我这几年在大学的教学工作中，发现无论是计算机专业的同学，还是把编程作为公选课的其他专业的同学，很多人内心都有一个共同的“灵魂拷问”：

“为什么我认真听课，认真看书，几个月甚至一年下来，还是写不好代码？！”

是不是听起来很耳熟？你是不是也曾有过以下这些困惑：

为什么学了很久很久编程，还是只会写一些简单的算法题？

为什么学了几个月编程，还是写不出哪怕100行的小项目？

为什么好不容易坚持看完了语法，却发现内容全没记住？

我是不是天生和编程无缘，写不出代码是不是就必须放弃编程？

如果以上现象你中招了，请不要害怕！ 你不是一个人在战斗！我刚学编程那会儿也是这样的，甚至可以说，很多同学都曾经历过这些挣扎。

那么，到底是什么“神秘的力量”在阻止我们学会编程呢？又该如何打破这个魔咒呢？

🤔大模型时代来了

在开始之前，我们首先要想明白自己为什么学编程，以及想学到什么程度。这个问题没有标准答案，它取决于你的身份和需求。

如果你是计算机专业的同学，那么建立完整的知识体系，从算法到数据结构，再到各类框架，都是需要系统学习的。你的学习目标是整个体系，要求自然会高，过程也会相对漫长。这部分我们今天暂不深入讨论。

今天，我们主要想和非计算机专业的同学聊聊——学编程的核心到底是什么？

特别是在大模型（LLM） 已经成为我们日常工具的今天，很多人可能会问：

“现在有了Deepseek这样的工具，我还需要学编程吗？”

我的答案是：当然需要！但学习的重点和方式将发生深刻的变化。

实际上，对于大多数非计算机专业的同学来说，学习编程的真正意义在于：

获得一种直觉：在学习、工作、生活中碰到问题时，可以大概判断这个问题或想法是否可以交给计算机解决，并在这个过程中逐渐建立一个看待世界的新维度、新视角。

而大模型的出现，并没有取代这种直觉，反而让它变得更加重要！因为大模型能帮你“开车”，但你得知道“路在哪里”，“要去哪里”。

因此，我们要适当降低对编程的要求。我们不需要像专业的程序员那样，从零到一百地搭建一个完整的项目，这不符合我们跨专业学习编程的初衷。就像你学习数学、化学、物理，但你并不会成为数学家、化学家、物理学家一样。

我们的目标是：

能够将问题从编程的角度进行建模。

能够利用网络资源、开源代码等快速找到需要的模型。

能够利用大模型作为智能副驾，高效地进行代码生成、修改和调试。

最终解决自己的某个小问题。

这，就足够了！

🏃‍♀️ 编程是手艺，不是知识

我们从小到大的学习，大多是“学习知识”：课前预习，上课听讲，下课做作业，然后复习考试。

但是，学手艺可不是这么学的！

回想一下你小时候学游泳、学乐器、学开车。你需要先记忆完整的知识体系，掌握各类原理和知识点之后再开始练习吗？显然不是这样的！

教练是不是就强调一点：

“别废话，练就完了！”

回归到编程本身，无论是当前主流的录播模式，还是各类花哨的互动网课，又或是实时直播的方式，其实本质上都无法构成学习编程的全部客观要素。任何课堂，终归都只是一种入门方式和辅助手段。

而我们想要真正掌握一个技能，掌握一门“手艺”，都必须通过：

反复的练习

持续的实践

不断的反馈迭代

才能越来越熟练，最终完全掌握。正如著名作家格拉德威尔所说：

“1万小时的锤炼是从平凡变成大师的必要条件。”

就像开车和学英语一样，你想要熟练掌握，就要在学习的时候放弃速成的想法，“慢慢来才是最快的”。编程和其他技能类似，唯有更多的练习，才能让你形成思维习惯，掌握各类建模的套路，甚至变成条件反射和肌肉记忆。

