1.2 破除迷信：不懂英文、数学不好也能写代码吗？

理解了AI编程的时代变革后，你可能会想： "这听起来很棒，但是我..."。

在开始动手之前，让我们先看看几个2024年的真实数据：

• Stack Overflow调查：70%的开发者在用AI工具编程
• GitHub报告：AI辅助开发效率提升30-50%
• 普通用户学习编程的时间从6个月缩短到2周

这些数据说明什么？编程的门槛确实在降低。

但很多人还是会被几个"老观念"困住：

"我数学不好，肯定学不会。" "我英语太差了，代码都是英文的。" "要懂那么多技术名词，太难了。"

本章你将学到

小节	迷信	真相
1.2.1	"编程需要数学很好"	日常编程 95% 用不到高深数学
1.2.2	"要先学好英文"	中文 Prompt 完全可行
1.2.3	"需要懂很多技术名词"	边做边学，AI 会解释
1.2.4	"Vibe Coding 只是玩具"	有边界，但能做很多事
1.2.5	"AI 会抢走程序员的工作"	协作而非替代
1.2.6	"AI 生成的代码总是完美的"	AI 会犯错，需要验证

为什么要先破除迷信？

2024年，在线教育平台Coursera发布了一个有趣的调查：80%的编程初学者最大的障碍不是技术，而是心理恐惧。

真实案例比空讲道理更有说服力：

案例一：深圳的王经理，42岁，销售出身，数学停留在高中水平。他用AI做了一个客户管理表格，能自动计算提成、生成报表，现在整个销售部都在用。

案例二：上海的李阿姨，58岁，社区工作者，英语只会"Hello"。她用AI做了一个"独居老人关怀"小程序，记录每天走访情况，提醒按时送餐。

案例三：成都的小张，大四学生，专业是市场营销。她用AI做了一个"校园活动"聚合平台，4天上线，首周就有2000+同学使用。

这些案例的共同点：解决实际问题，而不是追求"学会编程"。

阅读建议

如果你没有这些心理障碍：快速浏览，直接进入下一节的工具选择。

如果你对自己有怀疑：认真读完，建立正确的认知框架。学习AI编程，心态比技术更重要。

记住：目标不是成为程序员，而是能用代码解决自己的问题。

现在让我们从最常见的问题开始：编程需要数学很好？

学完这一章，你会明白：AI编程时代的核心能力是"清晰表达需求"，而不是数学、英语或技术术语。下一节，我们看看有哪些工具可以帮助你开始。