#学习热情

4周前

发现很多人把前端三件套的知识点，当成英语单词那种卡片式、碎片化的方式来学习。一些培训班的视频讲简单的HTML、CSS、JS也是啰哩啰嗦罗列一个个知识点讲上几个小时甚至几十、上百小时，这非常消耗学习热情，学到的内容也很初级，能坚持学下去的真是狠人。

#AI编程：自学or科班？新旧码农之争· 150 条信息

#前端学习 #碎片化学习 #培训班 #学习热情 #HTML/CSS/JS

1个月前

最近，和不少优秀的创业者交流，他们提到了一个共同的变化：现在很多代码的编写工作，已经越来越多地交给了AI工具，而软件工程师的角色，更多变成了“指挥家”——通过提示词和指令，引导AI高效地完成任务。这种转变不是突然发生的。过去工程师可能需要花几天时间写一段复杂的代码逻辑，现在借助AI的辅助，可能几小时甚至更短时间就能完成。就像用了一把更顺手的“智能剪刀”，能快速处理很多重复性的编码工作，让工程师有更多精力去思考更核心的问题，比如系统架构怎么设计更合理，用户体验如何优化，这些AI暂时还不太擅长的领域。不过，这也带来了一个新挑战：“招人难”。很多公司发现，现在想找到经验丰富的工程师越来越不容易，因为不少有多年经验的人，对新出现的AI工具学习得不够主动，甚至有点“固步自封”，总觉得“我以前的经验足够了，为什么要学新东西？” 其实，这背后的核心，可能不是“学不学工具”，而是“用什么心态面对变化”。 AI工具目前更像是一个强大的“助手”，它能处理基础编码、语法检查、甚至提供多种思路，但真正决定一个系统是否成功的，还是工程师的逻辑思维、业务理解和创新能力。就像开车，导航能告诉你路线，但怎么应对突发路况、怎么安全驾驶，还是取决于司机自己。对于经验丰富的工程师来说，与其担心被AI取代，不如把AI看作提升效率的机会。就像当年个人电脑取代算盘，互联网取代纸质文件一样，新技术往往不是淘汰人，而是让人从重复劳动中解放出来，去做更有价值的事。主动拥抱变化，学习用AI工具来“放大”自己的能力，可能会让自己的职业道路走得更稳更远。对创业者而言，他们需要的是能“驾驭”AI的人——既懂技术，又懂如何让AI更好地服务于业务。这或许意味着，未来的工程师不仅要懂代码，还要懂AI工具的特性和边界，知道在什么时候该让AI去做什么，什么时候需要人类工程师亲自出手。这可能是一个新的能力要求，也是一个新的职业机会。说到底，技术本身没有好坏，关键在于人如何使用它。AI工具就像一把双刃剑，用好了能极大提升效率，但前提是我们要保持学习的热情，不被时代落下。毕竟，无论技术怎么变，创新和解决问题的能力，永远是人类最宝贵的财富。

#AI浪潮：重塑就业，风险暗涌？· 122 条信息

#AI工具 #软件工程师 #技术变革 #创新能力 #学习热情

1个月前

Learn Your Way：谷歌的AI教育产品 NotebookLM教育版，结合学生喜欢的话题，生成教学文本、PPT、音频、思维导图、测试题等全方位的内容，有数据验证提升了学生的学习热情和学习效果。官方介绍：排队和体验地址：

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