AI 时代如何学编程：一位 Udemy 顶级讲师的建议
JetBrains 官方博客发布了对一位 Udemy 顶级编程讲师的访谈，探讨在 AI 时代初学者应该如何学习编程。这是一个越来越多人关心的问题：当 AI 可以自动生成代码时，学习编程还有意义吗？应该学什么？怎么学？
AI 改变了编程学习的什么
AI 编程工具（如 GitHub Copilot、Cursor、ChatGPT 等）的普及，确实改变了编程学习的 landscape：
代码生成变得容易：初学者可以用自然语言描述需求，AI 就能生成代码。这降低了编程的入门门槛，但也可能让初学者跳过基础概念的学习。
调试和排错变得容易：遇到报错时，可以直接把错误信息贴给 AI，AI 往往能给出解决方案。这减少了初学者的挫败感，但也可能让他们失去独立排错的能力。
学习资源更加丰富：AI 可以作为个性化的编程导师，根据学习者的水平和需求提供定制化的指导和练习。
对编程能力的定义在变化：当代码生成变得容易时，"会编程"的定义从"能写出代码"转向了"能理解代码、设计系统、解决问题"。
初学者还需要学编程吗
面对 AI 的冲击，一个常见的疑问是：既然 AI 能写代码，我还需要学编程吗？
这位讲师的观点是：不仅需要学，而且比以往任何时候都更需要学。原因如下：
1. AI 生成的代码需要人来理解和验证
AI 可以生成代码，但它不能保证代码的正确性、安全性和效率。如果你不理解代码，就无法：
- 判断 AI 生成的代码是否正确
- 发现代码中的安全漏洞
- 优化代码的性能
- 维护和修改代码
- 排查代码中的 bug
理解代码是使用 AI 编程工具的前提。如果你完全不懂编程，AI 生成的代码对你来说就是一个黑盒，你无法判断它是否正确，也无法在它出错时修复。
2. 编程思维是解决问题的通用能力
编程不仅仅是写代码，更是一种思维方式：
- 分解问题：把复杂问题分解为可处理的小问题
- 抽象思维：从具体实例中提取通用模式
- 逻辑推理：按照逻辑规则推导出结论
- 系统思维：理解系统各部分之间的关系和交互
- 调试思维：系统性地定位和解决问题
这些思维方式不仅适用于编程，也适用于生活和工作中的各种问题。即使你将来不做程序员，编程思维也会让你受益。
3. AI 时代需要更多的技术人才，而不是更少
AI 可以自动化一些编程工作，但它也创造了更多的技术需求：
- 需要有人设计和构建 AI 系统
- 需要有人维护和优化 AI 生成的代码
- 需要有人将 AI 集成到各种业务系统中
- 需要有人解决 AI 无法处理的复杂问题
- 需要有人制定 AI 使用的规范和标准
AI 不会取代程序员，但会用 AI 的程序员会取代不用 AI 的程序员。
AI 时代应该学什么
在 AI 时代，编程学习的重点应该有所调整。这位讲师建议初学者重点关注以下几个方面：
1. 基础概念仍然是核心
虽然 AI 可以生成代码，但基础概念仍然是理解代码的关键：
- 变量和数据类型：理解数据是如何存储和表示的
- 控制流：理解条件语句、循环、函数等基本控制结构
- 数据结构：理解数组、链表、栈、队列、哈希表、树等基本数据结构
- 算法：理解排序、搜索、递归等基本算法
- 面向对象编程：理解类、对象、继承、多态等概念
- 函数式编程：理解纯函数、不可变性、高阶函数等概念
这些基础概念是理解任何代码的前提，无论代码是人写的还是 AI 写的。
2. 重点学习"为什么"而不是"怎么写"
在 AI 时代，"怎么写"已经可以交给 AI，但"为什么这么写"仍然需要人来理解：
- 为什么选择这个数据结构而不是那个？
- 为什么这个算法的时间复杂度是 O(n log n)？
- 为什么这里需要用异步而不是同步？
- 为什么这个设计模式适合这个场景？
