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《与天为敌》 上次阅读: 2026-10-11 累计用时: 37.5小时
《得到头条》 上次阅读: 2026-10-11 累计用时: 198.5小时
《人性中的善良天使》 上次阅读: 2026-10-09 累计用时: 35.0小时
《罗马的命运》 上次阅读: 2026-10-07 累计用时: 17.0小时
《宇宙》 上次阅读: 2026-09-29 累计用时: 21.0小时
《识食物者为俊杰》 上次阅读: 2026-09-28 累计用时: 9.5小时
《深呼吸，开始麻醉了》 上次阅读: 2026-09-26 累计用时: 20.0小时
《中东往事》 上次阅读: 2026-09-26 累计用时: 516.5小时
《天朝的崩溃》 上次阅读: 2026-09-24 累计用时: 4.5小时
《血色将至》 上次阅读: 2026-09-23 累计用时: 3.0小时
《鳗鱼的旅行》 上次阅读: 2026-09-23 累计用时: 9.0小时
《鳗鱼的故事》 上次阅读: 2026-09-21 累计用时: 1.0小时
《规则的悖论》 上次阅读: 2026-09-21 累计用时: 3.0小时
《供应链战争》 上次阅读: 2026-09-20 累计用时: 39.5小时
《元素的盛宴》 上次阅读: 2026-09-18 累计用时: 5.5小时
《风骚律师》 上次阅读: 2026-09-17 累计用时: 12.5小时
《她》 上次阅读: 2026-09-16 累计用时: 2.0小时
《白虎》 上次阅读: 2026-09-15 累计用时: 2.5小时
《汉字王国》 上次阅读: 2026-09-14 累计用时: 5.0小时
《青年警察》 上次阅读: 2026-09-14 累计用时: 1.0小时
《美国工厂》 上次阅读: 2026-09-13 累计用时: 2.0小时
《克拉克森的农场》 上次阅读: 2026-09-12 累计用时: 32.5小时
《交易的世界》 上次阅读: 2026-09-12 累计用时: 5.0小时
《研究网络》 上次阅读: 2026-09-12 累计用时: 40.0小时
《热带鱼》 上次阅读: 2026-09-12 累计用时: 2.5小时
《少年犯》 上次阅读: 2026-09-11 累计用时: 1.5小时
《蜂蜜之地》 上次阅读: 2026-09-11 累计用时: 1.5小时
《人间便利店》 上次阅读: 2026-09-10 累计用时: 1.5小时
《布达佩斯大饭店》 上次阅读: 2026-09-10 累计用时: 2.0小时
《走向无限》 上次阅读: 2026-09-09 累计用时: 5.0小时
《血钴》 上次阅读: 2026-09-09 累计用时: 6.5小时
《荒蛮故事》 上次阅读: 2026-09-08 累计用时: 1.0小时
《最大的小小农场》 上次阅读: 2026-09-08 累计用时: 0.5小时
《基础材料与现代文明的出现》 上次阅读: 2026-09-08 累计用时: 3.5小时
《归途列车》 上次阅读: 2026-09-08 累计用时: 1.0小时
《独裁者手册》 上次阅读: 2026-09-08 累计用时: 23.5小时
《技术陷阱》 上次阅读: 2026-09-07 累计用时: 7.5小时
《完美的日子》 上次阅读: 2026-09-07 累计用时: 4.0小时
《一路顺风》 上次阅读: 2026-09-04 累计用时: 6.5小时
《个人信息中枢》 上次阅读: 2026-09-02 累计用时: 119.0小时
《帕丁顿熊2》 上次阅读: 2026-09-02 累计用时: 1.0小时
《蒲公英》 上次阅读: 2026-09-02 累计用时: 1.5小时
《算法之美》 上次阅读: 2026-09-02 累计用时: 93.0小时
《小偷家族》 上次阅读: 2026-09-01 累计用时: 2.0小时
《杀死一只知更鸟》 上次阅读: 2026-09-01 累计用时: 16.0小时
《光猪六壮士》 上次阅读: 2026-08-31 累计用时: 1.5小时
《落魄大厨》 上次阅读: 2026-08-30 累计用时: 2.0小时
《码书》 上次阅读: 2026-08-29 累计用时: 10.5小时
《泰国洞穴救援行动》 上次阅读: 2026-08-28 累计用时: 1.5小时
《认知天性》 上次阅读: 2026-08-27 累计用时: 1.5小时
《利益区域》 上次阅读: 2026-08-27 累计用时: 1.0小时
《为什么我们需要公共哲学》 上次阅读: 2026-08-27 累计用时: 0.5小时
《美国甜心》 上次阅读: 2026-08-27 累计用时: 3.5小时
《一次别离》 上次阅读: 2026-08-27 累计用时: 2.5小时
《算法霸权》 上次阅读: 2026-08-26 累计用时: 3.5小时
《基层中国的运行逻辑》 上次阅读: 2026-08-26 累计用时: 5.0小时
《美丽心灵：纳什传》 上次阅读: 2026-08-26 累计用时: 10.5小时
《富可敌国》 上次阅读: 2026-08-24 累计用时: 19.5小时
《黑旗》 上次阅读: 2026-08-24 累计用时: 9.5小时
《仇恨的本质》 上次阅读: 2026-08-22 累计用时: 1.5小时
《无穷的开始》 上次阅读: 2026-08-20 累计用时: 4.0小时
《哈萨比斯》 上次阅读: 2026-08-20 累计用时: 27.0小时
《金钱行为学》 上次阅读: 2026-08-19 累计用时: 1.5小时
《智人之上》 上次阅读: 2026-08-17 累计用时: 198.5小时
《才华贵族》 上次阅读: 2026-08-17 累计用时: 1.0小时
《英伟达之道》 上次阅读: 2026-08-16 累计用时: 21.0小时
《甲午》 上次阅读: 2026-08-15 累计用时: 1.0小时
《得到头条2026》 上次阅读: 2026-08-15 累计用时: 10.5小时
《Java编程思想》 上次阅读: 2026-08-15 累计用时: 63.0小时
