再见了Vue3,前端AI已成气候!

前端最近太难了！

AI技术迅猛发展，传统前端工程师岗位需求断崖式下跌，正在成为下个被淘汰的“传统岗位”。。。

过去写写业务代码、调接口、用Vue / React 写页面的传统技能，在AI时代正迅速贬值！

现在63%的企业都在转型做AI产品，“AI+前端” 的复合能力正成前端岗的刚需！AI前端工程师也一跃成为炙手可热岗位，人才极度稀缺！

市场要求熟练掌握前端工程的同时，一定要懂微调、Agent、RAG这三项核心技术，在各种业务场景中应用自如👇

📍RAG：为前端应用接入“外部知识库”，让AI回答更精准、更可控

📍Agent智能体：让AI自主干活，通过工具调用（Tools）环境交互，多步推理完成复杂任务。比如做智能客服等等……

📍微调：针对特定任务优化，让模型适配业务，在前端实现专属AI能力

前段时间字节、腾讯的资深项目负责人也表示：现在大量招有AI项目能力的前端，不仅面试优先且机会多，涨薪 40-60%也很正常！

「AI技术原理 + 实战应用 + 职业发展」

👍🏻还有靠谱的内推机会+直聘权益！！

• 大模型微调

• 掌握主流大模型（如DeepSeek、Qwen等）的微调技术，针对特定场景优化模型性能。

• 学习如何利用领域数据（如制造、医药、金融等）进行模型定制，提升任务准确性和效率。

• RAG应用开发

• 深入理解检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，构建高效的知识检索与生成系统。

• 应用于垂类场景（如法律文档分析、医疗诊断辅助、金融报告生成等），实现精准信息提取与内容生成。

• AI Agent智能体搭建

• 学习如何设计和开发AI Agent，实现多任务协同、自主决策和复杂问题解决。

• 构建垂类场景下的智能助手（如制造业中的设备故障诊断Agent、金融领域的投资分析Agent等）。

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通过大模型原理与核心技术 → 掌握各种AI工具 → 产品开发实操 → 持续与AI前沿信息链接 → 不断学习实战演练等5个步骤，轻松升级AI前端开发能力！

金融行业的支小助、知乎直答案例拆解：用一手数据资源、项目资料，拆解大模型产品的技术架构，逐行解析代码，手搓全流程！

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还为大家整理了近期非常热门的大模型笔试、前端面试题库（包含RAG、LLM、机器学习、Transformer……）！结合课程中老师讲解的能力模型，和大厂面试经验，让你在其他候选人中脱颖而出！