在现在 AI 时代，技术人员所谓的“学习”，究竟是在学什么？还有没有学习的意义？

现在即使我都看明白，在生成需求文档的时候，也要裁剪很多，他会加一些自己的想法。

学习 跟 AI 使用不冲突，类似于专业赛车手跟普通司机的区别吧，都是开车。

学习这个事情类似于 我已经开车了，还需要锻炼身体么，其实是比较正交的事情

至于 AI ，只要用 AI 还需要花钱，且 AI 生成的东西不是 100%可信，且你需要承担后果，那就还要管着

现在学习没之前那么痛苦，是因为你知道有 AI 给你稳稳地接住，后面更多是创造和解决让自己精神愉悦的东西。

学习是为了更好的用 AI,否则你遇到 BUG 怎么办呢?
而且你本人越强,AI 就越强.学习还是很有必要的,只是和以前不同,别学太细就行了.

个人觉得，现在的学习更多是一种可以和 AI 深度对话的能力，AI 是无所不知的，但是我们和 AI 说话的时候只能依据我们知道的说，这种时候问对问题就很很重要。如果知道细节，和 AI 沟通的更深入，可以提高 AI 的成果的准确性。
技术框架这些，个人觉得现在没有这么重要了，现在时代赋予普通开发者的责任就是用 AI 快速帮助其他行业完成信息化改造。

算法可以说几乎没有任何意义了，越是细节的东西反而越没有了价值。

现在学个东西基本上就是不求甚解，了解下基本原理就够了。

ai 可以让你跳过 “理解” 直接到达 “实现”，但我觉得这样就不属于学习了，虽然从大多数场景来看没有什么区别，但某些场景确实需要理解而不仅仅是实现

1. 需要，而且要更加精确，比如你对比一下这几个说法 1.帮我开发一个 C++高性能后端 2.帮我使用 folly + grpc + simdjson 开发一个高性能 C++后端 3. 帮我使用 folly v1.23 + grpc v2.1 + simdjson v1.24 搭建高性能 C++后端。
2. AI 加速的是你的学习过程，就像用 vscode 看代码而不是 vim 是加速你的编码，原先你学习需要一点一点生啃文档，编译运行可能就得花一天时间，现在在可以通过 AI 很快上手/熟悉/运行一个项目，但核心的点在于这些事情还得是你来做
3. 学习的意义是增强自己的判断力，并且有足够的自信说我的服务是稳定可靠的。比如我知道在什么服务器环境比如 centos 的 linux6.xx 下用什么样的高并发架构可以快速构建一个支持上万 qps 的高并发服务，并且能够出一个合理的方案，阶段 1 先做什么，阶段 2 再做什么，而且需要出了问题你能够快速判断是哪里的问题并改正，这里面不光有技术的事，还有人事，凭什么人家信服你的方案，你有足够的自信说服别人么？ 当然这个问题你问 AI ，AI 也可以给你出方案，但问题是你敢用么，你敢在千万级用户的高并发场景上面用么？ 出了问题 AI 不会承担责任，最终责任点还是你

我会用微波炉，我能用微波炉每天"叮一下"开外卖店
西贝招后厨，我说我会用微波炉，人家不一定要

我更喜欢让 AI 去干我知道的事情

不学习，读不懂 ai 的废话，更读不到 ai 没说的隐藏问题

学习的内容变了，以前是大厨要学怎么炒菜，现在是店长要学怎么管理

你不学，就是 ai 在用你。

@acx4040110 很强，不过现在的新人可能很少这样去探索了，都是一把梭，下班就玩儿自己的了，谁还在意这些细节

那你说汽车都有辅助驾驶了，去驾校学车考驾照还有没有意义？

让 AI 和你心智对齐的能力，（在技术层面）
校验 AI 产出符合你的业务场景的能力 （在交付层面）

学习怎么反驳 AI

我也有这个问题，因为我是游戏前端，最近自己开发一个游戏，搞了一个后端框架给 AI 帮我写，但是我一点都不清楚他在写什么，只要能跑就可以，感觉就像个黑盒，很没有安全感。但是前端的东西我都会指明方向，大概方向，不清楚的问题会问到自己理解或者自己让他按照我懂得方向做。唯独后端真的无解，也学不到东西，但是 AI 已经能帮我干完了，我要去翻书看教程学吗

