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整理 |郑丽媛
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
“我花了三个月自学编程，虽然做出的东西看起来不错，但总觉得自己像个冒牌货。”
最近，一位名叫kekda_charger的开发者在技术社区Reddit上分享了他的困惑。他在利用AI辅助学习Django的过程中，已经能够构建具备用户认证的Web应用和实时更新功能，甚至完成了API的集成。然而，一旦没有AI的帮助，他发现连简单的登录模块都要花上两三天时间。
因此，他不禁开始反思：“我究竟是在学习编程，还是单纯学会了如何与AI进行互动？”
从“迅速产出”到“深感恐慌”：自学开发者的挑战
正如开头所述，kekda_charger的编程旅程始于三个月前自学Django。
借助AI工具，他的学习速度可以用“飞速”来形容：不仅成功开发了数据库驱动的应用，还实现了实时交互功能——这些技能在传统学习路径下通常需要半年才能掌握，而他却在短短三个月内就将其付诸实践。
然而，表面的光鲜之下，隐藏着难以言喻的自信不足。kekda_charger承认，他所做项目中80%至90%的代码都是由AI生成的，而他自己的贡献只是“理解、调整和调试”。
随着时间的推移，这种对AI的依赖开始显露出副作用：他能够轻松理解复杂代码的逻辑，并在现有功能上进行修改和添加新特性，甚至能清楚地向他人解释应用的架构与数据流转。但一旦面对“从零开始”的任务，kekda_charger却会感到无比困惑：在一张空白文档前无从下手，脱离AI他连30分钟都坚持不住，更别提在技术面试中进行白板编程了。
同时，效率的巨大差异让他感到痛苦：
● 没有AI时，他完成一个简单的登录系统需要耗费2到3天，期间不断在谷歌上搜索语法和解决错误，最终往往以失败告终；
● 而在AI的帮助下，相同的任务他仅需2至3小时就能完成，且每一行代码都能理解。
“别人看到我的项目都会称赞‘真了不起’，但我心里清楚，我只是擅长向AI提问。”
在kekda_charger看来，这简直是“冒名顶替”，这使得他频繁失眠，并不断反思自己的学习方式：
“依赖AI的学习方式，未来会不会对我造成负面影响？我是否应该停下来，采用传统的方法来巩固基础？”
“该如何在AI辅助与核心技能的培养之间找到平衡？”
“用人单位希望招聘怎样的初级开发者？对于AI的依赖程度能接受到什么程度？”
“有没有和我有相似经历的人，你们在学习初期是否也有过‘作弊’的感觉？”
这些问题成为了kekda_charger焦虑的根源，因此他决定在Reddit上发帖寻求答案。
开发者群体的反馈：“无需担心，你并不是在欺骗自己。”
kekda_charger 的疑惑如同投下的一颗石子，在开发者圈中引发了广泛的讨论。无论是拥有七年经验的资深工程师，还是在FAANG大公司工作的员工，以及曾担任部门负责人的行业老手，各种背景的专业人士纷纷表达了自己的看法，围绕“在AI时代学习编程”这一主题展开了深入交流。
一位经验丰富的工程师首先回应了kekda_charger的担忧，他表示：“在实际工作中，没人真的是从头开始编写代码。”他指出，开发过程中通常会依赖现成的模板，或者是在已有代码的基础上进行修改，“从零开始”并非行业的普遍现象。
他进一步强调，虽然编程的基础知识很重要，但其核心不在于“死记某种语言的语法”，而在于“解决问题的思维方式”。例如，如何拆解需求、制定逻辑计划等。而关于不同编程语言在内存分配方面的差异，“了解这些背景知识固然有益，但在日常工作中使用的频率却相对较低”。
另一位具有15年工作经验的前部门负责人，则从职业发展的角度提供了更为务实的建议。
他指出，像kekda_charger这样依赖AI和模板快速生成作品的开发者，实际上属于“模板构建者”这一群体。这类人多为自由职业者或自学成才，适合从事外包、宣传页面和基础电商网站等项目，年收入大约可达到10万美元。
但若想要追求更高的薪资，就必须转向“架构方向”。他说：“要学会‘如何构建模板’，而不仅仅是‘使用模板’；不仅要会调用API，还需能够设计和搭建API，甚至为公司内部工具开发SDK。”在他看来，掌握这些架构能力才是“高薪的关键”，深入这一领域，年薪可达到20万至40万美元。
此外，一位来自FAANG公司的开发者，也分享了一线企业的趋势。他明确表示：“AI驱动的编程是未来的趋势，我们公司正在积极推动这一方向”，这让kekda_charger感到不必过于焦虑。然而，他也指出一个现实问题：“在短期内，面试仍需准备LeetCode。”他认为，算法考核仍然是行业评估工程师的主要标准，“在未来几年内这一情况不太可能改变，想找工作仍需练习。”
实际上，kekda_charger的提问背后，反映了一个正在经历技术重构的根本性问题：当AI能够即时生成代码时，程序员的价值应如何重新评估？
幸运的是，开发者社区的反馈为他注入了一剂强心针：“你并不是骗子，你只是站在行业变革的前沿。”然而，也有声音提醒：尽管享受AI带来的便利，仍需花时间去理解底层逻辑、系统设计和调试方法——因为“工具可以替代劳动，但无法替代判断力。”
正如一位网友所总结的：“未来属于那些能够利用工具解决问题的人，而不仅仅是会编写代码的人。”或许，kekda_charger需要的，不是放弃AI，而是带着对技术的深入理解，与AI共同成长。
参考链接：
https://www.reddit.com/r/vibecoding/comments/1n44mxy/am_i_actually_learning_to_code_or_just_becoming/
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