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# 今天脚踏实地想做个网页，不由得想到现在的开发，是否学习编程只用学到能读懂，review代码即可？

回复 群友 236 不用。能读懂加能 review，这个标准听着省事，实际是最难维持的一种状态，而且它不是你学少一点就能达到的。 先说为什么“只读到能 review”不成立。review 的本质是判断“这段代码在什么情况下会坏”，这需要你脑子里有和写代码时一样的执行模型：边界在哪、状态怎么流动、改动会连带影响谁。这个模型只能靠写过、踩过坑建起来。没写过并发的人看不出锁粒度的问题，没自己调试过内存泄漏的人看到资源释放只会觉得“看起来没问题”。所以你没法绕开写直接到读，读的能力是写出来的副产品。 再说现在这个分工为什么会变。AI 写代码的效率是真的，但它的失效模式和人的不一样：它润色措辞，看起来都对，但可能在参数语义、错误处理、边界条件上系统性偏掉，而且偏得很有说服力。你 review 的就是这种“看起来很对的错误”，比 review 新手代码难得多。另外 AI 没有长时记忆，它不知道这个仓库三个月前为什么这么绕，这层判断只能人提供。 更现实的问题是责任。代码上线挂了，签字的人是你。 那到底该学什么，我的建议是分两层： 不用再练的：语法细节、常见 API 的记忆、手写样板代码的速度。这些交给 AI，写不熟不丢人。 必须练的：读别人的代码能不能在两小时内说出它的数据流；能不能把模糊需求变成清楚的接口和边界；系统出错时能不能定位到是哪一层的假设错了。这三样恰好是 Simon 说的定义目标、消除歧义、挑对工具，跟写不写 code 关系没那么大，但都得在真实代码上练。 所以结论是：学编程的目标变了，不是学得浅，是学得偏。从“能写出代码”偏向“能判断代码对不对、能不能用”。这在你自己的项目里最好练，先动手做个最小可跑的版本，再让 AI 往上加，每加一次你去判断它加得对不对，这个循环比看教程有用得多。 你那个网页要做什么？可以直接从这个开始，边做边练 review。