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我已经在幻想了。

幻想我在 2027 年以后的生活。

在上海，住在一间远离市区的一居室里，我能靠 coding 养活自己，能收获 7 * 24 小时可自有支配的时间。

能重建自己的生活，有甜甜的恋爱，我想给她拍好多好看的照片，去东京、巴黎、洛杉矶。

卸掉自己的碳水脑袋，接受健康低负担的寡淡味道，形成有氧运动的习惯。

我的电子阳痿将痊愈，我会买一台 Windows 掌机，把 Steam 库里买了还没玩过的游戏都玩上一遍。

我的英语能再好一点，可以正常听说，有朝一日能去英语国家生活一段时间。

「蒙」的本义是遮盖。因为挡住了看不清，所以延伸出了「矇昧」的意思。把教育小孩叫「开蒙」，蕴含的意味是引导小孩认识世界，把阻碍 TA 认识世界，理解世界的遮蔽之物拿开。

人过了 30 岁就很难改变了。固有习惯的引力就和体重一样，会不受控制地越来越大。

我的思维好像已经习惯了层级目录的结构。

我现在要找一个文件，思考的路径是这个文件应该在哪一个目录，然后进入目录一层一层向下找。

也不知道这是我长期习惯成自然了，还是人类的思维构造就是这样，有一个从模糊到具体的过程。

其实，在我过去的认知里，用 spotlight 这类工具直接检索是一个效率更高的方式。

但是使用 spotlight（或同类工具）是一个需要刻意训练的过程 —— 需要花注意力记下文件的名字。

有的文件需要长期使用，这是一个值得的投资。有的文件生命周期只有这一两天，值不值就要打一个问号了。

知识管理里的目录派和检索派有点像程序员里的 IDE 党和 Vim 党，这两党矛盾的核心是要不要保留鼠标。

Vim 党觉得双手离开键盘去找鼠标破坏了 coding 的心流，影响效率。IDE 党觉得鼠标已经成为了操作电脑的习惯，鼠标视觉定位的心智负担比学习模态编辑器更低。

过去，我会觉得学习门槛高但是效率更高的技能值得投资。

但现在，我的想法变了。

一方面，留给我学习新技能的时间确实不多了。

另一方面，差生不一定文具多，但文具多的一定是差生。

我现在觉得，长期使用单一工具尽可能解决更多问题，更加务实。

长期使用一种工具本质上是在限制自己的选择，当你的选项越少，你就不会在做选择上浪费精力了。

客观条件受限，也更能激发创造力。长期使用一种工具，你就能自己琢磨出各种用法。这些用法都是从你自己的身体里生长出来的，是最符合直觉和肌肉记忆的。

与其折腾来折腾去，不如选择接受本能，放过自己。

第 10086 次，学不会 Nvim。我时常因为自己不够 nerd 而感到自卑。

看到一个有趣的类比，将联想记忆法比作数据库建索引，本质上是拿空间换时间，在一个缓冲区里放更多数据，以此减少常∫用数据的索引速度。

对于 AI ,我的脑袋里现在有两种完全矛盾的想法。

正方认为 AI 是下一次信息革命，但我似乎陷入了一种学习能力下降的困境，只能一边焦虑，一边像无头苍蝇一样看产业新闻。

反方认为当下的 AI 就是一个 hype、资本市场的泡沫，言过其实的东西，不用关心。

作为一个热爱学习的人，我挺想支持正方观点的，但是每天看着茫茫多的新模型、新概念、新工具，我有一点无从下手，因为我发现这些东西几乎无法嵌入我已有的工作流。不管是赚钱的工作，还是我的 side project，还是我的个人生活，我感觉都嵌不进去。

目前我用的最多的 AI 工具还是 GitHub Copilot，但是它适用的场景太窄了。至于各种大模型对话软件，我很少用，因为按它们目前的智能水平，产出我需要的内容，我要把产出的要求与思考的逻辑描述的非常清楚，同时反复尝试，这些步骤需要花费的时间和精力，可能比我自己来都要多。

学习就是拼图。常规路径是从一个起点开始，一块连着一块，慢慢把图拼完。

但是在绝大多数时候，情况没有这么理想。很多突如其来的问题和已知部分的拼图没有关联，但是你又需要将他放到合适的位置。

这个时候，你只能不断尝试，将他和其他拼图连起来，寻找它和已有部分的联系。譬如问人，问搜索引擎。但是因为它和你已知部分没有关联，所以你问的问题可能非常荒谬、可笑、没有意义。

如果对方水平比较高，能从你的提问中猜到你想要什么，给你一个有用的答案，那是万幸。但这是小概率事件，大部分人的运气没有这么好。在大多数时候，即便你问对了人，他也不知道该怎么回答你，或者给出的答案对于你来说毫无意义。

甚至你可能连问题都问不出来，只能自己不断试错。

这个过程是盲目、困难和痛苦的。

我觉得 AI 的出现，能在很大程度上缓解这个问题。因为 AI 的知识面非常广，能从很多不同的角度理解、回答你的问题。它可能不能直接给你答案，但是能从你的提问进行推测和延伸，让你能沿着一个方向继续追问。

我觉得这一点，在和 AI 结对编程的时候体现得非常明显。因为一些库或者包的文档写得非常差，或者根本没有文档，你只能通过试错来使用它们。

这个时候，你把问题甩给 AI，它可能并没有学习过这个库，但是它能从已经学习过的代码中，推测出这个库的用法。毕竟大部分接口的设计都是类似的。

AI 在这里就像一个经验丰富的老师傅。毕竟人类的经验，也是一种大数据。

• 生物黑客试图记录所有身体的数据。我是精神黑客，我试图记录所有思绪的流动。

• 我们的记忆是由无数个「短镜头」组成的，而不是一整块连续完整的「长镜头」。

• 《论语》这种语录体，可以看成是学习笔记，也可以看成是微博或推特的 tweets。

今天手贱升级了项目依赖，升级完以后就出 bug，排查了半天，还以为是自己代码有问题。但是又觉得奇怪，因为每次修改完都会测试几次，有问题我肯定心里有数。

好在有 git，恢复了 package.json 文件，清空缓存和 node_modules 文件。

重新运行，没问题了。

今天学到的教训就是：

1. 不要随便升级依赖
2. 重要项目一定要 git