夜雨聆风一、引言
像我们这些打工的，眼界和认知也就那样，所以眼下看似合理的决策，时间线拉得足够长，回头一看，是不合理的。
比方说我的微信公众号只更新人文类的文章，并未同步自己的博客技术文章。
当时那个时候，自己的博客影响力还可以，撰写了大量优秀的技术文章，一方面不希望流量被稀释，另一方面也是精力有限，所以就希望自己的公众号更加纯粹一点。
但是之后的发展就超出了自己的预期：
盗版横行，大量的公众号把我的文章直接拷贝过去当原创文章。由于我自己没有更新，平台无法认定对方是盗版。原先计划的流量收束不仅没有任何效果，反而由于这些盗版加速了流失。 百度被其他平台的内域流量搞怕了，开始自己搞百家号这些，降低了中小网站的权重，导致我的博客来自百度的流量少了90%。 AI时代，开发人员解决问题不再是搜索引擎，而是直接大模型对话框，导致博客的访问进一步降低。
要知道，文章写得再好，没人看，价值就不高，这就导致自己在新生代的前端从业者中的行业影响力是远远小于上一个十年的，这对于我后续书籍的销量也是有极大的影响的，本质上就是金钱的损失。
包括抖音视频的更新也是类似，当时我对抖音的定位是偏生活娱乐，短平快，和需要深入思考的技术传播格格不入，所以主要精力都在B站，导致自己错过了前端最火热的那段时期，去年才开始在抖音上更新技术视频（账号：张鑫旭本人），已经太晚了，连自己名字的账号都被人占了。
回到这里，自己依然专注于前端基础知识学习的决策，眼下看似有道理，至于未来是不是愚蠢行为，难说，所以本文只是纯粹表达下自己的看法，并不一定是值得学习的做法。
二、技术人员的护城河
要是放在5年前，随便抓一个程序员，询问技术人员的护城河是什么？
大多数人的答案一定是：技术！
可要是如今，你再询问程序员技术人员的护城河是什么，嗯……技术二字怕是难以说出口了。
因为在如今的AI面前，过去那些引以为豪的所谓的技术壁垒，哪怕是类似音视频开发、3D渲染这些偏小众的领域，也显得相形见绌。
如今，大家对前端的学习已经没有什么热情了，对此我是深有体会。
对内的专业培训参加的人数寥寥，对外的技术输出也无人问津，因为都觉得学了没有用，都有AI了，还花时间了解这些做什么呢？有这个闲功夫，打两把游戏不更好。
同时，焦虑的情绪在网络上愈发弥漫，我已经多次在我的技术视频的评论区看到有人说自己前端失业了，一时间人人自危，担心自己会被优化。
说实话，虽然自己热衷于技术分享和技术细节输出，但是，如今这个时代，我是不推荐新人花大量的时间在学习技术细节上的，因为投入产出比太低了，更有价值的是广度层面的知识，也就是有哪些特性，可以实现怎样的效果，什么样的技术选型是最佳的。
注意，是不推荐学习嘎吱角落的细节，并不是不推荐大家去学习，在任何时候，学习总是没有错的，在实际的职业生涯发展中，决定最后高度的是人与人的竞争，而不是人与AI，这个学习不仅仅是专业技术，包括沟通协作，业务推动，为人处事，都在这个范畴。
不过，话说回来，如果一个新人对专业技术总是浅尝辄止，不关注底层与细节，那么他肯定是无法逾越“AI墙”的，一辈子都是对AI言听计从的工具人。
但是新人不可能不使用AI，用了AI之后，又没有动力去学习更加深入细节的专业知识，形成了一个死循环。
可以预见，以后，大部分前端都会在AI的围城中打转，这些前端都是随时可以被替代的，互相内卷，从以往还算体面的职业变得和建筑行业的搬砖工无异。
三、墙内还是墙外？
对于像我这样的老登而言，AI编程的出现说不定反而是一种机遇，可以让自己的职业生涯再稳定10年的机遇。
AI编程目前的能力，我觉得已经接近极限了，就前端而言，我觉得目前最好的Claude Code生成的前端代码可以打80~90分，偏逻辑的项目可以90分，偏交互和体验的项目可以80分，纯视觉项目可以打个60分吧。
所以，开发人员想要摆脱被AI替代的焦虑，有个很简单的方法，那就是自己至少在某一个领域的编程能力比AI还要强就可以了。
如何评判比AI还要强还是弱，那就看AI生成的代码，如果你能看出他的实现还有不足，其实有更高的实现方式，那你就比AI强些，如果你能掌握连AI都无法知晓的技术实现，那你也比AI强。
