前端工程化实践指南

面对AI与数字化浪潮带来的技术变革，前端研发领域正在从页面实现走向工程化建设、数据驱动决策与智能化协作。本书以企业级前端研发体系为主线，结合“工程化”“数据化”“智能化”三大必然趋势，通“发—构建—部署—监控—分析—优化”的能力全路，为前端工程师、技术负责人和架构师提供实用的成长路径与实践参考。 本书内容涵盖发规范、框架原理、组件库建设、工程化工具、自动化测试、数据埋、构建部署、性能优化、数据分析及研发效能提升等关键技术。同时，结合埋SDK、组件库、云构建平台等真实案例，融AI辅助编程的前沿实践。最终，全面呈现前端研发在AI时代的新方法与新范式。
【推荐语】
（1）面向AI时代，从“写代码”走向“做系统”：当AI不断降低编码门槛，工程体系、数据思维与智能化协作能力正成为前端工程师新的核心竞争力，本书帮助发者完成从功能实现者到现代工程师的能力升级。 （2）围绕“工程化、数据化、智能化”的现代化能力展：通发、构建、部署、监控、分析与优化全路，帮助读者建立面向未来的知识框架，实现技术能力与业务价值的统一。 （3）源于头部大厂真实项目实践，沉淀可复用的方法论：内容来自一线大厂团队的工程化建设经验，通过3个企业级项目，演示复杂系统的设计思想与实现方式，而非停留在工具使用层面。 （4）从“发功能”到“参与业务增长”：覆盖数据建模、指标体系、SQL分析、BI可视化等数据监控与分析模块，帮助发者建立数据驱动意识，在AI时代拓展技术边界与职业发展空间。 （5）梳理AI辅助编程的前沿实践：结合Cursor、GitHub Copilot、通义灵码等主流AI工具，探讨AI如何融日常发流程，以及前端工程师在AI时代的角色转变与能力储备。
【作者】
李雅男 头部大厂前端技术专家，AI驱动前端研发的实践者。 长期专注于前端工程化建设、架构设计以及复杂系统发，具备丰富的技术管理与团队梯队建设经验。 热衷于源文化，探索AI在前端研发效能提升中的实际应用。