氛围编程，编程是一种思想

在诸如 Cursor 这样的 AI 代码编辑器兴起之后，一个新的概念开始出现，也就是氛围编程。作为氛围编程，无外乎就是使用文字的提示让模型去替你生成程序，但是其背后却隐藏着一个深刻的思想，那就是程序的语言本身只是外在，但背后的思想是统一的。

没有读者没有学过任何编程语言的情况下，理解这些抽象内容显然是复杂的。事实上不同的语言确实有不同的特性，但是对于基础的使用来说，其实都是通用的。比如他们可能都有变量和逻辑语句，都有类以及函数，都可以分文件编写。这些共同的特性组成了程序设计的思想暗线，也就是如何组织你的功能，如何将不同的模块进行封装，使得整体的项目便于维护以及继续开发，而这才是体现编程功底的地方所在。至于语言以及具体的语法，模型能完成其中的大多数，而尽管更多的需求要你在进行语言的学习，但语言只是工具而思想不变。

回到具体的语言学习，再根据上面的教程配置好开发环境后，读者大概率会面临本科教学中三大常见语言之一，也就是 C、C++ 或者 Python。在这里笔者并不会给出任何的教程，而是建议读者直接询问大模型并且获得答案。

编程是互联网生产力的根本所在，也是众多大模型企业集中力量去攻关的场景之一，每一个模型都无外乎具有速通你的本科语言课程的能力，而与模型进行交互式的问答，效果好过任何的单方面视频课程是显而易见的。假如你是需要满足课内需求，可以直接将你的教学大纲发给大模型；而假如只是想要去学习，「我想要学习 xx 语言，我现在是零基础，请先列出一个详细的教学大纲，然后一步一步教会我」，这是一个好的提问，也是一个好的开始。

在古早时期，对于大模型的使用存在大量的所谓提示词，可以进一步强化模型的能力，也就是所谓的提示词工程¹，而目前随着模型的能力不断变强，往往不需要提示词或者任何精心的设计，就可以让模型解决你的问题，因此也无需担心竭虑。

遇到报错，直接将信息复制或者截图发给模型；遇到看不懂的地方直接询问；你想要的功能也可以直接让它去写，对于初学者的需求来说，模型不会出任何问题。不过读者也不要完全依赖于模型，而是要在其中尝试自己学到一些内容，因为到了更深的层次之后，模型的能力会逐渐不适应，此时个人能力的体现就至关重要了。

Footnotes

1. 提示词工程（Prompt Engineering）是指设计和优化输入内容（提示词）以引导大语言模型生成符合预期输出的技术方法。它涉及语言表述、上下文控制、格式设计等技巧，是有效利用生成式 AI 的关键手段之一。 ↩