AI 時代如何學習程式設計（以及為什麼學習方法已經徹底改變）

幾年前，學習程式設計需要花費大量時間觀看課程、閱讀書籍、搜尋論壇，只為了解決一個問題。

如今……

你可以問 Claude 或 ChatGPT 任何問題，並在幾秒內得到答案。

這讓許多人相信，學習程式設計變得比以往更容易。

但真相並非如此簡單。

AI 改變了 我們學習程式設計的方式，但它並未消除學習的必要性。

相反地……

那些以正確方式學習的人，進步速度比以往任何時候都快；而那些依賴複製程式碼卻不理解的人，則會落後。

因此，重要的問題不再是：

我該如何學習程式設計？

而是：

我該如何在 AI 的輔助下學習程式設計，而不讓 AI 替我學習？

🔖 現在就把這篇文章加入書籤。

因為在你的學習過程中，你會不止一次地回到這裡，而且你會發現，每一個章節都是一個實用步驟，幫助你以適合 AI 時代的方式學習。

在這份指南中，我不會告訴你哪種程式語言最好，也不會推薦幾十個課程。

相反，你將學到如何從 AI 工具中受益，同時避免以削弱你自身技能的方式依賴它們；如何建立真正的專案；培養你的程式設計師思維；並為近年來已發生巨大變化的就業市場做好準備。

