長年バックエンド開発に注力してきましたが、最近、フロントエンドインターフェースを実現するために INLINE_CODE_0 编程，并涉足了一些前端相关的内容。然而，在这段折腾的过程中，我逐渐意识到自己又陷入了一个老毛病——繁花迷人眼。总想着用 INLINE_CODE_1 を試み始めましたが、実際には、そのような試みは現在の仕事にほとんど役立たず、むしろ気を散らすだけでした。

AIの適用シーン

小規模プロジェクトにおいて、AIツールは特に大きな効果を発揮します。独立性が高く、システムとの結合度が低く、ビジネスロジックが単純な関数を記述する際には、いっそうその手腕が光ります。これらのタスクは通常、明確な入力と出力があり、コンテキスト依存性が少ないため、現在のAIによるプログラミング支援の能力範囲に最適です。

しかし、複雑なシステムアーキテクチャや高度なビジネスロジックに直面すると、AIの限界が徐々に明らかになる。一見妥当に見えるが、実際にはプロジェクトの真のニーズからかけ離れたコードを生成したり、原因究明が困難な潜在的な問題を導入したりする可能性がある。そのような状況では、AIは完全なコードジェネレーターとしてではなく、むしろ補助ツールとして活用すべきである。生成されたコードについては厳格なレビューとテストを行い、実際の要件を満たしていることを確認する必要がある。

間違いと学習の代償

AIによるフロントエンドコード生成を試みる中で、多くの課題に直面しました。フロントエンドは得意分野ではないため、問題の特定には時間と労力がかかります。プロンプトを調整してAIにコードを書き直しても、初級的なエラーを避けることは難しいです。この繰り返しの試行錯誤は時間を浪費するだけでなく、現在のリソースを慣れない領域での模索ではなく、バックエンドのビジネスロジックに集中すべきだと気づかされました。

週末に完了したプロジェクトを振り返ると、バックエンド開発とユーザーインタラクションロジックに集中し、コンソールで機能を実装することが現時点で最も効率的な選択だと確信する。より多くの時間とエネルギーがある時に、フロントエンドの知識を体系的に学ぶ方が良い戦略かもしれない。

フロントエンド学習計画

フロントエンド技術のスタックは複雑で多様なため、すぐに習得することは現実的ではありません。まずは Vue.js や React.js のようなフレームワークを一つ選び、そのコアコンセプトと使い方を深く学習する予定です。基礎知識に慣れてからこそ、AI を活用してフロントエンドコードを生成することで初めて、不慣れによるエラーや時間浪費を効果的に回避できます。

結局、現段階ではバックエンド開発に重点を置き、着実にコアスキルを向上させることが重要だ。時機が整ったら、フロントエンドとAIの組み合わせを探求するのも良いかもしれないし、より大きな成果が得られるかもしれない。