我不建議你去學編程，但是我強烈建議你知道怎么看代碼，因為在AI時代每天生產(chǎn)量最大的內(nèi)容就是代碼。讀代碼在以前的確非常痛苦，從但現(xiàn)在不一樣了，有AI工具的加持，可以用「宏觀到微觀再到找原作者大法」徹底解決這個問題。

需要用到的工具：

• AI 編程軟件：最佳Cursor+Claude4組合，次之Trae+Claude4，最差也得用Trae+doubao1.5，總之模型越智能越好，Context越長越好（最好在200K以上，1M的最好），后者甚至有時候比前者還重要，因為很多的源代碼都挺長的，你得保證模型的記憶足夠以及retrieval檢索的能力夠強。

• Github賬號：很多的工具都需要你綁定Github賬號，否則一切都免談。

• 一個能正常收發(fā)郵件的郵箱：很多問題你死活看不懂，或者說按照教程一步步做了但就是不一樣，這個時候你可能需要直接給原作者發(fā)郵件咨詢，因為有可能是源代碼本身就有問題（我讀博時候遇到過類似的問題，找到原作者才發(fā)現(xiàn)的確是寫錯了）。

01.

宏觀會比較籠統(tǒng)

比如你要學Transformer這個算法，你要做的肯定不是從QKV這三個值開始，而是搞明白兩件事，一個是input是什么，另一個是output是什么，這個我覺得是最重要的兩個點。

比如Input可以是很多種，文字、數(shù)字、文件、或者是視頻等等，output也一樣，這倆首先得搞明白，很多時候就是沒看清楚這倆導致白看了半天。

另外知道input/output之后，最主要的是把源代碼跑起來，這玩意就跟試物件的手感一樣，跑一下首先證明它是對的，其次也能加深對于程序的理解。

怎么跑，首先找README.md，這里通常都會有運行或者使用方法，你照著一步步來就行。

比如就拿Camel的OASIS來說。

但凡作者有點兒職業(yè)素養(yǎng)，肯定會有一個部分叫Quick Start/How to run等。

你就跟著一步步來，先試著安裝和運行一下。

加入你碰到一個沒有什么職業(yè)素養(yǎng)的人，那么你可以試試這個網(wǎng)站

https://deepwiki.com/

它背后是AI大模型驅(qū)動的，會讀取你輸入的Repo地址里面內(nèi)容生成一份詳細的使用攻略。

比如它的Get Started會更為結(jié)構化，從安裝，快速開始，案例等等。

它可以作為一個從整體上了解項目的入口，它里面的這個feature，就是把一些關鍵的func可視化，然后再附上源代碼位置，這個非常省時間。

畢竟看代碼看關鍵代碼就行了。

反正你得起碼把overview這個部分給看了，從圖形化的角度來了解整個項目的框架。

02.

從微觀角度理解每個細分部分

這個小到一個文件，再到一個function，甚至到具體到一行代碼的理解。

你可以去下載到本地，然后用一個IDE一點點兒去摳，但是我建議你用AI編輯器，比如Cursor比如Trae，前者你需要點網(wǎng)絡技術，后者大家都可以用，并且Trae+豆包1.5在國內(nèi)幾乎算是免費的。

打開Trae后，開啟智能體模式，然后問這么一句話：

幫我下載這個repo：到本地，順便分析這個項目

就這么簡單，模型的話，有claude用claude，沒條件就用doubao-1.5。

它會幫你自動的下載整個代碼到本地，然后進行整體性的分析。

原理倒是不復雜，就是每個文件都看個前50/100/200行，簡要的分析下這個文件的大概作用是什么。

然后給你輸出一個報告

其實這個跟deepwiki做的東西是類似的，只不過它有一個巨大的好處，那就是它可以細化。

比如你在agents_generator.py上看到這么一個函數(shù)，看不懂沒關系，你之需要選中它，然后點擊添加到對話。

它就被特地取出來放到這個對話框里了，然后再寫一句Prompt

給我解釋下這個代碼

它的優(yōu)勢在于會參考整個代碼repo，因為代碼不是孤立的，它可能需要跟很多部件一起生效，而這個function，明顯要跟這個py文件一起聯(lián)動才知道是什么意思。

生成的解釋會非常的清楚，即使是新手也無所謂，你可以換個問法。

比如

我是小學生，我看不懂

就是利用大模型非常強的自適應能力來做的，你也可以自定義這個prompt，總之就是讓它根據(jù)你的水平來解釋。

你看這是不是就清楚多了？

這個模式也可以分析一個文件，你可以用拖拽的方式來針對某個具體的文件進行分析。

總之，你用這個方法，不存在搞不明白的代碼，只是看你投入的時間多少了。

03.

終極大法：找原作者

有兩個辦法，如果是在github里，那就在issue里面提問題。

如果沒回應，就在contributor里面一個個的找，大部分的人都會留下郵箱，專業(yè)的開發(fā)者是會定期看郵件的，只要禮貌點一般都會收到認真回復的。

只要你能夠把前面兩個AI工具用好的話，看懂代碼現(xiàn)在已經(jīng)不是什么難事了，特別是AI在代碼理解這個領域幾乎不存在什么難度，唯一的瓶頸可能就是上下文長度過長會導致對話重開。

但是簡單的代碼理解絕不成問題。