我目前还在探索阶段 就学习结果而言，如果目标是顺利通过第一年、进入第二年、不被淘汰，对纯文科、零编程背景的人来说并非不可逾越。在 AI 工具的辅助下，coding、听课理解和完成作业都有现实可行性，只要持续投入，通过课程、甚至取得不错成绩是可以做到的。 第一年的真实难点，我觉得是信息过载。 一开始会同时面对大量全新的内容：编程语言、框架、开发环境、概念体系，对没有技术背景的人来说，很容易产生一种“被信息淹没”的状态。由于缺乏整体架构感，很多时候更像是在啃碎片、强行吞咽知识，而不是在系统性理解。 目前回忆起来，更现实的方式是接受： • 一开始没有完整框架是正常的 • 先以完成作业、跑通项目为目标推进 • 在反复使用和出错中，逐渐建立结构感 在完成阶段性目标之后，我觉得更重要的是对自身定位的明确，以及由此带来的学习重点取舍。 以数学为例，我学的是偏 AI 应用方向，因此我需要更关注模型的理解、适用场景和结果解读，而不是对数学模型进行科学完整的推导。对我来说，过度深挖理论推导的性价比并不高，反而需要把精力放在如何使用、评估和落地模型上。 同样，在技术学习上，我也很清楚自己并不打算走纯写代码的路线，而是偏向产品或技术与业务结合的角色。因此，文转码并不等于在所有技术点上平均用力，而是在明确职业方向后，有选择地投入。