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来源：教AI的郑老师公众号; 编辑：xjh; 2026-11-09
【摘要】AI 虽能生成代码，但无法定义问题、判断正误，编程仍有学习必要。学习重心要从背语法转向训练计算思维，要学会审查 AI 代码。文中划分三层学习目标，强调夯实基本功，AI 只是放大自身已有的能力。
2026 年，AI 写代码已成常态。计算机相关专业大一的你肯定会问：AI 都能写程序了，还有必要下力气学编程吗？
答案是有必要。需要改的是学什么、怎么学、学到什么程度。这篇写给大一同学，但第五节的层级与时间表是按四年安排的，可以大一读、四年对照用。本文的六个方面：
一、AI 写得了代码，定义不了问题
AI 能根据一句提示词（Prompt）生成函数、脚本，甚至完整应用。但它不知道你真正要解决什么问题，也不会替你判断结果对不对。
分工可以这样划：写不写得出代码，交给 AI。这段代码该不该这么写、跑通了是不是就对了，留给自己。后者是四类判断：方案是否合适、时间空间代价能否接受、边界与异常有没有漏、结果是不是真答案。没有写过足够多代码的人，很难可靠地做这些判断。编程没有被 AI 淘汰，它从"亲手写"变成了"审校与指挥"。
二、Python 仍是 AI 与数据科学的事实标准之一
想碰 AI、做数据分析，Python 是生态最完整、上手成本最低的选择之一，也是这个领域的事实标准之一。
第一层证据是生态：主流工具都围绕它构建。深度学习：PyTorch 数据处理：pandas 机器学习：scikit-learn不止这三个库。主流 AI 课程、论文的开源实现、数据分析工具链，绝大多数以 Python 为默认入口。
第二层证据是数据：GitHub Octoverse 2025 报告显示，2025 年新增的 AI 仓库中由 Python 驱动的约 58.2 万个，占新增 AI 仓库总数近一半，同比 +50.7%。
第三层是全语言热度参考。TIOBE 2026 年 10 月榜单上，Python 以 19.23% 的评分排第一，领先第二名 C（11.33%）7.9 个百分点。
对计算机专业的同学，读懂只是起点，目标是能改、能写、能定位问题。
三、懂代码，才能审查 AI 的程序
AI 递来一段代码，只有两个选择：盲信，或审查。这是专业门槛，绝不是锦上添花的素养。审查可以固定成五个问题，拿到代码就照着答：
1. 输入输出：分别是什么？
2. 边界：空值、缺列、异常值处理了吗？
3. 风险：有没有安全、隐私、依赖与许可证问题？
4. 验证：能不能用已知答案的小样例验证？
5. 数据：它读了哪些文件、数据库或接口，写了哪里，有没有碰环境变量与权限？
举例：一段"读 CSV 并算平均值"的代码，就照这五问答一遍——哪个文件进去、什么结果出来；空文件、缺列、非数字怎么办；能不能用小样例验证；依赖、许可证与数据流向，再照第 3、5 问走一遍。
五问是底线，不是全部。计算机专业还应加问三条：时间与空间复杂度能否接受？错误处理、并发与状态是否可靠？测试覆盖、依赖版本与许可证是否管住？在涉及安全、逻辑与边界的高风险任务上，不懂代码的人用 AI 是在赌，懂代码的人用 AI 是在验。
四、学习重心：从背语法到练思维
记语法、背接口可以交给 AI。该练的是三件事：
计算思维：把模糊需求拆成清晰步骤问题。
定义：说清要什么、边界在哪。
协作能力：会写 Prompt、会追问验证；也会读他人代码、写清接口与文档、做代码评审。
其中计算思维最该下功夫。编程的核心不只是做出能跑的程序，而是训练把复杂问题拆成可执行步骤的能力。写代码被 AI 分担了，怎么拆问题没人替你做。不经过手算，得不到数学思维；不经过编程，得不到计算思维。
计算机专业这个身份不会自动给你计算思维，它只在你真写过足够多代码之后才长出来。今天其他专业的人也在跑深度学习、也在用 AI 工具。他们要跨过来，靠的同样是补上这套编程训练——不经过编程，这道坎多数人绕不过去。
五、学到什么程度算够：三层目标
三层是逐级向上的台阶，终点在第三层。时间上可以这样安排：通识层在大一站到，应用层贯穿大一大二，工程层建议大三前起步、毕业前达到。
通识层（大一）：读懂代码、追问结果、看懂数据流向。
验收：用第三节的五问，就 AI 生成的代码逐条作答。
应用层（大一大二）：用 Python、pandas、API 完成小任务，会写 Prompt、会验证。
验收：完成一次数据清洗并做基本校验。
工程层（大三前起步，毕业前达到）：数据结构、调试、测试、安全、版本控制。
验收：独立完成一个小项目，写基本测试，管理版本，定位依赖、边界与安全问题。
通识层是起点，不是终点。那是其他专业的人跨进来时的起点，不是四年后你该停着的地方。
六、坐冷板凳：先练基本功
AI 让产出变快，也让人浮躁：提示词一发，代码就有。
结论有点反直觉：AI 时代不是要少写代码，反而应该写更多——目的不是产出，是练基本功。编程需要坐得住冷板凳：大量练习，打磨数据结构、逻辑推演、调试排错。没有捷径，也快不了。顺序上，先有基本功，再谈 AI 使用能力。二者不是截然两段，而是螺旋上升：每练一块基本功，用 AI 做一次对照验证；每用一次 AI，回头补一块基本功。AI 放大的是你已有的能力——你本身有多少，它才能放大多少。
七、写在最后
编程不是被 AI 淘汰的技能，而是驾驭 AI 的杠杆：你定义问题，它生成方案，你把关质量。
注：本文结论由郑艳梅观察提炼，WorkBuddy 执笔，DeepSeek 质检，郑艳梅终审定稿。原标题：为什么 2026 年还要学编程？——写给计算机专业的大一同学
来源：教AI的郑老师公众号