大模型的出现，极大地降低了“练习”的门槛和枯燥度。 它们就像你的私人教练或陪练，可以随时提供帮助、纠错和建议。以前需要大量手动敲代码、反复试错的过程，现在可以通过与大模型协作来高效完成。但这并不意味着你可以不练了，恰恰相反，它让你有更多精力去进行高质量的练习，去理解深层逻辑，而不是纠结于语法细节。

编程和投资理财一样，期待收获和成长时，要时刻提醒自己铭记复利思维：

不怕进步小，就怕停下脚。

这也是所有“手艺”学习的通用思维。持续的使用和持续的思考，会让你对这个陌生领域的理解逐渐加深，会把散落的知识点逐渐在练习的过程中，织结成网，最终融会贯通，顺手拈来。

开始也许每天的进步很小，小到你自己很难察觉到。但是这个时候只要咬牙坚持住，假以时日，你就会收获复利带给你的丰硕成果！

当然，练习也要遵循一定的技巧和规律，不能毫无计划，也不要冲动盲目。那么，该如何进行有效的学习和练习呢？

💡 知识爆炸时代的“三不要”

现在这个知识爆炸的时代，任何领域都有大量的资料，也有大量的前人做的很好的基础工作，甚至是伟大的成果。那么我们如何进行更有效率的学习呢？我认为要坚持以下“三不要”原则：

一、🚫 不要学什么都先买本教材，试图系统地从头读到尾。

特别是在编程领域，最好的资料莫过于 官方文档，它们最全面也最权威，而且在持续更新。但即便如此，我们也没有必要从头到尾顺序阅读。你会发现你读着读着，前面读过的内容居然又更新了，气人不气人？永远读不完！

正确的方法是： 当做工具来用，当做字典来用。互联网和搜索引擎就是你的“脑力补充”，而现在，大模型更是你最强大的“超级字典”和“智能助手”。在这个信息爆炸的时代，掌握如何检索知识和如何与大模型高效对话远比如何记忆知识重要的多。

二、🚫 不要随便拿篇文章就读，不比较不思考的阅读，是挥霍时间。

知识爆炸和自媒体导致的另一个问题，就是网络上各类内容质量参差不齐，谬误百出。如果你阅读的代码或者文章质量低下，甚至是充满错误，那很可能不只浪费时间，还会带来错误的引导，甚至会让你离初衷渐行渐远。

因此，阅读的时候一定要花时间鉴别和选择优质内容。 我们要时刻考虑时间成本、机会成本和沉没成本。大模型也能帮助你初步筛选信息，比如你可以让它总结一篇技术文章的要点，或者评估一段代码的质量，但最终的判断仍需你自己的思考和验证。

三、🚫 不要过于“勤奋”，什么都从头开始搞。

互联网的红利就是共享和迭代。我们要善于利用互联网上大量的开源项目，大量的共享代码。

站在别人的肩膀上，总不会太矮。

而大模型，更是将这种“站在巨人肩膀上”的能力推向了极致。它们可以快速生成代码片段、函数甚至整个模块，让你无需从零开始“造轮子”。

同时我还建议大家也积极共享自己的成果，除了可以给别人提供便利，也可以收获大家的反馈，进而提升自己的能力。

🎯 大模型时代的“人机协作”

想明白这些之后，问题就变得简单了。具体到跨界学编程这个领域，我总结出来以下三个小技巧，它们在大模型时代将发挥更大的效用：

1. 语法很重要，但无需逼迫自己记忆之后再写代码。让大模型成为你的“语法字典”和“即时翻译”。

回忆一下你上小学第一次学写作文的时候，是不是还有很多字不认识，词汇量也很小，甚至一篇文章一大半都是拼音？老师不会等我们掌握了所有常用字，学会了严谨的语法之后，才让我们写作，是不是？

编程也是这个道理：

语法记不住没关系！

参数含义记不清也没关系！

重要的是我们要赶紧动手写起来！ 遇到记不清楚的语法，我们可以翻课件，查官方文档，问老师，问同学。而现在， 大模型更是你最强大的即时助手。

巧思与方法：

即时查询与解释： 遇到不理解的语法或函数，直接问大模型：“Python中 list.append()是做什么的？”，“for 循环和 while循环有什么区别？”它会给你清晰的解释和示例。

