AI 如何改變前端開發（以及如何適應）

前端的未來：AI 如何重塑開發

看到一篇文章，講述 AI 如何改變前端開發，本文參考自《How AI is Changing Frontend Development (And How to Adapt))》，看完想針對大部分進行翻譯紀錄，並加入自己的話，以下為個人翻譯與觀點整理。

前言

幾年前，前端開發人員工作流程中最大的 AI 工具是 VS Code 中的自動完成 (auto-complete) 功能。時間快轉到 2025 年，我們現在擁有 AI 輔助編碼、自動 UI 生成，甚至可以透過單一提示編寫完整元件的工具。

那麼，這對前端開發者意味著什麼？我們注定會被 AI 取代嗎？還是這只是另一個幫助我們更快建立的工具？

更重要的是──在 AI 徹底重塑這個產業之前，我們該如何適應？

另外，你應該感到興奮還是害怕？說實話，兩者都有一點。

讓我們來談談正在發生的事情、接下來會發生什麼，以及如何保持領先地位而不被淘汰。

我們都經歷過這種情況——第 100 次編寫相同的 Tailwind utility classes、設定表單驗證功能或從舊專案複製貼上 Navbar component。

GitHub Copilot 和 Codeium 等人工智慧工具正在加快這些重複性任務的速度，讓我們專注於更複雜的邏輯和 UX 決策。

例如，這是使用 GitHub Copilot 建議產生的基本元件：

那麼，手動寫這個程式碼很難嗎？其實並不難。

但想像一下 AI 處理樣板 UI 元件，而您專注於實際解決問題，而不是整天編寫 div soup。

Locofy、Anima 和 Uizard 等工具現在正在將 Figma 設計轉變為可用於生產的 React 元件。這意味著設計師和開發人員之間的傳統交接流程正在迅速縮短。AI 可以這樣處理 Figma 設計（想像一下一個美麗的 UI）並產生完整的 Tailwind + React 元件：

那麼，AI 在這方面完美嗎？不完美。

您仍然需要重構、優化和調整佈局，但它可以節省大量時間。

你花了多少時間調試一個簡單的問題？為什麼這個 div 沒有居中？

Replay.io、Sentry 和 AI 增強型 linters 等 AI 驅動的工具現在可以幫助您偵測佈局錯誤、建議修復，甚至解釋出現問題的原因。AI 測試框架現在可以自動產生元件的單元測試：

AI 可以分析您的元件並自動產生測試案例，這意味著跳過編寫測試的藉口更少了。

AI 短期內不會取代開發人員，但它正在取代重複性工作。如果你的工作主要涉及：

✔️ 將 Figma 設計轉換為 React 元件 ✔️ 編寫簡單的 UI 邏輯 ✔️ 複製貼上相同的 utility classes

那麼，是的，AI 將開始處理許多這類問題。但是……前端開發遠不止於編寫程式碼。最好的開發人員是問題解決者，而 AI 在做出真正的使用者體驗決策方面仍然很差勁。

專注於架構與使用者體驗思維
AI 擅長編寫程式碼，但它不像人類那樣理解業務邏輯、可擴展性或可訪問性。學習如何設計可擴展的前端、提升效能並優化使用者體驗。
將 AI 視為工具，而非拐杖
不要盲目接受 AI 產生的程式碼。重構、改進並從中學習。AI 應該讓你成為更快、更優秀的開發者，而不是懶惰的開發者。
超越單純的 UI 開發
你對後端 API、資料庫管理和雲端部署的了解越多，你的價值就越大。AI（目前）還無法取代全端式問題解決。
掌握 AI 工具的最新動態
如今，最優秀的開發人員並非那些編寫最多程式碼的人，而是利用 AI 更快地編寫出更優質程式碼的人。掌握 Copilot、Vercel AI 和 AI 測試框架等工具的最新動態。