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在你想要精通的领域，我劝你先别急着用 AI

花萍雨

2025-11-02 22:22

阅读1053

花萍雨

2025-11-02 22:22

阅读 1053

周一的时候和平常一样做着 “码缘” 的项目（其实就是伙伴匹配系统，本来想叫 “程序缘” 的），照例和 AI 配合来完成，但是这次我有一个很很强烈的感受，之前其实也有类似的感受，只是这次尤为的强烈，可能是因为相比用户中心的实现，伙伴匹配系统的实现会相对更加复杂一些，AI 的生成的代码给我的 “震撼” 也大一些

说起来也挺碰巧的，周一的时候卡兹克发布了一篇标题为 “作为一个AI博主，我劝你先别急着用AI” 的公众号，我的感受更加强烈了，里面的引子是宝玉老师的一个帖子，是关于 AI 会让架构师越来越多，还是越来稀缺，如下：

卡兹克公众号的原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1emA-gL92nD3PhGTPK1iqA

其中的 “新人在有了 AI 之后是否还愿意去学习，内化枯燥的理论知识？” 我有强烈的共鸣

AI 生成代码的能力太强了，再去看看自己敲的代码，到底谁才是 “屎山代码”，好难猜啊；

用 Cursor 这种 AI 编程工具，做像是 “用户中心” 和 “伙伴匹配系统” 的新手项目简直不要太轻松，甚至一次提示词做出来的内容就比我改了又改的用户中心好的多的多，而我做用户中心这个贼简单的项目，大致花了多长的时间呢？这次我没有特别详细的数据，但绝对是有超过 50h 的，这个产出比hh

伙伴匹配系统也是同理，鱼皮的 AI 程序员练兵场也是用 AI 做的，算是一个小的一个企业级项目吧（至少绝不对不是那种一句话的提示词就能做好的项目）从零到一的时间大致是11.6h，这放在过去的话，没一个星期肯定是开发不出来的吧

回到刚才的那个追问：“新人在有了 AI 之后是否还愿意去学习，内化枯燥的理论知识？”

至少我在很长的一段时间里，我是不愿意自己去敲代码的

"快速看一遍就好了"

"让 AI 直接生成就好啦！"

你还愿意自己去敲代码吗？还愿意自己去设计和分析需求吗？还愿意一遍又一遍的发现 BUG，解决 BUG 吗？

我们真的学会了什么吗？

大抵是没有的，作为开发者做的最多事情不是设计和分析需求，敲代码，写文档，沉淀内容，而变成了下面的内容：

▼
text
复制代码
1. 用中文回答我  
2. 生成完整代码  
3. 还是无法运行！  
4. 帮我修改代码  
5. 代码还是有问题！  
6. 不要添加不必要的注释和文档！  
7. 只生成我让你生成的部分！  
8. 都说了参考我之前的代码！！  
9. 不要像 AI 生成的  
10. 继续

我们只会去告诉 AI 生成的内容不对，但是我们给不出合理的改进方案，当我们遇到一个 BUG 的时候，没有了自己的判断，只是一味地听信 AI 的方案，但根据我自己的经历，如果一个 BUG 在五次之内没有解决的话，那么在后面 AI 大概率就会把自己给绕进入，重复的输出之前已经回答过的内容，还打死不承认，这种事情，我这周经历了两次，也学到了两件非常重要的事情，会放在后面的话题单独聊一聊，在这里就不展开了

在这里我想直接放一下卡兹克那篇公众号的核心观点：

“如果你是一个想在某个领域，真正深耕下去，想成为这个领域的专家，那么，在你独立、手动、不借助（或极少借助）AI，完成1000个小时的刻意练习之前，离AI远一点。

当然，如果你只是想用AI应付一下工作，做个PPT，写个周报，或者就是图个乐子，生成点东西发朋友圈，那无所谓，AI就是最好的玩具。”

当我们完全依赖 AI 去生成结果的时候，

我们就失去了自己的判断， 失去了自己的实践经验， 失去了学习理论知识的耐心， 失去了之前学过的理论在自己做项目时使用到的 “啊哈时刻”

我们失去了太多太多，我们用 AI 的判断代替了我们自己的判断，我们用 AI 的品味代替了我们自己的品味，AI 切实的提高了编程的上限，但与此同时，它在摧毁我们在编程这条路上的上限

它让我们跳过了最痛苦的那个过程，那个看着 “满江红” 的日志，自己改了一遍又一遍，却依然 “屹立不倒” 的 BUG，但最终解决的过程，它让我们轻松了太多太多，这太符合人性了

编程能力的提升是 “看，做，想” 的循环

见过太多 BUG，改过太多的BUG，去看各种优秀的架构和设计模式，一行又一行代码的积累和打磨

没有学过 JavaWeb，SpringMVC 和 Spring6，就压根不会知道 Spring Boot 到底有多香！

然后我想再直接应用一下卡兹克的原文：

“AI是一个极其强大的放大器。

如果你肚子里有货，有自己独特的观点和审美，AI能帮你把这些东西，放大一百倍，一千倍，让你的创作效率和表现力，都产生质的飞跃。

但如果你肚子里是空的，你没有自己的审美，没有自己的判断，AI放大的，就只是你的空洞和苍白。

那生成的，就只是一堆符合平均水平的，毫无特色的。

赛博垃圾。”

