2025年，前端开发中的AI应用迅速发展，涵盖代码生成和系统感知组件的创建。新工具实现了代码与设计的同步，缩小了“Figma差距”。大型语言模型（LLM）优化了开发，推出实时交互的AI功能。MCP协议标准化了AI代理与应用数据的沟通，推动了自愈UI和生成UI的发展，展现了AI在前端的巨大潜力。

在FEDay上，我分享了前端代理实施的案例研究。团队经历了从技术成功到产品失败的转变，促使我们思考升级。2025年被称为代理年，许多团队在考虑构建代理。我们面临的挑战包括构建完整的代理系统、理解私有组件和实时预览生成代码。尽管技术成功，产品因用户习惯不符而失败。我们意识到需要重新审视设计系统的目的，转向AI友好的工作流程，并将代理转变为技能整合模式。

在FEDay上分享了一个AI Agent项目的经验，强调技术可行性与产品成功之间的差异。团队认识到用户习惯和流程设计的重要性，最终决定以AI为中心重新设计工作流，以提升开发效率。

Ripple是一个新的开源前端框架，结合了React、SolidJS和Svelte的理念，采用TypeScript优先的组件化语言，具备细粒度反应性和作用域CSS。由Svelte维护者Dominic Gannaway创建，Ripple旨在改善调试体验，提供自动依赖追踪和直接DOM更新。

Ripple是由Dominic Gannaway创建的TypeScript基础UI框架，专注于开发者体验，便于调试AI生成的代码。它是语言的超集，支持细粒度渲染，但不支持服务器端渲染，并与React兼容，未来将支持更多框架。

前端自动化工具Figma MCP和Kombai迅速发展，能够将设计转化为代码。Figma MCP直接读取设计数据，适合快速克隆设计；而Kombai理解整个前端代码库，生成更高质量的代码。选择工具时应根据需求进行判断。

CSS-in-JS本应简化样式管理，但引入了性能问题和复杂性，导致调试困难，影响用户体验。开发者逐渐认识到传统CSS更高效、易维护。未来应回归简单，尊重Web基本原则。

将单体前端迁移到微前端架构可以提升敏捷性和团队自主性，但过程复杂。成功依赖于明确的架构意图和文化转变。微前端不是单体的简单替代，需进行架构设计。Mezzalira建议优先进行垂直拆分，避免水平拆分，强调松耦合和有效沟通。使用CDN和边缘计算可优化部署，确保架构与业务需求持续适应。

swagger-typescript-api工具可以根据Swagger文档生成TypeScript请求代码，支持多种命令行参数。建议将所有接口放在一个文件中以避免错误，并提供了在Next.js中的示例代码。

微前端强调团队自主性和流程优化，迁移应从最有价值的部分开始，架构需与团队结构对齐。它允许团队独立交付，减少依赖，促进快速迭代。通过渐进式迁移，组织可在不影响现有系统的情况下实现现代化，提高交付效率。

WebAssembly（Wasm）经过十年的发展，已成为前端开发的重要工具。它允许开发者将业务逻辑编写为Wasm模块，具备跨平台能力。Wasm在性能上优于JavaScript，适合计算密集型任务和字符串处理。Wasm 3引入了垃圾回收，支持更多高级语言，并可用于无服务器架构，简化后端开发。开发者可利用Emscripten等工具编译Wasm。

大语言模型（LLM）在网页生成中常使用固定设计，导致缺乏创意。Claude引入“技能包”，可按需加载专业知识，提升设计质量。通过创建特定的“前端设计技能”，开发者能有效指导Claude，减少“上下文开销”，实现更具创意的输出。

前端开发者应将AI模型视为本地资产，以提升隐私和性能，避免敏感数据传输。使用ONNX可在浏览器中运行模型，改善用户体验。未来的框架将围绕AI构建，需重视隐私和性能。