告别死磕源码！这套AI阅读法，让你从宏观到微观彻底看透
我不建议你去学编程，但是我强烈建议你知道怎么看代码，因为在AI时代每天生产量最大的内容就是代码。读代码在以前的确非常痛苦，从但现在不一样了，有AI工具的加持，可以用「 宏观到微观再到找原作者大法」彻底解决这个问题。
需要用到的工具：
AI 编程软件：最佳Cursor+Claude4组合，次之Trae+Claude4，最差也得用Trae+doubao1.5，总之模型越智能越好，Context越长越好（最好在200K以上，1M的最好），后者甚至有时候比前者还重要，因为很多的源代码都挺长的，你得保证模型的记忆足够以及retrieval检索的能力够强。
Github账号：很多的工具都需要你绑定Github账号，否则一切都免谈。
一个能正常收发邮件的邮箱： 很多问题你死活看不懂，或者说按照教程一步步做了但就是不一样，这个时候你可能需要直接给原作者发邮件咨询，因为有可能是源代码本身就有问题（我读博时候遇到过类似的问题，找到原作者才发现的确是写错了）。
01.
宏观会比较笼统
比如你要学Transformer这个算法，你要做的肯定不是从QKV这三个值开始，而是搞明白两件事，一个是input是什么，另一个是output是什么，这个我觉得是最重要的两个点。
比如Input可以是很多种，文字、数字、文件、或者是视频等等，output也一样，这俩首先得搞明白，很多时候就是没看清楚这俩导致白看了半天。
另外知道input/output之后，最主要的是把源代码跑起来，这玩意就跟试物件的手感一样，跑一下首先证明它是对的，其次也能加深对于程序的理解。
怎么跑，首先找README.md，这里通常都会有运行或者使用方法，你照着一步步来就行。
比如就拿Camel的OASIS来说。
但凡作者有点儿职业素养，肯定会有一个部分叫Quick Start/How to run等。
你就跟着一步步来，先试着安装和运行一下。
加入你碰到一个没有什么职业素养的人，那么你可以试试这个网站
https://deepwiki.com/
它背后是AI大模型驱动的，会读取你输入的Repo地址里面内容生成一份详细的使用攻略。
比如它的Get Started会更为结构化，从安装，快速开始，案例等等。
它可以作为一个从整体上了解项目的入口，它里面的这个feature，就是把一些关键的func可视化，然后再附上源代码位置，这个非常省时间。
毕竟看代码看 关键代码就行了。
反正你得起码把overview这个部分给看了，从图形化的角度来了解整个项目的框架。
02.
从微观角度理解每个细分部分
这个小到一个文件，再到一个function，甚至到具体到一行代码的理解。
你可以去下载到本地，然后用一个IDE一点点儿去抠，但是我建议你用AI编辑器，比如Cursor比如Trae，前者你需要点网络技术，后者大家都可以用，并且Trae+豆包1.5在国内几乎算是免费的。
打开Trae后，开启智能体模式，然后问这么一句话：
帮我下载这个repo：到本地，顺便分析这个项目
就这么简单，模型的话，有claude用claude，没条件就用doubao-1.5。
它会帮你自动的下载整个代码到本地，然后进行整体性的分析。
原理倒是不复杂，就是每个文件都看个前50/100/200行，简要的分析下这个文件的大概作用是什么。
然后给你输出一个报告
其实这个跟deepwiki做的东西是类似的，只不过它有一个巨大的好处，那就是它可以细化。
比如你在agents_generator.py上看到这么一个函数，看不懂没关系，你之需要选中它，然后点击添加到对话。
它就被特地取出来放到这个对话框里了，然后再写一句Prompt
给我解释下这个代码
它的优势在于会 参考整个代码repo，因为代码不是孤立的，它可能需要跟很多部件一起生效，而这个function，明显要跟这个py文件一起联动才知道是什么意思。
生成的解释会非常的清楚，即使是新手也无所谓，你可以换个问法。
比如
我是小学生，我看不懂
就是利用大模型非常强的自适应能力来做的，你也可以自定义这个prompt，总之就是让它根据你的水平来解释。
你看这是不是就清楚多了？
这个模式也可以分析一个文件，你可以用拖拽的方式来针对某个具体的文件进行分析。
总之，你用这个方法，不存在搞不明白的代码，只是看你投入的时间多少了。
03.
终极大法：找原作者