有了AI，普通人还有必要学编程吗？

Hello，大家好，我是人月聊IT。今天继续聊AI辅助编程方面的话题。即有了AI后，普通人还有无学习编程的必要？

先说结论，即在AI时代，普通人更加有必要去学习AI编程，这是一个只需花极少的时间就可以学习掌握，受益终身的技能。注意不是你自己去编程，而是学会如何和AI交互，让AI帮助你去通过编程达到你的目标。那么这里面就需要有基本的编程思维，懂基本的编程语言和通用词汇表。懂和AI编程工具交互的方式。这些内容如果真正要学，我的理解普通人一周时间完全可以全部掌握。

你要驱动AI编程，那你必须懂编程，你要驱动AI画图，那你至少需要懂核心的画图专业术语。基本就是这么个道理。

注意不是让你学编程后去从事编程软件开发工作。而是能够让AI编程能够成为你提升个人学习工作效率的核心辅助工具。那么对应学习AI跟学习AI编程之间究竟是一个什么样的关系？我准备分多种常见展开来说下两者之间的关系情况。

第一种情况学习AI仅仅是学习AI工具应用。类似你需要AI工具画个图，AI帮你写一篇文章，AI帮你阅读总结一篇文章，或者AI帮你做一个PPT或者汇报材料。那么你没有任何学习或懂AI编程的必要。在这种情况下你要用好AI的关键是真正能够把你的问题，你的需求描述清楚。学习清晰的问题定义能力才是关键。所以要多练习写作，练习结构化表达和结构化思维才是关键。很多时候我们还不是解决问题能力差，而是清晰的定义问题，把问题说清楚的能力就差。

第二种情况是垂直细分的可以应用AI的场景。类似做个个人的AI知识库，希望自己过个热点新闻获取和自动化归纳总结的功能，或者希望AI输出进行调研报告的的格式化书写等。对于这些垂直类场景，往往就涉及到当前常说的AI Agent的开发。但是Agent的开发当前已经足够的可视化和可配置化，类似Coze，你可以通过可视化的Workflow编排快速的实现。那这个时候也不需要详细的学习编程，而是要懂得基本的编程思想。这些思想里面包括了基本的算法顺序逻辑，分支判断逻辑，基本的数据结构等。

第三种情况是你希望AI辅助做自动化工作。类似我们经常说的让AI帮我写一个格式转换工具，文件清理工具，语音识别程序，Excel批量处理工具等。对于这种情况是否要学习编程，在这里我的理解不是系统学习编程，而是要懂基础的编程知识，类似开发框架环境安装，开发语言，基本的代码结构，基本的算法和数据结构，程序运行方式。懂这些就足够了，你基本能够写简单的逻辑处理程序，循环程序就足够了。因为你在用AI辅助编程工具的时候，你会使用工具就可以，当前AI工具的智能化基本上有Bug它自己也会修改，你基本完全不用去动代码。所以这块，如果真正需要学习，学习Python语言基础知识就可以了。

第四种情况就是真正希望学习AI辅助编程，做一些独立的系统或应用工具。在这种情况下学习编程就是必备的了。除了基础的开发工具，开发环境，算法，数据结构基础知识的学习。你还得学习常用的公共组件包，公共类库，前端，后端，数据库等基础知识。我们可以这样理解，即我们需要开发要给复杂的ERP系统，但是你在AI编程情况下不用学到这么深入，但是你至少要能够独立完成一个简单的OA系统开发。这里面就涉及到编程语言，软件工程，算法，数据结构，CI/CD，中间件各方面的基础知识。

所以简单来说就是，大部分人做到前面三种基本就可以了。对于第二种需要了解编程思想，第三种需要了解编程基础知识，不需要系统学习编程。对于第四种，或者更高级的大模型AI开发，大部分人就不要想了，基本不现实。

