优化航道碰撞预警系统时，为提升灵敏度误调了机器学习算法的阈值，未经过多场景测试就上线。结果半小时内系统集中推送 200 + 条船舶碰撞预警，其中 90% 为虚警，指挥中心屏幕被告警信息占满，无法识别真实风险，严重影响航道调度效率。

当即回滚算法参数，暂停预警推送，组织团队分析历史航行数据，重新校准阈值 —— 结合不同船长的航行行为特征（尤其是超 10 年船长的规避习惯），优化船舶偏离航道、超速行驶等判定逻辑，将误报率控制在 3% 以内。事后建立 “灰度发布” 机制，新算法先在局部航道试点运行，验证 72 小时无异常后再全量上线，同时保留紧急回滚通道。

要我说其实Gemini 3 等工具的出现，反而让前端的边界持续扩张。过去前端只需关注 “页面呈现”，如今却要成为 “AI 价值落地的载体”：将 Gemini 生成的多模态交互逻辑融入产品、用 TensorFlow.js 实现浏览器端智能推荐、基于 WebGL 优化 AI 生成的 3D 可视化效果…… 这些新场景要求前端开发者既懂传统技术栈（React/Vue、性能优化），又能融合 AI 能力、理解用户体验设计，甚至掌握后端与 DevOps 知识。就业的角度来看，具备 “技术深度 + 跨界能力” 的中高级前端依然供不应求，薪资水涨船高，所谓 “竞争力削弱”，更多是停留在 “写页面” 层面的初级开发者的焦虑。

要我说其实Gemini 3 等工具的出现，反而让前端的边界持续扩张。过去前端只需关注 “页面呈现”，如今却要成为 “AI 价值落地的载体”：将 Gemini 生成的多模态交互逻辑融入产品、用 TensorFlow.js 实现浏览器端智能推荐、基于 WebGL 优化 AI 生成的 3D 可视化效果…… 这些新场景要求前端开发者既懂传统技术栈（React/Vue、性能优化），又能融合 AI 能力、理解用户体验设计，甚至掌握后端与 DevOps 知识。就业的角度来看，具备 “技术深度 + 跨界能力” 的中高级前端依然供不应求，薪资水涨船高，所谓 “竞争力削弱”，更多是停留在 “写页面” 层面的初级开发者的焦虑。

说白了，除非从事自己热爱的职业。其他工作是为生活服务的。跳不跳槽，只是综合各种因素后的结果。跳槽前没规划，跳完发现还不如以前；坚守时没成长，熬到最后被市场淘汰。反正结果自己能接受就好。我很喜欢某个剧里面的一句话，抛硬币的那一刻，你就已经知道自己的答案了