读后感

这本书其实很早之前就看过，这次算是补档。里面的很多观点对我影响很大，尤其是写作和思考的部分，受益匪浅。部分内容现在会有点过时，不过真正的核心是不会过时的。

读书笔记

善于利用思维时间的人，可以无形中比别人多出很多时间，从而实际意义上能比别人多活很多年。我们经常听说“心理年龄”这个词，思考得多的人，往往心理年龄更大。有
善于利用思维时间的人则能够在重要的事情上时时主动提醒自己，将临时的记忆变成硬编码的行为习惯。
认为时间对每个人是均等的是一个错觉，认为别人有一天，我也有一天，其实根本不是这样。如果你正在学习一门专业，你使用自己所投入的天数来衡量，很容易会产生一种错觉，认为投入了不少时间，然而其实，“投入时间”这个说法本身就是荒唐的，实际投入的是时间和效率的乘积
要充分利用暗时间，不仅要能够迅速进入状态，另一个很重要的习惯就是能够保持状态多久（思维体力）。
能够迅速进入专注状态，以及能够长期保持专注状态，是高效学习的两个最重要习惯。
因此这里就涉及到最后一个高效的习惯：抗干扰。只有具备超强的抗干扰能力，才能有效地利用起前面提到的种种暗时间。抗干扰能力也是可以练习出来的，上本科那会经常坐车，所以我就常常拿着本大部头在车上看，坐着看或者站着看都可，事实证明在有干扰的环境中看书是非常锻炼专注能力的一个办法:D另外，经常利用各种碎片时间阅读和思考，对迅速集中注意力和保持注意力都非常有帮助
过早退出的原因往往在于对于未来的不确定性，对于投资时间最终无法收到回报的恐惧，感受到的困难越大，这种恐惧越大，因为越大的困难往往暗示着这个任务需要投资的时间越大。所以其实我们都是直觉经济学家，当我们说“畏难”的时候，其实我们畏惧的不是困难本身，而是困难所暗示的时间经济学意义。
兴趣遍地都是，专注和持之以恒才是真正稀缺的。
一个人有专注和持之以恒的性格，即便在一个没有多大兴趣的领域也能成为专家（更何况，兴趣的很大一类来源就是“我擅长做这件事情”）；反之就算有兴趣也很快会被一些冷水泼灭。
靠专业技能的成功是最具可复制性的它需要的只是你在一个领域坚持不懈地专注下去，只需要选择一个不算太不靠谱的方向，然后专心致志的专下去，最后必然能成为高手或者绝顶高手。世上有很多成功带有偶然因素和运气成分或出身环境，但至少这一样，被无数人复制了无数遍，否则就不会存在学校和教育了。
反思是让人得以改进自己的最重要的思维品质很多人在成年之后甚至未及成年，性格就难以再发生大的变化。性格是这样一种自我实现和强化的陷阱：如果你是不容易专注的人，你会发现生活中处处都是分散你注意力的东西，你的思维难以在一个事情上停留半小时，于是你的时间变得琐碎，你很难在一个领域有长久的积累和深入的思考，这样的现实可能会让你感到沮丧，后者让你更加无法专心，这样的现实可能会让你感到焦虑，为了避开焦虑你又会去寻求其他的刺激，结果是恶性循环。
不管有多纠结，也不要从纠结中逃离，试图推延决定，既然终究是个痛苦的决定，就痛一回，好好思考和调查之后作出一个决定并坚持下去，只要不是太不靠谱的行业（相信也没谁会在纠结了之后却选了一个不靠谱的行业的），经过你的积累总会成为高手。
你所拥有的知识并不取决于你记得多少，而在于它们能否在恰当的时候被回忆起来。
1)养成习惯，经常主动回顾一段时间学到的东西（老生长谈了）：这不仅有利于巩固长时记忆，而且一段时间之后的回顾你可能已经因为新的知识学习从而对原先的认识有了进一步的看法，通过回顾，可以整合新旧知识，得到新的启发。
2)创造回忆的机会：我知道第一条不顶用，没有人（好吧，很少有人）能够真正坚持执行。所以有了第二条——创造回忆既有知识的机会。具体来说就是通过：