@slowly 现在大家太依赖 AI 了，新人用 AI 很难说是提效还是降效

@Shaar 如果想把这个项目真正做好就得学

AI ，还在高速发展，具体会发生什么，目前谁也不知道。骑驴看账本、走着瞧

半年了，按道理说你自己应该有答案了。
1. 不需要。但是说出来让你觉得自己很厉害，有种自己在教 AI 做事的错觉。
2. 学不到。
3. 改学习为实践。

正经搬砖的一般不会思考自己如何学习搬砖，但是不等于搬砖的没有自己的心得。你知道自己一天能搬几块砖，怎么搬得快。而学习的唯一意义在于，在与其他人交流的时候，你可以更理直气壮的说出下面的名言：不好好学习搬砖，你和其他搬砖的有什么区别？！

AI 和人一样，有些东西默认你知道了，这样才能对话；如果你不知道，咋给 AI 对话，就跟合作项目一样；

没有学习的必要性 你学习技术栈，是为了获得那份工作，完成那些指定任务，获得对应薪资，这是个人在职场的工作循环，归根结底，是确保你能把活干好，怎么干的，怎么做高效，除了你没人关心，以前没有 ai ，只能手动编码，现在有了 AI 作为新的辅助工具，能加速产品的开发和上线，工作效率提升后，人学习的效率远没有 AI 好，既然如此，人就该考虑换个方向，而不是在已经看到结果的对局中，坚持和 AI 竞争，没有必要，说回来，人的脑子本来就是用来思考而不是机械记忆的，再说随着年纪增长，大家还能保持年轻时的学习劲头吗？一坐下看书，8-10 个小时雷打不动？我觉得没苦硬吃吧

你可以把你的思考外包给 AI ，但你不能把你的理解外包给 AI 。你的竞争力（值钱的地方）就是你对一件事的理解程度。

我会学习一些基础的，起码前端你会写一个基础的页面。

然后 AI 写出来的，你会知道大体的逻辑和方案。不过对于前端而言，其实大部分都会细节而言，也没什么好深究的。

现在自动驾驶的车然后不会开车的坐在驾驶位，你坐不坐。

早幾天看了一個觀點:AI 代替了初級程序員，那么以後哪来高级程序员？

一边大呼小叫的说 LLM 不说人话，输出看不懂的是你们
一边说学习没有意义的也是你们

很简单的道理，后端的 crud 和 web 前端的 css/js/html 还有 intra 的 k8s 这些，虽然主要都是些死知识，但对于自然人脑来说并不是能轻松就能掌握的。天天用 LLM 半年一年，对于新手来说就是个眼熟罢了😁

https://jt26wzz.com/posts/0017-the-value-of-programmers-in-the-ai-era/ 分享下我之前写的博客

技术人员往往会将技术放在一个很高的位置，但是实际上，技术是为业务总目标服务的。所以学习的目标本质上不是学习技术、学习知识点，而是学习解决问题的能力。以前学技术，是解决问题的一条途径，现在有了 AI ，多了一条途径。

把软件看作是一个逻辑容器，现在做的是划分边界，定义好交互接口，交互和对外接口通常都是业务约束决定了相对稳定，内部逻辑有 AI 之后相对容易修改，可以经常变化。核心变成利用 AI 维护一个能够承载变化的稳定系统。

还是得学会怎么评价 AI 输出的东西，是不是对的？够不够优雅？还有没有更好的实现方式？不然容易被 AI 坑

多多少少还是需要知道的，学的还是思想和架构。遇到问题了有分析和处理 bug 的能力。 以至于需求只能因人而异。

你还学到啥时候

我劝年轻人多读点书，免得被 ai 骗

前面的兄弟说的对, 现在智驾辅助驾驶已经普及了, 但是我们依然需要考驾照学开车, 甚至自动挡普及率 90%的情况下, 大家还是会去学 C1 驾照, 为什么嘞, 因为不懂原理无法驾驭

你学了是你的，ai 做了是 ai 做的。 如果抱持这种想法，你即将要被 ai 替代了。

另外，ai 自己是无法判断自己的输出是对的还是错的，他只是一味输出。

需要也不需要没发现吗，你现在即使不懂技术，有需求+ai 就可以完成任务。
那么如果你要自己创业做产品呢？你能发现需求就可以利用 ai 快速做成，这就是现在很多 ai 公司干的事。

初中级端技术本身已经不能带来附加值，学不学看 ROI ，学到什么程度也看 ROI 。少一点内耗，多一点行动。
AI 当下，学一个技术本身没有意义，看看要解决什么问题。比如眼巴前的，提高自己的开发舒适度？因为不懂的时候指挥 AI 也会有头疼的时候。

个人觉得，学的时候侧重理论比实践重要，技术原理一通百通的点很多的。就拿前端布局来说，各种布局方式的设计思路，应用场景了解一下，至少页面骨架，模块结构，自己就可以设计得比较准确点，而不是靠 AI 抽卡

只要还有竞争，你就得学。不是和 AI 争，是和另一个求职者争。

面试要造火箭啊，啥技术都会问