什么才算是真正的编程能力？
让我们一点点剥开这层层概念，看看它到底包含些什么：
1. 基础扎实：内功是根本
就好比武林高手，必须先练好马步、拳法、腿法。编程也是一样，扎实的基础是重中之重。
深刻理解数据结构和算法： 这不是背诵题库，而是真正理解它们的工作原理，知道在什么场景下使用什么结构能达到最佳效率。例如，你是知道链表和数组的区别，以及它们在插入删除操作上的性能差异吗？你能根据问题分析出最适合的排序算法吗？这决定了你的程序是飞驰千里，还是步履维 걸어。
熟练掌握一到两门编程语言： “一招鲜，吃遍天”是过去式，但精通一门语言，并且理解其底层机制（比如内存管理、并发机制），会让你触类旁通，学习其他语言事半功倍。这不是简单的语法熟练，而是能用这门语言优雅、高效地表达思想。
理解计算机系统原理： 知道程序是如何被编译、链接、加载到内存中运行的吗？操作系统是如何管理进程和线程的？网络协议又是如何工作的？这些底层知识，能让你在遇到疑难杂症时，不会束手无策，而是能从更深层次去诊断问题。
2. 解决问题的能力：核心竞争力
编程的本质是为了解决实际问题。真正的编程能力，体现在你面对一个需求时，能否将其拆解，并一步步构建出解决方案。
需求理解和分析： 能否准确理解用户或业务的需求，并将其转化为可执行的编程任务？这需要良好的沟通能力和逻辑思维。
抽象和设计： 如何将复杂的现实世界问题，抽象成清晰的模块、类或函数？如何设计出既满足当前需求，又易于扩展和维护的系统架构？这考验的是你的设计功底和前瞻性。
问题分解和调试： 面对一个庞大的项目或一个棘手的bug，能否将其分解成小问题，逐个击破？调试能力更是关键，知道如何定位问题，如何使用工具，如何从日志中提取线索。
权衡和取舍： 很多时候，没有完美的解决方案，只有在不同因素之间进行权衡。比如，是追求极致的性能，还是易读性？是快速上线，还是代码健壮性？你需要能够根据实际情况做出明智的决策。
3. 代码质量：写出“活”的代码
写出能运行的代码只是起点，写出高质量的代码才是境界。
可读性： 你的代码是不是能让其他开发者（或者几个月后的你自己）轻松理解？清晰的命名、合理的注释、规整的缩进，都是让代码“活起来”的要素。
可维护性： 程序是会不断迭代和演进的。你的代码是否易于修改、扩展和重构？是否遵循了良好的设计原则（如SOLID原则）？
健壮性： 你的程序能否处理各种异常情况，而不是轻易崩溃？是否考虑了边界条件、输入验证、错误处理？
效率： 在满足功能需求的前提下，你的代码是否达到了预期的性能？是否考虑了资源的消耗？
4. 学习和适应能力：在变化中成长
技术日新月异，新的语言、框架、工具层出不穷。真正的程序员，绝不会停止学习的脚步。
快速学习新知识： 面对陌生的技术栈或项目，能否快速上手，并找到解决问题的关键？这需要有良好的学习方法和信息检索能力。
拥抱变化： 不害怕改变，而是积极拥抱新技术，并将其应用到实际工作中。
持续反思和改进： 对自己写过的代码进行反思，总结经验教训，不断提升自己的编程技艺。
5. 沟通与协作：团队的力量
现代软件开发很少是单打独斗，而是团队协作的成果。
有效沟通： 能否清晰地表达自己的想法，也能理解别人的意图？在团队中，有效沟通能避免很多不必要的误解和返工。
代码审查： 乐于参与代码审查，既能帮助别人发现问题，也能从别人的反馈中学习。
分享与传承： 愿意分享自己的知识和经验，帮助团队成员共同成长。
如何衡量真正的编程能力？
这并非一个简单的分数可以衡量。你可以从以下几个方面来评估：
解决复杂问题的能力： 能否独立或带领团队解决那些看似棘手的技术难题？
项目交付的质量和效率： 交付的项目是否按时、高质量地完成？
代码的可维护性和可扩展性： 项目在后续的维护和迭代中是否顺畅？
对技术的深度理解和创新能力： 能否在深入理解现有技术的基础上，进行一些微小的创新或优化？
在团队中的影响力： 是否能通过自己的技术能力和沟通能力，提升团队整体的水平？
总而言之，真正的编程能力，不是会写几行代码，也不是精通某个框架。它是一种 融会贯通的能力，是在理解、设计、实现、优化和协作中不断螺旋上升的过程。 它关乎你的思维方式，关乎你解决问题的态度，更关乎你对技术的热爱和持续探索的精神。它是一个旅程，而非终点。
网友意见
编程能力是一种解决问题的能力。如果问题没能被很好地解决，知道再多也没用。
编程能力是一种运用机器解决问题的能力。首先是要判断问题在什么程度上可被机器解决，比如理论计算机科学会告诉我们什么可做、什么理论上不可做、什么理论上可做实践上不可做。然后是让机器更好地理解问题，比如计算机都是（图灵－冯诺依曼模型）等价，但不同的问题可能会适用不同的编程语言。再后是让机器能更高效率地解决问题，比如同样的问题可能会有效率差别巨大的算法。
