专场出品人：于明昊
快手 增长前端负责人
快手技术专家，毕业于北京理工大学，现任快手增长前端负责人。多次负责快手春节大型活动会场，推动包括性能分析平台、大前端调试工具等大前端融合工具链在快手的落地，在大型活动场景、动态化场景、研发工具链路场景有丰富的经验。
专场：前端智能化
AI 技术正深度渗透大前端领域，推动研发范式发生根本性转变。2025 年，前端智能化进入关键拐点：从传统依赖人工经验的开发、调试与优化，跃迁至 AI 全流程赋能的智能研发、智能调试、智能运维，大幅提升了前端生产链路的效率与质量。智能代码生成、智能调试器、智能走查、AI 排障等新技术不断涌现，为前端研发带来前所未有的想象空间。
然而，前端智能化的规模化落地仍面临诸多挑战：如何在复杂工程体系中稳定引入 AI，如何平衡研发效率与可控性，如何构建适应企业场景的智能化解决方案。本分论坛将汇聚前端与 AI 融合领域的专家，聚焦 AI 如何重塑大前端 Devops的核心话题，分享实践经验与技术突破，探讨未来趋势与挑战，助力开发者与企业找到适合自身的前端智能化发展路径。
胡凯赫
抖音电商AI 搭建营销活动页面实践分享
字节跳动 前端技术专家
8年电商业务研发经验，复合型工程师，对产品、设计、全栈开发、数据分析都有深入的理解和丰富的实践经验。先后就职于阿里国际、淘天集团，23年加入字节跳动，目前主要负责抖音电商营销大促业务。对AI 在业务上的落地应用有深刻的洞察，主持了抖音电商官方活动页面搭建平台的AI 化建设。通过将AI 能力产品化，大幅提升了抖音电商活动页面的搭建生产效率，在抖音电商业务中得到了广泛的落地。
抖音电商活动搭建平台全面拥抱AI，基于用户痛点和活动生产的SOP，将AI 能力产品化，重点打造了： AI 一站式生成电商会场页面&图文页、AI 生成营销图片素材、AI 生成页面组件等能力，帮助运营、产品等非技术同学在几分钟即可搭建出一个美观、高质量、可直接投入生产的电商活动页面，大幅提升了电商活动生产的工作效率，在抖音电商大促和日常活动中全面应用落地。

内容大纲
1. 抖音电商营销大促业务简介
2. WHY AI：传统活动生产流程 VS AI 生产活动流程
3. AI 一站式生成营销活动页面
4. AI 生成营销图片素材
5. AI 生成营销页面组件
6. 阶段成绩
7. 思考与未来规划

常祯
AI驱动的大前端智能排障：从白屏归因到全域自愈的探索
快手 高级前端开发工程师
快手Web容器前端负责人，先后就职于腾讯、快手等公司。目前在快手，作为AI智能排障的项目负责人，主导了大前端智能诊断与归因平台从0到1的建设工作，对大前端稳定性建设、智能运维体系及AI在复杂工程场景中的落地应用有深刻的理解与丰富的实战经验。
在大前端架构日趋复杂、跨端链路深度融合的当下，线上故障排查已从传统的“单点调试”演变为“跨端、跨栈、跨团队”的系统性工程。随着移动互联网进入存量竞争时代，用户体验的精细化管理与研发运维的效率提升，已成为驱动业务增长的核心竞争力。然而，面对白屏、容器异常、资源加载失败等高频且根因复杂的故障场景，传统依赖人工经验、多平台切换的排障模式，在响应速度、排查成本和经验复用上面临着严峻挑战。

本次分享将以「快手AI 智能排障」的建设实践为核心，系统性地讲述如何结合大模型（LLM）、智能体（Agentic）、知识图谱与多源日志分析等技术，构建具备“上下文感知、概率化归因、跨栈关联、闭环处置”的智能运维体系。重塑快手大前端的故障处理流程，将传统“被动响应、专家依赖”的排障模式，升级为“主动式、平台化、自愈化”的智能运维体系。

内容大纲
1. 大前端排障的“危”与“机”
    1.1 背景：从“单点调试”到“系统工程”的演变
    1.2 行业洞察：智能排障的现状与趋势
    1.3 业务现状和痛点
2. 产品演示：大前端智能排障新范式
    2.1 演示和产品介绍
3. 构建智能排障新范式
    3.1 目标与愿景
    3.2 架构设计
    3.3 核心技术实现
4. 展望：智能排障的下一站
    4.1 能力拓展：从点到面的“横向”扩展
    4.2 未来图景：主动预防与“自愈”的“纵向”深化

听众受益
1. 了解快手大前端智能排障平台的架构设计。
2. 学习AI Agent与知识图谱在运维中的实际应用。
3. 获得AI赋能复杂工程问题的思路启发。
肖晗
调试新范式 - 大模型在快手大前端动态化调试中的技术实践
快手 前端技术专家
快手前端技术专家，曾先后就职于滴滴美团，从业近8年，深耕 CLI、小程序、ReactNative 等前端工程化和动态化领域设计。目前主要负责快手大前端动态化开发者工具的设计研发，助力开发者自动化和智能化的进行动态化容器的构建调试，涉及到 KMP、Electron、v8调试、AI智能分析排障等架构和技术。
在大前端动态化容器快速发展的背景下，调试流程正成为研发效率提升的重要瓶颈。传统调试模式依赖于开发者人工介入，面对构建失败、运行异常、性能瓶颈等问题时，不仅定位复杂、效率低下，还高度依赖个体经验，尤其在多端、多团队协作场景中更易造成沟通成本激增与问题复发。本次分享围绕 Devtools AI 能力建设展开，介绍如何通过统一的调试平台构建调试流程的自动化与智能化能力。我们提出了全新的调试范式——从“看见问题”到“解决问题”，致力于打造具备 L3 Agentic 能力的调试智能体。在多端融合的背景下，构建一个集发现、诊断、修复于一体的 AI+ 调试平台，真正实现从“辅助开发”向“主动调试”的范式跃迁，为快手大前端研发注入持续演进的智能化能力。

内容大纲
1. 背景与痛点
    1.1 背景（快手大前端动态化容器建设现状、应用现状）
    1.2 业务痛点（调试复杂度高，调试工具分散）
2. 解决方案
    2.1 大前端一站式调试工具 Devtools
    2.2 调试工具和调试对象的通信方案
    2.3 调试工具前端和后端架构设计
    2.4 调试工具的应用现状
3. AI 新范式
    3.1 目标：从“发现问题”到“解决问题”
    3.2 调试流程 AI 赋能拆解
    3.3 子场景-智能性能分析治理
    3.4 子场景-智能排障
    3.5 打造插拔式 AI+ 调试平台
4. 边界拓展
    4.1 研发全流程闭环（结合智能出码和走查）
    4.2 多端调试场景支持
5. 总结与未来展望

听众受益
1. 了解快手调试工具架构的设计
2. 了解 AI 在大前端调试中的可应用场景
3. 得到一些 AI 化建设的启发
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