在现在 AI 时代，技术人员所谓的“学习”，究竟是在学什么？还有没有学习的意义？

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我是个后端仔，现在用 AI 前后端一起搞。

在做后端任务的时候，我会说明技术栈，用 xx 、xx 、xx 技术引入 xx 实现要给某某某。但是我在做前端的时候，只关注需求，根本不关心技术细节，因为我不懂。貌似这样做没有问题。

在我写了小半年全栈后，我发现自己在前端的概念依然一点进步都没有，依旧是不懂的仍然不懂。

现在问题来了。

1. AI 开发需要说明技术栈么？还是只需描述业务需求就行？哪怕是高并发这种情况，是不是说清楚需求，测试覆盖全也就可以？
2. 用 AI 开发，能学到技术么？还是只是单纯的工具？
3. 我们所谓的学习意义何在，应该学什么？如果你说再学反转二叉树、红黑树，我觉得几乎已经没有任何意义了（少部分工作岗位除外）。那你觉得学习技术架构、探索更多技术边界，除了满足个人兴趣以外，对开发有帮助么？

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评论（17）

现在写需求给 AI 的时候，即使你心里门清，在提示词里还是得做很多裁剪，不然它很容易自己加戏，给你搞得跑偏。

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用 AI 和自己学习其实并不冲突。就像普通司机和职业赛车手一样，虽然都在开车，但懂车理肯定能开得更好、更远。

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这就好比问“既然能开车为啥还要锻炼身体”，这俩本来就不冲突。再说了，只要 AI 还收钱、还会生成幻觉、出了事还得程序员背锅，那你就必须得能 hold 住它。

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现在学新东西确实没以前那么痛苦了，因为你知道就算卡壳了还有 AI 兜底。以后咱们更多是去做一些有创造性的工作，解决核心问题，获取成就感。

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学习是为了更好地驾驭 AI，不然写出一堆 BUG 你连怎么排查都不知道。你自己越强，用 AI 的效果才越好。当然现在不用像以前那样死磕细节了，知道大概就行。

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我觉得现在的学习，主要是为了培养和 AI 深度对话的能力。问对问题很关键，你自己懂细节，AI 给出的结果才更准。死记框架的时代过去了，现在的职责是用 AI 快速帮其他行业做信息化改造。

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现在死磕那些底层算法细节确实没啥性价比了，当前这个时代，学新技术基本就是“不求甚解”，知道个大概原理能用起来就够了。

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AI 确实能让你直接跳过“理解原理”去实现功能，但这就不能叫学习了。平时写业务可能无所谓，但在一些核心场景，不懂原理是搞不定的。

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针对你的三个问题回答下：
1. 需要非常精确。你给 AI 的指令越细越好，比如你对比一下“帮我写个 C++ 高性能后端”、“用 folly + grpc + simdjson 写”和带具体版本号的提示词，出来的效果天差地别。
2. AI 只是把学习和接手项目的速度加快了，但核心决策还得你自己来。
3. 学的意义在于培养判断力和自信。比如公司有千万级并发场景，你敢不敢直接照搬 AI 给的高并发方案？出了线上事故 AI 可不背锅，最后负责的还得是你自己。

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回复

9楼的老哥说得很透彻。不过现在的年轻开发估计很少愿意这么去深究了，大多数人都是遇到问题直接让 AI 一把梭，糊弄完能跑就行，下班直接开溜，谁还在乎什么底层细节。

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打个比方，我会用微波炉天天“叮一下”热菜，但这不代表我能去开饭店。去大厂面试，你说你只会用 AI 跑业务，人家不一定买账。说到底，我更倾向于让 AI 去辅助我完成那些我已经懂原理的事情。

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如果一点都不学，你连 AI 输出的那一堆废话是真有用还是在胡扯都看不懂，更别提去排查那些 AI 绝口不提的隐藏大坑了。

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其实只是学的东西变了。以前当程序员就像做后厨，你得学怎么切菜炒菜；现在更像当店长，得学怎么去管理调度手里的资源。

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你要是自己不学懂底层逻辑，那就不是你在用 AI，而是 AI 在玩你了。

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楼主这观点有点钻牛角尖了。现在车都有辅助驾驶了，那大家去驾校学车考驾照还有没有意义？

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学技术主要是为了搞懂底层逻辑，这样能让 AI 和你的思路对齐，另外就是得有辨别能力，验收它产出的代码是不是真能落地到自己的业务场景里。

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这还用问，学技术肯定是为了能看懂 AI 生成的代码，然后有底气去反驳它啊。

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