AI时代,做个行动派

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作者：微信文章
AI时代，人人都能开发软件。
软件开发跟数学、医学、法律不一样。
它不需要记一堆理论，软件开发的本质是交互式的。
你修改一行代码，然后刷新页面：

要么系统崩了，要么东西出来了。

这个过程非常有趣。
当学习变得有趣时，你就不会把它当成学校里面的功课，而是当作一种“创造”。



所以，与其说：

“我要精通 Python、Vue、Spring Boot！”

不如说：

“我要在今天睡觉前，让某个东西出现在屏幕上。”

不管这个东西多么小，多么没用。
开发小东西能给你带来信心，信心带来坚持，坚持最终通向精通。
构建“小而蠢”的项目

软件开发切忌好高骛远。
一开始就想做操作系统、Web 框架，带给你的只会是满满的挫折感。
从一些小东西开始：

• 一个永远点不到的按钮。• 一个能随时间改变背景颜色的页面。• 一个模仿微信的登录界面。• 一个替代手工记账的简单系统。

这些项目看起来很 low，用处不大。但它们有一个非常重要的作用：给我们的大脑提供即时反馈。

学习金字塔（The Learning Pyramid）理论很好地说明了这一点。
研究发现，不同的学习方式在 24 小时后的信息留存率：

学习方式	类型	平均留存率
听讲	被动	5%
阅读	被动	10%
视听结合	被动	20%
示范演示	被动	30%
小组讨论	主动	50%
实操练习	主动	75%
立即应用/教他人	主动	90%

当你动手做某个东西时，你的大脑会将概念“锚定”在你创造的东西上。这是阅读或看视频所比不了的。



不要浪费时间看视频教程

不少人有这样的经历：花 20 分钟看完一个视频教程，感觉逻辑清晰，自己做起来应该不难。



于是信心满满，可是一上手就发现自己什么都不记得，根本无从下手。
所以，不要浪费时间看视频教程了。
当你开始动手时：

• 你会遇到真实的问题。• 你会提出真实的问题。• 你必须真正了解发生了什么事。

研究发现，我们自己产生信息（如自己写的代码）比被动获取信息更容易被记住。
在自己动手解决问题的过程中，会产生“认知摩擦（Cognitive Friction）”，正是这种摩擦，让知识“刻”在大脑中。
不需要“精通”，要“持续产出”

软件开发不需要一份完美的路线图，需要的是持续性。



学习的目标不应该是“精通 Java”“精通 Python”之类的，而是让自己能够持续产出东西。这种东西可以是一个文件处理工具、个人网站，或复杂的业务系统。
让产出过程变得“有趣”。
有趣并不意味着容易，有趣意味着投入。意味着即使在东西跑不通时，你依然在意它，并愿意继续尝试。
当这种心态转变后，你就不再怀疑：

“是不是我的 Python/Java 能力不行？”

而是开始问：

“为了实现这个功能，我接下来应该做什么？”

“炫”出你的成果

最难的还是坚持，特别是独自一人学习的时候。
“炫”出你的成果，分享你的工作证明可以让你更有动力前行：

• 一张截图。• 一段短视频。• 一个乱糟糟的 GitHub 仓库。

这在心理学上称为承诺偏好（Commitment Bias）。
一旦你把东西发布出去，你明天回来的可能性就会大大增加。
更何况，根本就没有人在乎你的界面多丑、代码多烂。
给自己一点约束

人人都希望轻松自由地开展工作。
当你什么都能做的时候，最后往往什么事都没做。
所以，我们要给自己增加一点约束：

• 今天睡觉前。• 不使用 AI。• 从零开始实现一个页面。• 不要用现成的框架或开源库。

这时候，学习不再像做作业，而是一场挑战。
约束强迫你的大脑去解决问题，而不是简单地复制粘贴。
约束并不会限制创造力，反而会让我们走出舒适区，激发创造力。
正确使用 AI

这个时代我们当然无法拒绝 AI。
但我们不应该成为 AI 的傀儡。
如果只会“复制粘贴” AI 的产出，所谓的学习就会变成一种幻觉。
如果使用得当，AI 就是你的良师益友。
当 AI 给你代码时，我们要再问问它：

• 这段代码是做什么的？• 它解决了什么问题？• 背后的技术原理是什么？• 它足够好吗？

特别是当你刚刚入门软件开发时，这种方式可以快速地让你学会 Python、Java、Vue 等等任何你想学习的技术。这是以前的开发者所难以想象的事。
AI 时代，对于大多数人来说，已经不存在所谓的“技术门槛”。需要的只是好奇心和探究精神。



结语

AI 时代，让我们做个行动派。

• 多造东西。• 少看视频。• 给自己一点约束。• 用好 AI。• 持续产出。

这就是那些坚持下来的人最终获胜的秘诀。