《费马大定理》 上次阅读: 2026-08-14 累计用时: 107.0小时
《四千周》 上次阅读: 2026-08-06 累计用时: 35.5小时
《芯片制造》 上次阅读: 2026-08-05 累计用时: 23.5小时
《一本书读懂支付》 上次阅读: 2026-08-04 累计用时: 15.5小时
《奥德赛》 上次阅读: 2026-08-01 累计用时: 10.0小时
《吾辈如神》 上次阅读: 2026-07-31 累计用时: 5.0小时
《芯片战争》 上次阅读: 2026-07-29 累计用时: 62.0小时
《分析与思考》 上次阅读: 2026-07-29 累计用时: 2.5小时
《莫斯科绅士》 上次阅读: 2026-07-28 累计用时: 5.5小时
《政经参考2026》 上次阅读: 2026-07-28 累计用时: 84.0小时
《20世纪思想史》 上次阅读: 2026-07-27 累计用时: 1.0小时
《现代思维工具》 上次阅读: 2026-07-27 累计用时: 113.0小时
《AI Loop入门》 上次阅读: 2026-07-27 累计用时: 50.5小时
《系统之美》 上次阅读: 2026-07-25 累计用时: 8.0小时
《置身事内》 上次阅读: 2026-07-25 累计用时: 39.0小时
《记忆碎片》 上次阅读: 2026-07-23 累计用时: 10.0小时
《伊利亚特》 上次阅读: 2026-07-21 累计用时: 1.0小时
《决策科学入门》 上次阅读: 2026-07-19 累计用时: 38.0小时
《AI创作网文入门》 上次阅读: 2026-07-15 累计用时: 74.0小时
《缠斗》 上次阅读: 2026-07-14 累计用时: 4.0小时
《人类知识的默会维度》 上次阅读: 2026-07-13 累计用时: 10.5小时
《量化交易入门》 上次阅读: 2026-07-02 累计用时: 23.5小时
《AI辅助编程进阶》 上次阅读: 2026-06-29 累计用时: 35.0小时
《适时退出》 上次阅读: 2026-06-25 累计用时: 60.5小时
《Harness Engineering 进阶》 上次阅读: 2026-06-20 累计用时: 150.5小时
《Harness Engineering 入门》 上次阅读: 2026-06-18 累计用时: 73.0小时
《对赌》 上次阅读: 2026-06-17 累计用时: 99.5小时
《影子博弈》 上次阅读: 2026-06-05 累计用时: 2.5小时
《OpenClaw 创新指南》 上次阅读: 2026-06-02 累计用时: 102.0小时
《创造知识的企业》 上次阅读: 2026-05-09 累计用时: 1.0小时
《逃离园区》 上次阅读: 2026-05-09 累计用时: 1.5小时
《工作流编排进阶》 上次阅读: 2026-05-01 累计用时: 180.5小时
《共同知识》 上次阅读: 2026-04-26 累计用时: 9.0小时
《释放想象》 上次阅读: 2026-04-23 累计用时: 0.5小时
《真事隐》 上次阅读: 2026-04-23 累计用时: 1.0小时
《冥想》 上次阅读: 2026-04-22 累计用时: 122.5小时
《工作社会的终结》 上次阅读: 2026-04-19 累计用时: 4.0小时
《代理式工程模式》 上次阅读: 2026-04-18 累计用时: 185.0小时
《项羽评传》 上次阅读: 2026-04-07 累计用时: 9.0小时
《精英陷阱》 上次阅读: 2026-04-03 累计用时: 25.5小时
《看不见的中东》 上次阅读: 2026-03-31 累计用时: 4.5小时
《错信》 上次阅读: 2026-03-30 累计用时: 3.0小时
《中国城市大洗牌》 上次阅读: 2026-03-29 累计用时: 2.0小时
《科学决策入门》 上次阅读: 2026-03-25 累计用时: 9.5小时
《决策》 上次阅读: 2026-03-23 累计用时: 5.0小时
《小说的细节》 上次阅读: 2026-03-22 累计用时: 2.5小时
《小实验》 上次阅读: 2026-03-22 累计用时: 0.5小时
《电力系统常识》 上次阅读: 2026-03-22 累计用时: 1.5小时
《理性》 上次阅读: 2026-03-20 累计用时: 1.5小时
《儒林外史》 上次阅读: 2026-03-19 累计用时: 4.0小时
《洞见》 上次阅读: 2026-03-17 累计用时: 56.0小时
《战胜市场的人》 上次阅读: 2026-03-15 累计用时: 2.5小时
《不受掌控》 上次阅读: 2026-03-12 累计用时: 17.0小时
《休息休息》 上次阅读: 2026-03-10 累计用时: 1.5小时
《电力商人》 上次阅读: 2026-03-05 累计用时: 1.0小时
《RNA时代》 上次阅读: 2026-02-27 累计用时: 0.5小时
《硅谷的哲学家》 上次阅读: 2026-02-27 累计用时: 1.0小时
《金钱的力量》 上次阅读: 2026-02-26 累计用时: 0.5小时
《安定此心》 上次阅读: 2026-02-26 累计用时: 4.0小时
《代码不再稀缺之后》 上次阅读: 2026-02-25 累计用时: 5.0小时
《Codex 入门指南》 上次阅读: 2026-02-24 累计用时: 101.5小时
《AI时代，我到底在积累什么？》 上次阅读: 2026-02-23 累计用时: 3.5小时
《知识免费之后》 上次阅读: 2026-02-21 累计用时: 8.0小时
《投资的本质》 上次阅读: 2026-02-20 累计用时: 8.5小时
《政经参考20206》 上次阅读: 2026-02-19 累计用时: 0.5小时
《兄弟》 上次阅读: 2026-02-18 累计用时: 8.0小时
《一战再战》 上次阅读: 2026-02-18 累计用时: 3.0小时
《Cursor 工作流修炼指南》 上次阅读: 2026-02-16 累计用时: 138.0小时