2.1)经常与别人讨论，或者讲给别人听。经常和朋友讨论交流，说说一段时间总结的东西，这样别人也学到新东西，你也从别人那里学到新东西，并且彼此在表达的过程中都强化了自己的记忆和理解，双赢的事情。除了面对面的交流之外，一个好的邮件列表和BBS也是不错的途径。
2.2)整理笔记：经常整理你的笔记——如果你没有做笔记，现在就开始——整理之前的笔记一来巩固已经淡化的记忆，二来给你重新审视知识的机会。我常常发现对知识的首次记忆往往是有偏颇的，或者只看到了一个方面，或者只关注了一个点，一段时间之后再回来看往往能够和这段时间以来的一些新思考和知识结合起来，得到更多的东西。留心一下你会发现记忆实际上是很脆弱的东西，而且我们对事物的首次理解几乎肯定是不深入的。
2.3)书写：将一段时间学习的知识按照一个主题系统地“串”起来大大地丰富了知识之间的关联，平添无数提取线索。
3)设身处地地“虚拟经历”别人经历过的事情：我们的自传式记忆似乎是有某种单独存储机制的，一个证据是一些因基因上其他缺陷而导致所谓“天才综合症”的家伙具有超强的自传式记忆（注意，不是超强的一般记忆，而是自传式记忆）
4)抽象和推广：如果一件事情就是一件事情，那么我们永远也无法学习到“未来”的知识，结果就是每堵墙都要去自己撞一遍试试硬度。人类大脑最杰出的能力之一就是强大的归纳推理
5)联系/比较自身的经历：将别人的经历或者通过阅读和观察得来的经历和自身的经历进行比较，常常能够得到非常有价值的结论。“观察”和“比较”本身就是获得知识的一个重要途径，
值得注意的是：1)样本大小很关键：比较的个体样本越少越容易产生错误归因，最好多多观察，多多比较和总结。2)警惕“沉默的证据”、事后偏见、自利归因：读他人的传记的时候，不管传记是本人写的还是传记作家通过访谈写的，都会有意无意地犯事后偏见，例如最常见的将成功归因为个人能力，忽略机遇因素。将偶然看作必然。
1.Google&Wiki（遇到问题做的第一件事情，也是学习某个东西做功课（homework）最先用到的东西。
2.看书挑剔，只看经典。如何选择经典，可以到网上做做功课，看看评价，综合分析
3.做读书笔记。一是将自己阅读的时候的思考（包括闪念）总结下来，二是将书中的好例子摘抄下来。
4.提到思考，我有一个小习惯。利用走路和吃饭的时候思考，还有睡觉前必然要弄一个问题放在脑子里面，在思考中迷糊入睡。发现这样一来往往在不知不觉中多出来大量的思考时间。
4a.将思考成为习惯还有一个很大的好处——避免焦虑。卡耐基用一整本书讲了一个有效的做法来避免焦虑——底线思考。然而实际上还有另一个有效的做法，就是投入地做另一件事情
5.重要的事情优先（详见史蒂芬·柯维的《高效能人士的七个习惯》或《要事优先》）。尽量避免琐事骚扰，不重要的事情能不做就不做。有时候，紧急的事情往往只是当事人觉得必须马上做完才显得紧急或者干脆就是紧他人之急，最糟糕的就是纯属性格上原因觉得每件事情都得第一时间完成，很多看上去紧急的事情实际上并不是真的”不能再拖了”，有的干脆就并不需要或值得去做。
6.重要的事情营造比较大的时间块来完成。比如一本好书，或者一个重要的知识点，最好不要切得太琐碎了看，否则看了后面忘了前面。不利于知识的组织&联系。
7.多看心理学与思维的书，因为它们是跨学科的。知识分两种，一是我们通常所谓的知识，即领域知识。二是关于我们的大脑吸收知识的机制的知识，后者不妨称为元知识。虽说这也是领域知识，但跟其它的领域知识不同的是，它指导着我们学习其它所有的领域知识。
8.学习一项知识，必须问自己三个重要问题：1.它的本质是什么。2.它的第一原则是什么。3.它的知识结构是怎样的。
