周报 #12 - 重新出发

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Jun 15, 2024
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周报
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看了下自己的博客,上次更新周报还是2024年1月14号,到现在已经过了5个月了,在这几个月其实也一直有写内容的,但是写了一部分就放下了,既有内心想表达的完整观点的执念,也有找不到写作意义的挣扎,这周看到少楠的产品沉思录的48期-离别,是为了更好的相聚;其中有几个打动我的地方,给我了重新出发的勇气
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卷首语

看了下自己的博客,上次更新周报还是2024年1月14号,到现在已经过了5个月了,在这几个月其实也一直有写内容的,但是写了一部分就放下了,既有内心想表达的完整观点的执念,也有找不到写作意义的挣扎,这周看到少楠的产品沉思录的48期-离别,是为了更好的相聚;其中有几个打动我的地方,给我了重新出发的勇气,少楠把他的产品沉思录7季分为了三个阶段:
  • 第一阶段(1-3季):贪婪和挣扎
    • 贪婪:充斥着许多时效性的内容,以及大量晦涩难懂的内容,甚至还有许多自己没有读完的内容 —— 因为当时有一个自己尚未觉察的私心,便是希望获得他人的关注和仰慕,而这种复制粘贴的操作,对于自己智力上的美化效果是卓然拔群的,但实际上对自己帮助并不大,因为自己并不是真的理解这些知识,也更无场景来验证这些知识。
    • 挣扎:追求完全原创
  • 第二阶段(4-6季):专题-对自己关注的内容不仅是收藏保存划线,而是进行了大刀阔斧的裁剪,拼贴,批注,形成了一个又一个的专题。比如当时研究的 电子表格与数据库的历史交易平台指南 V2.0 等,就是把许多篇文章,许多不同人的观点整理,拼贴,合并成一个专题。
  • 第三阶段(第7季):将参考资料变为客体,将自己的理解变为主体,结合经验来撰写内容。这样把基础的问题思考的足够清楚,自己便能更加安然地立于粗糙的现实地表之上,不再随风摇摆。
之前我脑海中隐约有一些想法,但是不知如何表达出来,看了少楠的这期文章逐渐清晰,上周写了一篇文章《我适合做独立开发者吗》,没有写完,反思了一下,主要有两个原因:
  • 太想完整的表达自己的观点,但是写出来的内容自己不满意
  • 写到中途会反问自己为什么要写?有什么价值?
这周解惑,如果没有完成,就先放一放,这颗种子已经在心底里埋下了,随着时间总会结果

Worthy Five

1. 近期有什么值得再试的食物?

上周周末认真的梳理了一遍自己吃过的和听过的餐厅,发现之前并没有严肃的对待「吃」这件事情,翻看了美团的订单,大部分食物是「火锅类」和「烤肉类」,只有少数的有点特色的餐厅,甚至「炒菜」吃的都很少,所以本周要从认真对待「食物」开始,探索一些美食,目前想到的是「悠航」,据说他家的🍔汉堡很好吃

2. 近期你的城市中有什么值得再去的地方?

上周端午节报团去了北京周边-张家口麻田岭徒步,风景很不错,并且发现一天可以做这么有趣的事情,接下来可能一个月会出去徒步一次,麻田岭小西天现在被人说成阿勒泰分泰,这次徒步的感受确实是不错的,有一部分的好奇心在里面,有种回归自然的放松感
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3. 近期有什么值得独自或和友人玩的活动?

4. 可以说一说你最近见过的朋友?

在北京,很少和之前的好友相聚,5月和好友周末小聚,主要是朋友工作多了些许苦闷,一起聊了聊天,没有很多的真知灼见,但是朋友在苦闷之时能想起我一起聊聊,也是有点宽慰

5. 推荐一本书吧?

