为你深入剖析，普通人究竟能否用 AI 写出有用的代码？

如果你是一个编程小白，没有正经写过代码，你想尝试用 AI 帮你写代码。但是网上却都在说：「AI 编程是给专业人士用的，小白根本写不出能用的项目」。

于是当你遇到瓶颈，AI 帮你写不出好代码，你就会开始怀疑自己。

但事实真的如此吗？你真的无法驾驭 AI 编程吗？

本文将打破「普通人无法用好 AI 编程」的思维枷锁，告诉你，普通人用 AI 编程能达到的上限，以及你的努力方向。

本篇文章将会包含大量细致的分析的推导。如果你准备好了，我们就开始吧。

明确问题

「普通人能否用 AI 写出有用的代码」这个问题，其实是一个无效问题，它其中的两个概念都是模糊不清的。

• 「普通人」是指什么样的人？是对代码一窍不通的人，还是学过一点代码但写不顺畅的人？
• 什么是「有用的代码」？一定要是公司级的项目才算吗？自己写写自娱自乐算不算？

所以说，大量网络上的讨论、争吵、观点输出，其实都是无用的，在问题都没弄清楚的情况下，讨论只能是鸡同鸭讲。

让我们重新明确一下问题的定义。

什么是普通人

让我们把人群按照编程能力分为三类：

• 小白： 完全没学过也不懂编程，表现是不会用命令行、不会配置环境
• 初学者： 自学过编程，能写简单的小程序，或者以前写过项目但是生疏了
• 专业人士： 科班出身、培训班毕业、在工作中实际写过项目，三个条件满足其一即可

注意，这里小白和初学者的差异看似很小，但实际上在使用 AI 编程的时候会展示出明显的差距。不懂命令行的小白很可能用不明白 Claude Code，而不会配置环境的话，很可能写出来代码但是运行不了。

当然，专业人士内部还可以再细分，不过不是本文关心的内容，就不展开了。

什么是有用的代码

关于「有用的代码」，一千个人里有一千个哈姆雷特。因为每个人的场景、目标各不相同，不能一概而论。

不过，当我们讨论代码是否「有用」的时候，其实背后的目的是在讨论代码是否「可维护」。

因为，如果代码只是一次性使用的（比如画一个示意图），那么我们根本无需纠结它是否有用，毕竟只要能碰巧产生一个可用的结果就行了。当我们讨论代码是否有用的时候，其实是希望它能够「一直有用」，也就是说，在后续第二次、第三次修改，添加功能的时候，代码依然能正常工作。

这样一来，我们就明确了问题的定义：

对于编程能力是「小白」和「初学者」的人来说，能不能用 AI 写出「可维护」的项目？

市面上的 AI 编程产品分类

如果我们仔细研究市面上的 AI 编程产品，会发现，它们其实就是针对「小白」「初学者」「专业人士」这三种不同能力的人群，分化出了不同门槛的产品。

市面上的 AI 编程同样可以分为三类：

第一类：文生代码，代表产品 Lovable, v0, Bolt.new。

这类产品门槛最低的，你只需要简单描述你的想法，就可以生成一个可运行的应用。用户完全不需要操心代码和运行环境的事情。不过这类产品一般只是用来写一次性代码，例如产品原型、MVP 之类。

第二类：编程 Agent，代表产品 Codex, Claude Code, Cursor。

这类产品是当前最火热的，它们主要的作用是帮你自动生成代码。如果你愿意，你可以指挥 AI 写出全部的代码，自己一行代码都不用写。不过，在写完代码之后，还是需要手动部署运行的，因此你还是需要会自己配置环境。

第三类：传统 IDE，代表产品 VS Code, Cursor。

这一类产品就跟 AI 无关了。在大模型出现之前，编程就只有这一类产品可用，因此编程一直是专业人士的专属。

我们注意到 Cursor 同时出现在了第二类和第三类中，这是因为 Cursor 其实结合了传统 IDE 和 编程 Agent，为用户同时提供了两者的能力。

我们用一张图总结一下三类 AI 编程产品：

需要注意的是，这三类产品是按照使用门槛分类，而不是按照工具的强弱分类的。文生代码类产品在能力上也许是最强的，但是为了照顾小白用户，往往做不了太复杂的项目。

这三类产品的门槛高低，其实就对应了三类人群的能力高低。用一个表格直观展示一下：

普通人能否写出有用的代码

有了以上的分类，其实就可以推导得出初步的结论了。

让我们回顾一下问题定义：对于编程能力是「小白」和「初学者」的人来说，能不能用 AI 写出「可维护」的项目？

观察三类 AI 编程产品的场景，我们可以看到，「文生代码」类产品主要是用来写一次性代码的，所以不能算是可维护的项目。而「编程 Agent」类产品是可以写出可维护项目的。

