在编程的旧世界里，成长的阶梯是清晰的：从写简单的 CRUD（增删改查）开始，经历无数次空指针异常、内存泄漏、数据库锁死，十年后，你成了一名能一眼看穿系统瓶颈的架构师。
但在 AI Coding 时代，这个阶梯最下面的几级不见了。
刚毕业的学生用 Claude Code 或 Antigravity，十分钟就能生成一个老程序员要做两天的功能。代码完美运行，测试一次通过。看起来很美好，但危机潜伏在阴影里：你跳过了“犯错”的过程，也就失去了获得“直觉”的机会。
在量化行业，一个没有经历过 2008 年金融海啸或 2020 年熔断的交易员，是危险的。同样，一个没亲自修过 Bug 的程序员，是脆弱的。
如何在没有“实战肉搏”的情况下，获得资深经理的嗅觉？答案在于改变学习的密度和维度。
1. 从“写作者”变为“法医” (Forensic Learning)
以前我们靠“写”来学，现在要靠“读”和“改”来学。
资深程序员的价值，在于他们脑子里存了成千上万种“代码死法”。AI 生成的代码往往是“平庸的最优解”，它不会主动告诉你什么是错的。
新手必须做主动的“代码法医”：
- 不要只问 AI “怎么写”，要问“为什么不那么写”。 拿着 AI 给出的代码，反问它：为什么用 HashMap 不用 TreeMap？如果并发量大 10 倍这段代码会死在哪里？
- 故意生成烂代码。 让 AI 生成一份“有安全漏洞的版本”或“性能最差的版本”，然后对比优通过阅读“尸体”，你获得的经验密度远高于看健康的样本。
2. 建立你的“历史回测系统” (Backtesting History)
量化新手入职的第一件事，往往不是操盘，而是去跑历史数据——看看在 1997 年、2000 年、2008 年，策略会表现如何。
编程也有“历史数据”，那就是开源社区和经典架构。 AI 能帮你写出现在的代码，但很难告诉你代码演进的历史。
- 去读 Commit History，而不是 Source Code。 找一个知名的开源项目，不要只看最终版，去翻它两三年前的提交记录。看看那些大佬是为了解决什么 Bug 才把代码改成现在这个样子的。
- 那才是真正的“十年经验”。 每一行看似奇怪的判断逻辑背后，通常都藏着一次惨痛的生产事故。理解了这些，你就理解了风控。
3. 既然不用造砖，就去学画图纸 (System Design First)
以前新手必须先搬三年砖（写业务逻辑），才有资格去画图纸（做架构设计）。因为不搬砖就不懂力学原理。
现在 AI 替你搬了砖，但这不代表你可以直接躺平，反而是逼着你必须提前开始学画图纸。
- 计算机基础（First Principles）变得前所未有的重要。 当 AI 帮你搞定了语法和库的调用，剩下的瓶颈全是操作系统、网络协议、数据库原理。
- 你不需要知道快速排序怎么手写（AI 会写），但你必须知道为什么在内存受限时不能用归并排序。
- 资深量化经理不需要懂怎么修海底光缆，但他必须懂网络延迟对套利策略的影响。这就是原理层面的降维打击。
4. 这里的建议：做“破坏性测试”的飞行员
不要沉迷于 AI 一次性把代码跑通的快感。那是在坐自动驾驶。
要想获得经验，你得把自动驾驶关掉，或者故意给它制造麻烦。
- 让 AI 解释每一行代码的副作用。
- 手动删掉几行关键代码，看看报错信息长什么样（记住这个报错，这就是经验）。
- 尝试把 AI 生成的 Python 代码重构成 Go，在这个翻译过程中理解语言特性的差异。
结语
在 AI 时代，经验不再是时间的函数，而是“思考密度”的函数。
以前老程序员用了 10 年，其中 8 年在重复造轮子，只有 2 年在思考核心逻辑。现在，AI 帮你省去了那 8 年的苦工。
这并不意味着你可以直接获得 10 年的功力，而是意味着你有了奢侈的机会，用这省下来的时间，去进行高密度的“思维训练”。
别做那个只会按“Generate”按钮的交易员。要做那个在模拟盘里炸过无数次仓，最后深刻理解了风险与收益的操盘手。