从 DeepSeek 看25年前端的一个小趋势

主要观点总结

本文主要讨论了DeepSeek等推理模型与前端工程师的关系及其发展趋势。文章强调了AI Agent的作用，并解释了如何通过提示词引入组件和应用生成提示词等技术流程。文章还提到前端开发场景被提炼为标准化的提示词的趋势以及AI Agent对前端工程师的影响。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek等推理模型的特点及其对前端工程师的影响

文章指出推理模型如DeepSeek R1具有强大的推理能力但消耗高，适用于特定场景如Meta Prompting和路径规划。这种模型的发展对前端工程师来说是一个机遇和挑战，未来AI Agent可能会成为开发标配。

关键观点2: AI Agent的应用压缩算法理解

文章以Cursor Composer Agent为例，解释了AI Agent如何将提示词转换为应用代码或根据应用代码生成描述应用的提示词。这种压缩和解压的过程可以被看作是一种应用压缩算法，其失真率会随着模型进步和工程化的完善而降低。

关键观点3: 提示词在前端开发中的应用及影响

文章讨论了如何通过提示词引入组件和生成应用提示词等流程，并指出未来会有越来越多的前端开发场景被提炼为标准化的提示词。这种趋势对前端工程师来说既是机遇也是挑战。

文章预览

从 DeepSeek 看25年前端的一个小趋势 最近 DeepSeek R1 爆火。有多火呢？连我爷爷都用上了，还研究起提示词工程来了。 大模型不断发展对我们前端工程师有什么长远影响呢？本文聊聊25年前端会有的一个小趋势。 模型进步的影响 像 DeepSeek R1 这样的推理模型和一般语言模型（类似 Claude Sonnet 、 GPT-4o 、 DeepSeek-V3 ）有什么区别呢？ 简单来说，推理模型的特点是： 「推理能力强，但速度慢、消耗高」 。 他比较适合的场景比如： Meta Prompting （让推理模型生成或修改 给一般语言模型用的提示词 ） 路径规划 等等 这些应用场景主要利好 AI Agent 。 再加上一般语言模型在生成效果、token上下文长度上持续提升。可以预见，类似 Cursor Composer Agent 这样的 AI Agent 在25年能力会持续提升，直到成为开发标配。 这会给前端工程师带来什么进一步影响呢？ 一种抽象的理 ………………………………