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Gemini 3 Pro与Claude Sonnet 4.5实战测评：重构复杂前端项目与AI面试系统的72小时体验

发表于 4 天前 | 查看: 34| 回复: 0

如果将时间倒回两年前，若有人预言：“到了2025年，你将不再需要手写任何一个for循环，甚至无需自行创建项目，仅需对AI描述需求，它就能完成绝大部分开发工作。” 我必定认为这是天方夜谭。

然而，站在2025年底，亲眼目睹 Gemini 3 Pro 与 Claude Sonnet 4.5 的飞速进化后，一个令无数开发者（包括我自己）感到震撼的事实已无法回避：

传统的“手写代码”模式，其主导地位正在迅速消解。

为验证这一观点，在过去的72小时内，我以两个正在维护的真实项目——“简历汪”（一款功能复杂的在线简历编辑器）和“面试汪”（基于大模型的AI模拟面试商业应用）——作为试验场，进行了一次极限压力测试。

简历汪

面试汪

我关闭了IDE的代码自动补全，强制自己不编写任何核心逻辑代码，完全依赖 “提示词工程（Prompt）” 与 “代码审查（Review）” 来驱动高难度的项目重构与新功能开发。结果彻底刷新了我的认知。本文旨在分享这72小时中所窥见的开发者未来图景。

本次开发实验主要依赖两款大模型：

为了提升挑战难度，我选择了 “简历汪” 中最核心且复杂的模块——动态简历渲染引擎进行重构。该模块涉及DOM虚拟化、Canvas绘制及PDF导出等复杂逻辑，以往手动开发至少需两周。

Gemini 3 Pro

尽管Gemini 3 Pro的UI设计能力已被广泛宣传（例如“面试汪”的商用级主题与首页便由其设计），但其在工程化架构理解与超长上下文处理方面的能力同样不容小觑。

当我将“简历汪”整个Monorepo的500多个文件目录结构扔给它时，它并未出现早期模型的“胡言乱语”，而是准确分析出了我的重构意图与项目结构，展现了强大的工程上下文理解能力。

必须坦言，Claude Sonnet 4.5的使用成本确实较高（实测约2-3次复杂逻辑处理即消耗1美元），但其能力也与之匹配。在超复杂业务逻辑的处理上，其实用性超越了GPT与Gemini 3 Pro。

网络常有AI将取代前端的讨论，但深度使用Sonnet 4.5后你会发现，AI当前取代后端复杂逻辑工作的潜力实际上更为显著。目前所欠缺的，或许只是一个深度集成AI的“后端IDE”。

一个具体案例：在开发“面试汪”的AI模拟面试逻辑时，我遇到了一个棘手的竞态问题——用户语速过快时，语音流式识别与AI回复生成会冲突。将此问题抛给Gemini，它给出了一段修复代码。而Claude Sonnet 4.5的回应则截然不同：

“修复当前Bug很容易，但您的状态机设计在本质上无法处理高并发语音中断场景。建议重写整个VoiceScheduler，采用类似Fiber的可中断调度机制…”

这种能够直指架构根本问题，并提供重构建议的深度推理能力，令人印象深刻。这标志着大模型不仅能完成编码任务，更开始扮演资深架构师的角色，尤其在处理复杂的JavaScript异步与状态逻辑时。

新技术的涌现必然催生工作模式的变革。对于开发者而言，这种变化尤为明显：

过去：我们是“代码翻译者”，核心任务是将业务逻辑转化为具体的前端框架/工程化代码或API调用，纠结于语法细节与工具函数的选择。
现在与未来：我们正在向 “产品经理” + “技术总监” 的角色演进。工作重心转变为：精准定义需求（提示词工程） 与 严格审查AI产出（Code Review） 。基础的、模式化的编码工作将大幅交由AI代理。

换言之，“写代码”这一行为本身，正从一种创造性劳动，逐渐转变为可被自动化替代的“体力劳动”。我们的核心价值将更多地体现在系统设计、业务流程抽象以及与AI智能体高效协作的能力上。

通过此次实战，我总结了三条面向2026年及以后的开发者生存建议：

AI可以完美实现一个独立函数，但目前尚难以独立设计一个可支撑十万级并发的、高可用的系统架构。系统架构设计能力，将成为区分普通开发者和高级工程师的关键标尺。

未来的项目团队可能并非由5名程序员组成，而是 “1名人类工程师 + 5个AI智能体（Agent）” 。你将需要掌握：如何向AI拆解任务、评估其产出质量、以及让不同的AI（如Gemini和Claude）协同工作。这种人机协作的指挥能力将成为新的核心竞争力。

在“面试汪”的开发中，实际技术编码仅占20%的时间，剩余80%则用于思考：用户究竟需要怎样的模拟面试？交互流程如何设计最自然？当技术实现的壁垒被人工智能大幅降低，对业务的深刻洞察与产品创新能力，将决定开发者价值的上限。