《环保的暴力》 上次阅读: 2026-02-14 累计用时: 1.0小时
《美国生活中的反智主义》 上次阅读: 2026-02-14 累计用时: 13.5小时
《如何应对反智主义》 上次阅读: 2026-02-14 累计用时: 16.0小时
《大望局2026》 上次阅读: 2026-02-06 累计用时: 4.0小时
《倦怠社会》 上次阅读: 2026-02-05 累计用时: 88.0小时
《什么是权力》 上次阅读: 2026-02-04 累计用时: 2.0小时
《你好，陌生人》 上次阅读: 2026-02-04 累计用时: 4.5小时
《Cursor AI 编程助手最佳实践》 上次阅读: 2026-02-03 累计用时: 17.0小时
《Cursor 高阶使用手册》 上次阅读: 2026-02-03 累计用时: 155.5小时
《学以为己》 上次阅读: 2026-02-03 累计用时: 3.0小时
《启示录》 上次阅读: 2026-02-03 累计用时: 0.5小时
《圆桌派8》 上次阅读: 2026-02-02 累计用时: 18.5小时
《圆桌派7》 上次阅读: 2026-02-02 累计用时: 28.5小时
《跑外卖》 上次阅读: 2026-02-02 累计用时: 0.5小时
《程序员修炼之道》 上次阅读: 2026-01-31 累计用时: 3.0小时
《美国违约》 上次阅读: 2026-01-28 累计用时: 3.0小时
《主街百万富翁》 上次阅读: 2026-01-23 累计用时: 1.5小时
《余生》 上次阅读: 2026-01-22 累计用时: 0.5小时
《像运动员一样思考》 上次阅读: 2026-01-21 累计用时: 2.0小时
《全球智库报告解读2025》 上次阅读: 2026-01-20 累计用时: 161.5小时
《政经参考》 上次阅读: 2026-01-20 累计用时: 188.0小时
《提问的艺术》 上次阅读: 2026-01-18 累计用时: 11.0小时
《中国纪事1912-1919》 上次阅读: 2026-01-18 累计用时: 1.5小时
《世界的逻辑》 上次阅读: 2026-01-16 累计用时: 2.0小时
《大望局》 上次阅读: 2026-01-16 累计用时: 114.0小时
《智造中国》 上次阅读: 2026-01-15 累计用时: 1.0小时
《笑傲江湖》 上次阅读: 2026-01-15 累计用时: 0.5小时
《Cursor 高级使用手册》 上次阅读: 2026-01-14 累计用时: 21.5小时
《心流》 上次阅读: 2026-01-13 累计用时: 123.5小时
《你相信魔法吗？》 上次阅读: 2026-01-13 累计用时: 1.0小时
《工资的真相》 上次阅读: 2026-01-13 累计用时: 0.5小时
《锵锵三人行》 上次阅读: 2026-01-13 累计用时: 326.5小时
《高中数学》 上次阅读: 2026-01-13 累计用时: 125.5小时
《第六号元素》 上次阅读: 2026-01-05 累计用时: 0.5小时
《大门口的陌生人》 上次阅读: 2026-01-03 累计用时: 3.5小时
《沉思的生活，或无所事事》 上次阅读: 2026-01-02 累计用时: 7.5小时
《闲暇与无聊》 上次阅读: 2026-01-02 累计用时: 2.0小时
《金钱的艺术》 上次阅读: 2025-12-28 累计用时: 46.0小时
《美元陷阱》 上次阅读: 2025-12-27 累计用时: 1.5小时
《我是职校生》 上次阅读: 2025-12-19 累计用时: 1.0小时
《法律与文学》 上次阅读: 2025-12-07 累计用时: 0.5小时
《如何了解一个人》 上次阅读: 2025-12-03 累计用时: 4.0小时
《白夜行》 上次阅读: 2025-12-01 累计用时: 4.5小时
《一球制胜》 上次阅读: 2025-12-01 累计用时: 1.0小时
《如临大敌》 上次阅读: 2025-12-01 累计用时: 21.5小时
《制造消费者》 上次阅读: 2025-11-30 累计用时: 10.0小时
《大出海》 上次阅读: 2025-11-30 累计用时: 9.0小时
《开始冥想》 上次阅读: 2025-11-30 累计用时: 97.5小时
《为什么我们总是在防御》 上次阅读: 2025-11-27 累计用时: 2.5小时
《数学的雨伞下》 上次阅读: 2025-11-26 累计用时: 3.5小时
《文凭社会》 上次阅读: 2025-11-26 累计用时: 3.0小时
《“随他们去”理论》 上次阅读: 2025-11-25 累计用时: 0.5小时
《胡思乱想消除指南》 上次阅读: 2025-11-25 累计用时: 8.0小时
《中年的活法》 上次阅读: 2025-11-25 累计用时: 0.5小时
《守护你的心》 上次阅读: 2025-11-25 累计用时: 0.5小时
《五种财富》 上次阅读: 2025-11-24 累计用时: 18.0小时
《算法理性》 上次阅读: 2025-11-23 累计用时: 0.5小时
《倚天屠龙记》 上次阅读: 2025-11-22 累计用时: 1.5小时
《检视AI生成代码》 上次阅读: 2025-11-21 累计用时: 63.5小时
《保守主义》 上次阅读: 2025-11-21 累计用时: 2.5小时
《鹿鼎记》 上次阅读: 2025-11-20 累计用时: 26.5小时
《东方快车谋杀案》 上次阅读: 2025-11-17 累计用时: 1.0小时
《正义的刻度》 上次阅读: 2025-11-16 累计用时: 0.5小时
《数学通识》 上次阅读: 2025-11-15 累计用时: 37.0小时
《语言学的邀请》 上次阅读: 2025-11-12 累计用时: 3.0小时
《要有光》 上次阅读: 2025-11-02 累计用时: 27.5小时
《哲学家的最后一课》 上次阅读: 2025-11-01 累计用时: 3.5小时
《萨哈林旅行记》 上次阅读: 2025-10-18 累计用时: 9.5小时
