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从传统工程视角，到系统化学习。
📝 学习心得
编程门槛的消失
AI时代，“会说话就会编程”，这意味着普通人在没有编程基础的情况下，通过自然语言的描述需求，也能将脑海中的点子转化为真实的产品（或MVP）。当然，这不经让我思考，我们到底有没有必要学习编程，答案是肯定的……
最大的转变：我从“写实现”变成“写意图”
在Vibe Coding里，AI生成的质量取决于“个人表达的需求质量 + 验证以及迭代的能力”，有时候AI出来的效果并不明显，这时候你要不断地验证Bug，不断地迭代。
对“Vibe Coding”的理解：它不是偷懒，而是“换了生产力分工”
不是不需要工程能力，而是工程能力更多体现在——拆任务、定边界、做验收、控回归、保证可维护性。
AI 擅长“小而清晰”，大项目要“流程视角”
AI 很适合做“范围清晰、结果可见、纠错直接”的小项目；但复杂系统必须先梳理流程、拆步骤，再让 AI 分模块生成。
这对我影响很大：我开始把 Claude Code 当“高配队友”，但我必须当“项目经理 + QA + 架构守门员”。这也是为什么后面出现的Claude Code的各种Skills，我认为它们是来分解充当各个角色的专家。
内容归纳整理
结构
- 困境与机会（为什么现在普通人也能做软件）
- 60 秒极速开发体验（先看到能跑的成果）
- 原生实战（做现代版 AI 贪吃蛇）
- 拓展创造（举一反三做别的小游戏）
- 项目实战：AI 原生贪吃蛇 +（可选）自创小游戏
极速开发体验
使用智谱z.ai的全栈开发模式，利用教程提供的清单直接生成网页贪吃蛇。
生成式体验
先用最简单提示词拿原型，再逐步加约束（例如“吃 8 个单词触发写诗/画画”）
附录
- 前端三件套：HTML 负责结构、CSS 负责样式、JS 负责交互行为
- 模型上下文：上下文长短决定“短期记忆”，会遗忘、会跑题，且成本随上下文增加
- 指令遵循：决定能否按你要求输出格式/数量/风格，不做多余延伸
代码运行记录
🤗 意见与建议
把“验收清单”写出来，逼着学习者做 QA
教程强调“结果可见、纠错直接”，如果能给一个 checkbox（方向键、重开、得分、死亡判定、移动速度、边界处理），学习效果会更稳。
这里可以参考Antigravity的Tast和Plan（好像很多IDE包括但不限于Trae这些都有）
把“提示词风格”从段子升级成可复用模板
我建议再补一个“专业版模板”：
- Context（现有代码/目标）
- Constraints（不许改什么）
- Acceptance（如何算通过）
- Output format（必须给完整文件/必须给步骤）
📎 参考文章
以上仅为个人观点，个人学习笔记
- 作者:BWYLBT
- 链接:https://blog.btylbt.top/article/2e755767-80a8-80a5-bfcd-d1440a1762d2
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。