源码学习新范式:别再死磕源码了,AI 时代,我看开源项目只用这一招

    作为一个扎扎实实的技术人，不停的学习新的技术内容是日常的工作需求，我相信很多小伙伴都有自己的学习方法。尽管现在都AI时代了，但是你如果连一些简单的技术名词和技术原理都不清楚，那么你也写不出高质量的提示词。

    虽说我们现在有了各种渠道去获取新的技术信息，但是作为程序员出身的我们，是不是有时候还是想搞清楚那些NB项目的内部原理，其使用的技术栈及玩法，这个玩意具体是个怎么个事儿呢。

    当你遇到一个网上各类所谓的技术类博主鼓吹的开源项目：

    你打开GitHub，点开这个Repo，一看 Stars 好几万，心里默默喊了一句：好家伙。Clone 下来，打开 IDE，面对着成百上千个文件，只有一脸懵逼。你先看README，然后试图从 package.json 找入口，像个侦探一样顺着 main() 往下摸。脑子里还得强行记着：“A 调了 B，B 传了个参给 C，C 又去读了数据库……”

    往往看了半小时，电话响了，回来一看屏幕：这特么是在哪？我刚才看到哪了？这变量又是谁传进来的？

    这就是咱们以前的笨办法，时代变了。自从有了 AI ，我看源码的逻辑彻底反过来了，我愿称之为：开源项目源码学习新范式。

    前一段时间，我不是在研究SDD嘛，扒了一个叫 OpenSpec 的项目。这要放以前，我得把它的代码目录翻个底朝天。但这次？我只用了 几 分钟。

    我先打开Cursor（当然，如果你用其他的AI编程IDE也都行），然后把GitHub上开源项目的git地址复制下来，使用Cursor这个AI IDE给clone下来。

最终，你将得到一堆代码；

    我选Cursor的其中一个原因是它有个核心优势，其在于 Context Awareness（上下文感知）。Cursor 的 @Codebase 功能可以让 AI index 整个项目仓库，真正做到“基于全库代码回答问题”。

    当你有了项目代码之后，在Chat里输入如下提示词：

作为一名高级软件架构师，请分析这个项目的整体架构。1. 请列出项目的目录结构，并解释每个主要目录（如 src/core, src/cli 等）的职责。2. 项目使用了什么技术栈？针对每一个核心技术，简要说明它在项目中可能扮演的角色。3. 用 Mermaid 流程图画出系统的顶层模块依赖关系。4. 项目的核心入口文件在哪里？5. 初始化的流程是怎么样的？



然后你会得到一份“OpenSpec 项目架构分析”的文档，贼拉详细；


如果你嫌看英文的README太累，或者想得到更详细的使用文档；
在Chat里输入提示词
如何使用此项目


然后你又得到了一份 “OpenSpec 使用指南”，也是贼拉详细。并且最过份的是，这个文档写的比官方的都详尽。

    所以，别再一行行死磕源码了：AI 时代，我看开源项目只用这一招。
结语
    AI 不会取代那些愿意深入源码的工程师，但它会淘汰那些还在用蛮力死磕、效率低下的学习者。
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