在当今vibecoding的时代下，非程序员出身的小白如何培养工程思维？

老登的经验和思维都是实战中来的 你们新登也一样 只是手里投的工具不一样而已 路线还是一样 一路打怪升级

我是一直自学的，遇到卡点就回头找原因，缺什么补什么。慢慢来就积累出来了

我听说，从前有个人想学做木器，他请来一位手艺好的师傅，师傅替他把木头都削好了、拼好了，他只需要看着就行。起初他很快乐，觉得省了太多功夫。可是有一天，师傅不在，木头裂了、榫头松了，他握着那把锯子，却完全不知道从哪里下手。他这才明白：看别人做一百遍，和自己手里有分寸，是两回事。

如今我学写代码，也是这个道理。AI 就像那位师傅，能替我写出很多东西，让我一开始就看见一个“能跑”的东西。但是，如果我对语法、数据结构、函数、类、模块、异常、文件读写、网络请求、数据库、Git、调试、测试这些基本功没有半点底子，那么 AI 改了什么我看不懂，代码怎么跑我猜不出，方案有没有风险我判断不了，日志出了错我找不到，测试结果对不对我也说不清。那到最后，就只能“能跑就行”——一旦不跑了，我就只能干瞪眼。

所以我的想法是：不必焦虑“已经错过了从头学的时间”，但也别想着完全跳过基础。现在最合适的做法，是拿项目来牵引学习，让 AI 来辅助解释——哪里不懂，就停下来补哪里。这样既没有荒废时间，也没有丢掉本分。说到底，工具可以帮你走得快，但只有你自己的功夫，才能让你走得稳。

现在需要工程思维和开发经验，无非是现在模型能力不够，需要人为兜底。假如再过一两年，AI发展到不需要人类做架构、做技术方案、遇到的生产bug都能解决，那作为人其实最重要还是idea。既然新时代到了，那就不要考虑旧时代的船。

草稿写了半天，发现和佬的想法一样，^-^

佬说的很有道理，我以前的老师也是这么说的——我其实已经有意识地在学习这些东西了，基础的代码肯定也是能看懂。但说实话，那些和我专业相关的东西我肯定能够严格把关，看得出ai写得对不对，但是代码这方面实在是——我想了半天原因，不如ai debug一轮。特别是现在codex和claude都能自修代码，有时候我都还要ai来向我解释他干了什么^-^ 。

给lz推荐一条路径：找一个感兴趣的方向的项目，让ai做二开，做一些自己想要的feat，自己再去想办法看懂ai代码干了什么

有想法直接干，干中学。

咱举个简单例子，2026年了，身边还有没有没有被科技解决的痛点，工作中有没有没有自动化但是每天都要做的流程。

哪怕是我去买个西瓜，我能不能出一个打开拍照ai鉴定西瓜的小app给自己用。

对吧，有了需求，就有了想法，然后一步步推进，ai获取知识多方便。

我是前端，现在我也要开始ai写后端了，后端知识基本上没懂多少，现在写后端代码，基本上先说明需求，然后再问ai会怎么改，为什么这么改，然后再看它改动的东西来学习。

工程思维，我觉得应该看计算机科学导论、软件工程、分布式系统：概念与设计。

编程思维，我觉得应该看四大件+设计模式

^-^ 目前来说 AI 会不会用 还是看自身的基本功，也就是架构知识与程序设计能力。 目前的 AI 只能完成这个功能，但是并不能完成的很好，想可持续的去开发一个项目的话就要做长久的打算，就要涉及到提前设计一些防腐之类的设计。 这个部分是AI目前不具备的，但是这个又很重要。

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感觉就是见多识广，例如弄崩一次数据库就知道redis了

我个人是做ai算法相关的，打个比方我拿到一个新算法框架的repo，我会选择codex帮我解析神经网络每个块的架构和作用，我再去看具体的实现代码，训练技巧之类的。基于此做的二开一般是自己想出来的或者ai scientist/ARIS生成的。总归是要有一个可以自驱的目标

现在AI发展的太迅速了，作为一个从没有AI时代过来的老登程序员，现在都不知道新人该怎么学这些了，好像什么都不用学了。全部都扔给AI，然后知道怎么写提示词就是一个程序员了

（帖子已被作者删除）

透彻！AI用多了有时候自己写代码也会不知道从哪下手

我感觉还是先找个好的项目，然后模仿着做会比较好。去边读别人是怎么做的，边让AI规范为别人优秀的工程思路

你说的“偷来各种各样的skill和agents.md，然后把出现过的问题记入agent和memory里，让ai来帮我思考项目的边界和规范”这个就是实战经验，没必要羞耻，使用这些各种各样的内容，不盲目用过一遍脑子，这个东西有多少用，为什么会有用，ta的底层逻辑是什么，这些问题大都可以问ai解决，问着问着你就能学到一些基础的底层的知识，这种知识比你在课本上一章一章看着背要更记忆深刻一些。总之抱有好奇心和好学的习惯，各种环境都能适应，而且现在比以前自学的条件好多了。

佬友所言极是，虽然这个过程会比较痛苦，但是有了基础才有往上继续提升的空间。不然只是一个会把需求转述给ai的工具人罢了