9.获得的多少并不取决于读了多少，而取决于思考了多少、多深。
10.善于利用小块时间，也就是《奇特的一生》中所说的“时间下脚料”，如何利用前面有几个方法。同时，也善于创造整块时间（如通过要事优先）。
1.学习和思考的过程中常问自己的几个问题：你的问题到底是什么？（提醒自己思考不要偏离问题。） OK，到现在为止，我到底有了什么收获呢？（提醒自己时不时去总结，整理学习的东西）。设想自己正在将东西讲给别人听（有声思考；能否讲出来是判断是否真正理解的最佳办法）。 3.1设想需要讲给一个不懂的人听。（迫使自己去挖掘知识背后最本质、往往也是最简单的解释）
时常反省和注意自己的思维过程。尤其是当遇到无法理解或解决的问题之后，最需要将原先的思维过程回顾一遍，看看到底哪个环节被阻塞住了妨碍了理解。问题到底出在哪里。并分析以后需要加强哪方面的思维习惯，才能够不在同样或类似的时候被绊住。对此，将思维的大致脉络写下来是一个很好的习惯
养成反驳自己的想法的习惯：在有一个想法的时候，习惯性地去反驳它，问自己“这个难道就一定成立吗？”、“有没有反例或例外？”、“果真如此吗？”之类的问题。（参见CriticalThinking）
2.重视知识的本质：对于程序员来说这一点尤其重要，程序员行业的知识芜杂海量，而且总是在增长变化。很多人感叹跟不上新技术。应对这个问题的办法只能是：抓住不变量。大量的新技术其实只是一层皮，背后的支撑技术其实都是十来年不变的东西。底层知识永远都不过时。算法数据结构永远都不过时。基本的程序设计理论永远都不过时。良好的编码习惯永远都不过时。分析问题和解决问题的能力永远都不过时。强大的学习能力和旺盛的求知欲永远都不过时。你大脑的思维方式永远都不过时。
3.重视积累的强大力量，万事提前准备：计划订长一点，自然就可以多获得准备的时间。设想你若干年后会在做什么事情，需要哪些技能，现在就开始准备。一个5年计划便可以让你获得从现在开始的5年准备时间。5年中每天腾出半个到一个小时专心于某一件事情，认准一个方向，每次走一点，其实不要说5年，两年就会发现会起到宏大的效应
4.抬起头来：人的思维是非常容易只见树木不见森林的（否则这个成语从哪来的呢？）。时不时抬起头来审视一下自己正在做的事情，问一问它（对现在或未来）有什么价值，是不是你真正希望做的。你学到的东西到底是什么？它们重要吗？你需要在这个时候学习这些吗？（见第2条）。你的时间就是你的资源，你投入这些资源来掌握知识，所以到底用来掌握哪些知识是一个很重要的问题
1.趁着对一件事情有热情的时候，一股脑儿把万事开头那个最难的阶段熬过去。万事开头难，因为从不了解到了解基本的一些事实，是一个新知识暴涨的阶段，这个时候的困难是最大的。有人熬不过去，觉得困难太大就放弃了。不过，狂热的兴趣可以抵消对困难的感觉，所以趁着对一件事情有热情的时候，开一个好头是很重要的
2.根据主题来查阅资料，而不是根据资料来查阅主题。以前读书的时候是一本一本的读，眼里看到的是一本一本的书，现在则是一章、甚至一节一节的读，眼中看到的不是一本一本的书，而是一堆一堆的章节，一个一个的知识主题，按照主题来阅读，你会发现读的时候不再是老老实实地一本书看完看另一本，而是非常频繁地从一本书跳到另一本书，从一处资料跳到另一处资料，从而来获得多个不同的人对同一个主题是如何讲解的。
3.好资料，坏资料。好资料的特点：从问题出发；重点介绍方法背后的理念（rationale），注重直观解释，而不是方法的技术细节；按照方法被发明的时间流程来介绍（先是遇到了什么什么问题，然后怎样分析，推理，最后发现目前所使用的方法）。坏资料的特点是好资料的反面：上来就讲方法细节，仿佛某方法是从天上掉下来的
