AI时代，新的技术学习方式

引言

在人工智能快速发展的今天，技术学习的方式正在发生根本性的转变。传统的"先学理论，再做实践"的学习模式正在被一种更加高效、更具实践性的学习方式所取代。作为一个通过 AI 辅助完成项目开发的实践者，我想分享这种全新的学习体验。

本文将结合我的实际项目经历，聊聊 AI 时代下技术学习的新范式：如何通过 AI 工具的辅助，实现"边做边学"、实践驱动的学习路径。

传统学习方式的局限性

传统的技术学习往往遵循这样的路径：

1. 理论学习阶段：阅读文档、教程、书籍

2. 理解概念阶段：理解各种概念和原理

3. 实践应用阶段：尝试在实际项目中应用

这种方式虽然系统性强，但也存在明显的局限性：

• 学习周期长：需要大量的时间投入在理论学习上

• 理论与实践脱节：往往学了很多知识，但不知道如何在实际项目中应用

• 容易遗忘：缺乏实践巩固的知识容易被遗忘

• 学习效率低：很多时间花在了查找文档和理解概念上，而非真正解决问题

最让人头疼的是，传统的学习方式很抽象，学了半天也看不到实际的成果和运用场景。比如学习 Monorepo 这样的工程实践，看了很多概念性的文档，但具体怎么用、用在哪里，总是感觉隔了一层纱。这种枯燥乏味的学习过程，往往让人很难坚持下去。

AI辅助学习的实践

项目背景

最近，我想学习 Monorepo 这种架构模式，计划开发一个包含多个子包的 npm 包项目。这个项目需要包含多个功能模块：Vue3 的 hooks 库、指令库、数据结构封装库，还有工具函数库等。

对于 Monorepo 这个相对复杂的工程实践，我选择了与传统学习方式完全不同的路径。

第一步：了解项目的基本概念

我没有先去啃厚厚的官方文档，而是直接向 AI 提问：

"什么是 Monorepo？它有什么特点？如果要做一个包含多个 npm 包的项目，应该采用什么样的结构？需要包含哪些模块和功能？"

AI 耐心地为我介绍了 Monorepo 的基本概念、优势和适用场景，还推荐了合适的工具链（比如 pnpm workspace）和项目结构。通过这种对话式的了解，我对要做什么有了初步的认识，但更重要的是，我知道了这种项目需要包含哪些核心模块和功能。

第二步：用AI生成项目骨架

我使用了 Cursor AI IDE，通过自然语言描述我的需求：

"帮我创建一个基于 pnpm workspace 的 monorepo 项目，包含多个 npm 包，使用 TypeScript 和 Vite 构建，需要配置统一的代码规范和提交规范。"

AI 迅速为我生成了完整的项目结构，包括：

• pnpm-workspace.yaml 配置文件

• 各个子包的目录结构和基础配置

• TypeScript 配置

• Vite 构建配置

• Commitizen 提交规范配置

在这个过程中，我没有先去阅读 Monorepo 的官方文档，而是直接看到了一个完整的、可运行的项目。这种"先见森林，再见树木"的方式，让我对 Monorepo 的整体架构有了直观的认识。

第三步：用AI生成学习文档

项目骨架生成后，我意识到需要深入理解 Monorepo 的各个方面。但我没有选择去网上搜索教程，而是直接让 AI 为我生成一套完整的学习文档。

我创建了一个学习文档目录，并通过 AI 生成了 15 篇详细的文档：

1. 什么是 Monorepo

2. 项目结构解析

3. 快速开始

4. pnpm-workspace 详解

5. 包管理策略

6. 构建系统配置

7. 开发工作流

8. 代码规范与提交

9. 测试与调试

10. 发布与版本管理

11. 性能优化

12. 最佳实践

13. CI/CD 配置

14. 迁移策略

15. 安全性指南

这些文档不是简单的复制粘贴，而是基于我实际项目的结构和配置生成的，具有高度的针对性和实用性。每一篇文档都紧密结合项目的实际情况，让我能够真正理解每个配置项的作用和意义。

