最近 AI 的发展，真的让我有些震撼。就像是一场正在逼近的海啸，越关注，心里越忍不住焦虑。
身处典型的吃青春饭的 IT 行业，我其实一直都有很强的职业危机感。这个行业更新换代太快了，很可能今天还是公司的红人，明天就成了被优化的对象。所以很多年前，我就意识到自己不可能在这个行业干到退休，于是认真思考过失业之后还能做什么。
两年前，我还觉得未来至少有几条路可走。比如去做培训讲师。面向刚入行的工程师，或者干脆教中小学生编程。毕竟这些年在大厂摸爬滚打，多少也积累了一些经验。那时候整个行业还处在“全民学编程”的热潮里，似乎只要会写代码，就永远不缺学生。
再比如写作。我以前给杂志投过稿，也拿过稿费。哪怕不写代码了，我也许还能靠文字吃饭。程序员转型写作者，听起来甚至还有点浪漫。白天研究技术，晚上伏案写字，做一个互联网时代的赛博文人。
但不幸的是，AI 的出现，把这些我设想好的退路全都截断了。AI 对程序员需求的挤压，已经肉眼可见。很多过去需要几个工程师协作几周的工作，现在一个人带着 AI，几天就能完成。AI 不仅正在替代“写代码的人”，也在替代“教别人写代码的人”。如果未来的代码主要都由 AI 生成，那还会有多少人愿意去学习编程？
写作行业遭受的冲击甚至来得更早。去年就不断听说出版行业萎缩、稿费暴跌、自媒体洗牌。以前，写作者最大的竞争对手是同行，现在最大的竞争对手，是一个二十四小时在线、永不疲倦、还不用交社保的大语言模型。AI 能在几秒钟内生成一篇结构完整、辞藻华丽、甚至情绪充沛的文章。于是很多人开始不再买书，不再等待作者几年磨一本作品，而是转头去让 AI “现写一篇”。
这是一种何其荒谬的感觉：我们这些曾经靠“知识”和“创造力”谋生的人，忽然发现，最先被工业化的，竟然是创造力本身。如果有一天我真的失业了，恐怕已经不存在什么“转行”了，那只能叫退休了。（嗯，看来我之前的悲观预期是错误的，我还真是要在软件行业干到“退休”了。）
可问题是，我觉得自己还没到应该退休的年纪呢。所以想来想去，最现实的方案，还是尽量别被淘汰。能拖一天是一天吧。既然浪潮已经来了，不如先学会冲浪。
于是我开始逼着自己认真研究 AI 编程，研究 Agent，研究各种层出不穷的新工具、新范式、新工作流。但我越学，越有一种强烈的失重感。这个时代变化得太快了。很多概念，我昨天才刚听懂，今天就已经过时；一个框架上午刚发布，晚上就已经有人提出“淘汰它的下一代方案”。
我感觉不是我在学习技术，而是技术在拼命甩开我。这也让我意识到，最近自己对“学习”这件事的热情，确实下降了很多。不仅是因为懒，更是因为人在面对指数级变化时，会本能地产生一种无力感。你刚准备认真爬上一座山，却发现整个地壳都在移动。
但我的理性依然告诉我，焦虑其实没有意义。技术浪潮不会因为恐惧停下，也不会因为怀旧减速。与其天天幻想“AI 会不会取代我”，不如干脆亲自走进去看看，它到底已经发展到了什么程度。
而我这个人，又偏偏需要一个明确的驱动力，才能真正沉下心学习。所以最后，我决定再写一本书。不是为了教别人什么，而是给自己留下一份记录。记录我如何在这个混乱、疯狂、每天都在变化的时代里，重新学习，重新适应，重新理解“程序员”这件事。
而你现在看到的，就是这本书的开始。
在沸腾的算力洪流中，我们重构的不只是代码，更是程序员自身。
这本书主要记录的是：当 AI 开始深度介入“创造”这件事之后，一个普通程序员内心真实的震荡与变化。