4.学习一个东西之前，首先在大脑中积累充分的“疑惑感”。即弄清面临的问题到底是什么，在浏览方法本身之前，最好先使劲问问自己能想到什么方法。一个公认的事实是，你对问题的疑惑越大，在之前做的自己的思考越多，当看到解答之后印象就越深刻。记得大学里面的课本总是瀑布式地把整个知识结构一览无余地放在面前，读的过程倒是挺爽，连连点头，读完了很快又忘掉了，为什么？因为没有带着疑问去学习。
5.有选择地阅读。很多人觉得我读书速度很快，其实我只是有选择地阅读。这里的选择体现在两个地方，一是选择一本书中感兴趣的章节优先阅读。二是对一本书中技术性较弱或信息密度较低的部分快速地略读。一般来说，除了技术性非常强的书之外，大多数书的信息密度很低，有很多废话
一般来说组织得比较好的书会有详细且一目了然的目录和索引，根据目录首先就可以滤掉一部分（比如某个子章节的内容你以前是看过的），然后有时候作者还会举很多冗余的例子，如果你已经觉得印象够深刻了这些例子完全可以不看（一些书就非常厚道地对每个观点只辅以一两个最最经典的例子，譬如《与众不同的心理学——如何正视心理学》，这样的书我最是喜欢）。
6.为什么看不懂？如果看不懂一个知识，一般有如下几个可能的原因：1.你看得不够使劲。对此古人总结过——书读百遍其义自现。虽然这个规律不是任何时候都成立的，但是从认知科学的角度看是完全可以解释的，我们在阅读的时候，注意力往往会有选择性地关注其中的某一些“点”，而忽略了另一些“点”，于是一遍看下来可能因为某一些忽略导致无法理解整体。或者干脆看的时候就没注意其中一些细节但重要的东西
2.其中涉及到了你不懂的概念。这是技术性的不理解。这种情况就需要CrossReference。如果一句话中用到了你不懂的概念，那就去查
3.作者讲述的顺序不对，你接着往下看，也许看到后面就明白了前面的了。
7.如何在阅读之前就能获得对一本书质量的大致评估。在深入阅读之前能够迅速评估一本书的质量可以节省很多时间。基本上有几个线索：1.看作者。牛作者写的书一般都不错。2.看目录和简介。一份好的目录和简介能够透露这本书质量的相当一部分信息。目录结构是否清晰，是否直白（而不是装神弄鬼），都是衡量的线索。3.看Amazon上的评价，这里要注意的是，除了看整体打分之外，更要看打分最低的人是怎么说的，因为小众意见往往有可能来自那些真正懂行的人（除了来踢馆的），如果在打分最低的意见里面看不到真正有价值的反驳意见的话就相当肯定书是不错的了。4.看样章。Amazon上一般都可以随机浏览一些章节的，表达是否清晰，论证是否严谨，内容是否深刻，基本是几页纸就能看出来的。
8.如何搜寻到好书。几个线索：1.同作者的著作。2.Amazon相关推荐和主题相关的书列（类似豆瓣的豆列）。3.一本好的著作（或一份好的资料——不管是书还是网页）在参考资料里面重点提到的其他著作。4.有时对于一个主题，可以搜索到好心人总结的参考资源导引，那是最好不过的。
学习一个小领域的时候，时时把“最终能够写出一篇漂亮的Survey”放在大脑中提醒自己，就能有助于在阅读和实践的时候有意无意地整理知识的结构、本质和重点，经过整理之后的知识理解更深刻，更不容易忘记，更容易被提取。
的确，也许真的有更好的路，但事前真的很难判断哪条路是最优的，我们能做到的，是把一条路走透了、走深了，只要不是一条太不靠谱的路，深入的过程中总会有很多的收获。只要不是太顽固，善于反省，总有一天也会逐渐意识到越来越靠谱的路。
