汉诺塔以及为什么 AI 不能让你成为熟练的开发者

Source: Dev.to

背景

在我攻读学位期间，最令人难忘的课程之一是达拉斯县社区学院的“编程逻辑”。它的深度和严谨程度堪比常春藤学院的课程。

汉诺塔作业

在第一天，老师给了我们一个任务：解开汉诺塔谜题并把它拆解成精确的指令。我一直喜欢解谜，所以充满热情地去完成。整个学期里，我们在逐步学习 Visual Basic 和 C# 的过程中，处理了类似的问题。重点在于如何解决问题，而不仅仅是如何编写代码。我把这段经历视为作为工程师最具塑造性的时光之一。

AI 与现代开发

延续我上一篇文章《成为 JavaScript 开发者 vs. 框架开发者》，我越来越担心同样的模式正随着 AI 的普及在整个工程领域蔓延。许多新手开发者不再学习如何解决问题，而是学习如何使用特定工具，导致一种 AI‑优先的做法，给人一种编程难度不大的错误自信。

学会熟练使用锤子并不等同于会制作木架子。

对 AI 过度依赖的问题

最近一位朋友分享了一个关于指导新人进入她的第一份技术岗位的故事。受指导者在编码技能上遇到瓶颈，调试一个问题时卡住了。被问及时，她承认自己离不开 AI 来调试，而 AI 对她的细分问题并没有帮助，她陷入了僵局。

她是一名全栈开发者，接触过前端和后端系统，却缺乏作为工程师最重要的核心技能：问题解决的原理。

依赖 AI 如此之深看似不可思议，但我并不怪她。技术行业把 AI 推崇为万灵药，尤其是对新手开发者。我并不反对将 AI 作为偶尔的帮助、建议、组织或输出放大的工具。我反对的是完全用它来取代自己的问题解决能力。

AI 不会消失，它将成为工作流中不可或缺的一部分。然而，我们作为工程师的价值永远不在于简单的复制‑粘贴解决方案，而在于我们的判断——批判性地评估 AI 输出、在它不可避免地出错时进行调试，以及从模糊的业务需求中构建系统的能力。如果你不知道为什么一个方案有效，你就无法成为修复它的人。

行动号召

如果你是新手开发者，请把问题解决的“肌肉”视为必备。不要把挣扎外包。当你遇到谜题时，先远离 AI 提示。

• 在纸上勾勒逻辑。
• 跟踪数据流向。
• 故意在没有安全网的情况下自行解决问题。

独立解决谜题的能力正是我在达拉斯课堂上学到的基础技能。在当今 AI 使用的浑浊水域中，它仍然是区分耐久、适应性强且真正有技能的开发者与仅仅依赖提示输出的开发者的关键。

先投资你的逻辑能力，代码自然会跟随。