Logic，Bybit 前端开发工程师，曾供职于 Artela 与 Rooch Network ，主导核心 DApp 与基础设施的前端实现，亦曾在 LXDAO MyFirstLayer2 担任产品经理，推特 @Logicdevlife
技术向前端 Logic：Bybit 先锋的前端取经之路
在本章，我们追踪 Logic 从校园黑客松踏入 LXDAO，再到入职 Bybit 的链上闯关历程。他以运营助攻到前端架构师，强调业务洞察与质量体系的重要性，分享了“小项目-社区-开源-Hackathon”渐进式成长路径，并点明 Web3 前端需熟悉钱包交互与风险逻辑；AI 可解放重复劳动却难取代核心判断。对初学者，他建议先做 Testnet 实操、贡献 PR，积累软硬实力。
技术向前端 Logic：Bybit 先锋的前端取经之路
1. 我们邀请到 Bybit 前端开发老师 Logic，非常感谢您抽出宝贵时间参与到 Panda 与 LXDAO 共同开展的访谈。请您先做一个简单的自我介绍。
Hello Alex，我叫 Logic。我的本科学的是软件工程，大一到大四一直把「英文＋编程」当作两大爱好。早期在 LXDAO 担任「My First Layer‑2」项目的 PM；后来利用业余时间给入取团队做比特币二层的前端；再之后加入 Bybit，负责交易工具（Trade GPT、交易机器人、Copy Trade 跟单等）的前端开发与架构落地。
2. 您在大学阶段就接触并加入 Web3。能谈谈当时的契机，以及在 LXDAO 里主要做了什么吗？
真正把我拉进 Web3 的是一次深圳「账户抽象」黑客松。那场活动由 LXDAO 和另一个团队联合办，我对「账户抽象」很好奇，就问朋友能不能去参赛、写前端 Demo。现场高强度脑暴让我第一次切身感受到链上项目的节奏。后来负责人的 Sky 浩浩邀请我旁听 LXDAO 治理周会，会上谈技术也谈社区激励，我当场申请成了 member。我在 LXDAO 其实做了很多工作：
- 「运营助手」统计各小组 Contribution、核对数据、催报表，每月据此发放激励；
- 「活动统筹」协助黑客松拉群、收集报名信息、联系场地（清迈也办过一次）；
- 「社区对接」新人答疑、写周会纪要、维护 FAQ。
3. 您本来学软件工程，却先做运营。那段角色转变对您意味着什么？
那时社区缺运营和 PM，而我也想积累职场经验，于是主动顶上。运营工作锻炼了我把抽象目标拆成执行清单的能力，也让我习惯在「人」与「代码」之间来回翻译。
4. 您后来从运营回到开发，是怎样的契机？
其实我一直有写代码，但当时主要身份是 PM，要兼顾排期、沟通和运营。等 OP 项目结束、资金回到国库后，朋友告诉我 Bybit 在招前端。我面试留下，开始负责资产页等前端，这一跳彻底把重心拉回了代码。
5. 在 LXDAO 做运营／PM 的经历，对您后来的职业道路有何帮助？
它让我意识到写代码只是工程 30%，剩下 70% 是跨部门沟通、拆需求、控质量。现在无论做 Trade GPT 还是 Copy Trade，都要天天和产品、风控、量化、设计打交道，早期的软技能训练给了我「多线程」处理沟通的底子。
6. 加入 Bybit 的过程是怎样的？现在负责哪些业务？
在杭州、上海几乎场场黑客松报到，认识了 Bybit 的朋友。一年后他们开放前端岗位，面试主要让看 Github 代码、聊项目，不考八股。几轮下来入职成功。当前负责：
- Trade GPT 前端 SDK
- BOT 多账户风控提醒
- Copy Trade 监控仪表
7. 您认为在这些业务线里最核心的技能是什么？JS 做到什么程度算"老手"？
核心两点：
「业务洞察」看得懂「钱」与「风险」背后的产品逻辑；
「质量体系」监控、测试、回滚链路全覆盖，确保代码质量。
JS"老手"不是会多炫的语法，而是能给出多套落地方案、写完整技术文档、预判风险点并快速救火。
8. 代码与业务理解都需长期积累。大一、大二或非技术背景者想入行 Web3，该如何起步？
「预热」学钱包签名、EVM 基础；
「小项目」自己做个 Mint NFT 或 DEX 数据可视化；
「社区」参加 DAO 共学／小型 Hackathon，先当 member 再做 Contribute；
「升级」给开源钱包或交易所提 PR。
把目标缩小、快速闭环，比一次冲大型 Hackathon 更容易坚持。
9. 如果大型 Hackathon 让人却步，还有哪些更小的切入口？
LXDAO「残酷共学」、高校区块链社团 Mini‑Hack、开源仓库 good‑first‑issue 都是低门槛入口。完成一个小闭环后再挑战大型 Hackathon，会轻松许多。
10. Web2 前端和 Web3 前端的差异？
代码写法差不多，真正差在业务：要懂钱包连接、签名弹窗、Gas／Nonce、DEX 滑点、保证金率等。建议亲手在 Testnet 做几笔 Swap 或借贷，体验过再写代码就不会觉得「像看天书」。
11. AI 工具涌现，「前端已死」言论流行。您的看法是什么？
AI 解决的主要是 30% 的机械劳动——生成简单 CSS、解析错误栈、写脚手架。但它做不到：
拆解复杂业务需求并校验正确性；
处理公共样式级联、跨页面依赖；
替代编写技术文档、覆盖场景、拉齐多部门。
因此 AI 是 「好帮手」，但远没到能取代人的程度。
12. 在实际开发中，您是怎样使用 AI 提效的？
让 AI 生成难记的渐变或阴影 CSS 基础代码；
把接口 JSON 扔给它，自动转 TypeScript 类型；
用它画时序图，节省白板讨论时间；
贴 Sentry 错误栈，让它先给诊断思路。
复杂组件与跨文件依赖仍需自己把关。
13. 再次感谢老师的详细分享。相信这些沉淀能给想在 Web3 深耕的伙伴带来启发。
谢谢邀请！鼓励大家勇敢迈出第一步，从小项目、小社区开始积累，很快就能在更大的舞台上发光。
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