AI 時代，學編程仍然是最有價值的事

而家成日都聽到有人話：「唔好學寫 code 啦，AI 乜 code 都識寫㗎啦。」 

由風險投資界人士到行業博客，好多人都在推銷呢個觀點。但事實剛剛相反——2026 年嘅今日，AI 唔單止冇令學寫 code 變得多餘，反而令識寫 code 嘅人更加有核心價值。

AI 只不過係將軟件開發嘅瓶頸由「寫 code」轉移咗去「審查 code」，由「執行工作」轉移咗去「做決策」，而優質嘅判斷能力，永遠都係建基於紮實嘅編程基礎。

唔識 code，就無從談有效審查，呢個係 AI 時代軟件開發者嘅核心生存法則。

而家我日常工作流程已經同 AI 深度結合，無論係修復框架漏洞、開發新功能定係排查安全問題，我都會先叫 AI 做 coding 嘅工作，但係每一行上線嘅 code、每一次功能更新，我都會逐個審校。

呢份審校嘅能力，唔係來自對 AI 嘅觀察，而係源於多年親手寫 code 嘅累積：踩過生產環境嘅坑，見過系統高負載下嘅崩潰，捱過夜修復凌晨 3 點嘅緩存 bug。當 AI 生成一個排序算法，我能夠判斷佢嘅適配性，因為自己親手搭建過無數次；當 AI 設計分佈式系統，我能夠一眼發現隱患，因為呢啲問題早就喺實踐中遇見過。編程嘅底層認知，從來冇捷徑，只有親手做先至真正理解，而理解，係審查嘅前提。

AI 改變嘅係編程嘅應用場景，而唔係對編程能力嘅需求。

有人認為，嗰啲根據工單寫 code、做完嘢就收工嘅程序員職位俾 AI 取代，即係代表編程唔使學喇。呢個就好似話有咗汽車就唔使學行路咁荒謬——行路培養嘅平衡感同空間感知，係揸好車嘅基礎，而編程基礎建立嘅思維模型，係駕馭 AI 嘅關鍵。我見過唔少開發者依賴 AI 寫 code，但忽略咗對算法複雜度嘅理解，最後整出嚟嘅解決方案喺實際負載下全面崩潰。

十年前，學編程係為咗成為「寫 code 嘅人」；今日，學編程係為咗成為「做判斷嘅人」。算法、分佈式系統、緩存、網絡、數據庫呢啲計算機基礎，唔再係單純嘅學術知識點，而係評判 AI 輸出合唔合理嘅標尺。呢啲能力冇辦法透過觀看同背誦得到，只能夠喺親手搭建項目嘅過程中沉澱落嚟。

行業對開發者嘅要求由「識用框架」升級為「理解計算本質」。以前，學校教俾開發者足夠入職嘅表面技能，入職之後再喺工作中補齊底層能力，但而家呢類培養型職位正在消失，得個皮毛嘅開發者已經冇辦法適應行業需求。真正嘅編程學習，需要向深處行：唔止要知道點樣用工具，更加要明白工具背後嘅原理；唔止要掌握框架嘅用法，更加要夯實計算機科學嘅底層邏輯。無論係大學嘅系統教育，定係高強度嘅自主學習，深入嘅知識積累喺今日比五年前更加重要。

就算係服務中小企業嘅「軟件工匠」，都離唔開紮實嘅編程能力。

我會將嗰啲為小餐館做預約系統、為汽車維修舖做庫存管理、為會計師樓做客戶網頁嘅本地開發者叫做「軟件工匠」，有人覺得呢類開發只係「憑感覺寫 code」，唔使識底層邏輯。但現實係，初代產品或者可以靠 AI 快速整出嚟，但當業務不斷更新、系統喺高峯期崩潰、數據庫運行半年之後變慢嗰陣，只有識 code 嘅開發者能夠診斷問題、解決隱患。就好似水喉工唔止係駁水喉，佢哋仲識水系統嘅運行邏輯，可以精確噉排查故障一樣，軟件工匠嘅價值，亦在於對 code 同系統嘅深度理解。AI 可以加速開發效率，但冇辦法取代對系統嘅認知。

由大型企業到小微企業，軟件開發嘅所有層級，都離唔開識 code 嘅人。大型銀行嘅資深架構師審校 AI 生成嘅 code，需要理解分佈式事務嘅底層邏輯；為中型企業提供諮詢嘅技術顧問，需要掌握系統性能嘅核心指標；為小餐館開發工具嘅本地開發者，需要具備基礎嘅數據建模能力。需求嘅深度唔同、細節有分別，但係讀 code、寫 code、用 code 思考嘅核心能力，係所有層級嘅共同要求。就算係企業 IT 部門放棄買現成嘅 SaaS，自己開發訂製工具，核心需求都唔係「寫 code」，而係能夠對 AI 生成嘅軟件進行判斷、維護同優化——而呢一切，都係建基於 code 理解能力之上。

