Python 學習計劃 vs Kodo

AI 時代還要學程式設計嗎？事實是要，但已經不是過去的學習方式，怎麼說呢？以前的老前輩總是要學初學者先掌握一門程式語言，這裡所謂的掌握，拿 C 語言來舉例，就是要到能開發出 C 語言編譯器甚至到用 C 語言寫出作業系統，所以程式設計專科像是資訊工程系的課程就是這樣安排。 換句話說，過去的觀念強調用背誦培養，不管學生懂不懂，反正學生不懂也是可以先背起來，很多前輩的求學歷程不外都是先背了一堆知識，等到了未來某一天見到了某個知識點，才總算觸類旁通，以前不懂的，才在突然懂了，也就是到了特定知識點才對程式設計開竅。 先記住等到以後才弄懂的模式，坦白說是要在戰後快速培養人才，這樣記性好、學習效率高，也就是遴選出智商高的人才，問題是記性不等於悟性，所以記住是記住，卻不等於理解到懂的程度。 這就導致一種很詭異的現象，智商高的人記住了但是不懂，結果就是一直耍小聰明，賣弄他記住的知識，卻難以真正做創造或發明的工作，其實現在的 AI 幾乎可以說是就是智商極高的智能體， AI 可以依據提示詞做推論，但也僅只於推論而已，正確與否或是否符合需求則需要由另一套機制驗證。 所以 AI 強在可以跟你講知識，依據你輸入的文字推論你想要的結果，但目前的 AI 無法體察你言語間細微的變化，也無法分辨你言語的意思是否是 AI 能夠理解的意思，換句話說沒辦法察言觀色，也就是 AI 理解不了你懂或是不懂，或是你的理解與 AI 的理解是否相同，結果是你讓智商高的 AI 一直賣弄小聰明，向你堆知識，瞬間給你座圖書館，這就引出真正的難題，你不懂就不會用，你能做的頂多是跟 AI 一樣，依樣畫葫蘆，如果你不想畫一樣的葫蘆，你還是得懂。 正因為是弄懂了才會用，從另一種角度來講，懂了才知道要去記什麼，從而長出記性，多年的教學經驗給我的感受是讓多數學習程式設計的人，恍然大悟的知識點是弄懂產品的概念，換言之，從前是先學什麼是程式，從程式慢慢擴張到軟體，再從軟體的角度去學開發產品，這時候軟體規格到整個軟體的架構才出來，然後才懂得程式只是零件，所以說到頭，軟體開發是有了基本的邏輯概念後，去寫構成零件的程式，然後才能去組合零件到產品。 所以本 App 的設計理念反其道而行，從產品的角度出發，總共分成四個部份 基礎學習篇 軟體開發篇 GUI 篇 Brython 篇 「基礎學習篇」著重帶領學習者寫 Python 的小程式，藉此熟悉 Python 的語法，目的不是為了精通 Python 程式語言，而是為了「軟體開發篇」做準備。「軟體開發篇」從軟體規格出發，重點是繼續帶領學習者進一步開發能把英文句子編密碼的 Encrypt 類別。 Encrypt 類別作為「GUI 篇」的計算核心，繼續帶領學習者用 Tk 製作「編密碼小工具」的 GUI 視窗軟體。 -geany- 「Brython 篇」則是藉由第三方程式庫 Brython ，繼續把「邊密碼小工具」移植到網頁上。換言之，「編密碼小工具」就是本 App 依教學需求所開發的產品，這是一個宏觀的角度，先理解軟體的架構，再回推需要補強學習之處，畢竟現在電腦早已不再是先寫編譯器才能讓程式運作，也就是說，目的是讓學習者能先弄懂軟體開發是怎麼一回事，懂了軟體開發，往後再由其他管道，例如 AI 補強語法細節。 現階段 AI 還是一個提示詞給一組回應，當然也可以用如 agent 排程去做，講到提示詞就跟過去指令一樣，換句話說還沒走出自動化程式那一套， Python 就是適合在系統中寫自動化程式工作的程式語言。 有沒有發現一件事情，現在的 AI 是利用自然語言將工作自動化，但是維護能做自動化工作的 agent ，還是需要程式設計師，相對是要求經驗更豐富程式設計師，因此想要當程式設計師，就需要不斷的強化程式設計能力，如果能先弄懂軟體開發是什麼一回事，再來的程式語言的語法細節到電腦底層邏輯，本來很枯燥要死背的東西，一下子就變成有趣了起來。 有趣，學習才有意義，不是嗎？況且要自己手動寫出能跑得程式碼才有成就感，如果像前些日子從網路抄程式碼到現在跟 AI 要程式碼，那其實都不太會產生成就的快感，而且可能需要一直懊惱的除錯，說到這裡，無論網路或 AI 都是寶劍，你手持寶劍是要斬妖除魔，但如果你被寶劍反制控制住你的心靈，寶劍就無法成為你自身力量的延伸，那還不如棄之不用。 最後感謝購買本 App ，但由於每個人的基礎不同，希望本 App 設計的教學方式能對學習程式設計有所幫助。懂不是一件容易的事，但是總是要懂了才知道要怎麼做，做了才會有真正的幫助。 張凱慶 2026/05/13

Edit code on iPhone and iPad with an on-device AI assistant, project workspaces and an interactive SSH terminal. Download an AI model once to use it offline; speed and model availability depend on your device. PROJECTS AND AI • Organize files, documentation and saved project versions in one workspace. • Start with six HTML, CSS and JavaScript templates. • Ask the AI to explain or change code, review proposed changes across multiple files and choose when to apply them. • Get inline code suggestions and recover interrupted AI edit operations. EDIT AND PREVIEW • Syntax highlighting for Python, JavaScript, TypeScript, Swift, HTML, CSS, SQL, Markdown and many other languages and formats. • Multiple tabs, find and replace, snippets, formatting tools and Emmet abbreviations. • Preview HTML and Markdown, inspect the web preview console and edit CSV tables with sorting and filtering. DATABASES AND REMOTE TOOLS • Open SQLite databases, explore tables and run SQL with autocomplete. • Connect to PostgreSQL databases and work with query results. • Use an interactive SSH terminal and transfer files with SFTP or FTP. • Manage npm and Python jobs on your own remote server. • Download GitHub repositories, update linked copies and push files. Local editing and downloaded AI models work offline. GitHub, remote databases, SSH and file transfers require a connection and the relevant server or service credentials. Files you choose to transfer are sent to those services. Kodo does not include a local Python, Node.js, PHP or Swift runtime. Remote commands run on your configured server; the local workspace terminal provides Kodo's built-in file and project commands.