AI 正在杀死我们的coding 脑子!
一、那个忘记for循环语法的下午
你有没有这样的经历:盯着屏幕突然忘记了一个最基本的for循环怎么写?我就经历过——而且是在Lua这种不算冷门的语言里。新电脑还没登录Copilot,我像个被语法大灯照傻的鹿,呆坐在屏幕前:
for k, j in...等等...是用pairs还是ipairs?
那一刻我突然意识到:AI工具正在让我们患上程序员的"失语症"。我们比以往任何时候都写得快,但思考得越来越少。把自动补全当作福音,把提示词当作咒语,却渐渐忘记了代码为何能运行。
二、AI时代的编程困境
1. 肌肉记忆的消亡
以前我们通过反复编写相同的循环、函数和模式来建立肌肉记忆。现在?我们提示AI,得到一团代码,眯眼看看就提交。就像:
- 用AI写代码 = 看别人替你举重
- 自己写代码 = 真正锻炼肌肉
"我变得超级依赖Copilot...但现在要我手写任何代码都会大脑空白" —— 某匿名开发者
2. 调试时的崩溃时刻
当代码出现AI无法理解的诡异bug时(而且总会发生),就是考验真功夫的时候。那些长期依赖AI的开发者会:
- 面对日志时眼神慌乱
- 遇到异步竞态条件直接崩溃
- 把2012年的Stack Overflow错误答案当真理
// 经典AI幻觉案例
array.forEachAsync() // 这个方法根本不存在!
三、我们正在失去的珍贵能力
| 传统学习路径 | AI依赖路径 |
|---|---|
| 通过重复建立肌肉记忆 | 依赖自动补全 |
| 理解系统底层原理 | 只关注表面实现 |
| 在社区讨论中学习 | 接受AI的单向输出 |
| 通过调试真正成长 | 遇到错误就重新生成 |
四、重拾编程之道的5个方法
1. 刻意练习"无AI编程"
每周留出时间:
- 关闭所有AI辅助工具
- 像2014年那样:手写代码+Google搜索
- 尝试重写常用功能(如路由、状态管理)
2. 加入硬核技术社区
推荐去处:
- Rust/Zig/Elixir等语言的Discord群
- GitHub热门项目的PR讨论区
- 《系统设计》读书会
3. 实施苏格拉底式代码审查
停止无意义的"LGTM",改为提问:
- "为什么选择这个方案?"
- "如果需求变成X,这个代码会怎样?"
- "能否用更简单的方式实现?"
4. 从零构建轮子
值得尝试的项目:
- 用纯DOM API实现迷你React
- 手动解析.env文件
- 基于TCP实现HTTP服务器
- 手写JWT验证中间件
5. 把AI当作质疑对象
每次得到AI生成的代码时:
- 要求解释实现原理
- 追问三种替代方案
- 故意引入错误看能否发现
五、真正的开发者优势
未来的核心竞争力不是:
- 写代码速度
- 掌握最新框架
- 背诵算法题
而是:
- 从第一性原理设计系统的能力
- 调试AI无法解决的复杂问题
- 清晰解释技术权衡的沟通力
- 识别"看似正确实则错误"的洞察力
"当AI卡壳时,你的深度知识就是拯救项目的关键"
资源推荐
最后思考:我们不是在反对AI,而是在警惕思维惰性。最好的开发者不是不用AI的人,而是那些AI离开后依然能创造价值的人。毕竟,当所有人都能快速生成代码时,真正的优势就变成了——理解代码背后的灵魂。