因為 2026 年的程式設計，和五年前已經不一樣了……

那些用舊方法學習的人，即使完成數十門課程，也會發現自己落後於所有人。

為什麼學習程式設計的方式改變了？

如果你在 Claude、ChatGPT、GitHub Copilot 等工具出現之前就學習程式設計，你的旅程很可能完全不同。

你花了數小時尋找一個錯誤。

你在 Stack Overflow 的數十個頁面之間來回切換。

你閱讀官方文件，直到找到正確的函式。

有時候，解決一個簡單的問題需要一整天。

如今，你可以在幾秒鐘內獲得解釋、範例，甚至完整的解決方案。

這徹底改變了我們學習的方式。

但有一個問題。

許多初學者認為 AI 已經取代了學習程式設計的必要性。

他們開始要求 Claude 或 ChatGPT 寫程式碼，然後複製貼上到自己的專案中，卻不理解其運作原理。

這種方法或許能完成一個小專案。

但它不會讓你成為一個能夠建立真正應用程式或獨立解決問題的程式設計師。

在這裡，使用同一工具的人之間出現了差異。

第一個人用 AI 來縮短思考時間。

第二個人用 AI 來縮短學習過程。

結果是，第一個人隨著時間變得更好，而第二個人仍然依賴工具來完成最簡單的任務。

因此，AI 不再衡量誰是更好的程式設計師。

相反，它揭示了誰理解自己寫的東西，誰只是複製程式碼而不理解。

因此，如果你想在 AI 時代學習程式設計，不要把目標設定為讓 AI 為你寫程式碼……

而是要讓它幫助你成為更好的程式設計師。

大多數初學者犯的第一個錯誤

如果你問一個想學習程式設計的人：

你會從哪裡開始？

他們的答案很可能會是：

Python 還是 JavaScript？

或者：

Java 還是 C#？

但事實是，這是錯誤的問題。

因為選擇程式語言不應該是你做出的第一個決定……

它應該是最後一個。

正確的問題是：

我想建立什麼？

你想開發網站嗎？

還是手機應用程式？

還是進入 AI 領域？

還是開發遊戲？

還是從事網路安全？

這個問題的答案決定了適合的程式語言，而不是反過來。

因此，不要從觀看無止盡的 Python 與 JavaScript 或 Java 與 C++ 比較開始。

從定義你想從事的領域開始，然後選擇該領域使用的工具。

如果你不知道從哪裡開始，這裡有一張簡單的地圖：

🌐 我想開發網站

→ 從 JavaScript 開始，然後學習 React 和 Next.js。

🤖 我想從事 AI 工作

→ 從 Python 開始，然後學習如何處理 LLM API，並建立 RAG 系統 和 AI Agent。

📱 我想開發手機應用程式

→ 如果你同時針對 Android 和 iOS，從 Flutter (Dart) 開始；或者學習 Kotlin 和 Swift 進行原生開發。

⚙️ 我想從事後端開發

→ 從 Node.js、Java 或 C# 開始，然後學習資料庫、API 設計和系統架構。

🎮 我想開發遊戲

→ 從 C# 搭配 Unity 或 C++ 搭配 Unreal Engine 開始。

🔐 我想進入網路安全領域

→ 從 Python 開始，同時學習 Linux 基礎、網路知識和滲透測試工具。

沒有一種對所有人都最好的程式語言。

只有一種 適合你目標的語言。

當你定義了這個目標，知道接下來該學什麼就會變得容易得多。

選擇領域後，不要陷入另一個常見的錯誤……

那就是每個月更換語言。

你總會聽到有人告訴你，有更新的語言、更好的框架，或是一項會消滅所有現有技術的新技術。

但事實是，專業程式設計師的成功不是因為他們選擇了 最好的語言……

而是因為他們精通了一種語言，然後用它來建立真正的專案。

永遠記住……

程式語言只是一個工具。

真正的技能是你分析問題、設計解決方案，以及建立能造福人們的應用程式的能力。

因此，不要浪費時間尋找完美的語言……

從領域開始，然後選擇適合該領域的工具，然後專注於學習、應用和建立專案。

學習程式設計……學習如何解決問題

最普遍的誤解之一是，程式設計就是寫程式碼。

但事實是，程式碼不是目標……

它只是手段。

專業程式設計師大部分時間不是在寫程式碼。

他們花時間理解問題、分析問題，然後思考解決問題的最佳方法。

因此，你可能會發現有人寫程式碼非常快，但遇到從未見過的新問題時就完全卡住了。

相反，你可能會發現另一個程式設計師寫程式碼很慢，但能夠處理任何問題，因為他的思考方式是正確的。

在 AI 時代，這項技能變得比以往更重要。

AI 可以寫程式碼。

但它並不總是知道 你想解決什麼問題。

它不知道你專案的細節。

它也不像你那樣了解客戶的需求。

因此，不要把目標設定為記住盡可能多的函式或指令。