书写是对思维的备忘：人在思考一个问题的时候，就像是在黑暗中打着电筒往前走（事实上，我们的工作记忆资源是有限的，有研究证明我们只能在工作记忆里面持有7加减2个项目；此外认知负荷也是有极限的），每一步推导都将我们往前挪一小步，然而电筒的光亮能照到的范围是有限的，我们走了几步发现后面又黑了，想到后面就忘了前面的，想到某个分支上去就忘了另一个分支，我们常常想着想着就想岔了，想岔了也就罢了，问题是一旦想岔了太远，就很难回到当初岔开的地方了
书写是对思维的缓存：正因为我们的工作记忆有限，所以我们在头脑中思考问题的时候就往往只能将几个最重要的核心概念保持在工作记忆中，导致想来想去在一个有限的范围内打转，思维总是
书写是与自己的对话：在书写的时候，你不断地观察自笔端流出的信息，一行文字被你写下来之后，你就不用再将其费力地保持在大脑的临时记忆中，因为这行黑底白字会不断主动地通过视觉刺激来提醒你它的存在，于是你就可以将空出来的思维精力用于反思你自己的观点。
书写是与别人的交流：每个人的思维都有一些盲点，盲点之所以为盲点就是自己很难觉察得到，虽然我用了很长的时间来训练思维的客观和清晰，但总是不断发现自己的思维仍然还是时不时不自觉地陷入某个盲区，当我对人类思维的特点了解的越多，我就越是从心底里谦卑地认识到与人讨论是多么重要的一件事情，每个人的盲点不一样，你的盲点可以在别人那里得到补充，别人的盲点也可以被你纠正
有时候，语言自己也会思考：在没有付诸笔端的时候，思想在脑海中的存在形式往往较为模糊、抽象，有时甚至是图像的形式，然而，如果需要写出来，甚至写出来给别人看和别人交流的话，就必须使用文字符号，文字符号其实有自己的一套系统，计算语言学上称为语义网络，同一个概念，在大脑中模糊的感觉，和明确地表达成某个特定的词语，是不一样的。你会因为用了某个特定的词语从而想到另一个词语，你写着写着就会发现一些词语就像本身有灵性一样，将其他的词语都带出来了。有时候，这种效应会导致书写变成一场文字游戏，但好的一面是有些时候也是有益于拓宽或启发思维的。
怎样做到长期写一个价值博客？也许有人会给出很多有趣有用的小技巧来提供动机和激励，譬如如何做SEO，如何鼓励读者留言等等，但是这些我都不想说，我只想说最最重要的，那就是：让你自己成为一个持续学习和思考的人，并只写你真正思考和总结之后的产物，其他一切就会随之而来。
那么核心竞争力是什么？我观察圈子里很多成功和不成功的技术人，提出一个观点，那就是个人的核心竞争力是是他独特的个性知识经验组合。这个行业里拥挤着上百万聪明人，彼此之间真正的不同在哪里？不在于你学的是什么技术，学得多深，IQ多少，而在于你身上有别人没有的独特的个性、背景、知识和经验的组合。如果这种组合，1，绝无仅有；2，在实践中有价值，3，具有可持续发展性，那你就具备核心竞争力。因此，当设计自己的发展路线时，应当最大限度地加强和发挥自己独特的组合，而不是寻求单项的超越。而构建自己独特组合的方式，主要是通过实践，其次是要有意识地构造
长话短说，我相信以下的知识技能组合是具有相当程度的不可替代性的：专业领域技能：成为一个专业领域的专家，你的专业技能越强，在这个领域的不可替代性就越高。这个自是不用多说的。跨领域的技能：解决问题的能力，创新思维，判断与决策能力，Critical-Thinking，表达沟通能力，OpenMind等等。学习能力：严格来说学习能力也属于跨领域的技能，但由于实在太重要，并且跨任何领域，所以独立出来。如何培养学习能力，到目前为止我所知道的最有效的办法就是持续学习和思考新知识。