代码补全与建议： 很多IDE（集成开发环境）已经集成了大模型功能，它们能根据你输入的上下文，智能地补全代码，甚至推荐接下来可能需要的代码段。这极大地加速了编码过程。

错误排查与修正： 当你的代码报错时，直接把错误信息复制给大模型，它能帮你快速定位问题，并给出修改建议。这就像有一个经验丰富的老师傅在你旁边指导。

一次两次不会，三次五次记不清楚，但我相信十次八次之后，你一定可以记住了，就算记不住，也知道去哪可以快速查到解决方案，或者直接问你的“智能副驾”——大模型。

2. 用电脑之前，先用人脑。让大模型成为你的“智能副驾”，而不是“自动驾驶”。

编程和写作很像，网络上有大量的资源可以参考借鉴，有大量的开源社区可以供我们拿来利用，但不假思索地复制一千篇文章，仍然对你的写作几乎毫无帮助。

因此，同样的，这个模式要千万要避免！很多同学直接复制别人的代码，点下运行发现报错，然后就直呼“太难了，我放弃！”或者直接去提问“代码跑不通怎么办？！”。这是学编程中的大忌，问题出在哪里呢？

因为缺少了思考的过程。

巧思与方法：

“人机协作”的精髓： 大模型是你的“智能副驾”，它能帮你规划路线（生成代码），提醒风险（潜在bug），甚至帮你泊车（调试优化）。但方向盘和油门，始终在你手中。 你需要告诉它“去哪里”（目标），“走哪条路”（实现思路），并判断它给出的建议是否合理。

带着问题与思考提问： 不要只说“帮我写个代码”，而是“我需要一个函数，能读取CSV文件，然后计算某一列的平均值，并处理缺失数据，你觉得用Python的Pandas库怎么实现比较好？” 这样你才能得到高质量的回答，并从中学习。

逆向工程式学习： 让大模型生成一段代码后，不要直接用。花时间去理解它。你可以问大模型：“这段代码的逻辑是什么？”，“为什么这里要用这个数据结构？”，“有没有更优化的写法？”。通过这种方式，你不仅能解决问题，更能提升自己的理解能力。

错误处理的“探案”过程： 当代码报错时，先自己尝试分析错误信息，猜测可能的原因。如果实在没头绪，再把错误信息和你的分析告诉大模型，让它帮你进一步诊断。这就像侦探破案，大模型是你的线索分析仪，但最终的“真相”需要你来确认。

只有不断地投入思考，练习才有意义。 你快速进步的过程，不是复制代码，而是不断地自己去解决问题，直到调试完成，得到你想要的结果。大模型只是加速了这个过程，让你能更快地触达问题的核心。

3. 使用目标驱动的方法，采取验证学习的策略。让大模型成为你的“实战模拟器”和“即时反馈者”。

把教材和官方资料当做字典，看书查资料是辅助，动手才是主动。极端一点，甚至可以除了必要的文档，其他一律不看。

先把编程的基础语法都亲自动手逐一完成一遍。 最简单的办法就是看一个知识点之后马上去验证。验证不是指看着示例代码敲一遍，而是跟实战一样的：

自己设想一个用到这个知识点的问题场景，然后试着修改示例代码去解决自己的提问。

巧思与方法：

场景化练习： “我想用Python写个小程序，能帮我统计我每天的运动步数，然后计算总距离和消耗卡路里，并把数据可视化。我该从哪里开始？” 这样的问题，大模型可以帮你快速构建一个初步的框架，甚至生成核心代码。

即时反馈与迭代： 当你写完一段代码，或者修改了大模型生成的代码后，可以直接让大模型帮你审查：“这段代码有什么潜在的bug？”，“有没有更简洁的写法？”，“性能上还有提升空间吗？” 这种即时反馈比等待老师批改作业效率高得多。