当然，书里也会包含不少 AI 的实际使用方法。并且这些内容未必局限于“编程”本身。因为随着 AI 让编程越来越廉价，它已经开始像水和电一样，缓慢地渗透进日常生活。“编程”的边界正在迅速模糊。很多原本与编程毫无关系的人，也开始通过自然语言操控软件、生成内容、自动完成工作。某种意义上，未来的每个人，都可能会以另一种形式“学会编程”。
AI 的发展速度，快得近乎失控。这本书里的很多技术细节、工具名称、工作流，可能几个月后就已经落伍；一些今天看起来先进的东西，明天也许就会变成时代笑话。我会持续调整和更新这本书的内容，尽量让它始终保持鲜活。
如果你在阅读过程中，有任何想法、意见，或者发现了什么更好的工具、更有趣的方向，也欢迎随时告诉我。毕竟，在这个变化速度已经超越个人认知极限的时代里，没有人真的敢说自己“已经学会了”。
五年前，我第一次尝试把自己写的书开源到 GitHub 上。那时候，我甚至还先自己用 JavaScript 手搓了一个网页。后来我发现有成熟的电子书工具时，我觉得这已经很方便了。
三年前，我又尝试写一本 Python 编程的书。那一次，AI 告诉了我什么是真正的方便：原本至少需要三个月才能完成的草稿，在 AI 的辅助下，不到一个月就写完了。那时候我已经隐约感觉到，有些事情开始不对劲了。
而等到我真正开始写这本书时，世界又一次发生了变化。这一次，变化快得甚至让我有点恍惚。从我下定决心，到这本书的草稿真正上线，前后甚至不到一个小时。
整个过程，大概是这样的：
- 我先下定决心：要通过“写一本书”这件事，逼着自己系统学习 AI 编程。
- 然后，我去询问 AI：如果想真正掌握 AI 编程，我应该学习哪些技术、哪些工具、哪些方向。
- AI 很快给了我一张长长的学习清单。
- 接着，我又让 AI 根据这张清单，生成一本书的目录结构。
- 随后，我打开 AI 编程工具，告诉它：帮我创建一个基于 Docusaurus 的电子书项目，并把刚才生成的目录整合进去。
- 几分钟后，一个结构完整、页面齐全、内容丰富，已经能正常运行的电子书项目，就出现在了我的电脑里。
- 接下来，我打开 GitHub，创建仓库。
- 再打开 Cloudflare，绑定仓库，部署网站。
- 又过了几分钟，这本书便已经正式上线。
而当 AI 在短短几分钟内，就生成了一本“像模像样”的完整电子书时，我忽然又恍惚了一下。我开始忍不住怀疑：既然 AI 已经能这么轻易地完成这些事，那我现在做的，还有意义吗？
后来我只能反复提醒自己：这本书的目的，是逼迫我持续学习，持续思考，持续跟上这个时代。想到这里，我才继续写下去。
甚至严格来说，上述流程里的很多步骤，其实都已经不需要来回切换工具。如今的 AI 编程工具，本身就已经开始变成一个“统一工作台”。规划、生成、编码、部署、修改、调试…… 很多过去需要多人协作完成的流程，现在一个人对着聊天框就能完成。
而在这本书后面的正文中，我也会把创建这本书时使用的完整命令、提示词，以及与 AI 的真实对话过程，一并附上。帮助读者完全复现这个过程。
当然，草稿上线，本身其实并不是什么值得骄傲的事。真正重要的，从来都不是“几分钟生成了一本书”。真正重要的是：在接下来的时间里，我是否真的能通过学习、实践和思考，把这些由 AI 快速生成的模板内容，慢慢替换成属于我自己的东西。
因为只有那些真正经过自己消化、理解、踩坑、怀疑、再重建之后留下来的内容，才真正算得上“自己的知识”。