如果你发现AI实现的代码自己都看不懂，但是代码运行良好，那你就要反思下自己了，自己这些年有没有好好学习【
狗头保命】。
80~90分并不是不可逾越的鸿沟，像我们这些工作了10年以上的老登程序员，经历过古法编程训练的开发人员，只要专业积累没有停止，不说超越AI，至少和AI编程在一个水平线上是不成问题的。
所以，只要稍微在努力那么一下，持续加深自己在某个专业领域的深广度，让自己一直位于AI墙外，把AI作为工具牢牢抓在手中，让AI成为工具，而不是成为AI的工具人，那么职业危机自然不复存在。
同时，由于“AI墙”阻碍了新人程序员的资深成长之路，我们这些上古程序员其实不要担心在专业技能这一块会被新人替代，其实是更加安全了。
这就好比修仙，洪荒时代为何大能频出，一剑斩山河，因为用的是古法修炼，淬体修心，随后天道降临，庇护后世修道者，虽说修道更易，体系更具，但是要冲破天道枷锁，何其难也！
四、我为何还在专业学习？
回归头来看，我庆幸自己在过往的职业生涯中，并未花时间去追逐那些所谓的流行框架或者工具，而是专注在更底层的技术特性上。
人的精力是有限的，如果你想成为一个面面俱到的多面手，比方说经常提到的全栈开发，必然无法再某一领域特别深入。
而大多数所谓的全栈开发，都是前后端都会，但都不是出类拔萃那种，完了，正好撞在了AI的枪口上。
说实话，我现在如果去做全栈开发，有了AI的加持，一点也没问题，虽然AI实现的后端称不上顶级，但应付常规的开发需求绝对没有问题。
就好比最近刚入职的实习生，之前都是使用Vue技术栈，现在做React项目，有了AI的加持，妈呀，需求完成速度飞起，一点也不比老手慢。
好了，由于我在前端领域的积累足够扎实，AI和我相比还差了那么一点，同时AI弥补了我在框架、工具这类上层建筑上的不足，导致我自己觉得现在强得可怕【
狗头保命 +1】。
也就是，一方面有足够自信的立身之本，另一方面AI补足了自己的不足，使得自己的竞争力在AI时代是变得更加稳固的。
然而，事物的发展不是一成不变的，我目前的专业优势一是深度，然而深度这个东西大多数的项目是用不到的，而且就某些细节而言，并不如AI来的深入与全面；优势二是前沿领域的关注，这是AI比不上的。
因为AI生成的代码一定是稳健的代码。
举例来说，一个表格第一列水平滚动固定，但是滚动发生的时候，要出现右侧边框。
AI实现一定是JS添加滚动事件，然后基于滚动距离是不是大于0，添加对应的样式。
其实，如果项目对兼容性要求不是很高，可以使用CSS scroll-state 容器查询实现，效果贼好！
又比如文档页面滚动的时候，目录菜单跟着标题高亮，AI实现一定是使用JS，实际上可以使用CSS优先，JS兜底的策略实现。
又比如说textarea文本域高度自适应效果，你让AI实现，他一定会使用洋洋洒洒的JS代码，实际上也是一行CSS的事项。
诸如此类的例子很多，前端是一直发展的，为了保证生成的代码在各种环境下都运行良好，AI生成的一定是传统的稳健的代码，然而这类代码并非是最好的实现，项目不同，需求不同，最佳实现的方式也就不同。
前端不同于后端，同一个效果，可能有四五种不同的实现方法，而究竟哪一个是当下最好的方法，还是需要前端来判断的。
这就是持续关注前端技术的优势。
然而，随着时间的推移，AI也会逐渐学会这些东西的。
如果开发人员止步不前，还抱着五到十年前的技术指挥AI干活，一定会被AI淘汰的。
所以，我这把年纪了，还在不停地学习前端技术，无论是前沿新特性，还是各种精妙的实现技法。
这几年下来，一直保持着每周至少更新一篇技术文章的节奏，并积极在项目中应用自己学到的东西，积攒开发经验。
全都是为了在AI时代，走得更快更远。
至于铺天盖地的什么Skill，MCP，harness开发，都特么一边玩泥巴去吧，都是些上层的东西，不值得耗费太多的精力，等别人现成的成果拿来用就好了，我就去学习别人看不上的看起来枯燥没什么鸟用的基础技术，这些反而才是在风起云涌的时代中，安身立命的根本。
不过还是那句话，未来的事情谁也说不准，万一以后AI可以自主学习，掌控一切，自己的这点计量怕就是个250斤的大笑话了。
罢了，走一步看一步吧，至少短期是风平浪静的。
（完）
