有时候刷朋友圈并不是一件特别健康的事情。
尤其是当你发现：
有人暑假打了两个比赛。
两个国一。
而你打开自己的电脑：
make[1]: *** Error 1那一刻确实很难不怀疑自己。
我也经常会想：
别人是不是已经领先太多了？
我现在学这些东西到底有没有用？
AI 发展这么快，以后程序员还剩下什么？
如果几年之后 Agent 已经能自己写完整项目，那我现在辛辛苦苦学操作系统、编译、数据库还有什么意义？
这种焦虑其实持续过很长一段时间。
尤其是现在 AI 的能力越来越强。
很多以前需要程序员花几个小时写的代码，现在模型几十秒就能生成。
甚至调试、写测试、读代码这些事情，AI 也开始越来越擅长。
于是一个很自然的问题出现了：
我为什么还要学这些？
后来我慢慢改变了这个问题。
以前我问：
AI 会不会取代程序员？
现在我更喜欢问：
如果 AI 可以写代码，那什么能力会变得更加重要？
我现在暂时得到的答案是：
理解系统。
AI 可以帮我写一段 RISC-V 指令实现。
但如果我不知道：
立即数是怎么编码的，
符号扩展为什么存在，
PC 为什么这样更新，
jal 和 jalr 有什么区别，
那么即使测试通过，我依然什么都没有学到。
同样。
AI 可以帮我写一个 Redis 排行榜。
可以写一个 Gin Handler。
可以写一个 PyTorch 网络。
甚至可以帮我实现一个简单的操作系统模块。
但如果所有东西对我来说都是黑盒，
那我其实只是一个 AI 的复制粘贴接口。
这不是我希望成为的工程师。
我开始意识到：
未来真正有价值的能力可能不是：
“我一分钟能写多少行代码。”
而是：
我能不能判断这段代码对不对。
我能不能定位一个诡异的性能问题。
我能不能理解一个复杂系统为什么会出现瓶颈。
我能不能设计一个新的系统。
我能不能在没有现成答案的时候继续往下走。
所以最近我开始接受一件事情。
我的成长可能没有别人那么容易被展示出来。
比赛成绩很好展示。
国一很好展示。
奖学金很好展示。
论文很好展示。
但很多东西很难展示。
比如第一次真正理解 ELF。
第一次看懂 .symtab 和 .strtab。
第一次理解函数调用为什么能返回。
第一次自己实现 DiffTest。
第一次看懂一个大型项目的 Makefile。
第一次发现自己可以顺着一个 bug 一层一层追下去。
这些东西不会出现在朋友圈。
但它们确实改变了我理解计算机的方式。
我当然还是会羡慕那些很厉害的人。
看到别人取得成绩，也还是会焦虑。
但我现在不太想因为这种焦虑随便改变方向了。
因为如果每天都追着”现在最厉害的人在做什么”跑，
最后很可能什么都学不深。
现在我更愿意做一件有点慢的事情：
继续写我的 NEMU。
继续学操作系统。
继续学分布式。
继续研究 AI Infra。
继续把那些以前觉得神秘的东西拆开。
也许几年以后再回头看，
真正让我走得更远的，
不是某一个暑假的两个奖。
而是我终于开始真正理解：
计算机到底是怎么工作的。