在正式开始之前，我想先说说我自己的犹豫。
这个代码课堂做到现在，我常被一个问题缠住：未来真的需要每个人都读代码吗？
我越想越觉得，这个问题不能轻易回答。因为我们已经见过许多曾经重要、后来更多交给工具或专业人员的技能。最早，人们对着二进制机器码编程；后来，汇编把机器指令变成助记符；再后来，高级语言把内存、寄存器、指令集一层层藏到身后。今天，大多数开发者不再需要逐行翻译机器码，也不必在每次开发时追到所有底层细节。那么，今天我们逐行阅读的代码，会不会也只是下一代人的“汇编”？如果 AI 已经能生成、解释、重构代码，我们还有必要让人一行一行去读吗？
有一阵子，我甚至怀疑：我教的这些东西，是不是正在被时代悄悄搬走？
但后来我发现，我可能把问题问窄了。真正的问题不仅是“未来还需不需要代码”，也是“未来还需不需要有人理解系统”。抽象替我们承担了越来越多的细节，也让一些关键过程离我们的视线越来越远。多数时候，我们可以依靠它的承诺前进；但当承诺失效，或者后果足够重要时，我们需要知道怎样追问下去。
好的抽象也会帮助我们理解。它让我们不必同时盯住所有细节，能够在清楚的边界上合作。我们要练习的，是判断什么时候需要打开黑盒、打开哪一层，以及获得什么证据以后可以暂时停止。
如果未来自然语言就能生成软件，这种判断仍然重要。总得有人能打开黑盒，哪怕只是打开一条缝，去看清楚：它到底在做什么，为什么这样做，边界在哪里，代价是什么，出了错谁负责。AI 可以生成代码，但责任不能生成。
所以，我慢慢不再把“读代码”理解成读那些字符。读代码，是在读一种逻辑：一件事如何被拆解，数据如何流动，条件如何分支，错误如何暴露，系统如何被信任。语法会变化，语言会更替，框架会兴衰；理解、验证和说明边界的能力，更有机会跨越这些变化。它们的方法也需要不断改进，不能靠一句“永远不过时”来保证。
这个课堂，因此不打算押注某一种语言，也不承诺你学会一套永远不过时的语法。我更想做的，是和你一起练习一种更底层的能力：面对一个陌生系统，不害怕；看到一段逻辑，愿意追问；遇到一个结论，知道怎么验证；面对一个黑盒，至少能判断它在什么条件下值得信任。
我仍然不知道，未来是不是每个人都需要读代码。也许不需要。也许它会更像一种基础素养，而不是一项职业技能；也许它会变成少数人的专业，同时变成更多人的常识。但我知道，面对不确定，仍然愿意理解、验证和负责，这件事值得继续练习。
所以，这个课堂还是开始了。不是因为我确信自己握住了未来，而是因为我想和你一起，在抽象越来越高的时代，保留一种把东西看清楚的能力。
我们开始吧。