Pg电子官网Pg电子官网在A I加持下，自己现在学习经常通过费曼学习法查漏补缺，很少系统性学习，这往往造成自己对某些问题总是浅尝辄止一知半解。
那么有鹅厂同事提问了：当我们接触新领域或者学习新的编程语言的时候，还有没有必要系统性地去看出来打牢自己的基础？
AI时代下，程序员无需死磕过时的工具书，但放弃系统性学习等同于放弃技术纵深。最优策略是：用书籍搭建骨架，用AI填充血肉，用项目实践注入灵魂。 正如Dijkstra所言：“计算机科学不是关于计算机的学科，正如天文学不是关于望远镜的学科。”——理解本质，工具方能为你所用。
可以结合自己当前的困难或者爱好作为立足点，去挖掘一个需要具体执行的事项。
我最近的服务在性能上遇到了问题，需要排查=有什么解决方案=解决方案实现的原理是什么？
我想做一个 ai 工具 = 如何实现？= 背后的技术原理是什么？
抛开系统性学习这种“时髦”的词汇，立足于具体的问题，驱动去探索背后的原理，去把知识用起来。单纯的啃书，若无兴趣、实际场景驱动，本质上就是读字典，看了也不一定会用。
当把自己遇到的问题，感兴趣的问题，背后的原理都弄清楚，再尝试触类旁通的探索，基础自然就来了。
看书是构建知识体系的过程。在大模型快速发展的今天，最新的进展还没有成书，一般需要读最新的paper。
心外无理，为了知识的学习，就像一本物理学著作只是放在书架上，那便是一个与自身无关的心外之物，而如果是为了理解世界的某个现象，为了破除自己某个执念的念头，而去学习理解，将道理融入认知，以便让自己更好地做判断时，这才产生了价值。所有知识当围绕着自心展开，绝不旁生枝节！
在AI时代，程序员仍需系统性啃书学习，但方式需调整。经典书籍提供结构化知识体系和深度理解，这是AI片段化回答难以替代的，尤其在算法、系统设计等核心领域。然而，工具类、快速迭代的技术可通过AI+文档高效掌握。理想策略是“基础理论啃书+实践用AI加速”，用书籍建立思维框架，用AI解决具体问题。没有系统学习的程序员可能被AI“架空”，而只会啃书的人则会被时代淘汰。二者结合，才是未来程序员的竞争力关键。
有必要。AI虽能辅助编程，但系统性啃书可夯实基础理论、培养深度思维与架构能力，这是AI无法替代的，能助力程序员应对复杂问题与长远发展。
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