  • 《一句顶一万句》:这本书我刚开始读,我本身不是经常读小说,这周看到同事的读书笔记推荐了这本书,我之前也在微信读书上看到了这本书的推荐值很高,然后又看到少楠也推荐这本书,先报了一些期待,读完再来写读书感悟

趣图

满大街都是朝气蓬勃的老年人,沉默寡言的年轻人,以及生不如死的中年人

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思考-能力圈+好奇心

人类的知识工作有固定的生命周期:探索 → 收集 → 思考 → 创作 → 分享。这个过程是对主题学习的一个过程,但是如果只在这个低层次(细节)的过程中实践,会陷入几个误区:
  • 过度收集:多数时候我们都会陷入「收藏者谬误」,感觉收藏到就是学习到,但实际上「知晓某事」并不是「知道某事」。收藏更像是把信息搬运(而非加工),途中没有增加任何知识。
  • 不思考:更多时候收集进来就放在笔记软件中了,再也不会使用了
人类学习知识的过程从始至终一直没有变过,教育研究工作者 Dr. Efrat Furst (opens new window)曾经在她的文章中,讲述过知识从吸收到提取的一个过程:
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我的总结是:学习=理解+高频使用

建立自己的能力圈

我将一个人的知识管理分成几个层次:
  • 能力圈
  • 注意力
  • 学习过程
大家都知道人类是靠理解而非记忆来学习知识,但是什么是知识?什么是信息?我的理解是:现在和未来,你在做某件事情的时候能想起来之前的信息,用它来解决问题的就叫做知识!
我们拍照时选择长焦镜头来拍摄,通过zoom-in拉进你和知识的距离,近距离研究细节,这个是抓细节的过程;对知识树框架的构建、修剪、调整、迭代、把握,就像我们拍照时选择广角镜头来拍摄,通过 zoom-out,后退一步,拉大你和知识的距离,看到知识体系的全貌,这是抓整体的过程;这在软件设计过程中有两个词:自顶向下和自底向上。
Zoom-out看到的就是自己的「能力圈」,有了全景图,就可以界定出自己的能力圈,然后不断的Zoom-in,这个过程中通过探索 → 收集 → 思考 → 创作 → 分享 来加速学习的过程,在不断Zoom-out和Zoom-in的时候加深自己对于现有知识的印象
最后分享一个小技巧:如果想让自己的笔记系统有用,那么在遇到问题的时候先检索自己的笔记,再检索搜索引擎,这样就会促使自己思考为什么我的笔记找不到,这样就会到一个良性的系统中来,不断的正反馈和改进来修正自己的笔记,用的多了你就不会纠结到底用A笔记还是B笔记,一切以实用主义为中心

20人关注

我看到很多人分享自己的RSS系统,针对高频的信息源怎么降噪,针对低频的信息源怎么提高优先级,这种看似很有系统的信息源处理方式,不过是另外一种信息焦虑罢了,就像是监控系统配置了100个监控,根本分不清楚哪些是重点,我的策略是对于关注的领域重点关注3-5个人,目前关注的领域差不多在20人左右,其他的靠好奇心来探索,其他的信息不纠结也不焦虑,错过就错过了。因为我发现只有深度关注,才会将信息转化为自己脑海中的知识,很多有用的知识必须将自己的注意力集中起来,反复阅读和琢磨的