《祥瑞》 上次阅读: 2025-10-18 累计用时: 21.0小时
《夹缝中的总督》 上次阅读: 2025-10-11 累计用时: 8.0小时
《中国人口三千年》 上次阅读: 2025-10-09 累计用时: 4.5小时
《老龄化的老虎》 上次阅读: 2025-10-06 累计用时: 4.5小时
《三国前夜》 上次阅读: 2025-10-06 累计用时: 3.0小时
《被讨厌的勇气》 上次阅读: 2025-10-05 累计用时: 37.5小时
《风雨飘摇》 上次阅读: 2025-10-04 累计用时: 6.0小时
《复刻Pomotodo》 上次阅读: 2025-09-29 累计用时: 39.0小时
《AI帝国》 上次阅读: 2025-09-29 累计用时: 1.0小时
《金融周期》 上次阅读: 2025-09-29 累计用时: 7.5小时
《爱情哲学》 上次阅读: 2025-09-22 累计用时: 21.5小时
《精英日课6》 上次阅读: 2025-09-07 累计用时: 320.5小时
《单身社会》 上次阅读: 2025-09-07 累计用时: 4.5小时
《思考如何超越思考》 上次阅读: 2025-09-07 累计用时: 24.0小时
《清算》 上次阅读: 2025-09-06 累计用时: 7.5小时
《叙事经济学》 上次阅读: 2025-09-06 累计用时: 2.0小时
《爱欲之死》 上次阅读: 2025-09-04 累计用时: 2.5小时
《人比AI凶》 上次阅读: 2025-09-04 累计用时: 8.0小时
《早知道会幸福的那些事》 上次阅读: 2025-09-02 累计用时: 0.5小时
《数字经济与数字货币》 上次阅读: 2025-09-01 累计用时: 1.0小时
《重构》 上次阅读: 2025-08-31 累计用时: 19.0小时
《代码整洁之道》 上次阅读: 2025-08-31 累计用时: 12.0小时
《信息传》 上次阅读: 2025-08-31 累计用时: 1.5小时
《无现金社会》 上次阅读: 2025-08-31 累计用时: 0.5小时
《精英日课5》 上次阅读: 2025-08-29 累计用时: 223.5小时
《研究的方法》 上次阅读: 2025-08-29 累计用时: 25.0小时
《适度工作》 上次阅读: 2025-08-28 累计用时: 1.0小时
《逃不开的经济周期》 上次阅读: 2025-08-27 累计用时: 10.0小时
《周期》 上次阅读: 2025-08-26 累计用时: 29.0小时
《水浒传》 上次阅读: 2025-08-26 累计用时: 1.5小时
《AI 赋能》 上次阅读: 2025-08-20 累计用时: 8.5小时
《精英日课 6》 上次阅读: 2025-08-20 累计用时: 13.0小时
《东京之围》 上次阅读: 2025-08-19 累计用时: 1.0小时
《全球智库报告解读 2025》 上次阅读: 2025-08-19 累计用时: 1.0小时
《跟 AI 学 Cursor》 上次阅读: 2025-08-16 累计用时: 4.5小时
《手把手教你开发权限管理系统》 上次阅读: 2025-08-14 累计用时: 2.0小时
《好能量》 上次阅读: 2025-08-13 累计用时: 19.5小时
《跟AI学习Cursor》 上次阅读: 2025-08-12 累计用时: 19.0小时
《深度支付》 上次阅读: 2025-08-11 累计用时: 20.0小时
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《经济解释》 上次阅读: 2016-10-15 累计用时: 7.0小时
《旅行与读书》 上次阅读: 2016-10-01 累计用时: 0.5小时
《七堂极简物理课》 上次阅读: 2016-09-28 累计用时: 0.5小时
《细节》 上次阅读: 2016-09-20 累计用时: 1.0小时
《关于被拒绝》 上次阅读: 2016-09-05 累计用时: 0.5小时
《社交宿醉》 上次阅读: 2016-09-05 累计用时: 0.5小时
《万物简史》 上次阅读: 2016-09-01 累计用时: 0.5小时
| AI工具使用时长 | 3,378.5小时 |
|---|---|
| 你已经读了多少本书 | 3694本 |
七月份状态调整得不差。阅读时间达到276.5小时。虽然低于原定目标的300小时，但是对比六月份的223.5小时，已经有一个明显的好转。
冥想时间只有可怜的4.8小时。看来心理压力一小，我就没什么做冥想的动力了。要想一个什么样的方法去克服呢？
你可能想象不到，这篇月报跟以往月报最大的不同，竟然是手写的。
这篇月报，我是先在纸上写完。写完之后拍照，发给Codex帮我识别。我几乎不用做任何修正，就可以发出去了。那么，为什么我不直接在电脑上录入，而要用手写这样低效率的写作方式呢？
原因就是跟AI交互多了之后，我明显感觉自己在面对电脑的时候越来越不耐心——不像以前那样，可以轻松用键盘写几个小时的文章。
阅读也是如此。使用AI Agent时，多数情况下都是多线程的工作方式，或者说同时处理多个任务。所以在做阅读这样的专注事项时，我明显感受到自己的不适应。
因此，我在阅读上想到的改进方法是抄写。无论是看电子书还是纸质书，我都会拿出一个本子，一边看，一边抄写。
跟做读书笔记不同，抄写不需要把字写得多好看，也不需要只抄最重要的内容。只需要隔三差五抄个一两句，把阅读速度降下来。看书慢下来了，注意力也就容易集中到看的书上。
同样地，写作也是如此。用纸和笔写文章，自然会比在电脑上写慢。手写比较慢这个缺点，在AI时代反而成了优点。此外，因为AI工具的发展，拍照识别不仅方便，而且几近免费，正确率还极高。
在AI时代，手写字好比信息时代的脑力工作者到健身房健身，是用纸和笔给自己的大脑做专注力和思考方面的锻炼。在信息时代，人类大多数工作者不再依靠体力。大多数脑力工作者因为常年坐在办公室而缺乏身体运动，出现了许多亚健康的毛病。
同样地，AI时代来临，我们也将面对专注力和认知卸载的问题。
