AI变成学习路径建议

这是俺在codex上编码遇到问题的回答，你能给俺安排下学习路径吗，俺有coursera会员，也经常去mooc163，其他免费课程你也可以推荐给俺：
你最大的问题不是“不懂 Rust”，而是把“技术主编权”也交给了 AI。

写文章时，你有专业训练，所以能判断：

论点是否成立
证据是否可靠
结构是否失衡
修改是否偏题
成品是否真的更好
到了软件领域，你暂时缺少同等的判断尺，于是容易把这些东西误认为质量：

“DDD、整洁架构、商业级”等专业名词
多个 AI 的高分
很长的评审报告
完整的目录结构
“已修复”“生产级”“全部通过”等自我陈述
结果是：AI 不仅写稿，还自己定标准、自己审稿、自己宣布通过。你只剩下批准按钮。

这不是能力问题，而是角色设计出了问题。

你具体踩了哪些坑
1. 用“评审数量”替代“可验证证据”
四个 AI 都说不错，看起来像交叉验证。实际上它们：

读同一份材料
使用类似提示词
共享相似的训练偏好
都容易被架构术语和完整文档锚定
都没有真正运行软件
它们更像四位读过同一篇通稿的评论员，不是四组独立实验。

以后不要问：

这个项目能打多少分？
要问：

哪条命令证明它通过？
哪个测试覆盖这个结论？
修改前后哪些用户行为完全一致？
请提供失败证据和通过证据。
2. 没有先定义“什么叫没改坏”
你知道 Python 版好用，但没有把“好用”写成验收清单。

于是 AI 可以删除收藏、银行明细、固定服务费、历史记录，再宣称“架构升级完成”。

软件里，产品功能必须先变成可检查的合同。

只要这些合同没有自动化，AI 就能在“优化”时无意中删除需求。

3. 允许一次修改太大
a16058d 一次删除 3901 行。这种改动即使由资深工程师完成，也必须高度警惕。

大改动的问题是：

无法准确定位哪一步引入错误
评审者很难读完
功能缺失藏在海量差异中
测试和实现可能一起被删
回退代价迅速升高
你需要建立“渐进修改”意识：

一次只解决一个问题
每一步都能运行
每一步都能测试
每一步都能回退
“全面重构”“一步到位”“生产级整改”通常是危险提示词。

4. 把“看起来专业”当成“工程质量高”
软件质量首先看：

功能正确
数据不丢
错误可发现
修改可回退
测试可重复
最后才看架构是否漂亮
项目当时正好反过来：

架构名称 > 实际功能
评审文档 > 运行证据
代码目录 > 用户体验
重构幅度 > 回归能力
你需要建立一个基本判断：

架构不是产品质量，而是控制未来修改成本的工具。
一个单文件 Python 程序如果功能稳定、易于验证，可能比一套错误的 DDD 分层更有价值。

你最需要补的不是编程，而是这五项能力
一、验收标准设计
这是优先级最高的能力，也最接近你做总编时的经验。

你需要学会把自然语言需求转换成：

给定什么输入
发生什么操作
必须得到什么结果
哪些边界情况不能出错
推荐掌握这些概念：

Definition of Done
Acceptance Criteria
Given–When–Then
Characterization Test
Regression Test
你不需要会写所有测试，但要能要求 AI 先写出可核对的测试案例。

二、Git 与变更审查
不必成为 Git 专家，但至少应熟练理解：

git status
git log –oneline
git show –stat
git diff
git diff –stat
git switch
git revert
你需要一眼识别：

改了哪些文件
删除了多少代码
是否删除测试
是否夹带无关重构
是否能安全回退
可以把 Git diff 理解为软件领域的“修订模式”。没看修订痕迹就批准合并，相当于文章整篇被替换后只听作者说“我润色了一下”。

三、测试与持续集成
你需要理解测试的用途，而不只是测试数量。

至少掌握：

单元测试：报价公式等纯逻辑
集成测试：数据库、huilv API
端到端测试：用户从打开页面到完成报价
回归测试：曾经出现的 Bug 不再复发
CI：每次合并前自动执行所有检查
项目以后至少应强制：

cargo fmt –check
cargo clippy — -D warnings
cargo test
cargo build –release
Web 版还要加：

