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如果新手描述不清（例如“写一个游戏”），结果可能不理想；但即使生成正确代码，新手也不知道为何正确，类似“运气好抽到 SSR”。那些图形化 IDE 提供实时代码补全和错误提示，反倒有种“边写边教”的氛围感。
虽然我们说，你并非需要像传统的方式那样去学「编程」，但是不代表你可以啥也不懂，只是在 AI 的加持下拥有了更高效的学习方式，编程可不是是“描述需求 → 得到代码”就完事儿了，它更重要的还有分解问题，找问题与调试等等。
但凡你用 AI 写过写过几个项目，你就知道，至少在当前的水平下，维护它，找问题解决问题有多烦人～
我特别建议参加我陪跑的同学，要善于用 AI 的方式解决 AI 的问题，用 AI 来教 AI，拿到 AI 生成的结果后，多点好奇心，在输入框里多问一句“这一行是做什么的？”或“为什么要用这个？”，这才是干中学啊。
比如，前阵子有人对路径这个问题就很拧巴～那么 AI 就可以很好的进行教学：
AI 就是这么有耐心，哪怕你是个大傻子，它都有耐心和好脾气给你讲明白，只要你敢问，这又是我爱说的那句话：你要敢于问傻问题。
然后就是养成将需求分解为小任务的好习惯，不知道怎么拆解需求，同样的让 AI 帮你，或者你每次一句话扔给 AI 对话框的时候，AI 的返回内容（尤其是开头的分解说明）是一个需求拆解的模板。你可以模仿这种方式，列出子任务。
举个例子：
需求：写一个 Python 程序，统计用户输入的文本中每个单词出现的次数。
很模糊的操作就是这样：帮我写一个统计单词出现次数的程序。
你自己根据这个需求拆解下可能是这样：
1，获取用户输入：提示用户输入一段文本。
2，预处理文本：将文本转换为小写，分隔成单词列表。
3，统计单词：用字典记录每个单词的出现次数。
4，输出结果：打印每个单词及其出现次数。
5，交互都在一个前端页面实现，设计风格用新粗野主义。
得到的东西就不会那么「随机抽卡」，你掌控的部分变得多起来。完整的页面效果是这样的：
等待用户输入～
上面的就是输出结果～
总结下需求分解：
- 模仿 AI 的分解：记录 AI 列出的子任务，模仿其结构（界面 → 逻辑 → 错误处理）。
- 从小任务练习：选择简单需求（如单词计数），自己尝试分解，再对比 AI 的分解。
- 逐步实现：每次只让 AI 生成一个子任务的代码，自己尝试其他部分，遇到问题再求助。
- 反思与迭代：完成需求后，检查分解是否合理，尝试优化或增加功能。
一个碎碎念，又写了这么多，如果你看到这里就言简意赅下归纳下都说了个啥～
虽然命令行工具效率高，但对新手来说确实像「黑盒魔法」，木有那种「边做边学」的感觉。
图形化工具的实时反馈和错误提示，确实更像是在「教学」而不是「代劳」。等你能驾驭更多东西的时候，你可以用 cc 这种生产力工具了。
顺序：从简单到复杂，追求微小而确定的进步，思维转变：像老板一样管理AI，学习方式：用AI教AI，保持好奇心，还有需求分解的实践建议。
最后我要说：从「我要学会编程」变成「我要学会用 AI 解决问题」，这确实是当下更实用的技能路径。