性格要素：严格来说这也属于跨领域技能，理由同上。一些我相信很重要的性格要素包括：专注、持之以恒、自省（意识到自己的问题所在的能力，这是改进自身的大前提）、好奇心、自信、谦卑（自信和谦卑是不悖的，前者是相信别人能够做到的自己也能够做到，后者是不要总认为自己确信正确的就一定是正确的，Keepanopenmind）等等。
我看来，好题目即测试一个人思维的习惯的题目（因为知识性的东西是更容易弥补的，尤其是在这样一个年代；而好习惯不是一朝一夕养成的），它应有这样一些性质： •不需要用到未知的知识，或者 •需要用到未知的知识，但一个敏锐的解题者可以通过对题目的分析自行发现这些所需的知识。 •考察解题的一般性思路，而不是特定（adhoc）的解题技巧，尤其是当这个技巧几乎不可能在短时间内通过演绎和试错发现的时候。譬如题目需要用到某种性质，而这个性质对于不知道它的人来说几乎是无法从对题目的考察中得出来的。 •考察思维能力：联想能力、类比能力、抽象能力、演绎能力、归纳能力、观察能力、发散能力（思维不落巢臼的能力）。 •考察一般性的思维方法：通过特例启发思考、通过试错寻找规律、通过泛化试探更一般性命题、通过倒过来推导将问题进行归约、通过调整（分解、删除、增加等等）题目的条件来感知它们之间的联系以及和结论的联系、通过系统化的分类讨论来覆盖每种可能性。 •好题目举例：烙饼排序问题（考察特例启发法以及观察能力）、Nim问题（还有简单版本的取火柴问题）（烙饼排序问题和Nim问题可参见《编程之美》）、9公升4公升水桶倒6公升水的问题（考察倒过来思考问题的能力）、9点连线问题、6根火柴搭出4个面的问题、“木板”问题（考察思维定势，此外《心理学与生活》的第九章也有好几个经典的问题）、许多数论问题（观察能力、演绎能力、归纳能力）。
坏题目基本上就是指那些所谓的unfairquestions，什么是unfair，举个例子：一个人住在一栋非常高的楼上，每天早晨他乘电梯下到一楼，出门上班。但晚上回来之后却最多只能坐到一半高度的楼层，剩下一半只能走楼梯上去，除非是下雨天。问为什么。这个例子据说不少人小时候在脑筋急转弯里面做过，但我很怀疑基本上任何正常人是不是可能想出来。这个问题的问题在于他需要用到千百个有可能与问题有关的性质中的一个，而且这个性质还根本无法通过对题目本身的考察得出来，只可能某天我们碰巧遇到类似的场景也许才能想到。知道答案的人也许会说答案很显然，但别忘了心理学上的事后偏见——一旦知道结果之后，所有指向结果的证据看上去都那么显然和充分，而同时所有反结果的证据看起来都那么不显然和不充分
出题的误区：最大的误区就是把知识性的题目误当成能力型的题目。如果题目中需要用到某个重要的定理或性质，而对于一个原本不知道这个定理或性质的人来说是无法通过题目本身到达这个性质的，那这就属于知识性的题目。虽然几乎所有题目归根到底都是知识性的，但有些题目更为知识性，尤其是当解题中需要用到的定理或性质并不那么trivial的时候。一个最好的题目就是问题明明白白，而且最终的解也没有用到什么神秘的定理，但要想获知到解，取决于你会不会思考一个问题（参见“好问题”）。譬如烙饼问题和Nim问题，还有许许多多问题简洁明确但很锻炼思考的算法问题。
我们在思考问题的过程中容易落入思维定势，不知不觉就走上来某条“绝大部分时候是如此”的思维捷径，对于一些问题而言这固然能够让我们快速得到解，但对于另一些问题而言却是致命的。我们容易在逻辑的路径上引入想当然的假设，从而排除某种不该排除的可能性或做法。通过将思路过程写到纸上，我们便能够回头细细考察自己的思考过程，觉察到什么地方犯了想当然的毛病。
