
最近是 2026 年的春招季,前幾週密集面了大概快二十個前端。
翻開這批履歷,我有一種極其魔幻的感覺:滿螢幕都是 AI,滿螢幕都是演算法。
四五年前,大家履歷上的高頻詞還是 精通 Vue 3 響應式原理、熟練掌握 Webpack 效能調優。
現在呢?十個候選人裡,有九個寫著熟練掌握 LLM 接入、深入理解 RAG(檢索增強生成)、精通提示工程、參與過大型模型 Agent 平台建設,剩下那個沒寫 AI 的,履歷裡赫然寫著 LeetCode 刷題 150+,精通動態規劃與圖論。
前端這個圈子,彷彿在一夜之間得了嚴重的技術焦慮並發症。大家都在拼命往履歷裡塞最高大上的詞,生怕在 2026 年這個節點,因為不懂 AI 而被直接淘汰。
但現實是什麼?
上週我淘汰了一個履歷寫得極其華麗、號稱 主導過公司核心 AI 助手前端架構 的候選人。
我沒問他大型模型底層原理,也沒讓他手撕紅黑樹,我只問了他一個極其真實的業務場景: 在一個 AI 流式輸出(Streaming)的對話場景裡,如果大型模型返回的是一個極其複雜的、帶有程式碼區塊和多步工具呼叫(Tool Call)的 JSON 塊。在流式傳輸還沒結束、JSON 還是殘缺狀態的時候,你的前端是怎麼保證 UI 不崩潰,並且能平滑渲染中間狀態的?
他愣了半分鐘,支支吾吾地說:我們用的是 Vercel AI SDK,它內部封裝好了,直接拿 useChat 裡的 messages 渲染就行……
😖😖😖...
我嘆了口氣,在面試評價上默默寫下:只會呼叫 API,缺乏處理複雜工程能力。
這就是 2026 年前端圈最大的悲哀:大家都在內卷 AI,但 90% 的人內卷的只是如何發送一個帶 API Key 的 HTTP 請求。
現在很多前端對懂 AI 的理解極其膚淺。
以為在專案裡接個 OpenAI 或者 Claude 的介面,搞個對話框,把輸入框的字傳過去,把回傳的字用 Markdown 呈現出來,就叫 AI 前端工程師了😖。
兄弟,那不叫 AI 開發,那叫表單提交。這種活兒,三年前剛從訓練班畢業的實習生也會做。
大型模型時代,前端真正的難點根本不是發送請求,而是 應對大型模型帶來的複雜性。
以前我們寫業務程式碼,介面回傳的資料結構是確定的,是後端的 Swagger 定義好的。你只需要 if (res.code === 200) 然後按部就班地渲染。
但在 2026 年,大模型吐出來的東西是不可控的。真實的高階 AI 前端工程,每天要面對的是這些爛事:
這些問題,根本不是你背幾個 Prompt 範本就能解決的。它考驗的是你對資料流處理、AST(抽象語法樹)解析、複雜狀態機設計以及防禦性程式設計的底層功力。
你內卷了半天 Vercel AI SDK 的用法,一旦業務場景超出了 SDK 的預設配置,你立刻就抓瞎了。
說完了 AI,再聊聊演算法。這也是現在前端同行瘋狂吐槽的點:我他媽一個畫頁面的,憑什麼讓我手寫動態規劃?🤔
其實這是一個很殘酷的訊號。
作為面試官,我跟你交個底:因為那些常規的、套路化的前端業務程式碼,現在 AI 真的能寫了,而且寫得比你快。
2026 年了,如果你只會寫個增刪改查的表格,只會封裝個按鈕元件,我在面試裡連問你的興趣都沒有。既然基礎的搬磚工作被 AI 大幅壓縮了,那公司招人,篩選標準自然就要往上提。
考演算法,本質上考的不是你對某道題的背誦能力,而是考你的複雜邏輯拆解能力和極限思維。
特別是在做 AI 工具鏈的前端時:
大家不是在內卷演算法,而是在搶奪那些 AI 無法輕易替代的深水區崗位🤔。
前天面試結束,跟幾個同組的技術老炮抽菸。大家感慨,其實這十年來,前端圈的焦慮從來沒停過。
當年 jQuery 被 React 淘汰時,大家在內卷;後來小程式(小程序)大爆發時,大家也在內卷;現在大型模型來了,大家不過是換了個名詞繼續內卷。
別被那種 AI 要幹掉前端的鬼話嚇倒,也別為了迎合面試官去死記硬背什麼 RAG 架構圖。
潮水退去的時候,企業最終留下的,永遠不是那個會背時髦名詞的人,而是那個懂 HTTP 協定、懂瀏覽器底層、能在複雜的非同步環境裡把一個爛攤子穩穩托住的前端。
在這個越發喧囂的 2026 年,少去追逐那些虛幻的詞彙,多去打磨你手裡的基本功吧🤷♂️
共勉🙌