学编程只学到能读懂和review代码够吗
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不够：review 需要与写代码同样的执行模型，只能靠写过踩过坑建起来；学编程的目标不是变浅，是从能写偏向能判断代码对不对。
要点
- review 的本质是判断代码在什么情况下会坏，需要边界、状态流动与影响面的模型，没写过并发和调试过资源泄漏就看不出来。
- AI 的失效模式与人类不同：看似合理却在参数语义、错误处理、边界条件上系统性偏掉，review 这种错误比 review 新手代码更难。
- AI 没有长时记忆，仓库历史里为什么这么绕只能由人判断；代码上线出问题担责的也是人。
- 可以交给 AI 的：语法细节、常见 API 记忆、手写样板代码的速度。
- 必须自己练的：两小时内说出别人代码的数据流、把模糊需求变成清楚接口与边界、出错时定位到哪一层假设错了。
- 练习方式是先做最小可跑版本，再让 AI 往上加，每次判断它加得对不对。