學寫程式這件事，現在還有意義嗎？
這是我最近一直在思考的一個問題。
30 多年前我開始學程式設計時，老師並不是先教我們某種程式語言。
相反地，他們先教我們演算法、流程圖、需求、輸入與輸出、條件判斷、迴圈，以及在寫下第一行程式碼之前，如何先推理出一個解法。
當時我並沒有完全體會到這種教學方式的價值。
和大多數學生一樣，我很想立刻開始寫程式。我希望能盡快在螢幕上看到一些能運作的東西。
回頭看，我才意識到，他們教給我們的，其實遠比一門程式語言更有價值。
他們教的是如何思考。
接著進入了 2000 年代。
軟體開發人員最有價值的能力之一，就是能接手既有的程式碼庫，通常還是遺留系統，理解它的運作方式、修復錯誤，並加入新功能。
文件常常不完整。有時候原本的團隊早就離開公司了。唯一可靠的文件，就是程式碼本身。
讀懂程式碼、理解它的邏輯，並且安全地進行演進，成了一項高薪技能。
這不一定是大家最喜歡的工作，但市場需求非常大，尤其是在銀行、金融與製造業，因為軟體正逐漸成為業務不可或缺的一部分。
如今，AI 正在改變這個局面。
理解一段程式碼在做什麼、修復一個 bug，或是實作一個小功能，成本都大幅下降了。
沒錯，AI 也有成本。Token 不是免費的。
但如果把產生與反覆修改程式碼的成本，和聘請有經驗的顧問來完成同樣工作的成本相比，就很容易看出為什麼經濟結構正在改變。
那麼，年輕的開發者今天應該學什麼？
我認為，如今稀缺的技能已經不再是寫程式了。
稀缺的技能，是對問題有足夠深入的理解，進而提出正確的問題。
是能定義清楚的需求。
是能辨識限制條件。
是能評估取捨。
是能判斷一個解法是正確的，還是其實有隱藏的錯誤；是可擴充的，還是脆弱的；是安全的，還是有風險的；以及它是否適合特定情境。
諷刺的是，我在 30 多年前學到的那些課題，如今比以往任何時候都更有相關性。
演算法。
需求。
輸入與輸出。
條件判斷。
迴圈。
系統思維。
這些不只是程式設計概念，更是思考方式。
而且，當我在設計 AI 工作流程、編排多代理系統，以及審查 AI 產生的程式碼時，我發現自己最依賴的，正是這些能力。
工具變了，但基本功沒有變。
如果你今天才開始踏上軟體開發的旅程，不必太擔心去死背某個程式語言或框架的語法，也不必只忙著收集提示工程的小技巧。
把時間投資在建立心智模型上，幫助你理解系統是如何運作的。
因為那才是最難自動化的部分。
而我相信，無論 AI 如何演進，這都會持續是最有價值的技能之一。
原文出處：https://dev.to/robertobutti/does-it-still-make-sense-to-learn-how-to-code-3g7g
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