把你的目標設定為學習如何在寫任何一行程式碼之前分析問題。

當你面對新挑戰時，不要問自己：

我該如何寫這段程式碼？

相反，問：

• 我試圖解決什麼問題？
• 我需要哪些資料？
• 組織解決方案的最佳方式是什麼？
• 有沒有多種方法來實現這個想法？

當你學會這樣思考，你會發現學習任何新的程式語言都變得容易得多。

因為語言會改變。

函式庫會改變。

框架會改變。

但 解決問題 的技能將是你整個職業生涯中始終伴隨你的能力。

因此，如果你想在 AI 時代成為一名強大的程式設計師……

先學會思考，然後再學會寫程式碼。

AI 作為老師……而不是你的替代品

今天初學者犯的最大錯誤之一，就是相信 AI 可以替他們學習。

他們寫出這樣的請求：

幫我寫一個完整的應用程式。

然後複製程式碼，執行它，然後繼續下一個專案。

這看起來像個成就……

但實際上，它對你的技能沒有任何幫助。

因為你沒有理解為什麼要寫這段程式碼。

也不知道它如何運作。

也不明白為什麼選擇這個解決方案而不是其他方案。

因此，如果你想從 Claude 或 ChatGPT 這類工具中受益，改變你使用它們的方式。

不要要求它們完成整個任務……

讓它們幫助你學習。

例如，與其說：

❌ 幫我寫程式碼。

不如試試說：

✅ 在寫任何程式碼之前，先向我解釋問題。

✅ 把解決方案分解成我可以自己實作的步驟。

✅ 只給我一點提示，我會嘗試完成解決方案。

✅ 審查我寫的程式碼，並解釋我的錯誤。

✅ 對程式碼提出改進建議，並解釋每個改進的原因。

這樣一來，AI 就從一個替你寫程式碼的工具……

轉變為一個幫助你發展思考方式的老師。

永遠記住……

如果你無法解釋你寫的程式碼，那你還沒有學會它。

但如果你能理解它、修改它、發展它，並解釋每個部分的理由……

只有那時你才能說你學到了新東西。

目標不是盡快完成專案……

而是讓你自己有能力建立下一個專案，即使 AI 不在你身邊。

課程教你……但專案讓你成為程式設計師

如果你問任何一位目前在科技公司工作的程式設計師：

什麼對你的技術提升幫助最大？

答案很少會是：

我完成了 50 門課程。

通常答案會是：

我建立了許多專案。

這就是理論學習與實際學習的差別。

課程解釋技術如何運作。

但專案迫使你使用它來解決真實問題。

只有那時你才真正開始學習。

你會遇到老師沒有提到的錯誤。

你會閱讀官方文件。

你會搜尋解決方案。

你會學習如何將專案的各個部分連接起來。

這些是無法僅靠觀看影片獲得的技能。

因此，我總是建議，對於你學到的每一項新技能，都應該有一個小專案來應用它。

學了變數？

建立一個簡單的計算機。

學了如何處理 API？

建立一個顯示天氣狀態的應用程式。

學了資料庫？

建立一個簡單的任務管理系統。

專案大小並不重要。

重要的是它是你自己的實作。

隨著時間推移，你會注意到每個新專案都比前一個教給你更多。

不是因為專案變難了……

而是因為你的思考方式變好了。

因此，不要把目標設定為完成課程。

把目標設定為完成課程之後的專案。

最終，招聘經理不會問你：

你看了多少課程？

他們會問你：

你建立了什麼？

當你有一個真實的專案可以展示、解釋其想法、並談論開發過程中遇到的挑戰時……

你將比那些完成了數十門課程卻從未應用所學的人邁出更大的一步。

我建議你從這些專案開始

如果你不知道每個階段後應該建立什麼專案，這裡有一個按順序排列的專案列表，可以幫助你逐步提升技能。

不要試圖一次完成所有專案。

從簡單的專案開始，然後隨著你的水平提升，轉向更複雜的專案。

🧮 計算機應用程式

一個簡單的專案，幫助你理解變數、函式、事件和建立使用者介面。

📝 待辦事項應用程式

學習資料管理、狀態處理和 CRUD 操作（新增、編輯、刪除）的最佳專案之一。

🌦️ 天氣應用程式

教你如何處理 API、從外部服務擷取資料並顯示給使用者。

📰 部落格或筆記應用程式

幫助你學習資料庫、CRUD 操作和內容管理。

🔐 認證系統

使用 JWT 或 OAuth 實作登入和帳號註冊系統，這項技能存在於大多數真實應用程式中。

🛒 電子商務後端 API

一個絕佳的專案，用於理解 API 設計、產品管理、訂單和使用者。

🤖 AI 聊天機器人

從建立一個使用 Claude 或 ChatGPT API 回答使用者問題的智慧助手開始。

📄 PDF 聊天助手

建立一個應用程式，允許使用者上傳 PDF 檔案，然後使用 RAG 技術對其提問。

🧠 AI Agent

建立一個能夠自動執行多個步驟的 Agent，例如搜尋、分析結果以及建立最終報告。

🏢 解決真實問題的整合專案

