像学生一样学习
把每个新工具、新框架、新想法都拆开看一遍。先问它解决什么问题,再决定要不要放进自己的工作流。
前端只是入口。真正有意思的是从用户问题出发,设计信息结构,写出界面,接上数据,处理边界,部署上线,再根据真实反馈继续改。
所以我更愿意用“全栈学习者”来描述自己:保持学生的好奇心,同时训练工程上的交付感。AI Agent 则像一个新的外骨骼,让很多过去很慢的尝试变得可以当天验证。
把每个新工具、新框架、新想法都拆开看一遍。先问它解决什么问题,再决定要不要放进自己的工作流。
不把想法停在页面或草图里。前端、接口、数据、部署、搜索、内容结构,都尽量跑通到可访问的状态。
把 Agent 当作协作者:调研、写代码、查漏、重构、复盘。重点不是炫技,而是更快逼近可验证结果。
我偏爱轻量、可组合、容易迁移的工具。能用小系统解决的问题,就不要一开始做成大工程。
如果只能用一句话记住我:一个把学生式好奇心、全栈落地能力和 AI 协作揉在一起的人。喜欢公开记录,也喜欢把“看起来只是想法”的东西做成真实页面。
偶尔拍照,偶尔写工具,更多时候是在把一个小想法慢慢磨成能用的东西。