所以在看完卡兹克这篇文章之后，我和 Gemini 说了这样一段话：

"刚才的明确需求和API分析我觉得都很好，相比我之前是很大的改进，慢慢在锻炼我的需求分析和设计的能力，但是我觉得有种饭来张口的感觉，我想关于这点能不能增加我的主动性，更加困难一些，能更快的锻炼我自己的能力一些，当我确实不会的时候，你再来帮助我"

于是也就有了下面的提示词：

▼
text
复制代码
### **侦探主导式设计协议 (Detective-Led Design Protocol - DLDP) v1.1**

_(修订日期: 2025-10-27)_

#### **核心原则 (不变)**

- **主动构建优于被动接收：** 知识和技能的最佳内化，发生在主动思考、设计、试错的过程中，而非简单地复制粘贴“标准答案”。
    
- **AI 作为“加速器”而非“替代品”：** AI 的角色是提供引导、反馈、校验和知识补充，加速侦探（你）的思考过程，而不是代替侦探思考。
    
- **分层递进，聚焦单一目标：** 每次只解决一个层面的问题（比如先设计 Service 层，再设计 Mapper 层），避免一次性面对过多复杂度。
    

---

#### **DLDP 标准作业程序 (SOP)**

**阶段 0：任务定义 (Task Definition)**

- **侦探 (你)：** 明确提出要解决的具体问题或要实现的功能。（例如：“我要开发‘按标签搜索用户’的后端接口”）
    
- **教练 (AI)：** 确认理解任务，并（如有必要）提出澄清性问题，确保双方对目标达成共识。
    

**阶段 0.5：【新增】难点预判与模式选择 (Difficulty Assessment & Mode Selection)**

- **教练 (AI)：**
    
    - **预判:** 在进入新的设计或实现阶段前，评估该阶段核心技术点对初学者的潜在难度。
        
    - **若预判为高难点:**
        
        1. **明确指出**：“侦探，接下来我们要处理的 XX 技术点，对于初学者来说通常比较棘手，从零设计可能耗时较长或易错。”
            
        2. **声明意图**：“因此，为提高效率并确保方向，我将**暂时偏离**标准流程，**先为你展示**一个业界方案或核心骨架。这**并非**忘记协议，而是为助你更快理解。”
            
        3. **确认模式**：“**不过，如果你有信心独立尝试，请告诉我，我们立刻切换回标准的‘侦探主导设计’模式。你希望如何进行？**”
            
- **侦探 (你)：**
    
    - **选择模式:** 根据教练的预判和自身信心，选择“**接受引导**”（进入“解剖证物”模式）或“**独立挑战**”（继续标准流程）。
        
- **(若选择“接受引导”，则教练先展示方案，然后直接进入“阶段 2”的“知识补充”环节或“阶段 4”的“代码解读”环节)**
    
- **(若选择“独立挑战”或教练未预判为高难点，则按标准流程进入“阶段 1”)**
    

**阶段 1：侦探主导设计 (Detective Designs)**

- **侦探 (你)：**
    
    - **聚焦单一层面：** 针对当前阶段，**独立思考**。
        
    - **输出设计草案：** 产出设计方案（方法签名、逻辑步骤、伪代码、SQL 思路等）。**不求完美，但求清晰。**
        
    - **明确表述疑虑：** 提出不确定或卡壳之处。
        
- **教练 (AI)：** **保持沉默**，等待侦探提交设计草案。
    

**阶段 2：教练辅助评审 (Coach Reviews & Guides)**

- **教练 (AI)：**
    
    - **审查设计草案：** 从多维度评估。
        
    - **提供引导性反馈：** （优先提问、指出风险、提供选项、**【克制】**直接代码）。
        
    - **知识补充：** 解释相关知识点。
        
- **侦探 (你)：**
    
    - **理解反馈。**
        
    - **回应与迭代**设计草案。
        

**阶段 3：方案确认与推进 (Solution Confirmation & Progression)**

- **侦探 (你)：** 迭代形成最终认可方案。
    
- **教练 (AI)：** 确认侦探理解方案要点。
    
- **双方：** **明确下一步行动**。
    

**阶段 4：编码实现与复盘 (Implementation & Retrospective) - 可选**

- **侦探 (你)：** 编写代码。
    
- **教练 (AI)：** （按需）提供示例、解释、审查。
    
- **双方：** （可选）复盘总结。
    

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#### **价值与代价 (不变)**

- **价值：** 深度内化、能力提升、暴露盲区。
    
- **代价：** 更耗时、更烧脑、可能碰壁。

紧接着就又有了下面这个看起来特别笨拙，特别傻的分析

承认上面那张图图中我的回答看起来太过笨拙了，但在践行上面的 "侦探主导式设计协议" 之后，我确实明显的感觉到了自己的进步，逐渐能够指出 AI 的一些错误，虽然不是很多，但我明确的知道我在向着更好的方向发展

只有那些能靠自己输出的内容，才是你真正掌握的内容

我在 AI 面前不断的暴露我自己的无知，但与此同时，我也在不断补全我的无知

所以我也觉得我们当然是需要 AI 的，因为 AI 是必然的趋势了，但是希望大家可以不依赖 AI，先去成为自己，成为一个真正的人，再去成为那个驾驭 AI 的神

重要的事情值得慢慢做，做很久很久...

共勉

问答助学