累積經驗後，嘗試建立一個被真實使用者使用的專案，例如公司管理系統、教育平台、SaaS 或任何解決市場上現有問題的想法。

不要把目標設定為收集最多數量的專案……

而是讓 每個專案都比前一個更好。

隨著每個新專案，你將學到一項新技能，並在 GitHub 和你的 作品集 中為你的能力增添新的證據。

永遠記住……

一個解決真實問題、任何人都可以試用的專案，將比十個僅為學習而實現的類似專案更有價值。

不要讓課程成為你唯一的學習來源……學會閱讀文件

如果你問任何一位專業程式設計師：

當你遇到新問題時，你在哪裡學習？

他們不會告訴你：

我搜尋一個新課程。

相反，他們會說：

我閱讀文件。

起初，官方文件可能看起來乏味或困難。

但隨著時間，你會發現它比任何影片或培訓課程都更準確、更新、更可靠。

以 React 為例。

或者 Python。

或者 Next.js。

所有這些技術都在不斷變化。

你可能觀看了一個兩年前錄製的課程，而自那時起許多東西已經改變。

至於文件，它是技術開發者自己確保每次發布新版本時都會更新的來源。

因此，試著讓閱讀文件成為你日常習慣的一部分。

不必一次讀完幾十頁。

只要搜尋你需要的函式。

或者閱讀一個新功能的解釋。

或者應用官方文件中的一個範例。

隨著時間，你會發現你變得更加自主，不再需要等待別人解釋每一步。

如果你發現某個困難或不清楚的部分，不要忽略它。

使用 Claude 或 ChatGPT 以更簡單的方式向你解釋。

請它釐清概念。

或者提供一個實際範例。

或者與你已知的內容進行比較。

這樣一來，你從 AI 中受益，同時沒有放棄資訊的原始來源。

永遠記住……

專業程式設計師並非無所不知。

但他們知道 在哪裡找到正確的資訊，如何理解它，以及如何在適當的時候使用它。

因此，你越早習慣閱讀文件，你就越有能力更快地學習任何新技術，無論工具如何改變或新框架出現。

從第一天開始建立你的作品集

初學者中有一個普遍的觀念：

等我成為專業人士後再建立作品集。

但事實恰恰相反。

你不是在成為專業人士之後才建立作品集……

你之所以成為專業人士，是因為你早早就開始建立作品集。

因此，我建議你在學習的第一週就建立一個 GitHub 帳號。

你完成的每個專案，即使很簡單，也上傳到 GitHub。

並寫一個 README 檔案，解釋專案想法。

它解決了什麼問題？

你使用了哪些技術？

以及其他人如何執行它？

這些小細節正是將一個普通專案轉變為專業專案的關鍵。

隨著時間，你會發現 GitHub 不再只是一個儲存程式碼的地方……

它已經成為一份記錄，顯示你的技能如何隨著時間發展。

不要只停留在 GitHub。

建立一個簡單的網站，收集你最好的專案。

撰寫短文，解釋你學到了什麼。

分享你在建立專案時遇到的挑戰。

在 LinkedIn 或 X 上發布你的進度。

這就是所謂的 公開建構。

這是在獲得第一份工作之前建立專業聲譽的最佳方法之一。

招聘經理可能會看到你發布的專案或文章，直接聯繫你，無需你寄送履歷。

記住……

你不需要有幾十個專案。

有 幾個強大的專案 就夠了，你能夠解釋它們，並為你在建構它們時所做的決定辯護。

最終，對任何程式設計師來說，最好的履歷就是他們能展示的作品，而不是他們看過的課程數量。

AI 無法取代的技能

自從 Claude 和 ChatGPT 等工具出現以來，初學者中最常重複的問題變成了：

如果 AI 可以寫程式碼……為什麼我還要學習程式設計？

答案很簡單：

因為程式設計從來不只是關於寫程式碼。

程式碼是每個人都看得見的部分。

但大多數人看不到的是，建立任何成功的應用程式都始於寫下第一行程式碼之前。

它始於理解問題。

然後分析使用者需求。

然後設計合適的解決方案。

然後選擇技術。

然後審查結果並不斷改進。

這些任務 AI 無法獨自完成。

因此，隨著 AI 工具的發展，這些技能變得更有價值，而不是更少。

如果你想成為一個難以被取代的程式設計師，請專注於發展以下技能：

🧠 解決問題

學會在搜尋解決問題的程式碼之前先分析問題。

🏗️ 系統設計

學會如何將專案分解成多個部分，以及如何讓它們高效協同工作。

🎯 理解客戶需求

如果解決了錯誤的問題，程式碼就沒有價值。

🤝 溝通與團隊合作

大型專案不是由一個人建立的，因此溝通和解釋想法的能力仍然是任何程式設計師最重要的技能之一。

🔍 程式碼審查

學會閱讀程式碼、發現其缺陷並提出改進建議，無論程式碼是由人類還是 AI 寫的。

📚 持續學習

技術不斷變化，最好的開發者是那些能夠快速學習新工具的人，而不是那些固守多年前所學知識的人。

最後……