2026 年嘅編程學習，已經唔係單純嘅寫 code 訓練，而係對計算機底層邏輯嘅深度掌握。佢意味住理解計算機點樣運行程序、內存嘅工作機制、網絡棧嘅傳輸原理，知道唔同數據結構啱啲乜嘢場景；意味住喺叫 AI 做之前，至少親手由 0 到 1 搭建過一次 Web 伺服器、一個緩存系統、一個簡易數據庫，呢啲實踐帶嚟嘅認知，係無可取替嘅核心價值；更加意味住大量閲讀 code——嚟自開源項目、生產系統、AI 生成嘅 code，能夠讀得明 code 嘅功能、發現 code 嘅漏洞、指出 code 嘅問題，呢個係 2026 年開發者最珍貴嘅技能。

我哋可以大膽用 AI，等佢成為提升效率嘅利器，但永遠要理解佢嘅輸出，永遠要做好審校，永遠能夠清楚講出「呢段 code 邊度錯，點解錯」。

而家真正嘅風險，從來唔係有人花時間學編程，而係一代開發者跳過基礎學習，剩係靠提示詞叫 AI 代勞，最後留低啲冇人能理解嘅關鍵系統。有預測顯示，2026 年全球 75% 嘅 code 將由 AI 生成，若果人類審查者嘅能力跟唔上，AI code 同人類認知嘅鴻溝會越來越闊，最終形成超出人類理解範圍嘅「黑箱系統」。我曾經喺開源項目入面提交過自己一知半解嘅 code，而家諗返只係得後悔——呢類 code 會令後續嘅 bug 好難修復、系統行為冇辦法解釋、技術債不斷累積。而當 AI 大規模生成 code 嘅時候，呢種問題嘅影響會被無限放大：成個系統由唔識 code 嘅人搭建，俾冇辦法讀 code 嘅人維護，最後以冇人能排查嘅方式崩潰。

人機協作嘅模式中，人類從來唔係限制，而係保護。AI 係強大嘅執行工具，但缺乏獨立嘅判斷同風險感知能力，而人類嘅價值，就係為 AI 嘅輸出把關。呢種把關能力，只可以嚟自編程學習嘅沉澱。

AI 時代嘅正確打開方式，永遠係先學編程，再用 AI 提升效率。呢個唔係守舊，而係對技術本質嘅尊重——只有理解底層，先至真正駕馭工具；只有親手實踐，先至做出精準判斷。

喺 AI 重構一切嘅今日，學編程依然係最有價值嘅選擇，因為佢俾到我哋嘅，係同 AI 並肩前行嘅底氣，更加係掌控技術嘅核心能力。

作者：洛逸

如今，總能聽到一種聲音：“別學編程了，AI 什麼代碼都能寫。” 

從風投人士到行業博主，不少人都在宣揚這一觀點。但事實恰恰相反 ——2026 年的今天，AI 不僅沒有讓編程學習變得無用，反而讓懂代碼的人更具核心價值。

AI 只是將軟件開發的瓶頸從 “寫代碼” 轉移到了 “審核代碼”，從 “執行工作” 轉移到了 “做出決策”，而優質的判斷能力，永遠建立在紮實的編程基礎之上。

不懂代碼，就無從談有效審查，這是 AI 時代軟件開發者的核心生存法則。

現在我的日常工作流早已和 AI 深度融合，無論是修復框架漏洞、開發新功能還是排查安全問題，都會先讓 AI 完成編碼工作，但每一行上線的代碼、每一次功能更新，我都會逐一審校。

這份審校的能力，並非來自對 AI 的觀察，而是源於多年親手寫代碼的積累：踩過生產環境的坑，見過系統高負載下的崩潰，熬過夜修復過凌晨 3 點的緩存 bug。當 AI 生成一個排序算法，我能判斷其適配性，因為自己親手搭建過無數次；當 AI 設計分佈式系統，我能一眼發現隱患，因為這些問題早已在實踐中遇見過。編程的底層認知，從來沒有捷徑，唯有親手去做，才能真正理解，而理解，是審查的前提。

AI 改變的是編程的應用場景，而非對編程能力的需求。

有人認為，那些按工單寫代碼、完成任務就下班的程序員崗位被 AI 取代，就意味着編程沒必要學了。這就如同說有了汽車，就不用學走路一樣荒謬 —— 走路培養的平衡感和空間感知，是開好車的基礎，而編程基礎構建的思維模型，是駕馭 AI 的關鍵。我見過不少開發者依賴 AI 編碼，卻忽略了對算法複雜度的理解，最終做出的解決方案在實際負載下全線崩潰。

