如何用AI学习编程

关于使用人工智能学习编程的争论依然热烈。有些人认为依赖人工智能会阻碍开发者的成长，而另一些人则视其为生产力变革者。我属于后者：如果使用得当，人工智能是一个强大的工具，可以重新定义现代程序员所需的核心技能。正如计算器取代了算盘一样，人工智能正在改变编码技能的格局。与其固守过时的方法，不如更实际地适应变化。在这篇指南中，我将展示我今天会如何学习编程，将人工智能的优势与扎实的基础知识结合起来。

1、为什么某些技能将会被淘汰

技术总有一种让某些技能变得多余的能力。我们中的许多人不再进行长格式算术运算或手动读取模拟时钟，因为我们有更快、更可靠的数字工具来完成这些任务。在软件世界中，曾经占初级工作大部分的重复性任务现在被自动化或由人工智能处理。像GitHub Copilot这样的工具，它集成了Claude（最好的代码生成LLM）作为高级人工智能引擎，或者ChatGPT（好用且免费），都是自动化如何进化的完美例子。

• 过时的任务：基本的CRUD操作、创建样板代码和重复调试现在都可以通过人工智能更快地完成。
• 持久的技能：创造力、解决问题的能力、协作能力和推理代码的能力永远不会过时。

“如果没有电怎么办？”或者“如果工具失效怎么办？”这样的论点在现代已经不那么有说服力了。我们在生活的方方面面都依赖技术，编程也不例外。更重要的是保持灵活性，并学习那些不容易被取代的技能。

2、人工智能悖论：初学者和专家

在我的经验中，我见过初级开发者仅仅因为他们更擅长提示和与人工智能合作，就轻松超越了他们的资深同事。同时，我也遇到过一些新手，一旦没有了人工智能的建议，就变得无助。这导致了人工智能悖论：

• 人工智能作为均衡器：它可以快速让新手变得高效。
• 人工智能作为拐杖：但如果从未学会独立解决问题，它也可能让你陷入困境。

解决方案？找到平衡点。这不是拒绝人工智能或完全依赖它的问题；而是要利用人工智能的优势，同时培养自己的专业知识。

3、在没有人工智能的情况下学习基础知识

你的第一个里程碑是通过传统方式理解编程基础。这意味着：

• 语法和数据结构：熟悉变量、循环、条件语句、列表和字典。
• 基本算法：练习排序、搜索和算法思维。
• 调试和错误处理：学会阅读错误消息并逻辑上追踪问题。

在这个阶段，避免直接向人工智能求助的诱惑。相反，使用教科书、在线教程或课程来建立你的基础。通过理解每个概念背后的“原因”，你将更好地解读人工智能生成的代码。

4、提高你的提示技巧

一旦掌握了基础知识，就可以将人工智能引入你的工作流程了。有效地提示可以决定你得到的帮助是有用还是无用。以下是一些建议：

1. 具体化：尽可能提供上下文。与其问“如何修复这个错误？”不如说，“我在尝试做X，但在调用函数X时传递参数Y时遇到了TypeError。”
2. 迭代：如果答案不符合你的需求，修改你的问题。考虑如何向人类同事寻求清晰度，并应用同样的逻辑。学习并改进你的沟通方式。
3. 提出后续问题：深入挖掘。如果你收到一个部分答案，继续迭代直到它完全清楚。

实践这些技能将提高你与人工智能互动的效果，并增强整体沟通能力，这对与真实团队合作非常有用。

5、使用人工智能加速学习，而不是依赖它

人工智能可以通过生成样板代码、编写测试用例甚至建议优化来显著提高你的工作效率。关键在于依靠人工智能提高效率，而不是专业知识。例如：

• 生成示例代码：请求人工智能快速提供实现模式或函数的例子。
• 重构：让人工智能重构你的代码以遵循最佳实践，然后研究发生了什么变化。
• 探索替代方案：如果你卡住了，请求人工智能提供多种解决问题的方法，比较它们，然后选择最佳的一个。

始终通过运行测试、阅读文档和应用你的理解来验证人工智能的输出。随着时间的推移，这有助于你识别好的解决方案和坏的解决方案。

6、选择增强人工智能的挑战性技术

使用人工智能学习的最大好处之一是它减少了复杂技术的令人望而却步的学习曲线。例如，Django是Python Web框架中生产力最高的，但其学习曲线一度显得艰巨；现在，人工智能可以引导你完成设置和代码生成。GitHub Copilot可以在你编写代码时提供内联建议，而Claude和ChatGPT则可以根据需要提供额外的解释和示例。

为了最大化你的学习效果：

• 选择具有强大社区和支持文档的技术。这样你可以依靠官方文档和人工智能帮助。
• 瞄准长期相关的工具。像React、Django或Node.js这样的框架拥有庞大的生态系统，意味着丰富的资源和人工智能参考。
• 大胆实验。不要害怕高级功能；请人工智能分解它们或提供实用示例。

结果？你会比独自一人时更快地掌握框架的工作原理。

7、构建真实项目

没有什么能比得上实践经验。选择挑战你应用新概念并走出舒适区的项目：

• 个人作品集网站：展示你的技能的同时试验新的库。
• 数据分析项目：如果你对数据感兴趣，可以围绕API、数据整理或可视化构建项目。
• 开源贡献：在GitHub上贡献项目。人工智能可以帮助你导航代码库，但你仍然需要负责理解项目需求并审查你的更改。

记住，人工智能可以生成代码，但你需要负责测试、完善并确保最终产品按预期工作。这个过程以一种教程永远无法做到的方式巩固你的学习。

8、精通阅读文档

尽管人工智能功能强大，但它有时会产生错误或过时的信息。知道如何阅读官方文档是软件开发中不可或缺的技能。它不仅能节省时间，还能帮助你验证人工智能的建议。以下是充分利用它的方法：

• 从基础开始：快速浏览文档的介绍部分，获得坚实的整体概述。
• 遵循官方指南：许多平台提供了逐步指南和“入门”教程。
• 深入研究：探索高级主题并将文档书签化或打开在一个单独的标签页。

通过交叉引用人工智能生成的代码与文档，你将发现错误并学习函数或库的正确用法。

9、人工智能会取代程序员吗？

简短的答案：不会完全。

人工智能通过自动化单调的任务如样板代码和简单的错误修复来改变行业。因此，初级工作的门槛正在上升，资深开发人员现在被期望通过利用人工智能交付10倍的产出。

• 新基准：初级开发人员必须快速学习高级模式和实践，这些技能人工智能可以加速但不能取代。
• 演变的角色：资深开发人员被期望制定战略、指导和构建复杂系统。人工智能提高了速度，但你仍然需要深厚的知识来监督架构和质量。
• 人的因素：创造力、批判性思维、沟通和领域专长仍然是人类的独特优势。

人工智能将继续变得越来越重要，但它不会消除对熟练程序员的需求；它只会提升对他们所施加的期望。

10、结束语

如果我现在学习编程，我会完全拥抱人工智能，同时确保我对基础知识有扎实的掌握。首先通过传统的途径学习核心概念，然后将人工智能引入你的工作流程以处理平凡的任务并提供快速示例，但始终保持在决策和批判性思维中的主动角色。

最终，最优秀的程序员结合了对基础的掌握和对人工智能的战略使用。专注于问题解决、协作和持续学习。人工智能已经存在，问题不是是否使用它，而是如何负责任和有效地使用它来提升你的职业生涯。通过保持这种平衡，你将在快速发展的行业中保持相关性和生产力。

原文链接：How To Learn Programming Today with AI: A Practical Guide for 2025

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