转码与自学编程的现状
2025 年，转码或自学编程并非易事。当下若想成为程序员，需具备较强硬件背景，在供大于求的环境中，若无此条件，获得机会的可能性较低。然而，一切皆有可能。有人二十岁才发现对计算机感兴趣且有潜力，若有意愿学习，本期将提供完整转码或学习教程。
学习编程的意义与心态
学编程不等于当程序员。当程序员门槛较高，但编程人人可学，可用于商业分析、自动化脚本、个人小项目、独立开发等，完成日常任务。学习编程无需有心理压力，以开心和实用主义为主。
学习编程的原则
原则一：动手实践
学习编程，无论是上课还是看书，都要亲自敲代码、配置和折腾，不怕折腾。程序员工作中很大一部分时间都在折腾各种新工具、框架和库。
原则二：利用工具解决问题
遇到报错、编译不通过等问题，先问 ChatGPT，完整复制代码和问题。2023 年起，ChatGPT 是学编程的第一老师，若其无法解决，再用 Google 或 Perplexity 搜索。
原则三：注重实用
学编程目的是干活，可打好基础，但不要舍近求远。以实用角度出发，除非特别感兴趣，否则不必在某一技术上花费过多时间。学习编程书籍时，一般学 1/3 到一半即可，后续内容用到时再学。
零基础自学计算机课程推荐
打好基础
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UC Berkeley CS 61A：编程语言基本介绍。
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UC Berkeley CS 61B：基本数据结构和算法。
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UC Berkeley CS 61C：计算机体系架构，感兴趣可学，没时间可先放。
这两门课建议在 B 站看中文版或 YouTube 完整课程，认真做笔记、实践。
进阶课程
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CMU 15 - 213（csapp）：课程和书籍内容复杂有深度，适合零基础硬核学习，至少要看前半部分。
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操作系统：可选 UC Berkeley CS 6162 或哈工大操作系统课程，在 B 站可看。
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数据库：可选 UC Berkeley CS 186 或 B 站任意数据库课程，了解常用数据库如 PostgreSQL 等。
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编译原理：推荐 Stanford CS 143 或南京大学编译原理课程。
AI 相关课程
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UC Berkeley CS 194196：AI agent 相关课程，在 YouTube 或课程主页观看。
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经典机器学习：可上 Coursera 或 Stanford CS 229 的课程，内容较古典，感兴趣可学。
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经典深度学习：包括 CNN、CV、NLP、强化学习等，了解从经典贝叶斯到神经网络的发展。
必学工具
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Git：重要的版本控制工具。
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Bash（Unix shell）：需学习。
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Docker：要掌握。
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编辑器：如 vs code 或 Visual Studio，掌握插件配置和快捷键。
其他学习途径与建议
在线硕士
可选择其他学校的在线计算机硕士，花费少量金钱，完整修完学位。在线硕士无线下认证，但学位证与线下相同。课程以非科班和零基础视角看含金量高，但部分公司可能不认可。
培训班
黑马培训班课程较多，是国内较大的培训班；大喵培训班是前端培训班里的“衡水中学”，能吃苦且有完整时间可选择，其课程内容网上均可自学。
双学位或副学位
在美国读本科，若已修其他专业，再修双学位压力较大，学分较高，建议酌情选择。
实践的重要性
刷 LeetCode
刷 LeetCode 是第一要务，能提升编程、数据结构、算法分析等能力，至少刷 100 道，多则上千道。
做项目
从网上免费 boot camp 开始，动手做第一个项目，哪怕是玩具项目。可做 Instagram、Twitter、聊天软件、大语言模型聊天机器人等，部署到 AWS、Azure 或阿里云，积累全栈经验。
给开源项目做贡献
给热门开源项目做贡献，意味着关注开源社区，具备团队协作能力，学习如何与他人合作、协商和读懂代码。
实习
大二、大三、大四有实习机会就去，在北京、上海、深圳找到最好的公司实习，实习是加入商业社会和技术团队的重要一课。
参加比赛
有机会参加线上 LeetCode 或线下比赛，获得名次对公司招聘是亮点。
AI agent 的学习
学习资源
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UC Berkeley CS 194196：观看课程，可跳着或快速看。
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论文：读尧舜禹的 react agent 和 SW agent 论文。
实践步骤
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实现简单 AI agent，可使用 long chain 或其他工具框架，或用 Python 或 TypeScript 自己实现。
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了解 model context protocol（mcp），根据需求决定是否学习。
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了解各个模型的性能和 benchmark，如 SW E bench、LM arena leaderboard、ader benchmark、life code bench 等，根据需求选择关注。
模型对比与选择
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最好的模型：open AI 家族的 O3、O4 mini high、cloud 3.5、3.7 和 Google Gemini 2.5 Pro 等。
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极快的供应商模型：部分做芯片的供应商模型速度快，但因使用 dense 模型与 MOE 相比优势不大，只能使用开源模型。
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性价比最高的模型：DeepSeek RV3R1 或今年五月推出的 R222。
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随意切换供应商并薅羊毛：使用 open router，可免费使用部分模型 API。
流行的 AI agent 项目
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Meta gpt：厦门团队 deep wisdom 开发，首个以 multi agent 实现软件的项目。
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auto agent：港大学生开发，完成度高且自动化。
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open hands：原 uiuc 团队开发，效果好，是 swe bench 里靠前的项目。
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camel AI：李国豪的 multi agent 框架。
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auto Gen：微软的框架。
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cooler AI：multi agent 框架。
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client 和 idle：开源的 SW agent 插件或小工具实现。
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cloud code：cloud 实现 SW agent 的闭源工具。
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open deep research by long chain：类似 open AI 的 deep research 实现。
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商业化项目：cursor、wind serve、GitHub copilot 等。
结语
AI 领域很新，没有系统的书籍、框架或课程教学。学习 AI agent 要关注最新内容，不断探索。若有问题，可在评论区提问。
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