小厂前端：AI 没宣布我出局，它把所有人的标尺抬了一格

一位在小厂做了八年前端的开发者，公司没有前端团队，三端、构建、上线、半夜告警全归他一个人。最近半年他把能交给 AI 的活都交了出去，说了一个实际感受：真正让我不适的不是它会写代码，是标尺被换了。

这个观察比常见的替代焦虑更具体。以前他一周交一个页面，老板觉得正常；现在同事用 AI 一天出三个方案，老板回来问他怎么这么慢。AI 没有宣布谁出局，它只是把所有人的预期往上抬了一格，然后让每个人自己去追那一格。而小厂最难受的地方在于：既要做 AI 做不了的判断，又要补 AI 做错的部分，一天下来没有一个小时是完整属于思考的。

他划出了一条清晰的线。AI 确实好使的活有一个共同点：都有标准答案。正则和各种老兼容代码，以前查半小时试十遍，现在两分钟验一下就能用；十年前老表格页要加导出 Excel，AI 把 xlsx 那段直接写全了，改两处样式就上线；压缩过的报错堆栈贴进去能大致定位，省一半搜索时间；写注释、写文档、给老板写技术方案说明，这是省得最多的。

但它搞不定的，恰好是他每天在干的。为什么这个字段不能删——三年前有个客户的数据依赖它，这个不在代码里，在人的记忆里。老代码里那些难看的写法，是当年为了绕一个坑故意那么写的，AI 一热心帮你优化，线上就炸。上线那一下 AI 不签字，老板说做得高级一点，AI 比他更懵。

他的应对是三条原则。第一，把 AI 当实习生，不当外包，它写的每一行都读，读完问自己：这段我现在能不能自己写？第二，往前站，别只做需求翻译，开始接业务、算成本、提方案，因为 AI 答不了这个需求该不该做。第三，留一块只有他有的地，把这套老项目的坑整理成文档，这是 AI 永远拿不到的东西。

在任务委托上，他目前把支付、权限、数据删除、线上热修这四类坚决不交给 AI，其他随便。他没有给出这套分法的明确理由，而是在帖子末尾问大家有没有更合理的分法。

这是一份个人经验，不是行业结论。他的处境有一个关键前提：小厂、一个人、没有团队缓冲。在流程成熟的大组织里，预期变化可能被代码审查、架构评审或项目管理机制吸收，而不是直接砸在一个人头上。但标尺被换了这个机制本身——AI 抬高产出基线却不改变判断工作的性质——在更广泛的场景中值得注意。