编程能力是一种抽象问题的能力。借用轮子是很好的办法，省力省时间。今天任何软件工程师都会有意无意地使用很多轮子，从操作系统编译器数据库网络到算法数据结构。想高效地借用轮子，就需要将问题分解再分解，抽象再抽象。任何一个实用的系统（不包括教科书上的示例程序和简单的脚本程序）都需要进行大量的分拆和组合。所以系统设计是编程能力里的高级技能，加合理的假设简化问题尤其有难度，此处不展开讨论。高手和新手的区别在于新手往往不知道轮子的适用范围，而高手的手上轮子数量多且熟知各种轮子的差异，所以对不同的问题可以轻松地找到合适的轮子，当实在找不到合适的轮子时可以自己动手改造现有的轮子。平时有时间拆装和改造已有的轮子会对水平提升有较大帮助。当然能知道怎样快速在搜索引擎里搜出轮子也是一种能力。
编程能力是一种需要考虑扩展性的能力。算法竞赛中的很多算法考虑的是单机的内存算法，计算模型经过高度抽象，在实践中机器的模型更为复杂。比如单机的多级结构带来的各种时间空间复杂度的取舍平衡，多机网络中如何能在提高单机性能外进一步优化整体性能。除了在机器端的扩展，在程序员一端的扩展也很重要。复杂的问题和工程往往意味着团队协同以及更长时间的开发维护，团队分工和设计沟通这里暂且不论。举个容易被忽视的例子，程序中的注释。高手会更在意完整且表达清楚的注释，因为这是写给现在和未来的团队（包括自己和其他成员）看的，直接影响到长期的整体开发维护效率。
编程能力是一种取舍的能力。局部的最优解未必是全局的最优解。如果一个美妙的解决方案需要将完工时间向后推迟一两个月，需要考虑是否先使用平凡方案解决问题，之后再进行优化。当你的工作延后会阻碍别人的工作时尤其如此。发现一个绝妙的优化方案时先想想这个优化是否真的有价值，如果只是系统中很小的部分，那么不要为了追求心理满足而花很多时间放一个漂亮的轮子上去（参考Amdahl定律）。
编程能力是一种预见未来的能力。目前的方案有哪些假设和局限性，在何种情形下会遇到问题甚至崩溃。在未来出现问题时问题是否需要重新定义，系统是否需要重新设计，代码是否需要重构或优化等等都需要未雨绸缪。
编程能力是一种工程能力。无它，唯手熟尔。
编程能力是一种解决问题的能力。如果问题没能被很好地解决，知道再多也没用。
编程能力是一种解决问题的能力。如果问题没能被很好地解决，知道再多也没用。
（重要的事情说三遍，重要的事情说三遍，重要的事情说三遍）
0：可以完全理解一问题，并且给出对应的代码。
往窄了点说，这就是acm在培养的东西。
并且这不能靠调api完全解决：
有的时候，你的问题需要你把多个标准算法串一起。
比如说最近有个把STLC AST从implicit sharing变成explicit sharing的任务，这靠LCA+reverse topo dependency calculation（没这步LCA的时候scope跟着term一起被reorder了，根本做不出），最后接上metaocaml style letlist，搞定。
有的时候，根本没有任何API，需求是从一个算法改成另一个。比如说D*算法复杂度是O(nv^3)的，很不好，我们想优化下，把复杂度往下降点，这一样没有任何包可以调。
往广了说，大一点的需求也能用这种能力。既然有‘组合性’这个概念，我们就能倒过来，给出一个大型问题，分解成多个子问题，各个被单独解决后再组合一起。
名书SICP里面就很推崇这种‘理解，分解，破解’的套路，而图灵奖得主Edward Dijkstra甚至更极端，认为这方法是唯一一种编程的方法。无论这是不是唯一法，这能力都是很不可或缺的基本功。
当你掌握这方法以后，你会发现你做的很多是在脑袋中去推敲这问题的性质，试图分解这个问题，如果可以的话调用/组合已有API/算法。。是不是很像数学？因为计算机程序在某种意义上就是Mathematical Object - Curry Howard Isomorphism/Stepwise Refinement/Program Calculation都是在说这个。而当你把这套玩熟，如果你喜欢，甚至可以做到正射必中：对于给定问题，产生绝对正确的代码。这不难理解嘛，毕竟都说了是数学对象了，证明一下就好了。
1：能在0之上加上工程方法。
有时候这套方法不管用：比如说你跟其他人在已有code base上协作，比如说需求变更了，比如说你死活分解不出来，又比如说你根本不知道具体的需求，得慢慢探索。。其实这问题本质是，软件实在太复杂了，一个数百万行代码的项目已经超越了人类物理意义上的理解极限 - 看都看不完。
这也是为什么重头起编写一个系统很难：spec太复杂，各个组件的assumption太多，并且持续进化，不可能一口气搞定，就算给定各个预先写好的组件，也会因为assumption不match而难以组合在一起，只能通过不停的prototype，不停的重构，甚至不停的重写来加深对系统的理解。
在这之上，SICP的‘一次性理解法’已经失效，这时候就需要不精确，比起逻辑学更像生物学的技巧 - 软件工程了。