正如工业时代和信息时代那样，过去几百年，我们人类把绝大部分体力劳动都外包给了机器。到了AI时代，我们要逐渐学会把一部分脑力劳动外包给AI。过去，人类学会了管理工厂里的机器。现在，我们要学着怎么把运行在数据工厂里的AI Agent管理好。
我最近就在做一个实验，试着打造一个24小时不停干活的AI助手。我称之为“秘书”。
秘书的工作范围很广。他不仅管理我所有的数字资产，包括所有代码、服务器信息、文章的电子版，还会计划和提醒我所有的行程和要做的事情。
此外，他会定期帮我收集我感兴趣的人和事，例如最近出了哪些新的AI模型，我最喜欢的作家出了什么新书。
秘书已经在帮我做的事情还有很多。然而，这还远远没有达到我理想中的状况。第一，现在所能做的事情还不能直接创造经济价值。第二，他现在的有效工作时间占比还不到5%，离100%还有很大很大的空间。我的最终目标是打造出一个能产生直接经济价值、24小时不停运转的AI公司。
AI时代，我们把一部分脑力劳动交给AI之后，学习和创新的要求反而会变得更高。
因此，我正在打造的AI助手，最核心的一个职责就是帮助我学习新知识。
第一个环节是发现新知识。前面提到，他会帮我像雷达一样发现新文章、新演讲和新书。此外，我最近让他管理我之前所有的阅读记录。根据我看过的书和资料，以及写过的文章，他会自主发现接下来我可能感兴趣的主题、书和人。
第二个环节是探讨新知识。学习新知识的过程中，有任何不懂的、要深入了解的、想扩展范围的，我都会跟他一起探讨。探讨过程也会作为宝贵的数据积累下来。
第三个环节是产出新知识。汲取了新知识之后，我可能会有许多新的想法。这些新的想法经过反复讨论和验证之后，可能会产生新的知识。
打造这样一个AI助手并不昂贵。电脑和网络是现成的，额外只需要一个月200美元的ChatGPT会员。
与此同时，打造这样一个AI助手并不容易。这需要你有一颗好奇的心，以及付出足够的时间和精力去探索、去实践、去创造。
截至2026年7月31日，我一共阅读了21190小时。预计会在2029年11月5日，完成第三个10000小时，也就是总共30000小时的阅读目标。
八月份的阅读目标是700个番茄时间，也就是350个小时。
]]>七月份状态调整得不差。阅读时间达到276.5小时。虽然低于原定目标的300小时，但是对比六月份的223.5小时，已经有一个明显的好转。
六月份状态还是一般。最近在调作息，效果还可以，虽然没有恢复到最佳状态。月报没有按之前预设的那样在月初就完成，下个月一定不会了。
六月份阅读223.5小时，少于原定目标的230小时。冥想9.1小时，远少于原定目标的20小时。
接下来跟大家分享这段时间，我用AI做的几件好玩的事情。
第一件好玩的事情是帮同学的妹妹填报高考志愿。
高考志愿填报相当复杂。学校多，专业更多。填报指南厚厚一本，一个个看，效率非常低。
首先，我用Codex把同学妹妹所考分数范围内的院校、专业组等信息全部从官网上扒下来，再把她不喜欢的大学专业给排除掉，例如师范、医学和文科专业。
然后，我让Codex做了个网页工具，展示所有剩下的院校和专业组信息。考生可以通过网页做筛选和排序。
最后，我们把结果导出，按照这些结果到官网填报志愿。这样做不仅考虑全面，效率也非常高。
这次经历再次验证了这么一个判断：AI的发展让许多之前“不存在”“不成立”的代码需求出现了。以前，要做一套这样的工具，要至少两个人，花一周的时间才能完成。现在，只需要几条指令和几乎可以忽略不计的token费用。
第二件好玩的事情是我给自己的OpenClaw，也就是俗称的龙虾，接入了微信。换句话说，我可以用微信管理龙虾，让龙虾回答我的问题，以及给我干活。
之前我用别的手机APP控制龙虾，甚至还自己开发过手机App，效果都很不满意。
现在用微信就不一样了。界面和交互都是熟悉的，毕竟用了十几年微信，给龙虾发信息跟平时没什么两样。总的来说，体验非常好。
我现在走在路上，随时想到有什么问题就给龙虾发微信，在微信上跟龙虾讨论问题。给它布置任务，让它给我干活。
使用AI的效率进一步变高了，不容易觉得无聊，因为随时随地都在满足自己的好奇心，都在发挥自己的创造力。
第三件好玩的事情是我开始统计每天消耗的token数量。
我认为，一个人每天消耗的token数量的多少，约等于一个人每天思考问题、学习知识和探索实践的努力。
当然了，我不可能做一些空耗token刷指标的事。那是自欺欺人。
我现在每天平均消耗token的数量级都是以亿计的。这是什么概念呢？平常我们如果用豆包，一次问答大概是2000 token；如果用DeepSeek的深度思考模式，一问一答会消耗10000 token。
过去14天，我每天平均消耗4.31亿token。设一个目标，半年后日均消耗10亿token。
截至2026年6月30日，我一共阅读了20913.5小时。预计会在2029年11月10日，完成第三个10000小时，也就是总共30000小时的阅读目标。
七月份的阅读目标是600个番茄时间，也就是300个小时。
]]>六月份状态还是一般。最近在调作息，效果还可以，虽然没有恢复到最佳状态。月报没有按之前预设的那样在月初就完成，下个月一定不会了。
六月份]]>
五月份状态很差，连月报都没有写。上一次没有写月报，可以追溯到好几年前。真的很不应该。这次月报就两个月合并到一起写吧。
四月份阅读306.5小时，冥想24.4小时。五月份阅读278小时，冥想11.7小时。数据不理想，而且呈严重的下滑趋势。
接下来跟大家分享我打算执行的三项改进措施。
我要做的第一项改进措施很简单，就是坚持每个月1号把月报发出来。
写月报不能拖。我发现了，只要我一拖，就会拖很久。拖着拖着，就很容易不把当月的目标当回事。
不把当月的目标当回事，就很容易状态松懈。看书不好好看了，冥想不好好做了，把时间浪费在各种各样的分心事项上。
第二项改进措施是坚持锻炼。
最近一个月没有坚持锻炼，健身房就只去了6次。按之前的频率，一个月至少要去健身房16次以上。
少去健身房，就很容易熬夜。一熬夜，身体状态就会变差。身体状态变差，看书和冥想都不会好好完成。
从下周开始，要恢复锻炼，一周至少三练，理想的话是恢复到之前的一周四练。
第三项改进措施是多用AI。
