AI 時代，前端與 AI 共同合作，後端的角色變得更加重要 – 為什麼選擇 Django？

2025 年，微軟因為 AI 投資帶來的成本負擔，裁撤了多達 6000 名員工。其中令人驚訝的是，裁撤對象的 40% 為軟體工程師。這不僅僅是減少管理職，連編寫程式的開發者也減少了。如同 Meta 的馬克·祖克柏所言，如今 "我們所編撰的程式碼相當一部分由 AI 負責"，這一現實無法被否認。

實際上，美國的就業統計顯示，程式設計師的職位自 1980 年以來降至最低水平，而招聘平台上的開發者招聘公告也減少了超過 35%。在 AI 替代程式碼編寫的時代，程式設計師正逐漸成為裁撤的對象。

那麼在這樣的變化下，我們應該關注什麼技術？我認為這一趨勢可能會導致像 Django 這樣的框架的復興。

近幾年來，前端與後端的分離已經成為網頁開發的基本結構。前端由 React、Vue、Svelte 組成，而後端則由 FastAPI 或 Firebase 等輕量級 API 伺服器負責。Django 正逐漸被視為一種 "老舊的全棧框架"。

對於這一趨勢的背景，我有以下看法。對企業來說，若想快速推出網頁應用，必須明確分離前端和後端，以便並行開發。前端開發者對後端的系統結構和資料建模不夠熟悉，相反，後端開發者也對 CSS、JS，尤其是 React 生態系統感到困惑。事實上，許多後端開發者常常認為前端工作是 "繁瑣和棘手的"。

在這種現實下，企業為了最大程度提高生產力和開發速度，選擇了完全分開前端和後端的方式。也就是說，以 API 為中心進行同時開發，專注於各自的專業領域進行分工。這種結構，我認為與其說是自然的趨勢，不如說是為了團隊運作和現實生產力的半強制性選擇。

不過，最近我常常想像一個完全不同的未來。隨著 AI 的快速發展，前端將會被 AI 快速自動化，而開發現場的格局可能會再次朝著 Django 傾斜。

Django architect guiding AI builder

前端：AI 最早滲透的領域

UI 結構、頁面佈局、響應式樣式、元件組合、動畫效果……這些工作中有許多是重複和基於規則的。基於 GPT 的工具如今能將 Figma 設計轉化為程式碼，甚至 "幫我做一個這樣的儀表板頁面" 時，會建議出基本元件和樣式。

也就是說，前端已經從 AI 的助理角色轉變為實質的製作者。雖然不是完全自動化，但生產力的提升將是驚人的。

在這樣的情況下，企業將會思考：

"難道我還需要雇用前端人員或者運行專用於 React 的伺服器嗎？"

後端：商業邏輯仍然是人類的領域

雖然前端可以讓 AI 快速編寫程式碼，但後端則不是如此。因為後端除了簡單的元件組合之外，還涉及到服務的核心商業邏輯。

簡單來說， - 前端主要集中在 "可見的東西"，AI 能迅速在可預測的框架中組裝程式碼；而 - 後端則是 "看不見的東西"，但是負責服務的本質。

這裡有一個重要的點：

AI雖然擅長編寫基於規則的程式碼，但無法理解服務的脈絡和策略。

因此後端仍然需要高階的判斷力和結構設計。這種結構設計的人不僅僅是開發者，而應該是服務架構師。

這樣的架構師型開發者若要覆蓋小型團隊的整體運作，所用的框架必須足夠強大和綜合。正是在這一點上，Django 照耀著光芒。

反之，後端的情況則有所不同。以下任務仍然需要人的判斷和經驗：

  • 資料模型設計（正規化、關係結構）
  • 認證/授權邏輯
  • 外部系統整合（支付、通知、第三方 API）
  • 性能調整、事務控制
  • 非同步處理、任務隊列設計（例如 Celery）

也就是說，AI可以協助，但無法取代的領域。

對於小型團隊或個人開發者來說，Django 自然會再次受到矚目

隨著 AI 的發展，小型開發者越來越多，團隊將變得更加精銳和高效。隨之而來的自然是這樣的思考：

"React + FastAPI + Celery + Redis + Docker…這一切我都需要管理嗎？"

此時出現的就是 Django。

  • ORM：內建
  • 認證系統：基本包含
  • 管理頁面：自動生成
  • 只需搭配 DRF，API 也行
  • Celery 整合也有許多官方指南

無論一人還是三人，僅用 Django 就能涵蓋大多數後端工作。如果還能使用模板，那麼前端問題也能得到一定程度的解決。

再回到 Django 嗎？時代在輪迴

FastAPI 很出色。我也很喜歡。可是在前端被 AI 製作的時代，"統一所有的 Django" 有可能再成為理想的選擇。

  • "也可以使用模板嗎？" → 是的，可以。
  • "也可以使用 API 嗎？" → 只需搭配 DRF 即可。
  • "Celery 也可以使用嗎？" → 很好用。

未來許多團隊會開始思考：

"如果前端自動化，我們應該簡化什麼？"

而 Djang的可能性正是這個答案。我如此預測。

當然，像 Django 這樣的全棧框架在 PHP 當中的 Laravel 、 Ruby中的 Rails，以及JS中的 Next.js 全棧選項也有。但有一個決定性的差異。

那就是AI 技術的重心在 Python 界。大多數生成型 AI、數據科學和機器學習框架均基於 Python，未來的網頁服務更可能與 AI 功能自然地整合在一起。

這意味著在AI 時代，網頁框架極有可能以 Python 界為中心，而在這樣的背景下，Django 是最能符合技術趨勢的選擇。

結語

科技在不斷進步，AI 進一步加快了這一速度。然而在這樣的變化中，能夠掌握維護和生產力中心的框架仍然有其價值。

我相信 Django 有極大的可能性會再次崛起於這一中心。

而且我相信，開發者為了生存，必須從單純地成為打字的 "程式設計師" 成長為能理解並設計整個系統和服務的架構師。這樣才能不讓 AI 取代我們，而是取得使用 AI 的位置.

而在這段旅程中，Django 是我們的最佳框架之一，我深信不疑。

未來我仍將繼續使用 Django，我相信會有更多人再次回到它的身邊。