普通人学习AI编程的作用，简单来说起核心就是：将你个人的工作流程化，自动化，智能化变成了一种可能。你能够自主自发的来完成这件事情。AI编程对于普通人来说，不是你用AI辅助你进行编程。而是你用（AI编程）这个工具。用AI编程这个工具需要你对编程环境，编程语言稍微有点基础性的理解就足够了，AI编程就是一个工具，和你用Excel，PPT没有大的区别。

那么用好AI编程这个工具具体什么用呢？

其一是重复工作自动化：类似常见的Excel文件批量处理，文档批量处理，文件之间相互转换，数据基础分析出报表。这些工作你可以通过GPT，DeepSeek来做，但是往往并不能达到完全自动化的程度。所以这个时候的思路是你清晰的描述清楚需求，然后让AI写代码来做这些事情。比如你收集了100分培训需求Excel，你要进行汇总，包括汇总后分析，这个事情原来可能需要大量重复和手工工作，现在有AI辅助编程可以快速完成。

其二是外部扩展智能化：随着整个AI编程工具的成熟，特别是AI编程和RAG工具的融合，AI编程和MCP生态工具的融合，可以看到及其的扩展了AI大模型的应用范围。由于这些外部资源和能力的接入，再加上AI编程，你能够完成更多智能化的事情。你既可以是自己做了一些简单的AIAgent，也可以是类似我前面讲过的AI+上下文工程+MCP思路来进行扩展。帮助你完成类似外部信息收集采集，自动分析归类整理，形成输出报告等这些事情。由于这些事情里面涉及到大模型核心的内容生成，内容总结能力，同时又和你自动化工作流进行了结合，这就不是简单的自动化重复，而是真正起到了智能化的作用。

包括前面我还专门做了一个小验证，类似获取每日特点新闻信息，并对每条新闻总结为100字的核心要点，然后输出本地独立的pdf文件，再发送邮件到指定邮箱，这个动作原来可能都是人在做，但是现在AI编程可以完全自动化，智能化的快速完成。

其三是小工具自己做：结合自己的工作场景，用好AI编程是真正帮你省钱，小工具基本自己做，注意是AI编写代码帮你做，而不是让你编写代码。类似pdf转word，类似html转pdf，pdf多文件合并这种转换类工具。类似图片抠图处理类工具，类似音频独立提取等。这些小工具往往当前都是软件服务商付费提供，那么熟悉AI编程后，这些工作基本通过AI编程快速实现小工具来完成。

类似现在我个人工作中经常用到的pdf转word工具，pdf合并工具，爬取我个人公众号文章工具等都是通过AI编程自己来完成。而且基本我不会修改一行代码。

其四是提升你清晰描述和定义问题能力：最后一个点，要用好AI编程，往往可以进一步提升和锻炼你清楚的定义问题的能力。我原来在讲AI时代的思考力的时候就一直在强调，AI时代个人的思考是面向问题域的思考，核心能力就是精确的描述和定义问题。那么你通过学习AI编程，往往可以进一步提升你结构化定义和描述问题的能力。

对于任何思考来说，都是在解决问题本身的空间和时间的匹配和融合。而对于空间这个概念本身，它不应该是一个平面二维空间，而是一个立体空间。这个空间既有广度，也存在深度。

快慢思考解决的是空间深度和时间的关系，而对于内外思考解决的是空间广度和时间的关系。那么两者融合后就构建了一个完整的AI时代的思考框架。所以我们将两种思考模式进一步整合，得到一个在AI时代可以参考的个人思考框架和模式，具体如下：

纵向坐标代表快慢思考的延展，而横向坐标代表内外思考的一个延展。对于问题分析和解决原来属于慢思考里面的深度思考和推理过程，那么在AI时代大家要注意，这个应该由AI辅助来完成并逐步被AI替代。

而对于个体的思考重心则是由内思考沿着X轴朝外扩展，核心就是知识的广度的扩展，包括对于问题定义域和问题解决域的分离。个体的重心应该放在外界场景和问题的感知上面，放在对问题的精确定义上面。在问题定义清楚后又转入到了实际问题的深入思考和解决，即我前面谈到的可以更多的通过AI辅助来完成。