不同方案对比： 针对同一个问题，你可以让大模型给出多种实现方案，然后自己去比较它们的优缺点，选择最适合的。这能让你在实践中理解“设计模式”和“权衡取舍”。

🧠 编程思维：大模型时代，它才是王道！

在日常教学中，时不时会有同学绝望地给我说：

“无论如何努力，一写代码就头大，一看程序就懵圈，实在是没办法，可能是和编程天生八字不合……”

那是不是不写代码真的就得放弃编程了呢？

答案是否定的！

《计算思维》（Computational Thinking）的作者曾倡议，计算机科学的教授应当为大学新生开一门称为“怎么像计算机科学家一样思维”的课，面向非专业的，而不仅仅是计算机科学专业的学生。

因此，事实上，写代码只是一种向计算机传达信息的方法，而真正重要的，不是代码如何写，而是你是否具备“编程思维”。

大模型的出现，更是将**“编程思维”**的重要性推到了前所未有的高度。它们能够快速生成代码，但它们无法帮你：

定义问题： 你要告诉它“做什么”。

拆解问题： 你要告诉它“怎么分步做”。

评估方案： 你要判断它生成的代码是否符合你的需求，是否高效，是否存在潜在风险。

优化与创新： 大模型基于现有数据生成，真正的创新和突破仍需人类的洞察。

举个简单的例子：如何从北京到上海？

如果你不会开车，是不是就不能从北京到上海了呢？

显然不是！只要你知道从北京到上海是有路的，是可以跑汽车的，你即便不会开车，也可以让别人开车载你去，对不对？

真正可怕的，不是不会开车，而是你不知道有车，不知道有路，不知道从北京到上海有多少种可达途径——即不知道这个问题的数据结构和算法思维。

如果说我们现在的问题是“在北京，想去上海”，那么我们其实都会自动地调用大脑的程序思维。我们会：

先把问题建模： 输入条件是“出发地北京，目的地上海”。

其中的常量是： “出发时间，出行人数”。

变量是： “不同的交通工具和出行方式”。

判断条件为： “预算费用，到达时间，天气等等”。

最后我们会根据常量，依托条件，筛选和改变变量，最终输出一个“从北京到上海的出行方案”。

如果要求更高一点，你还可以优化算法，得到一个时间、预算、精力均衡的“最优出行方案”。你看，面对简单的问题，我们不自觉地就已经在调用编程思维了。

然而面对一些复杂的问题的时候，我们就需要主动地、有意识地去培养和应用自己的编程思维（计算思维），从而能够将复杂问题进行有效的拆分、降维，从容有序地去解决。

正如《写给所有人的编程思维》一书中所说：

编程的核心，不是编程语言，也不是语法，甚至不是算法或数据结构本身。而是如何分解问题，从中发现规律，建立解决问题的模型，映射到合适的数据结构和算法上，然后才能写程序实现。

也就是说，写代码是最后一步，也是最没有技术含量的一步，重要的是前面的思考和建模过程。

因此，如果你对写代码厌烦至极，你大可以把最后这个繁琐的劳动交给我们计算机专业的人去“搬砖”，或者直接交给大模型这个“智能搬砖工”！ 你只需要清楚地知道你想要什么，正确地利用编程思维，将你的问题进行建模和映射。那至于代码本身，只要你向程序员传达，或者向大模型清晰地描述你的需求，就可以得到自己需要的代码了。将来这也许会成为一个服务，成本也会越来越低，甚至就像你出门打车一样方便。

史蒂夫·乔布斯曾说：

“每个人都应该学习编程，因为它教会你如何思考。”

那么，如何先抛开代码，训练自己的编程思维呢？复杂的数据结构该如何理解呢？如何将各类抽象的算法映射到日常生活中去呢？又该如何把工作学习中的问题进行拆解建模，选择合适的解决框架呢？

后续我们将逐个讨论这些问题，也欢迎大家将自己关心的问题留言。