meng shao· @shao__meng · X·· 3 小时前AI 评分28
AI 导读
作者以 Lovart 为例指出,在团队协作中,即使借助 Claude Code 或 Codex 等辅助工具,非研发人员也难以主动关注图像或视频资源等前端性能问题。专业前端同样可能因跨团队沟通不畅或权衡设计效果而忽略此类隐患。因此,具备丰富工程经验、能跨团队发现并推进问题解决的工程师在 AI 时代依然极其重要。
正文 · 原文
首先:对不起 Lovart,我只是拿你来举个例子 😄
之所以用 Lovart 主要是因为它的产品性质:PGC + UGC 的类社区和模板形态,用户使用的封面可能千差万别,有可能是几 KB 的模糊小图,也可能是几十 MB 的超清大图,几万 * 几万那种... 设计和运营团队也不例外的会出现后者的问题,从设计软件原图导出直接怼进运营后台...
这时如果你是一个完全不懂前端工程的非研发人员,我真的不太相信你会有意识的关注性能问题,特别在前期各种数据都在 mock 阶段还很理想时。
再进一步,即使你的 Claude Code / Codex 本身有关注前端性能方面的 Skills,它也会更关注代码架构本身的性能,对于未来可能会产生的各种图像视频资源,覆盖不到。
再进一步,即使是专业前端,他对这类资源问题也有经验和意识,也可能因为与产品设计运营团队的沟通不畅,或者性能方面问题要为效果让步,而让这个问题被略过,直到大面积产生客诉,或者老板自己用一下发现卡,才被发现 😄
所以,在团队里,有一个在工程方面经验丰富,能够发现问题,愿意在跨团队时提出和推进问题解决的工程师,在 Claude Code / Codex 的时代,仍然很重要,而且只会越来越重要!
来源:meng shao · x.com