导语
前端工程的三股潮流正在汇合：RSC 带来的“服务器渲染与客户端交互再分工”、Signals 的细粒度更新模型、以及 AI 在组件生成/无障碍/国际化等环节的自动化介入。真正的挑战不是“用不用”，而是如何把这些能力纳入“性能—可维护性—可观测性”的工程约束，避免复杂度反噬。
技术趋势
- RSC 与数据边界：
- RSC 通过服务器端组件分担数据抓取与重排，减少客户端包体与水合开销；
- 与流式传输结合，在“首次可交互”与“按需加载”的平衡中提升感知速度；
- 要求团队明确“客户端状态与服务器状态”的边界，避免“全局状态过载”。
- Signals 与更新模型：
- 以细粒度响应系统替代“粗粒度 diff”，在大型表格、实时仪表盘与可视化中显著降低渲染成本；
- 生态在标准化“读写 API、批量更新与优先级调度”，配合时间切片与空闲调度，改善交互流畅度。
- 构建与性能治理：
- 新一代构建器结合增量编译、持久化缓存与“按路由/组件的包分割”，降低迭代成本；
- 监控首屏、交互延迟与滚动/动画卡顿，建立页面与组件两级 SLO；
- 以 Edge/Serverless 渲染搭配 CDN 与图像/字体优化，形成“近用户渲染”路径。
- AI 在前端链路的介入：
- 组件草图生成、可访问性标注、国际化占位与测试用例生成；
- 与设计稿/设计令牌联动，保证主题与可变字体在多端一致；
- 审慎引入：确保生成代码通过 ESLint/TypeScript/单测闸门，记录 AI 变更以便审计与回滚。
落地建议
- 以“页面—路由—组件”的层级建立性能基线与预算，实施红线治理；
- 把 RSC、Signals 与数据抓取库整合为可复用的“脚手架模板”，降低团队心智负担；
- 将 AI 能力限定在“安全的自动化环节”，禁止向生产注入未经审计的生成代码。
参考资料
- Signals 范式（InfoQ 多文） — https://news.google.com/rss/articles/CBMiXkFVX3lxTE1EY0RtVXZsaDlJclNYOXpGM0piY0tadkgyRnVSazJfY0tTU09tNTRwaFdTTmNjbENIQXBJblNOTG9QSkJ5ZEtheXJQMFVVUXA1YTVLdDA0MWpNN2dSQnc?oc=5
- 框架选型与实践（InfoQ/OSCHINA 等） — https://news.google.com/rss/articles/CBMicEFVX3lxTE9RYXlIbzJNNGdWNmhaNldHWXBwUzlRU3RpNTZ0aGFzT29KZEFUSUs0djBzUVBsX194OGhHNUhyZEhPNWVWcUpLTEw5eGdzTmNfMXdGOERzODhKd05NOHBSblFBa3VkTDBFZVpiZmJ1NVc?oc=5