AI 或許能在幾分鐘內寫出數百行程式碼。

但它無法決定 應該建立什麼、為什麼要建立它，以及這個解決方案對使用者來說是否最佳。

這就是你作為程式設計師的角色。

你越擅長思考、分析、設計和決策……

AI 就越成為提高你生產力的工具，而不是你的競爭對手。

因此，不要把目標設定為與 AI 競爭寫程式碼……

而是學習如何使用它來建立它無法獨自建構的東西。

當今學習程式設計的人最常犯的錯誤

你可能最大的障礙不是程式設計的難度……

而是你學習的方式。

隨著 AI 工具的出現，出現了許多初學者不知不覺陷入的新錯誤。

第一個錯誤：只看課程而不應用。

你可以完成數十門課程，但如果你不建立任何一個專案，你就不會獲得就業市場所需的經驗。

每學完一個新概念，試著直接應用它，即使是在一個小專案中。

第二個錯誤：頻繁更換程式語言。

今天 Python。

明天 JavaScript。

一週後 Rust。

然後 Go。

隨著時間，你發現你對每種語言都略知一二，但沒有任何一門精通。

選擇一條清晰的路徑，堅持下去，直到建立幾個真實的專案。

第三個錯誤：完全依賴 AI。

不要讓 Claude 或 ChatGPT 為你寫所有東西。

使用它們來理解、審查、解釋錯誤和提出改進建議。

但始終確保解決方案的大部分來自你自己的思考。

如果你無法在不參考 AI 的情況下寫出程式碼或解釋它，那你還沒有學會它。

第四個錯誤：害怕犯錯。

你的第一個專案不會完美。

你會遇到許多錯誤。

你可能會花費數小時解決一個簡單的錯誤。

這是正常的。

每一位專業程式設計師都經歷過這個階段。

唯一的差別是他們沒有在第一個問題前停下來。

第五個錯誤：等待完美。

有些人推遲發布他們的第一個專案，因為他們認為它不夠好。

但事實是，第一個專案不會是最好的。

第二個也不會。

甚至第三個也不會。

技能來自於持續建構，而不是等待完美時刻。

最後……

你的進步不是由你看了多少課程來衡量的。

也不是由你知道名字的程式語言數量來衡量的。

而是由你解決了多少問題、完成了多少專案，以及你在每個新專案中從錯誤中學習的能力來衡量的。

你如何知道你正在以正確的方式學習？

每隔一段時間，問問自己這些問題。

如果你的大部分答案是 是，那麼你就在正確的道路上。

✅ 我定期寫程式碼，而不只是在看課程時。

✅ 我每學到一項新技能就建立一個新專案。

✅ 我能自己閱讀文件並搜尋資訊。

✅ 我使用 AI 來理解概念，而不是在沒有理解的情況下複製程式碼。

✅ 我能向其他人解釋我寫的程式碼。

✅ 我將專案上傳到 GitHub 並持續更新。

✅ 我不害怕犯錯或花費數小時解決一個困難的錯誤。

✅ 當我在專案中需要某項新技能時才學習它，而不是為了收集資訊。

✅ 我專注於建立真實的專案，而不是完成課程。

如果你發現大部分答案是 「否」……

別擔心。

這並不意味著你落後了。

它只是意味著你現在知道在接下來的一段時間裡應該努力的方向。

學習程式設計的目標不是完成最多數量的課程……

而是成為能夠將任何想法付諸實現的人，即使你以前從未實現過類似的事情。

推薦資源

你不需要購買數十門課程或訂閱數十個平台。

事實上，如果你依賴正確的資源並持續應用所學，你將在學習旅程中取得很大進展。

以下是我推薦的資源：

🐍 學習程式設計

• Python 文件 — 學習 Python 的官方來源。
• MDN Web Docs — 關於 HTML、CSS 和 JavaScript 的最佳參考。
• Microsoft Learn — 關於 C#、.NET 和 Azure 的優秀學習路徑。
• Java 文件 — Java 語言的官方參考。
• Flutter 文件 — 學習 Flutter 和 Dart 的最佳來源。
• Node.js 文件 — 學習 Node.js 的官方參考。

🎓 學習電腦科學

• CS50 課程 — 哈佛大學的電腦科學入門課程，免費且適合初學者。
• MIT OpenCourseWare — 麻省理工學院的免費電腦科學課程。
• Nand2Tetris — 從零開始建構電腦的實作課程，讓你理解電腦運作原理。
• TeachYourselfCS — 一份自學電腦科學的課程清單，包含推薦書籍和資源。

📖 學習系統設計

• System Design Interview — 書名，但內容不限於面試，適合學習系統設計基礎。
• ByteByteGo — 以圖解方式解釋系統設計概念。
• High Scalability — 部落格，展示真實世界系統的架構。
• Awesome System Design — GitHub 上的資源列表，包含文章、影片和書籍。

