现：
- 焦虑时写的文章，打磨了我的逻辑表达；
- 焦虑时折腾的开源项目，扩充了我的技术底座；
- 焦虑时学的后端语言，提升了我的系统观。
这些看似乱撞的经历，最终都转化成了我快速转型的技术能力。
当开发模式从传统编程演变成 Spec Coding 时，你的认知、你的经验、你对复杂业务的洞察，依然是 AI 无法拿走的护城河。
不要在没有意义的事情上浪费时间。顺应时代，保持思考。如果这个时代注定要重组，那我们要做的，就是成为那个亲手重组自己的人。