该怎么设计？
该怎么重构？
啥时候不重构而是顶着debt继续往前（不然会无限重构做不出东西来）？
该用啥技术？在各种tradeoff间如何选择？
再加上debugger/unit test/ci/git/integration test这些tool。。
这些（系统编程） @h8liu 说得很好了，就不多说了。
2：对整个计算机stack有认识，能把各种技能混着耍
比如说，学过计算机体系结构，明白dennard scaling死掉后单线程已经上不去，GPU等massively parallel architecture是未来，然后给neural network迁移上GPU（deep learning）。
然后，会deep learning，发现这货给出的答案不一定是对的，但是可以当heuristic/hint，给传统方法加速（Alphago的MCTS（AI），Learn Indexed Structure中预测结果存在那（数据库），AutoTVM的快速评分（编译器），DeepCoder的降低搜索空间（Program Synthesis），Peloton的给数据库预测负载（数据库））
又或者，会FPGA，知道GPU之上还有很多优化空间，于是直接把整个matrix multiply fuse成电路（TPU），又或者会quantization，去研究怎么给quantized NN做ASIC（Bit Fusion）。
还有，会PL，发现Deep Learning的computation graph其实就是个first order PL，为了加入控制流（RNN/LSTM/TreeLSTM。。）以Lambda Cube为基础设计一个IR，再想办法在上面做反向传播，来做program optimization（TVM上的Relay）。
除了理解力到位，试图把未知的新工具用上已知领域，还有个更简单粗暴的用法：降低/消除低效接口带来的额外开销。
学了Memory Hierarchy以后，在用一个内存以前可以提前fetch，降低软件的memory access latency（prefetching）
如果有FPGA，可以把一部分任务schedule并offload上硬件，提高性能（Hardware/Software codesign）
有task要在docker里面跑？既然docker都有保护了，那还凭啥要跑一个有保护模式的OS，要多个address space并且不停在kernel/user上跑？Unikernel走起！
把这套玩到炉火纯青，还能像Midori这样，大手一挥，重新设计整个Software Stack，把里面的各种多余的抽象（protection类型系统给了，就不需要OS上搞）整合掉，爽不？
3：对不理解的CS&数学知识能在遇到的时候快速的补起来。
计算机科学实在太广太深，学习中碰到不会的东西已经是很正常了，所以说能力中还有一部分是：在代码/paper中发现完全不会的定义，如何在最短时间内学习/跳过，并不影响后续理解/debug？
而这些概念不一定只有CS的，有时候还有数学，所以还要打好最低限度的数学基础，达到‘看到不认识的数学定义不会去手足失措而是能慢慢啃/推敲’。不过还好，用到的数学跟数学系的双比不深，挺喜欢的一篇paper，Partially-Static Data as Free Extension of Algebras 也就用到了Free Algebra，属于很基础的抽象代数，并没深到那去，老板给我的paper，Sampling Can Be Faster Than Optimization ，能抓出重点，搞懂Metropolis–Hastings跟MALA（Intro to Stats就会教了，很浅），然后明白主Theorem是啥，也就差不多了，毕竟CS水这么深，主次要分清，数学能抓多少就抓多少吧。。
这些就是我所认为的不会随着时间而失效，也不能被体力劳动+调包取代的，真正的编程能力：
不停扩充自己的toolbox，并对自己的tool或多或少有本质上的理解。（Machine Learning/GPU Programming）
根据自己对这些工具的理解，想出新的组合法。（Deep Learning）
把自己的idea构建成一个复杂，大而全的系统，而不仅仅是一个玩具。（Pytorch）
落实到一个小功能的时候，能通过计算力，通过品味，设计出一个好用的API，编写一个正确高效的实现。（Reverse Mode Automatic Differentiation）
如果要用一句话概况，我猜编程能力是"对不同复杂度的问题（领域级/系统级/问题级），采用相对应工具降低复杂度，最后击破"的能力吧。
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