近段时间用AI的次数的确减少了。Codex的额度不仅每周都没用完，而且常常只使用10%到30%。跟ChatGPT对话的次数也少了很多。
跟很多人的想象不一样。多用AI，不仅不会让自己少动脑，反而会多动脑。因为只有多动脑，我们才会有更多的想法让AI帮我们去实现。
多用AI，多用脑。多用脑，就会有更多的好奇心。有更多的好奇心，就会想着多看书，多寻找灵感。
从即刻开始，每周Codex的额度都要用完，每天至少跟ChatGPT对话1小时。
这么多年来，很多关注我的朋友都会夸我自律，夸我能坚持。但是最近这一个多月，我真的很不自律，很不能坚持。
我倒不会觉得很愧疚，很难受，更不会就此摆烂。我觉得这是正常的起起伏伏，即便这一次的确状态差得有点离谱。接下来好好改进就是了。
截至2026年5月31日，我一共阅读了20690小时。预计会在2029年11月15日，完成第三个10000小时，也就是总共30000小时的阅读目标。
六月份的阅读目标是460个番茄时间，也就是230个小时。冥想目标是20小时。
]]>五月份状态很差，连月报都没有写。上一次没有写月报，可以追溯到好几年前。真的很不应该。这次月报就两个月合并到一起写吧。
四月份阅读306]]>
三月份阅读时间超出预期，原定目标350小时，实际达到367小时。还是那句话，自己开发的番茄冥想APP帮了大忙。
冥想目标没完成。原定目标32小时，实际只有15.2小时。目前来说，我还是没有太好的办法来改进。
接下来，我跟大家分享我一个月花一万块钱在AI工具上是一种什么样的体验。
今年开始，我平均每个月花在AI工具上的钱是一千多美金，也就是差不多一万块人民币。
其中，我会用200美金订阅一个最贵的ChatGPT会员，剩下的钱都是用来买Cursor的会员。
之所以花那么多钱在Cursor上，是因为我要在工作上用Claude Opus这个编程模型来写代码。一个账号200美金，基本上3到4个工作日就会被我用完。一个账号用完了，就充值一个新的账号。
用过最聪明的AI之后，我就不想用其他的AI。一项工作，最聪明的AI可以在10分钟内帮你完成，你只需要再多20分钟就能完成检查。工作完成之后，基本上没有什么遗留的问题。
稍微没那么聪明的AI，它就要花上30分钟才能干完，而且你还要花30分钟才能检查。这还没完，后面很可能会发现有遗留问题要你去处理。运气好的话，只需要2个小时就能补救；运气不好的话，可能需要整整一天，甚至更多的时间。
最强AI产生出来的效能，可以是一般AI的10倍，甚至是100倍、1000倍。
如果你的工作是可以用AI来辅助完成的，那就要大胆用，而且一定要用最聪明的AI。
有人说，我分不清AI的产出质量。在某些人看来，豆包和ChatGPT没什么区别。
这些人要么能力不行，对工作质量没有足够的判断能力；要么就是工作简单，就像杀鸡，用菜刀和牛刀没什么区别。
如果想让自己在AI时代的竞争中胜出，就要学会如何提升判断能力，并且要去做更复杂的工作，有区分度的工作。
我的工作是程序员，我就一定要用最强的AI才行。如果哪一天，我觉得我判断不出最强AI生成的代码和一般AI生成的代码有什么区别，那我就要有危机意识，赶紧提升自己的判断能力。
如果哪一天，我发现自己的工作内容，用最强AI帮我做，和用一般AI做没什么区别，我也要有危机意识，去争取更有挑战性的工作。
AI是工具，是用来放大人与人之间的差距的。这一幕，在之前多次上演。
有了印刷术，普通作家和顶尖作家的收入差距，放大了100倍。
有了电视，普通运动员和顶尖运动员的收入差距，放大了1000倍。
有了互联网，普通销售员和顶尖销售员的收入差距，放大了10000倍。
在我看来，你用AI的有效次数越多，有效消耗的token数越多，你的能力放大倍数就越大，收入也自然会随之放大。
我的直觉告诉我，要多用AI，直到量变导致质变。
总结今天的分享就三句话——
一，AI很厉害。最聪明的AI要比一般的AI聪明很多倍。
二，一定要用聪明的AI。如果你用不上，要么提升能力，要么换个工作。
三，AI放大人与人之间的差距。你用AI越多，消耗的token数越多，你就越有可能在竞争中胜出。
截至2026年3月31日，我一共阅读了20105.5小时。预计会在2029年11月15日，完成第三个10000小时，也就是总共30000小时的阅读目标。
四月份的阅读目标是640个番茄时间，也就是320个小时。冥想目标是30小时。
]]>三月份阅读时间超出预期，原定目标350小时，实际达到367小时。还是那句话，自己开发的番茄冥想APP帮了大忙。
冥想目标没完成。原定目]]>
前几天，我的阅读时间达到20000小时。
第1个一万小时的书山路，我走了整整7年。从2016年9月1日，到2023年9月26日，一共2581天，平均每天看书4小时。
第2个一万小时，我走了2年半。从2023年9月26日，到2026年3月23日，一共909天，平均每天看书11小时。除了吃饭、睡觉和上班，几乎所有时间我都用来看书。
有的人可能会问，你在之前的文章里，说你经常跟ChatGPT对话，怎么可能还有这么多时间看书呢？
因为我把跟ChatGPT对话，也算到阅读时间里。首先，我跟ChatGPT对话，要么是在讨论书里的内容，要么就是讨论延伸出去的话题，并不是闲聊。然后，ChatGPT输出的大段文字内容，也是在积累我的阅读量。
还有人可能会问，现在AI都能帮人阅读、帮人总结了，我们自己还有必要亲自读书吗？
我的回答是，不仅必要，而且比之前更加必要。
在解释为什么在AI时代，阅读能力对我们来说变得更重要之前，我来跟大家报告我看到的AI发展得有多快。
在AI冲击之下，程序员这个行业最为明显。大量的初级岗位被取消，几乎所有的公司都要求在职的程序员必须学会使用AI辅助编程工具，还有的单位会要求必须要有一半以上的代码由AI直接生成。
很多程序员都在焦虑，自己是不是快要被淘汰，要永久失业了。
我从去年8月份开始，就没自己写过一行代码，AI生成代码占比是100%。我不会焦虑，因为我觉得我比以前能力更强了。
以前的我，只要把功能写出来就完事了，还是会有很多bug。经过测试阶段，修复了一些bug，就发到正式环境给用户使用，还是会偶尔出问题。
