AI时代：在正式开始之前

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本文部分转载并修改了KanaDE师傅博客中《在第一步之前......》的内容，你可以在这里找到他的原文。

我们不得不承认的一点是：当下的计算机专业大环境确实正在变得愈发糟糕：在一定程度上，AI 或许首当其冲地恶化了大环境。

过去的4年里，我们见证了开发模式的彻底重写，也见证了学习模式的大翻盘，更是见证了各行各业在 AI 飞速发展下的万般变化。

人们似乎越来越普遍地认为：观看视频，询问 AI 这些方式比阅读文档（比如说本文）似乎更加有性价比。

但是，在 CTF，甚至是计算机科学的世界中，我们能获取到的视频教程内容量，其实远比不上通过阅读文档或者他人的博客的内容量；我们询问 AI 得到的内容，其实并不总是正确，详尽且易于理解的。

令我们难过的是：越来越多的新手入门就被各种便捷的工具与 AI 带偏，忽视了基础知识与概念的重要性。

他们看到了工具一把梭的便捷，看到了 AI 的强大，看到了私底下 py 的便利。

我们甚至可以靠一把梭工具 + AI + 私下 py 拿下世界冠军，但是请问：

我们真正从这场比赛中学到了什么？

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所以，在开始我们正式的征程前，我希望能够看到这些文章的各位，不论你是经验丰富的专家，还是茫然四顾的萌新，我们更希望你能够暂时放下 AI，放下什么都不懂，只想找视频学的心态。

在不懂就问 AI、看视频操作之前，先用自己的脑子想一想，先自己上网搜一搜。

毕竟用自己的脑子并不消耗 token，上网搜东西找到的文章文档消耗的流量也远比看视频要少得多：只需要吃掉两根不拿拿(Banana)就完全能够补回来刚刚思考时消耗的能量。

本文的目的并不是 让各位彻底放下 AI 和观看视频 ，而是希望能给到各位一个更加科学的自救与自学方法论。

我们依旧会使用 AI，也偶尔会录制一些公开课视频发在视频网站上，但或许彻底理解这些内容后，你会对 AI 的使用、观看视频的必要性，以及自我驱动学习有一种与之前不太一样的理解。

猫猫の碎碎念

或许你会觉得阅读文档太耗费时间，或许你会觉得学习 CTF 得到的收益远没有 AI 一把梭高。
但是请记得： 生活并不只有 CTF，学到你手里的技术，别人抢都抢不走。
不得不承认，Vibe coding 确实有效提升了我们的效率，mcp 工具和 Openclaw skill 的介入确实提高了你的成绩。
但是，比赛之外呢？

仅靠外力得来的力量，终究不属于你。
计算机人追求的“学习版”，“绿色版”，挖洞渗透的整体逻辑和方向把控，安全算法的研发与验证……
这些东西，只靠 AI 工具确实很难实现啊……

退一万步讲，即便你选择了人机协同的路线，也只有当你自身真正掌握时，AI 才能发挥出更高的水平。
否则，你只会成为 AI 的“累赘”：看不懂 AI 卡死在哪里，不知道怎么给予 AI 方向。
你能做的只是在电脑面前，盯着 AI 工具不断弹出各种尝试步骤，不断燃烧本属于你的资源，
只是祈求 AI 能跑出正确的结果。

殊不知，救赎之道，就在自身。

那，我们开始吧。