十年前，學編程是為了成為 “寫代碼的人”；今天，學編程是為了成為 “做判斷的人”。算法、分佈式系統、緩存、網絡、數據庫這些計算機基礎，不再是單純的學術知識點，而是評判 AI 輸出是否合理的標尺。這些能力無法通過觀看和背誦獲得，只能在親手搭建項目的過程中沉澱。

行業對開發者的要求從 “會用框架” 升級為 “理解計算本質”。過去，學校教給開發者足夠入職的表層技能，入職後再在工作中補全底層能力，而如今這類培養型崗位正在消失，只懂皮毛的開發者早已無法適應行業需求。真正的編程學習，需要往深處走：不止要知道如何使用工具，更要明白工具背後的原理；不止要掌握框架的用法，更要夯實計算機科學的底層邏輯。無論是大學的系統教育，還是高強度的自主學習，深入的知識積累在今天比五年前更為重要。

即便是服務中小企業的 “軟件工匠”，也離不開紮實的編程能力。

我將為小餐館做預約系統、為汽修店做庫存管理、為會計所做客戶門户的本地開發者稱為 “軟件工匠”，有人覺得這類開發只是 “憑感覺寫代碼”，不用懂底層邏輯。但現實是，初代產品或許能靠 AI 快速搭建，可當業務迭代、系統在高峯期崩潰、數據庫運行半年後變慢時，唯有懂代碼的開發者能診斷問題、解決隱患。就像水管工不只是接水管，更懂水系統的運行邏輯，能精準排查故障一樣，軟件工匠的價值，也在於對代碼和系統的深度理解。AI 能加速開發效率，卻無法替代對系統的認知。

從大型企業到小微企業，軟件開發的所有層級，都離不開懂代碼的人。大型銀行的資深架構師審校 AI 生成的代碼，需要理解分佈式事務的底層邏輯；為中型企業提供諮詢的技術顧問，需要掌握系統性能的核心指標；為小餐館開發工具的本地開發者，需要具備基礎的數據建模能力。需求的深度不同、細節有別，但讀代碼、寫代碼、用代碼思考的核心能力，是所有層級的共同要求。即便是企業 IT 部門放棄採購現成 SaaS、自主開發定製工具，核心需求也不是 “寫代碼”，而是能對 AI 生成的軟件進行判斷、維護和優化 —— 而這一切，都建立在代碼理解能力之上。

2026 年的編程學習，早已不是單純的代碼編寫訓練，而是對計算機底層邏輯的深度掌握。它意味着理解計算機如何運行程序、內存的工作機制、網絡棧的傳輸原理，知道不同數據結構適配不同場景的原因；意味着在讓 AI 代勞前，至少親手從 0 到 1 搭建過一次 Web 服務器、一個緩存系統、一個簡易數據庫，這些實踐帶來的認知，是無可替代的核心價值；更意味着大量閲讀代碼 —— 來自開源項目、生產系統、AI 生成的代碼，能讀懂代碼的功能、發現代碼的漏洞、指出代碼的問題，這是 2026 年開發者最珍貴的技能。

我們可以大膽使用 AI，讓它成為提升效率的利器，但永遠要理解它的輸出，永遠要做好審校，永遠能清晰說出 “這段代碼哪裏錯了，為什麼錯”。

當下真正的風險，從來不是有人花時間學編程，而是一代開發者跳過基礎學習，只靠提示詞讓 AI 代勞，最終留下無人能理解的關鍵系統。有預測顯示，2026 年全球 75% 的代碼將由 AI 生成，若人類審查者的能力跟不上，AI 代碼與人類認知的鴻溝將越來越大，最終造就超出人類理解範圍的 “黑箱系統”。我曾在開源項目中提交過自己一知半解的代碼，如今想來只剩下後悔 —— 這類代碼會讓後續的 bug 難以修復、系統行為無法解釋、技術債不斷累積。而當 AI 大規模生成代碼時，這種問題的影響會被無限放大：整個系統由不懂代碼的人搭建，被無法讀代碼的人維護，最終以無人能排查的方式崩潰。

人機協作的模式中，人類從來不是限制，而是保護。AI 是強大的執行工具，卻缺乏獨立的判斷和風險感知能力，而人類的價值，就在於為 AI 的輸出把關。這種把關能力，只能來自編程學習的沉澱。

AI 時代的正確打開方式，永遠是先學習編程，再用 AI 提效。這不是守舊，而是對技術本質的尊重 —— 唯有理解底層，才能真正駕馭工具；唯有親手實踐，才能做出精準判斷。

在 AI 重構一切的今天，學編程依然是最有價值的選擇，因為它給予我們的，是與 AI並肩前行的底氣，更是掌控技術的核心能力。

作者：洛逸