原創 21CTO

如今，總是能聽到一種聲音：「別學程式了，AI 什麼代碼都能寫。」 
從風投人士到產業部落客，不少人都在宣揚這一觀點。
但事實恰恰相反 ——2026 年的今天，AI 不僅沒有讓程式設計學習變得無用，反而讓懂程式碼的人更具核心價值。
AI 只是將軟體開發的瓶頸從 “寫程式碼” 轉移到了 “審核程式碼”，從 “執行工作” 轉移到了 “做出決策”，而優質的判斷能力，永遠建立在紮實的程式設計基礎之上。
不懂程式碼，就無從談有效審查，這是 AI 時代軟體開發者的核心生存法則。
現在我的日常工作流程早已和 AI 深度融合，無論是修復框架漏洞、開發新功能還是排查安全問題，都會先讓 AI 完成編碼工作，但每一行上線的程式碼、每一次功能更新，我都會逐一審校。
這份審校的能力，並非來自對 AI 的觀察，而是源自於多年親手寫程式碼的累積：踩過生產環境的坑，見過系統高負載下的崩潰，熬過夜修復過凌晨 3 點的快取 bug。
當 AI 產生排序演算法，我能判斷其適配性，因為自己親手搭建過無數次；當 AI 設計分散式系統，我能一眼發現隱患，因為這些問題早已在實踐中遇過。
程式設計的底層認知，從來沒有捷徑，只有親手去做，才能真正理解，而理解，是審查的前提。
AI 改變的是程式設計的應用場景，而非對程式設計能力的需求。有人認為，那些以工單一寫程式碼、完成任務就下班的程式設計師職位被 AI 取代，就代表程式設計沒必要學了。
這就如同說有了汽車，就不用學走路一樣荒謬 —— 走路培養的平衡感和空間感知，是開好車的基礎，而編程基礎構建的思維模型，是駕馭 AI 的關鍵。
我看過不少開發者依賴 AI 編碼，卻忽略了對演算法複雜度的理解，最終做出的解決方案在實際​​負載下全線崩潰。
十年前，學習程式設計是為了成為 「寫程式的人」；今天，學習程式設計是為了成為 「做判斷的人」。
演算法、分散式系統、快取、網路、資料庫這些電腦基礎，不再是單純的學術知識點，而是評判 AI 輸出是否合理的標尺。
這些能力無法透過觀看和背誦而獲得，只能在親手搭建項目的過程中沉澱。業界對開發者的要求從 「會用框架」 升級為 「理解計算本質」。
過去，學校教導開發者足夠入職的表層技能，入職後再在工作中補全底層能力，而如今這類培養型崗位正在消失，只懂皮毛的開發者早已無法適應產業需求。
真正的程式設計學習，需要往深處走：不止要知道如何使用工具，更要明白工具背後的原理；不止要掌握框架的用法，更要夯實計算機科學的底層邏輯。
無論是大學的系統教育，或是高強度的自主學習，深入的知識累積在今天比五年前更為重要。
即便是服務中小企業的 “軟體工匠”，也離不開紮實的程式設計能力。我將為小餐館做預約系統、為汽修店做庫存管理、為會計所做客戶門戶的本地開發者稱為 “軟體工匠”，有人覺得這類開發只是 “憑感覺寫代碼”，不用懂底層邏輯。
但現實是，初代產品或許能靠 AI 快速搭建，可當業務迭代、系統在高峰期崩潰、資料庫運作半年後變慢時，唯有懂代碼的開發者能診斷問題、解決隱患。就像水電工不只是接水管，更懂水系統的運作邏輯，能精準排查故障一樣，軟體工匠的價值，也在於對程式碼和系統的深度理解。
AI 能加速開發效率，卻無法取代對系統的認知。從大型企業到小微型企業，軟體開發的所有層級，都離不開懂程式碼的人。
大型銀行的資深架構師審校 AI 產生的程式碼，需要理解分散式事務的底層邏輯；為中型企業提供諮詢的技術顧問，需要掌握系統效能的核心指標；為小餐館開發工具的本地開發者，需要具備基礎的資料建模能力。
需求的深度不同、細節有別，但讀程式碼、寫程式碼、用程式碼思考的核心能力，是所有層級的共同要求。
即便是企業 IT 部門放棄採購現成 SaaS、自主開發客製化工具，核心需求也不是 “寫程式碼”，而是能對 AI 生成的軟體進行判斷、維護和優化 —— 而這一切，都建立在程式碼理解能力之上。
2026 年的程式設計學習，早已不是單純的程式碼編寫訓練，而是對電腦底層邏輯的深度掌握。
它意味著理解電腦如何運行程式、記憶體的工作機制、網路堆疊的傳輸原理，知道不同資料結構適配不同場景的原因；意味著在讓 AI 代勞前，至少親手從 0 到 1 搭建過一次 Web 伺服器、一個快取系統、一個簡易資料庫，這些實踐帶來的認知，是無可取代的核心價值；更意味著大量生產程式碼 意味著來自開源專案、生產程式碼 AI意味著產生的程式碼，能讀懂程式碼的功能、發現程式碼的漏洞、指出程式碼的問題，這是 2026 年開發者最珍貴的技能。
我們可以大膽地使用 AI，讓它成為提升效率的利器，但永遠要理解它的輸出，永遠要做好審校，永遠能清晰說出 「這段程式碼哪裡錯了，為什麼錯」。
當下真正的風險，從來不是有人花時間學編程，而是一代開發者跳過基礎學習，只靠提示詞讓 AI 代勞，最終留下無人能理解的關鍵系統。有預測顯示，2026 年全球 75% 的代碼將由 AI 生成，若人類審查者的能力跟不上，AI 代碼與人類認知的鴻溝將越來越大，最終造就超出人類理解範圍的 “黑箱系統”。
我曾在開源專案中提交過自己一知半解的程式碼，如今想來只剩下後悔 —— 這類程式碼會讓後續的 bug 難以修復、系統行為無法解釋、技術債不斷累積。
而當 AI 大規模產生程式碼時，這種問題的影響會被無限放大：整個系統由不懂程式碼的人搭建，被無法讀取程式碼的人維護，最終以無人能排查的方式崩潰。在人機協作的模式中，人類從來不是限制，而是保護。
AI 是強大的執行工具，卻缺乏獨立的判斷和風險感知能力，而人類的價值，就在於為 AI 的輸出把關。這種把關能力，只能來自程式設計學習的沉澱。
AI 時代的正確開啟方式，永遠是先學習編程，再用 AI 提效。這不是守舊，而是對科技本質的尊重 —— 唯有理解底層，才能真正駕馭工具；唯有親手實踐，才能做出精準判斷。
在 AI 重構一切的今天，學習程式設計依然是最有價值的選擇，因為它給予我們的，是與 AI並肩前行的底氣，更是掌控科技的核心能力。
作者：洛逸