现在的我，因为AI能快速地生成代码，速度是我手写的10倍以上，所以我可以花大量的时间去分析需求，跟AI讨论设计。在开始写代码之前，很多前置问题都能想清楚，不会经常返工。写代码的过程中，我会让AI写很多的测试代码，包括单元测试、集成测试和端到端测试，让它自己去跑，保证了代码的质量。
这样写出来的代码，基本上没有明显的bug。测试给我提的bug数量，随着我使用AI工具的熟练程度逐渐加深，变得越来越少。
同样一个任务，以前的我可能要干5天，现在的我只需要2天，质量却是之前好几倍。这么算下来，我的效率比之前提升了一个数量级。
这样的效率提升，有赖于AI工具的发展速度，这在一年前都是难以想象的。短短一年，换了人间。
AI工具发展得快，为什么我们还需要提升阅读能力呢？
第一，跟AI交互的效率要想高，我们必须要有足够的阅读能力。文字篇幅决定信息密度。如果想要把一件事情讲清楚，不可能短短一两句话就能说明白。AI输出的来龙去脉，如果我们的阅读能力不够，就很难一下子了解透彻。
我现在每天最多的工作形式，不是写代码，而是跟AI对话。这个需求是怎么回事，我们要怎么做。那个设计有什么问题，我们要怎么改进。这些代码要怎么写，我们来定个方案。
AI就像一个勤劳的下属，给我产出很多方案和代码，我要给它做审查、提建议和找错误。
第二，AI的能力越强，我们要看懂它产出的内容就要不断学习。
AI经常会给出我以前没接触过的建议，以前没看过的方案。如果我一味拒绝，就限制了AI的能力。如果我盲目接受，就会引入巨大的风险。我必须学习，而且是快速学习，学习这些概念和知识是怎么回事，判断AI给的建议是不是靠谱，方案是不是可行。
第三，AI工具让每个人都很容易跨界，侵入别人的“知识领地”。
以前，前端看不懂后端的代码，后端看不懂前端的代码。现在有了AI，不懂代码也能指挥AI写代码。我不会写手机APP的代码，但是我懂需求，我懂交互，就可以给AI下指令，让它给我做了好几个iOS APP，而且还非常好用。
现在所有人都具备这种跨界的可能性，竞争格局会有一个天翻地覆的变化。
因此，不管是与AI交互，还是本领域的深耕，抑或跨领域的学习，都需要强大的阅读能力。阅读，是最高效的信息获取和知识学习的手段，没有之一。
那么，我们要如何提升自己的阅读能力呢？
第一，我们还是要读纸质书，尤其是在校学生。读纸质书，就像是打基础，就是学走路。直接看电子书，或者只跟AI对话，基础会不牢靠。
这个阶段就是积累阅读量。没有量变，就没有质变。至少要有2000小时的纸质书阅读经验才行。
第二，阅读要学会提问题。打好基础之后，就可以开始跟AI对话了。看书过程中，遇到什么问题想不明白，有什么问题引起了你的好奇心，都可以跟AI讨论。
这个阶段就是滋养你的好奇心，培养你的批判性思维。至少要有500小时的AI对话经验才算合格。
第三，我们要学会挑选学习资料。经历了前两个阶段，我们积累了足够的阅读经验，有了一定的判断能力之后，就可以有意地挑选学习资料了。挑书，要挑适合自己的书。挑文章，要挑爱读的文章。
最终，我们可以让AI给自己生成文章。如果对某个主题感兴趣，我会先跟AI讨论。讨论了几个来回之后，初步形成结论了，我就让AI生成一篇10000字左右的文章。经过几轮不同模型的润色和改写之后，会上传到我的个人图书APP，我可以在APP里阅读和学习。
除了健身和睡觉，我都会坐在电脑面前，要么用AI写代码，要么用AI学习，其实都是在阅读、思考和学习。
AI发展给我带来的不是焦虑， 而是惊喜，持续不断的惊喜。模型版本隔三差五就有更新，能力又有所提升。没有一个人会嫌弃自己的工具太好用。
我其实不知道程序员这份工作是不是可以做到退休，还可以做多久。我不太关心这个问题。我只知道在这个AI时代写代码很好玩——能赚钱是最好的，以后如果赚不到钱我也还会一直编程。
就像阅读一样，我刚开始看书的时候，也不知道看书会给我带来什么好处。我只是模模糊糊觉得阅读有意思，我喜欢阅读。
前面的两万小时目标达成了。接下来的目标是花三年多的时间，走完第3个一万小时。也就是在2029年11月，我一定要达成看书30000小时。
]]>前几天，我的阅读时间达到20000小时。
第1个一万小时的书山路，我走了整整7年。从2016年9月1日，到2023年9月26日，一共2]]>
二月份阅读时间超出预期，原定目标300小时，实际达到315小时。能有这么大的进步，自研的番茄冥想APP功不可没。
冥想目标没完成。原定目标40小时，实际只有30小时。之所以没能达成，是因为我没当回事，还没养成天天关注冥想时间的习惯。
接下来，我会跟大家分享我是如何利用AI编程，帮助我管理自己的注意力的。
我分配了一小部分注意力到喝水这件事上。
我的喝水习惯很不好，常常是渴到不行才喝水。七八年前体检的时候，医生就提醒过我，有肾结石和胆囊结石，应该多喝水。
我没当回事，哪怕后面疼了好几次还是没当回事。我现在只要吃得比较饱，吃得比较油腻，就有可能因为结石刺激，导致急性胆囊炎。症状就是胸口特别疼，好几次在睡梦中被疼醒，甚至有一天晚上疼了一宿，在床上翻来滚去。
即便是这样，我还是没能改正自己喝水习惯，直到我前段时间用AI开发了一个喝水APP。
APP模仿的对象是Water Llama，前几年得奖的一个iOS APP。只花了一个小时不到，AI就把APP开发好了。我装到手机上，立刻就用得爱不释手。
它能很容易记录我的喝水次数和饮水量。如果我长时间没喝水，或者喝的水不够，它还会提醒我。我收到提醒，就会去喝水。
在使用APP之前，我估计自己一天喝水不到1L。在使用APP之后，每天喝水都超过3L。
跟喝水APP帮我把足够的注意力分配到喝水一样，番茄冥想APP让我更关注阅读和冥想，图书APP让我更关注自己的学习资料，ClawChat APP让我更关注使用OpenClaw，也就是最近很火的“养龙虾”。
拿起手机，我就习惯性打开番茄冥想APP，看今天的阅读次数够不够，冥想次数够不够，要不要抽空看看书，冥想一次。
闲下来了，我会打开图书APP，看最近有哪些自己跟AI共创学习资料想读。
有碎片化的时间，我还会打开ClawChat APP，跟家里安装的OpenClaw聊天，问问它的工作情况。
过去十几天，我每天打开这些APP平均超过100次，使用时长超过43分钟。
