在AI工具泛滥的2026年，我想说一个可能不受欢迎的观点：你不需要LLM来学习编程。
我知道不同的人需要不同的策略和工具来学习新技能。我也知道有学习障碍和神经多样性的人需要特殊的学习方法。但即便如此，我仍然坚持这个观点：你不需要LLM来学习编程。
没有什么是神圣不可侵犯的
我从未见过比程序员更热衷于与任何人分享知识的群体。这不是一个嫉妒地守护知识和保守秘密的行业。我们免费提供源代码、书籍、博客文章、演示文稿、视频教程等。我们对教授他人感到兴奋。
我能走到今天，要感谢那些像我一样的人，他们写下并公开免费分享了他们的知识。我从开源中受益。从人们在线免费发布的书籍和他们赠送的课程中受益。我从在线聊天、论坛和聚会中遇到的人那里学到了很多，在那里人们做演示来分享他们的知识和工作。
编程中没有什么是神圣的。如果你想学习操作系统如何工作，有免费的书籍、完整的源代码、论坛、聊天室、邮件列表、聚会、博客文章、视频研讨会、教程和你可能需要的一切。对编译器感兴趣？数据库？分布式系统？举起你的手，就会有人急于帮助你，教你他们知道的一切。
没有捷径可走
Linux内核有数百万行C代码，我怎么可能理解它？
你可以要求LLM为你总结。开始对话。提出探索性问题并深入挖掘。毕竟，源代码、文档和Linux内核维护者列表上的每一篇帖子、聊天记录和博客文章都在LLM的训练集中。
我从未读过Linux内核的每一行源代码。我怀疑任何人都没有。在LLM存在之前，人们是如何加入这个项目的？他们是如何成为贡献者的？
没有办法作弊，比在LLM存在之前必须学习操作系统的任何人更快地得到答案。你必须做这项工作。你必须保持好奇心，做一些阅读，下载代码，形成假设，设计实验，尝试，学习一些东西，然后重新审视你的假设。做足够多次，你会比你预期的更快地积累知识。
我不认为如果你不为知识而努力，你会保留知识。如果你想学习如何计算积分，你可以阅读积分并自己做练习，直到你能够在没有参考任何源材料的情况下独自遇到一个新的积分问题。但如果你要求LLM告诉你如何计算积分，下次遇到积分问题时你不会保留那些知识，你不太可能独自解决新问题或将那些知识应用到新领域的新问题上。
阅读《罪与罚》和阅读同一小说的《悬崖笔记》摘要是不一样的。当你阅读小说时，你将体验故事并在概念、记忆和环境中发生的其他事情之间建立联系。当你后来回忆故事中的元素时，它将融入你的经验中。记忆几乎像是”重新生活”，过去状态的体现。故事成为你生活经验的一部分。
没有捷径。当你使用LLM学习编程时，你不是在向大脑下载功夫。你是脱离的，被动地刷内容，直到你得到你正在寻找的最终结果。
你必须做这项工作。
没有人的世界
人们使用LLM学习编程的一个理想特征是，它们总是有时间回答你的问题，你不会通过提问打扰任何人，你可以在方便的时候继续对话。
首先，与人交谈很棒。是的，现实世界是混乱的。人们很忙，有情绪，可能在你想要的时候没有时间给你。但大多数程序员在有人对他们的兴趣领域表达兴趣时绝对高兴。我知道我是这样的。
如果你对因为不知道的东西而被评判感到害羞怎么办？LLM永远不会评判你！向LLM提问没有尴尬或羞耻的风险。
与其他人分享知识、向他们提出问题以及学习回答问题是有价值的。如果我们不练习，我们在这些事情上都不会变得更好。使用LLM来避免与人交谈和向他们学习，剥夺了你和你正在询问的人发展基本技能和巩固理解的机会。
因为事实证明，直到你能向某人解释某事，你才真正了解它。你第一次尝试向某人解释你学到的东西不会是解释它的最佳方式。你需要尝试很多次。所以你实际上希望人们问你这件事，你希望帮助人们学习，这样你也可以学习！
保持好奇，无所畏惧，改变世界
我学到的关于编程的一切都来自于保持好奇心和尝试事物。
外面有这么多东西，每个人都渴望分享它。
想学习使用自动定理证明形式化编程语言语义？试试Agda中的编程语言基础。
想学习如何设计能玩俄罗斯方块的计算机芯片？然后为那个芯片开发编译器来制作其他游戏？试试NAND 2 Tetris。
想学习Postgres如何工作？下载免费源代码，弄清楚如何编译它，找到main入口点并开始黑客攻击。
尝试从头翻新Commodore 64。
构建你自己的文本编辑器。
用C从头编写哈希表。
继续前进，继续学习，分享你学到的东西。
对创业者的启示
作为创业者，我们经常面临”快速学习”的压力。市场变化快，技术迭代快，似乎每个人都在寻找学习的捷径。但真正的技术领导力来自深度理解，而不是表面的知识拼凑。
深度学习的商业价值
当你真正理解底层原理时，你能够：
- 做出更好的技术决策：不是基于流行趋势，而是基于对问题本质的理解
- 预见技术风险：知道什么可能出错，以及为什么
- 创新而不是模仿：真正的创新来自对基础的深刻理解
- 建立技术团队的信任：团队知道你不是在”装懂”
学习文化的建设
在我的创业经历中，我发现最成功的团队都有强烈的学习文化：
- 鼓励提问：没有愚蠢的问题，只有未被探索的机会
- 分享知识：每个人都是老师，也都是学生
- 拥抱困难：困难的问题往往隐藏着最大的机会
- 长期思维：投资于深度学习，而不是快速修复
AI时代的人类价值
2026年，AI工具无处不在。但正因如此，真正理解技术的人变得更加珍贵。当每个人都能让AI生成代码时，能够判断代码质量、设计系统架构、解决复杂问题的人才是稀缺资源。
拥抱困难的路
在这个即时满足的时代，选择困难的路似乎是反直觉的。但困难的路有其独特的价值：
- 建立真正的理解：不是记忆答案，而是理解问题
- 培养解决问题的能力：面对新问题时不会束手无策
- 建立信心：知道自己能够学会任何东西
- 享受学习的过程：发现学习本身就是奖励
结语
技术不是秘密的、神奇的知识，只有LLM才能为你解锁。它一直在那里，你可以学会它。你可以学习C如何编译成不同平台的机器代码，以及操作系统如何执行该代码。工具、参考资料、人员、教程，一切都是开放的，可供你今天开始学习。
当你深入编程并意识到ABI是如何构造的，操作系统是如何设计和演进的，数据库是如何工作的…你学到的每一件事都让其他一切变得更容易学习。随着时间的推移，它会滚雪球般增长。
不要通过试图走捷径来低估自己。享受旅程。玩得开心，在路上遇到酷的人。
毕竟，最好的创业者不是那些知道所有答案的人，而是那些知道如何找到答案的人。
这篇文章受到了AgentUltra关于不依赖LLM学习编程的深度思考启发。在AI工具泛滥的时代，回归基础学习方法可能是最好的投资。