那么，对于「小白」人群，他们只能够得上「文生代码」工具的门槛，所以很难写出可维护的项目。

而对于「初学者」人群，他们可以使用「编程 Agent」工具，这些工具是可以写出可维护的简单项目的。

至此，我们可以回答最初的问题了：普通人能否用 AI 写出有用的代码？答案是：可以。只要达到「初学者」的水平，就可以写出有用的简单项目了。

不过，如果只是这么回答，那未免有些过于单薄了。「简单的项目」究竟是有多简单？能不能实现我的目标呢？

以我的经验来看，如果你是刚刚达到「初学者」的门槛，按照现在的模型能力，你可以维护的项目大概是：一个以前端为主的项目，有简单的后端，没有数据库，且页面功能不能太复杂。比如，一个展示你个人作品的在线简历网站，或者一个可以帮你记录每日待办事项的网页小工具。

如何能做更复杂、更有意思的项目呢？请继续往下看。

如何维护更复杂的项目

让我们引入「项目复杂度」的概念，用一张图来展示不同能力的人群所能够驾驭的项目复杂度：

从图中我们可以看到，不同类型的 AI 编程产品的使用门槛不同，所以「编程 Agent」的曲线是从初学者开始的，「传统 IDE」的曲线是从专业人士开始的。而高一个门槛的工具，则明显会有更大的潜力，相比前一种工具所能支撑的项目复杂度不断提升。

有了这张图，我们努力的方向就很明确了。

对于「小白」而言，你唯一的目标就是让自己迈入「初学者」的门槛。达到这个门槛后，你就可以使用编程 Agent 类的工具了，也更容易写出可维护的项目。

对于「初学者」而言，你的目标是让自己的能力不断右移。在这个过程中，你能更好地指挥 AI 写代码，驾驭更复杂的项目。

好消息是，这里的能力提升，并不是像传统以为的那样，从编程语言的语法开始学期，经历一个非常枯燥的过程。

编程语言的基础写法，我们完全可以交给 AI 代劳，从而跳过陡峭的学习曲线，直接学习指挥 AI 编程的基本思路。

就像从「小白」升级到「初学者」，并不是靠掌握编程语言，而是靠学习使用命令行、学习配置环境、学会项目部署运行。

「初学者」的能力提升，可以体现在以下几点：

• 学会选择合适的技术栈。例如，让 AI 使用 React 和 Tailwind CSS 写前端代码，肯定比它直接上手写 HTML + CSS + JavaScript，项目更容易维护。
• 了解前端、后端、数据库的分工，这样能跟 AI 更好地讨论项目设计。
• 了解 AI 编程工具的原理，好能更好地指挥 AI 工作。

在你能力提升的过程中，模型的能力也会有进步，你们强强联合，将能写出更有质量的代码。

总结

让我们回到最初的问题：普通人究竟能否用 AI 写出有用的代码？相信看完这篇文章，你已经得到了肯定的答案，而且有了自己努力的方向。

在 AI 时代，学习编程的方式其实已经在被颠覆。你如果上网搜索编程教程，看到的可能还是各种的「编程语言语法入门」。它们曾经让无数的人从入门到放弃，把它们拦在了编程的大门外。

幸运的是，AI 时代，我们有了不同的编程学习方式，如果你只是想写点自己项目的普通人，你可以绕开枯燥的语法学习，直接上手指挥 AI 编程，只需要学习最关键的知识点即可。相比之前，你可以用极低的学习成本，达成极高的成果。

当然，「小白」和「初学者」想要进步，具体该学习哪些内容，实践哪些项目，仍然是一个开放式问题。我也正在探索这个问题的答案。在后续的文章中，我会分享具体的技巧和路线。