深耕前端开发，精通HTML5语义化与CSS3现代布局（弹性/网格），熟练响应式设计及移动端适配方案。擅长异步编程与跨域问题处理。精通Vue全家桶（Vue Router/Pinia/Composition API）与React Hooks，具备Vue2到Vue3迁移经验。全栈小程序开发能力，熟悉uniApp跨端原理。工程化方面，熟练Webpack/Vite构建优化，掌握Git版本控制与自动化部署流程。

程序员能干多久，很大程度上取决于行业和岗位。在 互联网行业，节奏快、更新迭代迅速，年轻程序员占比高。一般来说，纯写代码的岗位到了 35岁左右 就容易面临压力，转型做 架构、技术管理、产品技术顾问 是常见出路。那些持续学习新技术、跟上趋势的人，可以干到 40岁甚至更久。在 制造业或传统企业，技术更新相对慢，代码量和项目复杂度没有互联网那么高，程序员往往可以 干到45岁甚至50岁。很多人从开发岗转到 系统运维、ERP开发、企业信息化管理，经验反而是宝贵资本。总结一句：程序员的职业寿命，不只是年龄问题，更看 行业属性、岗位内容和学习能力。懂得转型和升级技能，干得越久也越有价值。

每一次AI工具的更新，市场上都说不需要前端了，然而事实真的如此吗？互联网本身就是新兴技术，因此互联网的各种工种也是受AI影响最深最快的前端不会消失，只是可能会HC减少，并以另一种形态存在，说说我当前的工作状态吧👇去年下半年到现在，工作80%都是AI相关，工作边界变得更加广阔：1）技能结构：从“前端单点”升级为“产品+内容+技术”的复合型以前更像是典型的前端工程师：把需求实现出来、把页面做出来、把交互写出来。现在更接近“能把想法从 0 推到 1”的复合角色——既要会产品设计，也要能用 AI 批量生产内容，还要具备把功能快速落地的代码能力。2）协作方式：从“对接上下游”变成“AI 协同 + 跨部门整合”过去协作更多是：跟产品确认需求、跟后端对接口、跟测试走流程。现在更常见的模式是：我直接参与需求设计，用 AI 快速做 demo 或原型，先上线验证方案是否可行，再根据数据/反馈迭代。3）交付目标：从“交付代码”变成“交付解决方案”以前衡量产出最直接的方式就是：写了多少功能、交付了多少代码。现在更像在交付“产品 + 技术”的整体结果：不仅把功能做出来，还要解决业务问题。工作的时间配比也发生了些变化👇20%：手写代码（更多是修 bug、处理边界问题、关键逻辑兜底）30%：指挥 AI 写代码（生成、review、accept/undo，然后 commit & push）30%：调提示词/调产出质量（让 AI 更稳定、更贴合业务）20%：和 AI 一起想点子、做方案迭代（找方向、试路径、优化体验）在我这些项目里，几乎没有“前端/后端”的明确分界：很多时候是我跟业务把需求聊清楚、方案定下来，就直接开发上线；有些需求甚至是我在 AI 的帮助下自己做方案、自己验证、自己推进落地；AI 带来的不是“写代码更快”这么简单，而是让一个人具备了更强的端到端能力：从需求到方案、从验证到上线，都能更轻、更快地跑起来。那么有人就要问了：你涨薪了吗？你涨薪了吗？你涨薪了吗？😊😊😊先说结论：那肯定是没有的但是你不适应时代的变化，你就会被时代所淘汰，AI时代除了传统技能以外，更多的还是拼你对业务 、对市场的理解，过去程序员很多只停留在代码跑起来的逻辑上，但忽视了很多代码背后的业务情况，AI时代帮你节省了写代码时间，给了你更多的思考时间——你对于业务是否有更好的解决实现方案，是最重要的能力实习的时候不要总是低头看代码，更要横向看看业务目标

Java 作为后端主力语言很抗打，但想拓宽赛道，有两个方向可以试试。第一是云原生相关(Docker+K8s),之前实习部署项目，本地跑的好好的，到测试环境就各种依赖冲突，折腾了两天没搞定。后来学了Docker，把项目和依赖打包成镜像，一键部署，再也没踩过环境的坑。现在大厂后端岗位几乎都要求懂点云原生，哪怕只是基础的镜像打包、容器编排，面试时提一嘴都能加分。第二是AI工程化相关技能了。不用深钻算法，重点学怎么把AI 模型落地到业务里，比如用Python+LangChain个简单的代码文档生成脚本，或者对接大模型 API做个内部需求分析小工具。我之前用这个帮组里生成接口注释，节省了不少重复工作，带教还夸我会找提效方法，现在很多公司都在搞AI+业务，懂点工程化落地，比只会写CURD 的后端更有竞争力。不用贪多，先吃透一个方向，技能树慢慢点，比盲目跟风学一堆新技术更实在。