技术 - AI

我发现在公司接触的同事和在Twitter上接触的朋友对于AI的看法有时候截然相反,大致可以分为这几种:
  • 基本没用过,现在刚使用的时候觉得很惊艳
  • 之前使用过,觉得很一般,不能解决问题
  • 在使用,觉得可以解决一些问题
  • 深度使用,已经作为日常重要的一部分
我用一句话来概括出现上面现象的原因:AI的使用体验在于你正在做的事情
课代表在他的课程中的观点是:
  • AI做的事情是把人类调用算力这个事情变得简单,通过API,跳过GUI让普通人也可以使用到计算机的superpower。我的补充:纳瓦尔说过,内容是除了代码之外杠杆最高的手段之一,有了AI之后,代码不再是一个专业门槛很高的事情了
  • AI不是为了解决问题,而是为你解决问题提供了更多的工具选择
下面部分引用鸭哥的观点:
回到学习的领域,以前要想高效地学习,我们通常需要三样东西:
  • 一是教材,提供学习的理论基础;
  • 二是老师或助教,提供个性化的答疑;
  • 三是实操。
实操对于IT领域来说尤为重要。 如果学了很多理论知识但无法通过代码实现,等于白学。 然而,现在的教育体系不论是在课堂里学习还是通过视频自学,都是从课本开始,由老师引导。 这就带来了两个问题:一是对实操的重视程度不够,很多时候都是纸上谈兵,只会做理论推导和玩具级别的东西,遇到程序报错时缺乏debug的经验; 二是因为学习的时候还没有实操经验,不知道每一个知识点的实际用途,这既缺乏学习的动力,也无法准确把握重点,导致每个知识点都花费相同的时间去学习。 这些问题对于学习,尤其是IT领域的学习,是非常有害的。
利用AI以一种全新的方式学习了Swift编程和Python的异步编程,切身感受到了AI对我们传统学习方式的摧枯拉朽式的优势。 更具体地说,当我学习Swift或Python的异步编程时,我并没有先找个课本开始看,或者囫囵吞枣开始上网课看视频。 (走个题,我觉得书籍比视频更有用,因为书可以快速翻阅但视频不行,书籍可以快速搜索,但视频就比较困难。) 相反,我尝试了在AI的辅助下通过实战学习。 针对我特定的需求,我会直接询问AI如何使用Swift或Python来实现。 AI在给我编写代码后,我会对不理解的部分提问,或者对于新的需求和改动,让AI进行调整。 有时候,AI的思路和我的不同,我也会追问并要求它给我解释。
这种学习方式的一个明显好处是非常个性化。 你可以根据自己最关心的问题优先学习相关领域的知识,而不是浪费时间在与当前问题无关的知识上。 这是一种高效的学习方法。 另一方面,AI也是一个极具耐心的助教。虽然它可能在思想深度和创新能力上不如一些现实中的专家,但它有几个优点: 首先,它非常有耐心。即使我们的基础知识较弱,AI也会非常耐心地一步一步指导我们如何配置。特别是在我询问如何编写一个Swift程序来实现苹果推送服务时尤为明显,因为苹果的证书配置非常复杂。但AI会有条理地告诉我们每一行命令行应该如何输入,我们只需复制粘贴即可完成配置; 其次,它提供的答案高度定制化,针对你的问题; 第三,可能由于训练数据的关系,AI对工业界的趋势和原则非常了解。因此,它推荐的方案往往比学校里的研究生助教更符合标准实践,能让你学到很多课本之外的东西。(想想谭浩强版C语言)
所以,在学习的时候,我一方面能够以最高的效率学习到我真正感兴趣、真正需要的东西。 同时,即使我对某个领域不太了解,AI也能以适当的顺序耐心地将知识逐步传授给我。 此外,我所学到的知识还包含了工业界的经验和标准实践。 这就使得以实操为出发点,由AI主导的学习方式显得格外有价值。 我个人认为,无论是通过阅读书籍自学、上网课,还是在学校里跟随老师学习,我都无法在如此短的时间内编写出之前在朋友圈提到的复杂程序。 即便能够编写出来,所写的程序可能也不够地道,甚至可能与工业界的原则相违背,以后还是得返工。
因此,综上所述,我认为至少对于简单的场景,AI可以非常高效且正确地编写程序。 这样的观察可能会从两个方面深远地改变IT领域的格局。 首先,它可以使编程成为解决问题的首选方法,即成为解决问题的“first class citizen”,从而大幅提高使用AI工具的人的正确率和生产力。 其次,它可以作为一种个性化的、高效且深入的学习方案,大幅提高我们的学习效率和效果。 从这两个角度出发,当下的AI也许不会立刻取代程序员这个职业,但它已经开始深远地影响我们的整个IT领域了。

产品-EpubKit

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最后推荐下Randy的EpubKit,我用了有挺长时间了,最开始通过Epubkit制作了coolshell.cn的小册子,后面又制作了不少小书,通过将一些自己购买的和之前收藏的Blog都打包成Epub,导入到微信读书中阅读,基本上建立了自己的阅读流程,微信读书是我目前最主要的阅读APP,使用epub阅读的体验和效率感觉远远大于网页端

Ref

  • 少楠产品沉思录
  • 小熊熊-费曼学习法
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