我们在思维过程中的每一个关键的一步也许都有另一种可能性，一个问题越复杂，需要推导的步骤就越多，我们就越容易忽视过程中的其它可能性，容易一条路走到黑。而将思维过程写下来，在走不下去的时候可以回过头看看，也许会发现另一种可能性，另一条“少有人走的路”。
通过将思维过程写下来，我们就能够在解题完毕之后完整的回顾自己的整个思维过程，并从中再次体悟那些关键的想法背后所发生的心理活动过程，总结思考中的重要的一般原则，分析思维薄弱的环节，等等。就算是最终发现并没有到达结果的无效思路，也未必就没有意义，因为不是因为错误的思路，也不会知道正确的思路，况且对一道题目用不上的思路，对其它题目未必用不上。通过对自己思维过程的彻底反思，就能从每次解题中获得最多的收获。
有一部分所谓的架构师，技术超深厚，框架堪比Spring之类，但自己一个人闷头写框架不断优化，力竭使用最先进的技术思想，希望把最豪华的设计模式融进去，希望把OSGi融进去，希望把AOP融进去，全无视那些想利用框架减轻自己工作量提高自己工作效率的应用功能开发同事。这是在用公司工资玩技术呢，还是在满足个人技术幻想呢，还是在实验呢？到底在干吗？价值在哪里？
还有的人不会推广自己的框架。不善言辞，就幻想着技术总监能够通过行政命令让大家必须用框架，能不自己写代码就不自己写代码，能交给框架做的就交给框架做。但技术总监号召完了，大家仍然我行我素，各自开发为政，让框架开发者很孤单。
还有的人也不会推广自己的框架，沉迷在自己的理想世界。好不容易技术总监召集大家让大家来听听框架如何应用，但自说自话，满口自己最得意的词汇，听得业务功能开发人云山雾罩。大家问些问题，如这样的业务开发难题，框架怎么解决？于是，框架开发员就和业务开发员争论了起来。框架开发员觉得这根本就不能答应客户这种变态的需求，而业务开发员说这就是现状。框架开发员说你可以这样这样，业务开发员说这样太麻烦，框架开发员立刻还口这还麻烦？于是双方各执一词，框架也没推广成功。
普通人遵守规则，牛人无视规则，伟人创造规则。而要做到无视规则乃至创造规则，首先就要知道规则的存在才行。最近的“征途”事件就很好的说明了这一点：在既有框架下解决问题很多人都会，难就难在意识到框架的存在并突破它。
从现实意义来说，去理解一个定理的证明会带来巨大的好处，首当其冲的好处就是你很难再忘掉它。这一点其实很容易解释——在理解一个定理的证明之前，定理对你而言是一堆没有内在联系的词句，而在理解了证明之后，定理就归约为证明它所需的条件加上逻辑，“逻辑”本来就存在于你的大脑里面，而证明的过程中除了公理和用到的常见定理（往往没几条）之外，宽泛地说，需要你去记的，一般来说也只有一个或两个关键的insights，也就是我们常说的证明中的神来之笔，比如几何证明里面的某条看上去莫名其妙的辅助线，一旦你知道了这条辅助线，那么整个证明就毫无难处，那么该定理的信息量便直接缩减为一条辅助线的信息量；虽然看上去这一步信息并没有缩减多少，但是如果你考虑到类似的辅助线不仅会用在这个特定的定理上，往往会在很多地方用到。很多关键的证明手法是通用的。那么其实你就是把所有以这个辅助线为关键证明手法的定理的集合的信息量归约为了这条辅助线。如果你进而甚至能够理解了作这条辅助线的思想精髓，那就更牛逼了，因为解决问题的思路更具有一般性，理解了寻找正确的辅助线的思路，你就根本不需要去记得某条特定辅助线的作法，你就把所有以作一条或几条辅助线为证明核心的定理的集合的信息量归约为了这个“寻找辅助线的思路”。

2019 小土刀再启程

【暗时间】思考与写作

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