搭建日常学习工作流

最近在看 CS 自学指南上的内容，发现了一篇日常学习工作流的文章，很受启发，文章中按照信息收集、信息处理、信息回顾的思路，整理的流程如下：

想按照上面的思路把自己日常学习工作流也搭建起来，搭建的时候就在想，把信息都整理到了 Obsidian，可以用来回顾，但优质的信息要服务于生产，最近开始对生产重视起来，也是受到笑来老师财富的真相课程的影响，基于课程的新书最近已经上市了。下面是书中一张重要的流程图：

受到上面这张流程图的的影响，我就想着学习工作流的落脚点，最终要在生产（创造）上面，每天会看很多的信息，很多优质的信息会保存下来，这些知识可以去服务生产，去创造更多的价值，然后去做更多的事情。结合上面两张流程图，下面是创建的我自己的学习工作流。

学习工作流的说明：

• calibre 可以将电子书/论文转换为 Markdown 格式存放到 Obsidian 中，也可以把阅读笔记同步到 Obsidian 中，在 Obsidian 看笔记时可以跳转到 calibre 对应的内容，实现内容与笔记的相互跳转。
• Cubox 主要用于微信中阅读的内容和部分网页内容的收藏，将内容通过简悦自动同步到 Obsidian。
• feedly 主要是将个人博客类的网页聚合其他，有价值的内容同步到 Obsidian。
• 音频内容主要是平时听课的内容，会用手机录下来，上传到剪映专业版，自动生成字幕，导出 txt 字幕，再导入 Obsidian 。
• 视频内容主要是在 YouTube 上看的视频课程，导出 Language Reactor 生成的字幕，再导入 Obsidian 。

工具的简要介绍：

• calibre：一款功能强大的电子书管理软件，支持电子书的整理、编辑、转换和同步等功能。
• Cubox：一个多功能的在线书签管理工具，允许用户保存、整理和分享网络内容。
• feedly：一款流行的内容聚合器，用于组织、阅读和分享来自多个新闻源和博客的更新。
• 简悦：一款浏览器扩展，旨在提供更简洁、沉浸式的阅读体验，消除网页上的干扰元素。
• 剪映专业版：一款视频编辑软件，提供强大的视频制作和编辑功能，适用于专业级的视频制作需求。
• Language Reactor：一款视频编辑软件，提供强大的视频制作和编辑功能，适用于专业级的视频制作需求。
• Obsidian：一款基于 Markdown 的知识管理和笔记应用程序，以其链接性思维和高度可定制化的功能而著称。

关于统一命名的问题

 

• 实际项目开发中，对于类和字段的命名，基本会达成一个共识，就是认为它们非常重要，主观上认为它非常重要，在行动上也要实践起来，不然，也仅仅停留在纸面上，不会创造出应有的价值。在过去的项目中，由于经历过不同的开发成员，在开始的时候，没有形成很好的命名规范，导致有很多不统一的地方。
• 有几处的印象比较深，在这里记录列举一下，一个是关于类的命名，对于不同的资源，对应不同的加入成员，成员的这个单词在英文中也对应着几个同义词，选择一个就能表明含义，后面的开发者也都能看懂。在项目中，不同的资源有很多的命名，它们的命名分别如下：
  • 社区成员 Accession
  • 讲座成员 Lecture::Attendee
  • 课程成员 CourseUser
  • 活动成员 Event::Member
  • 群组成员 AccessionChatroom
  • 训练营成员 Camp::Member
• 另一个是对字段的命名，有一个很小的点印象特别深，就是对于名称的命名，不同的表中分别有 title 和 name，导致需要统一使用的时候，需要在相应的表中都要添加 alias，还有其他的字段命名没有进行统一，这里只是举例说明一下。
• 项目的常用的单词的也就几百个，对于不同的业务单元有相应的专业名词，但数量也不会太多，一般也都能明白命名字段的表义。但如果项目中，对于同一个表义，有不同的命名，也不是不能明白，只是对于后期开发和维护，会造成比较高的认知成本，而且也容易出现问题，对于可以通用的功能模块，由于类的命名不统一，需要进行额外处理，出现 bug 的概率就会增高很多。
• 那如何才能形成统一的命名规范，并能很好的执行？下面是自己的一些思考和实践
  • 在观念上要接受统一命名很重要，如果是团队的 leader，要反复地强调，并且以身作则
  • 观念上接受，还要有相应的机制，在实际工作中践行，要有项目统一命名文档，团队成员要达成共识并遵守
  • 统一命名要在事前进行，放在技术评审阶段，不能放在 Code Review
  • 对于不遵守的成员，还要相应的“惩罚”机制，这里的惩罚当然不是扣钱，对于初中级的工程师，可以是安排一次技术分享，对于高级工程师的话，也可以增加几次 Code Review 的任务，并且在每次 CR 的时候至少要夸一次 coder，就是找到写的好的地方，写上这个地方写的太好了，也可以是其他形式，但就是不能以扣钱的方式
  • 项目统一命名文档要进行定期更新