第四步：在实践中深化理解

有了项目骨架和文档之后，我开始实际开发各个子包。在这个过程中，每当遇到问题或需要添加新功能时，我都会：

1. 直接询问AI：描述我的需求和遇到的问题

2. 查看生成的代码：理解AI生成的代码逻辑

3. 在实际项目中验证：运行代码，观察效果

4. 迭代优化：根据实际效果进行优化

例如，当我要添加一个新的功能模块时，我会直接描述需求，AI 会生成代码，然后我在测试环境中运行验证，如果遇到问题，继续询问 AI 进行优化。这种即时反馈的循环让我快速掌握了各种技术细节。

AI时代学习方式的核心特点

通过这个项目的实践，我总结出 AI 时代技术学习方式的核心特点：

1. 从"先学后做"到"边做边学"

传统方式：理论学习 → 理解概念 → 实践应用

AI 时代：直接实践 → 遇到问题 → AI 解答 → 继续实践

这种方式让学习变得更加高效。我不需要先掌握所有理论知识，而是可以直接开始实践，在遇到问题时再深入学习相关概念。

2. AI 作为智能导师和助手

AI 就像一个 24 小时在线的导师，它能够：

• 理解上下文：AI 可以理解整个项目的结构和需求

• 提供针对性建议：基于实际代码提供具体的建议

• 即时解答疑问：遇到问题可以立即得到解答

• 生成示例代码：提供可以直接使用的代码示例

3. 实践驱动的学习路径

学习不再是线性的、预设的路径，而是围绕实际项目需求展开：

• 需求驱动：根据项目需求学习相关技术

• 问题导向：通过解决问题深入学习

• 迭代优化：在不断的迭代中完善理解

4. 即时反馈和迭代优化

AI 提供的即时反馈让学习变成了一个快速迭代的过程：

• 立即验证：生成的代码可以立即运行验证

• 快速调整：发现问题可以立即询问 AI 进行优化

• 持续改进：在不断的迭代中提高代码质量

学习效果与收获

通过这种 AI 辅助的学习方式，我在这个项目中获得了以下收获：

1. 快速掌握复杂工程实践

Monorepo 是一个相对复杂的工程实践，涉及包管理、构建配置、工作流设计等多个方面。通过 AI 辅助，我在短时间内就搭建起了一个完整的、可用的项目，并且深入理解了各个方面的细节。

2. 建立了完整的知识体系

AI 生成的学习文档不是零散的，而是形成了一个完整的知识体系。从基础概念到高级实践，从工具配置到最佳实践，形成了一个系统化的学习路径。

3. 提高了问题解决能力

通过不断地与 AI 交互，我学会了如何更好地描述问题、如何提问、如何理解 AI 的回答。这种能力在实际开发中也非常有用。

4. 积累了实践经验

项目中的每个模块都是实际可用的代码，这些代码不仅帮助我理解概念，也成为了我技术栈的一部分。比如各种 Vue3 hooks、工具函数等，都可以在实际项目中直接使用。

展望与建议

AI 时代的到来，为技术学习带来了革命性的变化。但我认为，AI 不是要取代学习，而是要改变学习的方式。

对AI工具的正确认识

1. AI 是工具，不是答案：AI 可以生成代码、提供建议，但最终的决策和理解需要我们自己完成

2. 理解比使用更重要：不能仅仅满足于使用 AI 生成的代码，而要理解代码背后的原理

3. 保持批判性思维：AI 生成的代码和建议可能不是最优的，需要我们进行审查和优化

建议的学习方式

1. 项目驱动学习：选择一个实际项目，通过项目驱动学习

2. 充分利用 AI：使用 AI 生成代码、解答疑问、生成文档

3. 深入理解原理：在使用 AI 生成代码的同时，深入理解代码的原理

4. 持续实践优化：在不断的实践中优化代码和理解

未来的展望

随着 AI 技术的不断发展，我们可以期待：

• 更智能的代码生成：AI 生成的代码质量会越来越高

• 更深入的理解能力：AI 能够更好地理解项目上下文

• 更个性化的学习路径：AI 可以根据个人情况提供个性化的学习建议

结语

AI 时代的技术学习方式，本质上是一种更加实践化、更加高效的学习方式。它让我们能够快速启动项目、快速解决问题、快速积累经验。但无论工具如何变化，学习的本质不变：我们需要理解、需要实践、需要思考。

这次项目实践不仅让我掌握了 Monorepo，也是我探索 AI 时代学习方式的一次尝试。我相信，随着 AI 技术的不断发展，这种学习方式会成为技术学习的主流方式。

另外这篇文章也是让AI基于项目辅助生成的哦~