《借助 AI 学习编程，最重要的是打通学习和反馈的循环》
为什么绝大部分的编程教材，都是从 Hello World 开始？因为通过让你动手去打印一个 Hello World：
* 验证环境搭建：通过运行最简单的程序,确保编程环境已经正确配置
* 建立信心：完成第一个可以运行的程序给你带来成就感
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《借助 AI 学习编程，最重要的是打通学习和反馈的循环》
为什么绝大部分的编程教材，都是从 Hello World 开始？因为通过让你动手去打印一个 Hello World：
* 验证环境搭建：通过运行最简单的程序,确保编程环境已经正确配置
* 建立信心：完成第一个可以运行的程序给你带来成就感
* 理解基本概念：包含了程序的基本要素(如输出语句)
虽然这只是一个简单的开始，但实际上它有助于你打通编程学习的循环：
理解概念 → 动手实践 → 遇到问题 → 解决问题 → 加深理解（图一）
这也是为什么编程要动手实践，因为你不动手就不会遇到问题，不遇到问题就不知道如何去解决问题，也无法真正理解编程知识。
但是如果你遇到的问题总是无法解决，也一样无法提升。
所以对于初学者来说，最好有个导师，遇到自己解决不了的问题的时候帮助指明方向。我初学编程的时候，在学校的网络中心兼职，有高年级的师兄带着，遇到问题可以随时请教，所以进步很快。再后来虽然师兄们毕业了，但是学会了在 CSDN 这样的论坛发帖子提问解决问题（那时候的 CSDN 还是很好的），再后来学会了自己通过搜索引擎解决问题。
现在 AI 的编程能力已经很不错了，在很多方面都可以胜任好导师的角色，只要你肯学习，善于提问。
如果你想借助 AI 学习编程，我的建议是这样的：
使用最流行的语言和框架，这样 AI 训练的预料最多，生成效果最好
先能运行再优化，即使是用 AI 也不要想着一口吃成个胖子，先跑起来，能看到效果很重要
做中学，先生成可运行代码，再让 AI 解释代码中不明白的地方
遇到错误的三板斧：复现、精确描述、回滚
逐条展开解释一下
一、使用最流行的语言和框架
这个不是必须的，但是遵守的话会更好，比如你做前端，CSS 选 T ailwindCSS 最简单，如果框架选 React 的话，那么 UI 就选 Shadcn UI 最方便，语言 TypeScript、Nextjs 框架。
一个 AI 生成的时候会质量更高，另一个遇到问题网上的资源也多，AI 能帮你更快定位到问题。
二、先运行再优化
能运行非常非常重要！为什么学习编程要从 Hello World 开始，因为这样你能马上看到反馈建立信心。借助 AI 编程也一样，要让它马上看到可以运行的结果，这样就能马上得到反馈，也能建立起信心。
要想让 AI 生成的结果能稳定运行，一次可以只实现一个小功能。这样好处就是成功率很高，基本上生成的结果都能看到，如果出错了回推到前一步也容易。
另外这样一个小功能一个小功能的迭代，作为新手你也能跟得上，可以直观的看到每个功能是怎么实现的，以后维护的时候你也能快速定位到问题在哪里。
举个例子，如果你要做一个个人博客网站，可以这样的步骤来做：
1). 先把你的需求都写下来，你的博客要有哪些功能，有哪些主要页面？页面有哪些主要功能？当然你也可以直接去问 AI （ChatGPT、Claude等），一个基本的个人博客网站需要哪些功能？
2). 需求大概定下来后，确定技术选型。比如你打算用什么语言、框架、数据库等等。同样你没必要自己定下来，也可以去问 AI：我要做一个个人博客网站，要有这么几个功能，我应该用什么技术架构比较好？
3). 搭建脚手架，让 AI 帮你生成一个可以运行的 “Hello World”。比如说你确定选 React/NextJS/T ailwindCSS/ShadcnUI/Markdown静态文件搭建博客，你可以把这些技术选型告诉AI，让 AI 帮你创建一个可运行的简单的博客网站，创建完后，按照说明安装必要的包，安装完了后马上运行看效果。如果不行让 AI 修复或者简化要求重新开始，直到能运行为止。
4). 在你看到的运行基础上，可以开始逐步增加功能模块了，比如你可以试着让它添加一个页面；可以让它修改一下页面布局，调整下样式，增加个暗黑模式什么的，一次一个小功能。
当然以上只是示例，实际上你并不需要完全遵守，重点就是每次一小步，每次都可以运行，遇到问题让AI帮你解决，解决不了就回滚到上一步，并调整要求。
三、做中学，让 AI 给你解释代码
有了 AI 帮我们写程序，并不意味着我们不需要懂程序，因为要建立好编程学习的循环，让自己编程水平提升才是关键。每次 AI 生成了可以执行的代码后，让 AI 给代码加上详细的注释，让 AI 给你解释你不理解的代码，这些事情上 AI 可能比你想象的还要有耐心，还要详细。
也不必要求一次就完全搞定，听完 AI 的解释没有完全搞明白也没关系，反复几次哪天就可能明白了。很多概念需要时间的积累才能消化，也不用心急。
四、遇到问题怎么办？
现在 AI 生成代码、解释代码都做的非常好，但是调试程序还不太行，这是因为大语言模型并没有自己的运行环境，它无法去执行程序，无法了解在什么步骤出了问题，所以需要你去配合。
遇到问题可以分成几个步骤来：复现、精确描述、回滚
有编程经验的都知道，遇到 Bug，最重要的是重现，如果你怎么知道重现步骤，就好定位到问题在哪了。所以如果你遇到问题，先看怎么一步步重现，重现后就是精确描述问题了。
要精准描述一个问题，就是把重现的步骤、问题的现象、期望的正确结果、错误信息等等都一起发给 AI，让 AI 帮你定位，然后给出方案。运气好的话 AI 能马上提供靠谱的方案，运气不好可能你得反复修改测试反复调整给 AI 的信息。
如果上面的步骤实在不行，就可以考虑回滚会上一次可以正常运行的结果，从头开始。
当然有了 AI，并不意味着你不需要人的帮助，也不妨请教一下你身边的朋友同事，也许他们可以很快帮你定位解决。
最后再强调一下：每次都生成一个可以运行的结果，一次只迭代一个小的功能，生成后让 AI 给你解释不明白的地方，遇到问题先重现，描述清楚问题，不行就回滚。也不要忘记请教你身边的人。
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