AI 时代关于工作的一些想法

 以ChatGPT为代表的新一代人工智能，已经出现半年多了，在这半年多的时间里，试用了很多新的工具，使用下来发现目前工作中用的频率最高的还是ChatGPT，现在工作中遇到问题，第一想法是去询问ChatGPT，如果ChatGPT解答的并不满意，才会去Google搜索答案。

ChatGPT刚出来的时候，并没有去试用，而是在后面炒的比较厉害之后才想办法注册了账号，也给身边不少朋友同事注册，还集成到了飞书和微信，后来出来了Plus版本，又订阅了Plus版本，对国内用户并不友好，费了好大的劲才订阅上，现在可以在iOS上直接订阅也方便了很多。

最近一两个月几乎每天都在使用ChatGPT，因为ChatGPT是生产力工具，如果只是纯聊天的话，过一段时间没有了新鲜感，也就不怎么使用了，现在大部分可能都是这样的状态，但是对于想用它做点什么的人来说，就会使用的越来越频繁。

就拿日常写代码来说，代码的自动生成可以直接使用GitHub Copilot，而遇到问题或者报错的时候，可以把报错的信息全部扔给ChatGPT，让它给你分析遇到的问题，通过分析后的解答，再提出自己的疑问，几轮过后大部分问题都可以解决，这就很大地提高效率。

在AI工具出现之前，工作过程中花时间最多的是在解决困难的问题，这个时候还会有畏难情绪，这种情绪也非常消耗能量，就是会担心问题解决不了，解决不了的话有可能会引发新的问题等等。内心也知道问题肯定能够被解决，心里就是不踏实。一般遇到难的问题，都会选择自己解决，我觉得这是一条必经之路，等解决得多了，就会习惯这种状态。

有了AI工具之后，解决问题的效率会大大地提升，因为你有一个比人类中任何人的知识都丰富的助手，可以跟它一块结对编程，解决各种各样的难题，这个时候的畏难情绪就会缓解很多，因为你知道有一个助手，它随时都可以回答任何问题，这种安定感是之前不会有的。

上面说的是编程相关的，然而在软件产品的开发过程中，其实各个环节的工作，都可以借助AI工具来完成，比如产品的原型图、营销的文案、宣传的海报、产品的客户咨询等等，整个软件产品的过程中都可以借助AI工具来完成。

在AI的协助下，一个人的能力边界可以扩大很多倍，一个程序员如果想做一款产品，刚开始的时候想验证下产品能不能跑得通，要是以前的话，涉及的各项工作都要自己完成，虽然每个方面都有相应的工具，但学习的成本和制作的成本也会很高。

有了AI工具之后就会变得不一样，涉及各个环节需要做的，其实只需要能够清楚、准确地用自然语言表达需求，就能够做出差不多的东西，生产效率会极大地提高，一个人就可以是一个团队，可以尝试的事情就会变得很多。