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AI 編程助手（如 DeepSeek）確實降低了編程的門檻，但很多人容易陷入幾個認知誤區：

1. 工具≠能力

AI 可以生成代碼片段，但：

1. 需求分析能力（將模糊需求轉化為技術方案）

2. 系統設計能力（架構設計/模塊劃分）

3. 調試優化能力（解決復雜 bug 和性能問題）

4. 這些核心能力仍需長期培養

2. 認知偏差

1. "自動編程"幻覺：以為輸入自然語言就能獲得完美成品

2. 復雜度低估：忽視真實項目中環境配置、邊界條件、異常處理等細節

3. 知識斷層：能運行≠理解原理（如生成排序算法但不懂時間復雜度）

3. 現實困境案例

當 AI 生成 80% 基礎代碼后，剩下的 20%往往需要開發者更深的經驗才能解決：

1. 業務邏輯沖突

2. 第三方庫兼容問題

3. 性能瓶頸

正確使用建議：

作為「增強工具」：

1. 加速原型開發

2. 輔助學習新語法

3. 自動化重復編碼

作為「教學伙伴」：

1. 通過追問生成的代碼來反向學習

2. 用"解釋這段代碼"功能建立認知

作為「校驗方」：

1. 對比自己的方案與 AI 的方案

2. 分析差異點提升思維

開發者仍需修煉：

1. 抽象建模能力（核心）

2. 調試診斷能力

3. 技術選型判斷力

4. 領域知識沉淀

本質上，AI 解決的是"編碼"（coding）問題，而軟件開發中更關鍵的"程序設計"（programming）能力——包括問題分解、算法設計、系統架構——仍然需要人類主導。這就像計算器普及后，數學家仍需掌握數理邏輯一樣。

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