最近刷技术社区有点迷惑
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- oxol2026-08-18
现在到处都在说学人工智能、搞 Agent 智能体。
但看很多人的实践：
要么拿 ClaudeCode、Codex 生成代码，拼个 demo，做出来的东西基本就是玩具，根本没人实际用。不是说做 demo 不好，demo 拿来入门没问题。只是不想一直浮在表面，想听点各位大佬的实在建议。
要么就是拿 AI 写文章、生图、剪 AI 视频，写一堆 Skill 工具，跑个演示就说自己在做 Agent。
更让人焦虑的一点：靠玩现有工具、特定模型 API 攒出来的经验，可能几个月之后，随着模型、框架迭代直接就过时了。今天熟练的 prompt 写法、某些 Skill 写法，新版本一出直接作废。那我们到底应该沉淀一些什么东西才不会被版本迭代洗掉
顺便想问问各位大佬几个问题：
- 现在人人都喊学 Agent，我该怎么分辨哪些是噱头，哪些是真技术？
- ai大模型写代码这么强，我们还要不要啃底层、算法、系统这些老东西
- 当模型越来越强，很多工具层能力被内置进模型本身，工作会往哪个方向迁移？
- 还有就是传统计算机课程：操作系统、计算机网络、编译原理、数据库、算法、软件工程，在 AI 时代是权重降低，还是变得更加关键
- 学生做项目的时候，应该多大程度依赖 AI 生成代码
工具和模型更新太快，我不希望自己积累的大多只是短期技巧。作为一个计算机专业的学生希望能听听各位佬的意见
主楼 - 洛卡卡了2026-08-18
- 现在人人都喊学 Agent，我该怎么分辨哪些是噱头，哪些是真技术？
能让自己进步的就是真技术，不要急 按照自己的节奏来就行。
- ai大模型写代码这么强，我们还要不要啃底层、算法、系统这些老东西
学肯定是要学的 不然你的判断能力就没了。跟开盲盒没啥区别了
- 当模型越来越强，很多工具层能力被内置进模型本身，工作会往哪个方向迁移？
我目前认为就是项目协作工程化管理方面，模型强是强但是我们需要的是保证规范和流程。
- 还有就是传统计算机课程：操作系统、计算机网络、编译原理、数据库、算法、软件工程，在 AI 时代是权重降低，还是变得更加关键
我个人认为看工作性质的吧 一般的开发行业的话权重是降低的但是不代表啥也不学 干中学比较好，遇到了就学习下。
- 学生做项目的时候，应该多大程度依赖 AI 生成代码
看你做项目的目的是啥 是为了成品还是学习 成品的话就依赖度高一些 学习的话就把 ai 当指导 边学边问就好了。
- Neptune2026-08-18
（帖子已被作者删除）
- kb2026-08-18
是学生的话 新的技术要了解但不必花太多时间 真正要花时间的还是计算机的基础课程，你列的那些传统计算机课程我认为都很重要，现阶段ai能力再强，也需要人去修正，不可能一遍弄好，你如果基础不过关，他生成的东西你都分不清对错好坏，ai只是降低了你进入计算机相关方向的门槛，该走的路一步也少不了。
- XueZhang2026-08-18
从来没学过提示词什么的，靠ai把想做的东西提前做出来了，撞了南墙就老老实实上班了，好比以前几年生产一个电子垃圾的我，一周弄出来一个电子垃圾，也算是了了心愿
- oxol2026-08-18
感谢佬的解答。干中学这个思路可以但作为学生，往往是遇到问题之后，才发现知识缺口很大，临时补起来很吃力。
- 万能的AI2026-08-18
- 洛卡卡了2026-08-18
那你就按照正常的技术路线走就好了，ai 作为辅助加快你的进步而已，不要侥幸，改补的扎实基础还是要补的。
- 白泽2026-08-18
- Wjjzwk2026-08-18
确实读起来一股味，但是应该也只是润色了一下
- Robots2026-08-18
怎么感觉这个帖子像ai发的，是我感觉错了吗
- 夏之2026-08-18
ai润色请标注AIGC不然会被炼化