- 为什么这段代码有安全漏洞？
理解"为什么"才能让你在 AI 给出的多个方案中做出正确的选择，才能在 AI 出错时发现并纠正。
3. 学习系统设计和架构
当代码生成变得容易时，系统设计能力变得更加重要：
- 如何将大系统分解为小模块？
- 如何设计模块之间的接口？
- 如何选择合适的技术栈？
- 如何保证系统的可扩展性、可靠性和安全性？
- 如何进行性能优化和容量规划？
AI 可以帮你写函数，但很难帮你设计整个系统的架构。系统设计能力是高级程序员的核心竞争力。
4. 学习调试和排错能力
AI 可以帮你解决常见的报错，但复杂的 bug 仍然需要人来调试：
- 如何系统性地定位问题？
- 如何使用调试工具？
- 如何阅读和理解错误信息和堆栈跟踪？
- 如何复现间歇性出现的 bug？
- 如何进行性能分析和优化？
调试能力是区分初级和高级程序员的重要标志。AI 可以解决简单的问题，但复杂的、跨系统的、间歇性的 bug 仍然需要经验丰富的程序员来解决。
5. 学习如何与 AI 协作
在 AI 时代，与 AI 协作的能力本身就是一项重要技能：
- 如何写出清晰、精确的提示词？
- 如何将大任务分解为 AI 可以处理的小任务？
- 如何审查和验证 AI 生成的代码？
- 如何在 AI 的帮助下进行代码重构？
- 如何利用 AI 进行学习和提升？
学会与 AI 协作，可以让你的编程效率大幅提升。
怎么学：实用建议
这位讲师还给出了一些具体的学习建议：
1. 打牢基础，不要急于求成
虽然 AI 可以让你快速做出东西，但不要跳过基础的学习。花时间理解基本概念，后面的学习会事半功倍。
2. 多写代码，多动手实践
编程是一门实践学科，光看不练是学不会的。即使 AI 可以帮你写代码，你也需要自己动手写，才能真正理解。
建议：
- 每天写一点代码，保持手感
- 从小项目开始，逐步增加复杂度
- 不要害怕犯错，错误是最好的老师
- 写完代码后尝试重构，思考如何改进
3. 用 AI 作为学习工具，而不是替代品
AI 可以是一个很好的学习伙伴：
- 遇到不懂的概念，让 AI 用更简单的语言解释
- 写完代码后，让 AI review 并给出改进建议
- 让 AI 出练习题，检验自己的理解
- 让 AI 解释你不理解的代码
但不要让 AI 替你写作业。自己先尝试，遇到困难再求助 AI，这样才能真正学到东西。
4. 阅读优秀的代码
阅读优秀的开源项目代码是提升编程能力的有效方法：
- 学习别人是如何组织代码的
- 理解常见的设计模式和最佳实践
- 了解大型项目的架构设计
- 学习如何编写可维护、可扩展的代码
5. 参与开源项目
参与开源项目是提升编程能力和建立职业网络的好方法：
- 从修复小 bug 开始
- 学习代码审查的流程
- 与其他开发者协作
- 建立自己的作品集
总结
AI 时代的编程学习，核心不是"要不要学"，而是"学什么"和"怎么学"。
- 要学：AI 生成的代码需要人来理解和验证，编程思维是通用能力，AI 时代需要更多技术人才
- 学什么：基础概念仍然是核心，重点学习"为什么"而不是"怎么写"，学习系统设计、调试能力和与 AI 协作的能力
- 怎么学：打牢基础、多动手实践、用 AI 作为学习工具、阅读优秀代码、参与开源项目
AI 不会取代程序员，但会用 AI 的程序员会取代不用 AI 的程序员。在 AI 时代，学会编程、学会与 AI 协作，比以往任何时候都更加重要。
原文链接：https://blog.jetbrains.com/education/2026/09/03/learning-to-code-in-the-age-of-ai-advice-from-a-top-udemy-instructor/