前端构建
API 契约测试
数据库迁移测试
核心页面端到端测试
“AI 说测试通过”不算。必须看到命令输出和退出码。

四、调试与证据推理
学习最基本的科学调试流程：

复现问题
→ 固定输入和环境
→ 提出一个可证伪假设
→ 收集日志
→ 只改一个变量
→ 再次复现
→ 添加回归测试
不要接受：

“应该是”
“大概率”
“理论上已经修复”
“架构上不会发生”
“代码看起来没问题”
要追问：

你如何复现？
修复前怎么失败？
修复后怎么通过？
哪个测试能防止复发？
五、AI 工程协作治理
这是你最该建立的方法论。

不要让同一个 AI 同时承担：

定义需求
写代码
修改标准
评审自己
宣布通过
建议拆成：

你：产品目标、功能优先级、最终验收
实现 AI：只负责实现明确任务
审查 AI：只看需求、diff 和测试，不读实现者的自我评价
验证环境：通过 CI 和真实运行提供最终证据
关键规则：

评审者不能只读总结文档，必须读真实 diff。
实现者不能修改验收标准来适配自己的代码。
评审意见不能直接批量执行，先由你确认取舍。
禁止无授权重写。
删除功能必须逐项说明并获得批准。
测试减少必须阻止合并。
大改动必须拆分。
每个阶段必须留下可运行提交。
评分只能辅助表达，不能作为放行依据。
最终验收看行为，不看架构术语。
你不必补到什么程度
你不需要先学成 Rust 工程师，也不需要能独立写 Axum、SQLx 或 React。

你只需要达到“技术产品负责人”的水平：

能读懂项目结构
能读简单 diff
能运行测试
能理解 API 请求和 JSON
能执行基本 SQL 查询
能查看日志
能识别大规模重写风险
能根据验收标准判断成功或失败
这已经足以有效管理 AI 编程。

建议学习顺序
第一阶段先补工具能力：

Git 基础
命令行基础
HTTP、API、JSON
SQL 基础
自动化测试概念
第二阶段再补软件设计：

模块边界
依赖方向
数据模型
状态与副作用
同步、异步与并发的基本区别
SQLite 和 PostgreSQL 的适用边界
第三阶段才学 Rust 阅读能力：

struct、enum、trait
Result、Option
所有权和借用的基本含义
async/await
Axum 的请求处理流程
SQLx 的 Repository 实现
重点是“能审查”，不是“能从零手写”。

给你一套以后可直接执行的治理流程
每次改动都按这个顺序：

1. 写明用户问题
2. 固定当前可运行版本
3. 列出不得退化的功能
4. 先写验收案例
5. 创建独立分支
6. AI 做最小修改
7. 查看 diff 和删除量
8. 执行格式、静态检查、测试、构建
9. 手动走核心流程
10. 独立 AI 只审 diff、风险和测试
11. 合并
12. 保留回退点
遇到以下情况自动暂停：

AI 提议“从零重写”
一次删除几百行以上核心代码
测试数量减少
修改与任务无关的目录
把旧实现删掉再补测试
只提供截图或文字结论，没有命令输出
版本号、文档和代码不一致
“顺便优化架构”
站在旁观者角度评价你
你的问题不是判断力差，而是没有把已有的专业判断力迁移到软件领域。

其实你已经做对了几件关键事情：

保留了各版本代码和评审文档。
感觉到 Rust 版比 Python 版难用。
没被“Rust 重构成功”这个叙述长期说服。
主动追查 Git 历史。
愿意复盘自己，而不是只怪 AI。
这说明你有很强的产品直觉和质量敏感度。你缺的是一套软件领域的“编辑规范、事实核查和出版流程”。

最值得补的不是更多技术名词，而是：

用验收标准定义质量，用测试提供证据，用 Git 控制变化，用 CI 拒绝空口结论。
当这四件事掌握后，你仍然可以不亲自写大部分代码，但不会再把最终裁决权交给 AI。