針對(duì)這種問題，我們有一句描述，叫：一學(xué)就會(huì)，一用就廢。

這就和剛開始寫作文一樣。字兒都認(rèn)識(shí)，別人的文章也能看懂，但自己寫就怎么都寫不出來(lái)。

后來(lái)怎么就又會(huì)了呢，因?yàn)楸焕蠋煴浦鴮懙枚嗔?，就?huì)了唄。

所以，還是練得少。

自學(xué)編程，在「練」的方面，我建議分三步走：

一、刷 OJ 題練語(yǔ)法

就是到各種 Online Judge 刷題，非常適合新手。

可以先從簡(jiǎn)單題入手，一個(gè)一個(gè)地切。乏味了，再逐漸增大難度。這樣可以不斷收獲成就感，甚至上癮。

首先推薦「力扣」（LeetCode），商業(yè)化運(yùn)營(yíng)，比較友好。

其次推薦各種大學(xué)的面向 ACM 競(jìng)賽的 Online Judge。

不管在哪里刷題，做到需要特別的算法才能求解的題，就可以暫停，走下一步了，因?yàn)槲覀兊哪繕?biāo)是提升工程能力，而不是算法。工程能力才是大多數(shù)程序員吃飯的家伙，算法是錦上添花。后面需要時(shí)，隨時(shí)可以再回來(lái)修煉算法。

二、讀源碼練認(rèn)知

就像寫出好文章，得先讀幾百篇?jiǎng)e人的好文章一樣，讀優(yōu)秀的代碼能學(xué)到太多太多別人的經(jīng)驗(yàn)了。

但沒實(shí)際做過項(xiàng)目，沒經(jīng)過工程化的洗禮，常常不能領(lǐng)會(huì)別人代碼里的精妙，甚至?xí)X得人家的一些做法好像多此一舉。所以有了一些項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)后，再讀優(yōu)秀的源碼，才能真的提升認(rèn)知。

現(xiàn)在開源軟件那么多，優(yōu)秀的代碼并不缺，缺的是一顆啃下去的恒心。

建議選一個(gè)自己會(huì)用到的，比如各種框架源碼，開始讀。這有兩個(gè)好處：

1. 知道它是干嘛的，讀起來(lái)更容易理解。

2. 讀懂了，對(duì)用好它們也大有幫助。

讀源碼的技巧，知乎已經(jīng)有很好的相關(guān)答案了。

讀的過程中，如果能再試著改改 bug，做做自己想要的 feature，提個(gè) PR，一旦被接受，那成就感是相當(dāng)爆棚的！

三、用 AI 編程練感覺

前兩條都是傳統(tǒng)硬路線。這第三條是個(gè)捷徑，但可能是直通未來(lái)的。

AI 大模型出來(lái)后，尤其 GPT-4 無(wú)與倫比的編程能力，讓很多人驚呼，程序員要被替代了

從我實(shí)際使用 GPT-4 + Copilot 寫出幾萬(wàn)行代碼的經(jīng)驗(yàn)看，程序員并不會(huì)被替代，而是要改變工作習(xí)慣，尤其是學(xué)技術(shù)的方式。

以前我們是先學(xué)再用，以后是先用 GPT 生成代碼，邊調(diào)程序邊學(xué)。

AI 編的代碼是厲害，但很少有直接就能用的，還是需要有經(jīng)驗(yàn)的人 review，確認(rèn)后再提交。

在這個(gè)過程里，人類的價(jià)值體現(xiàn)在能看懂 GPT 的輸出，并基于認(rèn)知判斷有沒有問題，問題在哪里。把問題指出，AI 還能再改。人類自己手敲代碼的機(jī)會(huì)是不多了。

所以通過本文一和二練好語(yǔ)法能讀懂 AI 輸出，練好認(rèn)知能判斷 AI 對(duì)錯(cuò)就足夠了，并不需要牢牢記住很多細(xì)節(jié)。也就是說(shuō)，有編程的感覺就夠了。