简读学会提问后一点碎片化的思考
思考是阵痛的，是撕裂的温床————题记
在一些原因下，写了一些思考，复盘过去，同时更坚定此刻和未来。
一些思考的碎片，也许和学会提问关系不大，只是讲述自己思考一些问题的过程。
其实，在vibe coding如火如荼地进行时，我起初对这种“自然语言编程”，是持有怀疑和敬而远之的态度的。像是一个保守派，将与ai的交互限制在聊天框中，试图不让这股力量侵蚀我计算机科班的学习生活。
在之后，在略略熟悉ai4se之后，我重新开始思考我之前为何持有这种态度，于是，找到了一套勉强可以称为解释的说辞——我们高三的寒假，国产ai才出现在大众的视野中，我们这些密封在高中罐子中的人，才得以透过透明的玻璃墙，看到这束刺眼的光。但也许我们当时看到的只是一个模糊的神像，没有四肢，没有落地，没有和我们的生活发生联结，也同样没有给我们的平静如死水的生活带来海面的起伏和波澜。我也没有过度的好奇，也没有进一步的尝试，就把这些的优先级一降再降。接着，在刚入学时，我们最核心的课程是cpl。在cpl过于原始而严苛的要求下（不准代码补全，不准agent辅助，不准复制ai代码）我开始沉迷于手搓代码，刷算法题。看着大半天想出来的实现方法，看着（尽管现在看来少之又少）好不容易写完的两百行代码，我就感到很满足了。而这种满足，实际却存在着风险。它让我相信，踏踏实实手搓代码能够带来扎实的基础，但我也在不知不觉中把“亲自写出来”与“真正掌握”联系得过于紧密。于是，当新的工具和技术出现时，我反而更容易因为担心它会破坏原有的学习方式，而选择拒绝尝试。
而是什么时候开始转变这些想法的呢？我想是大一下吧。当我在朋友的建议下，自己手动搭建一个hexo框架下的博客，theme是现成的butterfly,当我开始不满足于手动修改css配置、觉得自己手写的ui过于平淡时，当我开始用agent设计我的ui，当我开始尝试学习开发团队的项目（el比赛）,当我的agent从简单的vscode自带的聊天，换到claude code再换到cursor agent，当我开始习惯使用各种skills、自己vibe skill时，这一切的一切都变化的太快了。我开始拥抱这个充满生产的生机的伙伴。“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”这句话是现在我如何学习的箴言。不要恐惧一切未知的事情，就去尝试，莽撞的、头脑一热下去学些什么，不想很多，结果会让你惊喜的。
我不想把这些牵扯到一个过于规范化的命题下（如何正确地vibecoding/如何在ai热潮地当下学习cs/se），可能是因为，我的学习很依赖于我想要什么，而不是这个世界在宣扬什么，这里不是说我觉得这个世界对我们说的什么不重要，而是说，我更倾向于在“他们”说什么重要、什么需要去做之后，有一点自己的思考，再决策。我的学习是偏向于分析和基于这种分析而自然形成的直觉的，而我认为分析需要事实样本，我需要去试错去大量尝试，在这之后形成自己的判断（尽管并不显得很明智和准确）也许这个方法略显笨拙。
回到正题。在大一的一年里，我每天和ai交流。ai确实帮助了我很多，不仅仅是技术，也有人文（我会和它们聊人的行为逻辑，也会经常解剖自己的思想和背后的成因），我开始学会用自己的语言解释世界。而随之，我未来的道路也在脑海中逐渐有了轮廓，渐渐在一次次反复追问自己想要什么和反复纠偏中，填满血肉和骨骼。所以，我浅显地认为，我们要用ai，但是不能局限在ai带给我们的技术帮助中，更多的，我们要在与人文接触中进入世界，技术不应该是占据我们生活全部的那个部分。在ai时代，我们还需要一些关于文史哲的思考，比以往更加需要。当我们在反复向内向外思考一些生活的问题，开始理解这个世界，理解自己的“使命”——想活出怎样的人生，想如何朝着你的目标规划这3或4年的大学生活——这些问题才能逐渐清晰，才能找到自己真正想做的一些事情，技术也好，生活也好。
我并不是说，我们不该如饥似渴学习技术，只是光凭技术，我们是无法立身的。当跑通了一个项目，跑完一组组实验，我们确实学到了很多，但我们还是无法回答身为人的一些问题。我们需要花一些时间在思考人上，因为ai的对象、很多技术的终点，是人。我们如何从用户的视角出发去设计我们的产品，我们如何利用人类进化千万年的优秀大脑创造出真正的东西（而不是被技术牵着鼻子走），这些都需要回归到人身上。
再次回溯到正题。《学会提问》这本书有很多的方法论，确实教会我们很多提问的范式，我也受益匪浅。我想，《学会提问》对我最大的影响，也许并不是让我记住了多少种提问的方式，而是让我开始意识到，“我为什么会这么认为”本身就是一个值得被追问的问题。
以前的我好像很容易接受一些已经被他人说过很多遍的结论。“计算机专业就应该多写代码”，“大学就应该尽早确定方向”，“AI时代就应该赶紧学会使用AI”，“某项技术很火就应该去了解”。它们听起来都很有道理，以至于我们甚至很少去追问这些话到底是在什么条件下成立的。
但当我进入大学，有了思考这些结论的时间，我会花时间想，为什么大家都觉得某件事情很重要？为什么我也觉得它重要？如果所有人都告诉我应该这样做，我如果不这样做，会发生什么？最后发现这个问题根本没有一个确定的答案，只是因为大家都在这么做，所以它看起来像一个答案。
而它真的是一个“正确答案”吗？
我想大学可能并不是一个不断寻找“正确答案”的地方。
我们固然要和这个体系教我们做的那样——要学习知识，要学会写代码，要把课程学好，要做项目，要尝试各种各样的技术。但我们也该思考我们是否需要时刻活在这个体系中。我们的学习最终还是应该回到自己身上。它们应该帮助我逐渐知道自己对什么感兴趣、擅长什么、愿意为什么事情投入时间，也逐渐知道自己想成为什么样的人。
最后，我想说，只要我还愿意去尝试，愿意去观察，愿意承认自己原来的判断可能是错的，然后重新问一个更好的问题，那么其实我并不觉得试错成本会是我承担不起的。
以上，是我这一年和ai相处下来，最宝贵的收获。
by zzmleslie 082826