起因是最近两天出了个 bug ，一个拓扑排序出了问题，可能因为业务相关较深，整段丢给 AI 让 review 没看出来，最终还是人排出问题后再丢给 AI 修的。
然后就突然发现有了 AI 之后，我已经好久没去加强自身的算法能力了，好在这次的内容还在知识框架内，能解决。
但有点担心，后面万一碰到更高级的问题了，自身能力停留在原地的话，可能都认知不到问题在哪。
• 请不要在回答技术问题时复制粘贴 AI 生成的内容
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loshine1992Mar 16
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还是要学的，思路很重要
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kenshinhuMar 16
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不用深入，仅需要了解原理！还有在什麼时候需要使用，使用场景下使用
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aiocmakerMar 16
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能看懂，不做 小镇做题家，
有一点认知就可以，能够指挥 AI 就好， 像产品经理那样对技术有一些认知就 OK |
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Alex1688Mar 16
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没必要大量刷题
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PerryMar 16 via iPhone
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要让 AI 有 debug 的工具或者操作空间，让他纯 review 查不出 bug 很正常
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tedzhou1221Mar 16
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#1 说的没错。思路很重要。学会了能举一反三，还能应用到其他领域
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ai 不懂，就创建环境让 ai 搞懂.
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clickclickMar 16
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人无法评价自己认知外的事，想用好 AI 还是得知道什么是好才行。另外自驱学习应该是终身的，保持敬畏之心才是人类前进的根本。
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soleilsMar 16
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ai 不懂，就创建环境让 ai 搞懂.
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你没发现 v2 上都没有人发什么今天刷了 x 道 LeetCode 的题目了的帖子吗？ https://v2ex.com/go/leetcode
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很明确的和你说需要
你的上限代表着 AI 的上限 |
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zjcolvinMar 16
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取决于目的，你自己也说了这次排查出问题之后，让 ai 修好也没出啥问题。现在 ai 可能排除不出来，之后模型继续发展排查出来了，你连现在这个帖子也不用发。但是这次要是没有这方面的知识又排查不出来
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lkkMar 16
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一个模型没找出问题，你不会换模型吗？我一个算法问题，Claude Opus 4.6 、Codex 5.3 、Gemini 3.0pro 好几轮都没找出问题，Kimi 2.5 一次就找到了。现实中如果自己找不到问题，你也会请教别人的吧。
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@lkk 的确是个思路，这次光用 gemini 了，后面试试看能不能组个不同模型的多 Agent 讨论组试试。
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murmurMar 16
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常用的都不学了，库更好用，工程化也更好
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likooo125802023Mar 16
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你要懂
但是不一定要会手搓 |
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xFryeMar 16
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有吧，甚至让可以让 ai 帮助你快速理解各种算法
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thevitaMar 16
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我感觉真正的挑战就是学习，大家都意识到了，过去那种反复练习、专研细节的学习方法没必要了，只需要有思路、懂原理，但事实的挑战是面对复杂问题时：“有思路、懂原理“其实就是深入学习和经验的副产物，AI 时代也许需要思考如何快速建立知识，以及什么是知识
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ktyangMar 16
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脑子很重要，做好积累比以前更难了，谁知道以后会发展成什么样子
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vicazuruhu97Mar 16
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深入不用，甚至都不太需要了解，有具体问题，具体用 ai 分析就可以
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ioriluMar 16
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架构, 经验, 创意可能模型暂时还比不过人
但仅从算法上来说, 模型肯定远强于 99.99%的人 上面有人说了, 一个模型不行就换一个, 或者换种问法 |
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GyroZeppeli13Mar 16
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其实我觉得你要还想工作，应该要抓住一切机会提升。未来对中产的要求肯定是极其非标准化而且知识也是要求非常多元的，同时真正有工作的人比例也会很少了。
如果不想工作，其实躺平也没啥，但欲望就要控制住了。 |
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ysn2233Mar 16
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不用
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skallzMar 16
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现在越来越觉得不能脱离业务，甚至要深入业务，其他技术相关的知道一下整体知识体系即可，拼知识储备是永远拼不赢 ai 的
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nkidgmMar 16
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对于算法，我觉得起码不用抠代码细节，但你一定要知道算法的大概的思想，适用场景，复杂度，以及优劣势。
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mingtdlbMar 16
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可能下次 AI 就能看出来了
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otaMar 16 via Android
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了解即可。个人标准是：不直接整合在工作流里的知识只需要知道 keyword 。
直接参与工作流的需要知道 index 。 已经放弃深入，而是拓展幅度。近一年，o reilly 扫书达到 20 本左右。感兴趣也就浅尝辄止。绝不深入，因为迭代太快了。 |
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Bad0GuyMar 16
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我觉得很需要，基础那点东西交给 AI 没问题，但是越是深入越会发现 AI 目前还不如你懂，就像你想拿瑞士军刀去解决复杂的问题，那么你起码得懂用哪种刀能符合你自己想要的效果
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lujiaosamaMar 17
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得知道有这么个东西才能指挥 AI 实现.
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v2exgoMar 17
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 关键是定义问题，而不是算法，算法都是死的，你不是数学大师 又不是专研的开发，成熟的算法库比你手搓的好很多，AI 时代，工程师的目标应该是 拆解项目、项目流程把控、代码审核，具体的问题应该全交给 Agent 去干，然后你负责最后的 算法单测把关即可，手写、或者了解其中细节已经毫无必要，你大概知道一个 key ，AI 做的效果 比你做的效果好很多 |
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wsseoMar 17
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手动编程在 v2 上已经被嘲笑了，还深入个鬼。
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luckybricks9711Mar 17
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了解算法的应用场景、示例用处可以
手撕算法没必要了，工程师不必亲自了解泥瓦工的技巧（我指的是工程算法） 拿算法来比智商，参加 ICPC 那就另当别论了。在这种算法竞赛拿大奖的人，根本看不上做工程这点三瓜两枣 |
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你们的开发工具太烂，还需要复制粘贴代码给 AI 。早点升级工具，别骑马车了
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lmmlwenMar 17
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算法领域太广，你说的具体是什么算法
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archxmMar 17 via Android
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要啊，学算法能开拓思维。
当然，某些数学系的转码，好像必要性不大，基本一点就通。 但普通人还是要学的，最好去一些算法网站刷一刷题。 比如力扣 |
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monologue520Mar 17
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我感觉不用了
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bajitanglangMar 17
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没必要，学习软件工程，设计模式，领域驱动，但是要会写代码，要练练手，看懂代码，知道 AI 在胡扯。算法其实没有太大必要
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FrankAdlerMar 17 via Android
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ai 不是万能的，需要有分辨 ai 的代码是否可用和最优解的能力
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Hacker1248084491Mar 17
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取决于你的目的，你学算法要是纯为了工作，其实可以降低标准，懒点的甚至可以不学；如果是为了加强自身或者说是爱好，那我觉得跟 AI 甚至都没什么关系，有没有 AI 都不影响你学习；如果两者都有，那就自己衡量程度就行
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