Logic，Bybit 前端開發工程師，曾供職於 Artela 與 Rooch Network ，主導核心 Dapp 與基礎設施的前端實現，亦曾在 LXDAO MyFirstLayer2 擔任產品經理，推特 @Logicdevlife
技術向前端 Logic：Bybit 先鋒的前端取經之路
在本章，我們追蹤 Logic 從校園駭客松踏入 LXDAO，再到入職 Bybit 的鏈上闖關歷程。他以運營助攻到前端架構師，強調業務洞察與質量體系的重要性，分享了“小專案-社群-開源-Hackathon”漸進式成長路徑，並點明 Web3 前端需熟悉錢包互動與風險邏輯；AI 可解放重複勞動卻難取代核心判斷。對初學者，他建議先做 Testnet 實操、貢獻 PR，積累軟硬實力。
1. 我們邀請到 Bybit 前端開發老師 Logic，非常感謝您抽出寶貴時間參與到 ETHPanda 與 LXDAO 共同開展的訪談。請您先做一個簡單的自我介紹。
Hello Alex，我叫 Logic。我的本科學的是軟體工程，大一到大四一直把“英文＋程式設計”當作兩大愛好。早期在 LXDAO 擔任“My First Layer‑2”專案的 PM；後來利用業餘時間做比特幣二層的前端；再之後加入 Bybit，負責交易工具（Trade GPT、交易機器人、Copy Trade 跟單等）的前端開發與架構落地。
2. 您在大學階段就接觸並加入 Web3。能談談當時的契機，以及在 LXDAO 裡主要做了什麼嗎？
真正把我拉進 Web3 的是一次深圳“賬戶抽象”駭客松。那場活動由 LXDAO 和另一個團隊聯合辦，我對“賬戶抽象”很好奇，就問朋友能不能去參賽、寫前端 Demo。現場高強度腦暴讓我第一次切身感受到鏈上專案的節奏。後來負責人的 Sky 昊昊邀請我旁聽 LXDAO 治理週會，會上談技術也談社群激勵，我當場申請成了 Member。我在 LXDAO 其實做了很多工作：
- “運營助手”統計各小組 Contribution、核對資料、催報表，每月據此發放激勵；
- “活動統籌”協助駭客松拉群、收集報名資訊、聯絡場地（清邁也辦過一次）；
- “社群對接”新人答疑、寫週會紀要、維護 FAQ。
3. 您本來學軟體工程，卻先做運營。那段角色轉變對您意味著什麼？
那時社群缺運營和 PM，而我也想積累職場經驗，於是主動頂上。運營工作鍛鍊了我把抽象目標拆成執行清單的能力，也讓我習慣在“人”與“程式碼”之間來回翻譯。
4. 您後來從運營回到開發，是怎樣的契機？
其實我一直有寫程式碼，但當時主要身份是 PM，要兼顧排期、溝通和運營。等 OP 專案結束、資金回到國庫後，朋友告訴我 Bybit 在招前端。我面試留下，開始負責資產頁等前端，這一跳徹底把重心拉回了程式碼。
5. 在 LXDAO 做運營／PM 的經歷，對您後來的職業道路有何幫助？
它讓我意識到寫程式碼只是工程 30%，剩下 70% 是跨部門溝通、拆需求、控質量。現在無論做 Trade GPT 還是 Copy Trade，都要天天和產品、風控、量化、設計打交道，早期的軟技能訓練給了我“多執行緒”處理溝通的底子。
6. 加入 Bybit 的過程是怎樣的？現在負責哪些業務？
在杭州、上海幾乎場場駭客松報到，認識了 Bybit 的朋友。一年後他們開放前端崗位，面試主要讓看 Github 程式碼、聊專案，不考八股。幾輪下來入職成功。當前負責：
- Trade GPT 前端 SDK
- BOT 多賬戶風控提醒
- Copy Trade 監控儀表
7. 您認為在這些業務線裡最核心的技能是什麼？JS 做到什麼程度算“老手”？
核心兩點：
“業務洞察”看得懂“錢”與“風險”背後的產品邏輯；
“質量體系”監控、測試、回滾鏈路全覆蓋，確保程式碼質量。
JS“老手”不是會多炫的語法，而是能給出多套落地方案、寫完整技術文件、預判風險點並快速救火。
8. 程式碼與業務理解都需長期積累。大一、大二或非技術背景者想入行 Web3，該如何起步？
- “預熱”學錢包簽名、EVM 基礎；
- “小專案”自己做個 Mint NFT 或 DEX 資料視覺化；
- “社群”參加 DAO 共學／小型 Hackathon，先當 Member 再做 Contributor；
- “升級”給開源錢包或交易所提 PR。
把目標縮小、快速閉環，比一次衝大型 Hackathon 更容易堅持。
9. 如果大型 Hackathon 讓人卻步，還有哪些更小的切入口？
LXDAO “殘酷共學”、“休閒駭客松”、高校區塊鏈社團 Mini‑Hack、開源倉庫 good‑first‑issue 都是低門檻入口。完成一個小閉環後再挑戰大型 Hackathon，會輕鬆許多。
10. Web2 前端和 Web3 前端的差異？
程式碼寫法差不多，真正差在業務：要懂錢包連線、簽名彈窗、Gas／Nonce、DEX 滑點、保證金率等。建議親手在 Testnet 做幾筆 Swap 或借貸，體驗過再寫程式碼就不會覺得“像看天書”。
11. AI 工具湧現，“前端已死”言論流行。您的看法是什麼？
AI 解決的主要是 30% 的機械勞動——生成簡單 CSS、解析錯誤棧、寫腳手架。但它做不到：
拆解複雜業務需求並校驗正確性；
處理公共樣式級聯、跨頁面依賴；
替代編寫技術文件、覆蓋場景、拉齊多部門。
因此 AI 是 “好幫手”，但遠沒到能取代人的程度。
12. 在實際開發中，您是怎樣使用 AI 提效的？
讓 AI 生成難記的漸變或陰影 CSS 基礎程式碼；
把介面 JSON 扔給它，自動轉 TypeScript 型別；
用它畫時序圖，節省白板討論時間；
貼 Sentry 錯誤棧，讓它先給診斷思路。
複雜元件與跨檔案依賴仍需自己把關。
13. 再次感謝老師的詳細分享。相信這些沉澱能給想在 Web3 深耕的夥伴帶來啟發。
謝謝邀請！鼓勵大家勇敢邁出第一步，從小專案、小社群開始積累，很快就能在更大的舞臺上發光。