🤖 學習 AI 與 LLM

• Hugging Face Courses — 學習 NLP、Transformer 和 LLM 的免費課程。
• LangChain 文件 — 學習如何建立 LLM 驅動的應用程式，包含 RAG 和 Agent。
• OpenAI 文件 — 學習如何使用 OpenAI API 建立 AI 應用程式。
• Anthropic 文件 — 學習如何使用 Claude API 建立 AI 應用程式。
• LLM University by Cohere — 學習 LLM 基礎知識的免費資源。

🛠️ 實用工具與平台

• GitHub — 程式碼託管平台，用於版本控制和協作。
• GitHub Copilot — AI 程式碼助手，幫助你更快地寫程式碼。
• Replit — 線上 IDE，適合快速原型開發和協作。
• CodePen — 用來測試和展示前端程式碼的線上編輯器。
• LeetCode — 練習程式設計問題和準備面試的平台。
• Frontend Mentor — 提供真實的 HTML/CSS 挑戰，幫助你練習前端技能。
• Dev.to — 程式設計師的社群平台，你可以閱讀文章、分享知識並建立聲譽。

• 哈佛 CS50
• MIT OpenCourseWare
• OSSU（開放原始碼社會大學）

這些資源能幫助你理解電腦科學基礎、資料結構、演算法，以及程式設計的思維方式。

🤖 學習 AI

• Anthropic 文件
• OpenAI 平台文件
• Google AI Studio 文件
• LangChain 文件
• LangGraph 文件
• LlamaIndex 文件
• Hugging Face 文件

如果你想建立依賴 AI 的應用程式，這些將是你會不斷回頭查閱的重要參考資料。

💻 建立專案

• Frontend Mentor — 真實的前端專案。
• DevChallenges
• Codewell
• App Ideas Collection (GitHub) — 數百個適合初學者和專業人士的專案點子。

📚 培養解決問題的能力

• LeetCode
• Codewars
• Exercism
• HackerRank
• Advent of Code

這些平台能幫助你更好地思考，而不只是寫程式。

🚀 部署你的專案

• GitHub
• GitLab
• Vercel
• Railway
• Render
• Netlify
• Docker 文件

學習如何自己部署專案，因為一個任何人都能嘗試的專案，遠比只存在於你裝置上的專案更有力量。

🗺️ 規劃學習歷程

• roadmap.sh — 了解每個階段該學什麼的最佳網站。
• freeCodeCamp — 免費的學習路徑與實戰專案。
• The Odin Project — 網頁開發最佳實作路徑之一。
• Full Stack Open — 開發現代網頁應用程式的進階路徑。

最後...

不要試圖記住這份清單，或同時使用所有這些資源。

選擇一個適合你當前階段的資源，然後將所學直接應用在一個真實的專案上。

永遠記住，最好的學習資源不是包含最多課程的那個... 而是能推動你自己去寫程式、建立專案、解決問題的那個。

結論

如果你讀完整篇文章，你會發現程式設計本身並沒有改變...

但 我們學習它的方式 已經改變了。

過去，取得資訊是最困難的部分。

如今，資訊已經對所有人開放。

但現在決定性差異在於 你理解、應用、建立專案，以及正確使用 AI 的能力。

不要把你的目標設定為完成最多課程。

不要把你的目標設定為寫最多行程式碼。

把你的目標設定為成為一個能理解問題、設計解決方案，並建立真正應用程式來解決問題的人。

利用 AI 來節省時間...

但不要讓它縮短你的學習旅程。

程式設計不是一項學過一次就永遠會的技能。

這是一段持續的旅程，每個新專案都會教會你一些以前不知道的事情。

你可能不會在幾週內就成為專業程式設計師。

但如果你致力於學習、持續寫程式、建立真實專案，並分享你所學到的，一年後你會驚訝於自己達到的成長。

今天就開始。

寫下第一行程式碼。

建立第一個專案。

不要等到完全準備好才開始。

因為最好的程式設計師並非一開始就無所不知...

他們是開始了，然後學習，然後在每個新專案中不斷進步。

在 AI 時代... 最好的程式設計師不再是寫程式最快的人，而是學習最快、最能理解問題、並建立解決方案的人。

讓 AI 成為你旅程中的夥伴，而不是你大腦的替代品。

✍️ 準備與撰寫者： Adel Ahmed

X： @AdelDeveloperX

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