李升伟 编译

在生成式AI重塑编程教育的今天，我作为拥有十年开发者关系团队管理经验、编程训练营教学经历的专业软件工程师，想与大家探讨这个新时代的编程教育之道。

‌平衡之道：基础原理与AI工具的博弈‌

当GitHub Copilot、Amazon Q Developer、Cursor等AI编程助手横扫业界，一个根本性认知愈发清晰：即使AI能极大提升开发效率，开发者仍需深入理解代码逻辑。原因很简单：永远不应该将无法理解的代码部署到生产环境。软件工程师必须保持解释代码、识别安全隐患、维护系统持续运行的核心能力。

‌"氛围编程"的狂欢与隐忧‌

席卷社交媒体的"氛围编程"革命令人振奋——用户只需输入提示词即可构建应用程序，无需直面代码本身。这种模式确实赋予了非技术人员快速实现创意的超能力，让构建three.js游戏等项目不再受制于编程基础。这种快速原型开发方式，完美复刻了当年我通过CodePen教授HTML/CSS时追求的即时可视化反馈体验。

但AI生成代码进入生产环境时，四大风险如影随形：

• 安全漏洞的定时炸弹
• 系统扩展性的先天缺陷
• 性能优化的无解困局
• 用户侧bug的连锁反应

‌新晋开发者VS资深工程师的工具认知差‌

新生代开发者从入门起就将GenAI工具深度融入工作流，这创造了前所未有的自然结对编程体验。相较之下，资深工程师（包括我这个CLI原教旨主义者）在工具链革新上面临更大适应挑战。这种代际差异本质上源于开发范式的根本性转变。

‌AI赋能教育的三大突破‌

生成式AI精准填补了传统计算机教育的空白领域：

• 测试用例生成：突破高校教育中普遍缺失的测试驱动开发教学
• 代码文档化：破解新人工程师最恐惧的遗产代码理解难题
• 实时知识支持：构建持续演进的技术栈学习生态系统

‌编程教育的未来图景‌

百万美元问题：学编程还有价值吗？我的答案是辩证的。虽然未来5年开发方式必将剧变，但编程本质是解决问题的思维训练。正如我们仍在教授数学原理而非单纯依赖计算器，编程教育需要双轨并进：既要夯实基础原理，又要培养提示词工程、AI结对编程等新技能。毕竟，完全脱离人工干预的安全审查、可维护性评估和扩展性设计，仍无法想象。

‌破局之路：构建AI时代的编程教育新范式‌

编程教育正站在历史十字路口。Claude最新推出的教育模式启示我们：最有效的教学策略是在坚守核心原理的同时，培养学生负责任地使用AI工具。未来的开发者不应在人类智慧与AI辅助之间做单选题，而应成为二者的交响乐指挥——既深谙编程本质，又善用智能工具，最终突破代码创造的边界。这种教育理念的革新，将真正实现技术民主化，让更多人通过代码改变世界。

原文链接：https://dev.to/aspittel/teaching-code-in-the-ai-era-why-fundamentals-still-matter-1k1g