我尝试过戒手机，减少使用手机的时间，屡战屡败。
我现在发现，手机本来就是抢夺注意力的大杀器，我们不可能正面对抗它。既不现实，也没收益。
有了AI，我可以借助AI开发APP，借助手机把自己的注意力抢回来。
工作累了，我很难忍住不拿出手机。既然忍不住，就不忍了。我拿出手机来，看看自己是不是喝够水了，没喝够就去倒杯水喝。
中午休息，吃饭的时候我就爱玩手机。以前是刷视频和看网文，现在可以一边跟龙虾员工远程质询，一边用图书APP看学习资料。
有了大块的业余时间，我就用番茄冥想APP记录自己的看书和冥想情况。
开发APP，以前很贵，哪怕是我这种工作了很多年的程序员，都付不起这样的学习成本和时间成本。
那些大公司就不一样，他们会聘请成千上万训练有素的iOS开发工程师和算法工程师，来争夺我们的注意力。
现在有了AI，攻守之势哪怕不是彻底反转，我们也开始有了反击之力。
我的目标是有一天，我的手机里大部分都是我自己让AI帮我写的APP。让我的注意力，服从我自己的意志。
截至2026年2月28日，我一共阅读了19738.5小时。预计会在2026年3月25日，完成第二个10000小时，也就是总共20000小时的阅读目标。
三月份的阅读目标是700个番茄时间，也就是350个小时。冥想目标是32小时。
]]>二月份阅读时间超出预期，原定目标300小时，实际达到315小时。能有这么大的进步，自研的番茄冥想APP功不可没。
冥想目标没完成。原定]]>
很多 Java 程序员都有一个共同的困惑：Tomcat 到底还要不要学？
大家都知道 Tomcat 很重要，也知道 Spring Boot 默认内嵌了它。但如果你日常做的是 2B 项目，用户量不大，QPS 也不高，主要就是写接口、对接系统、处理数据——花大量时间去研究 Tomcat，真的有必要吗？
我最近梳理了一下这个问题，发现它背后牵出了一整条概念链：Web 服务器是什么，Servlet 容器是什么，Servlet 和 Controller 什么关系，Java EE 和 Jakarta EE 又是怎么回事。这些概念很多人似懂非懂，但只要顺着“Tomcat 要不要学”这个问题往下捋，它们就全串起来了。
先说结论：Tomcat 不需要深挖，但不能完全不懂。
如果你的项目是典型的 2B 系统，业务逻辑多，并发量低，那确实没必要把 Tomcat 当成主攻方向。你大概率不需要去读它的源码，不需要研究连接器的每个参数，也不需要深入 NIO 模型和线程池的实现细节。
但 Tomcat 不能完全忽略。因为 Spring Boot 只是把它“内嵌”了，不是把它“消灭”了。
你的应用仍然跑在 Tomcat 上面。HTTP 请求仍然要经过它，线程管理、连接管理、请求的生命周期，这些事情仍然由它负责。只不过你不再需要手动部署 war 包、手动配置 server.xml 而已。
换句话说，Tomcat 从“你要直接操作的东西”，变成了“你必须理解其存在的底座”。
所以更准确地说：Tomcat 不需要学到专家级，但至少要学到理解系统运行机制、能排查问题、能和别人有效沟通的程度。
要理解 Tomcat，先得搞清楚几个基本概念之间的关系。
很多人对 Tomcat 的第一印象是：它是一个 Web 服务器，负责接收 HTTP 请求，然后把请求转给 Java 应用。方向是对的，但可以再精确一点。
Tomcat 其实有两层身份。
第一层是 HTTP 服务器。这一层负责网络层面的事情：监听端口、建立连接、解析 HTTP 协议、管理 keep-alive、处理超时、把字节流读进来再写回去。
第二层是 Servlet 容器。这一层负责 Java 的事情：把 HTTP 请求包装成 Java 对象（HttpServletRequest 和 HttpServletResponse），然后按照一套标准规则调用应用代码，最后把结果写回给客户端。
也就是说，Tomcat 做的不只是“转发”，它做的是一整套从网络协议到 Java 对象的桥接工作。
说到 Servlet 容器，就必须解释一下 Servlet 到底是什么。
很多人把 Servlet 理解成“某个类”或者“某种老旧的写法”，其实不准确。Servlet 更准确的定义是：Java Web 应用暴露给容器调用的一套标准接口。
这里最容易搞反的一点是：不是 Servlet 去调用 Tomcat，而是 Tomcat 去调用 Servlet。
打个比方。你去餐厅吃饭，餐厅有一套点菜流程：你看菜单、选菜、告诉服务员。这个流程是餐厅定的，不是你定的。你作为顾客，只需要“实现”点菜这个动作就行了。
在 Java Web 世界里，Tomcat 就是餐厅，Servlet 就是你按照餐厅规则提供的那个“点菜动作”。容器掌握调度权，应用提供处理逻辑。这在软件工程里叫做“回调”——运行时由平台来调你，而不是你主动去调平台。
一句话总结：Servlet 是应用暴露给容器的入口接口，Tomcat 是负责运行并调用这些入口的容器实现。
理解了 Servlet，就可以来看 Spring MVC 做了什么。
在 Spring MVC 时代，我们不再手写一堆 Servlet 了。所有请求都会先进入一个叫 DispatcherServlet 的东西。
很多人第一次看到这个名字会疑惑：它也只是一个 Servlet 啊，凭什么整个系统的请求都给它？
原因在于它的设计模式。DispatcherServlet 是一个“前端控制器”（Front Controller）。传统模式下，一个 URL 对应一个 Servlet。而 DispatcherServlet 把所有请求先收进来，然后在框架内部根据 URL、HTTP 方法、参数、Header 等信息，再分发到具体的 Controller 方法上。
所以在 Spring MVC 里，真正面对 Tomcat 的不是你写的业务代码，而是 DispatcherServlet。你的 @RestController、@Controller 方法，其实不是 Servlet，它们是 DispatcherServlet 内部再分发出来的业务处理单元。
这就是为什么很多 Java 开发者“感觉不到 Servlet 的存在”。你平时写的是 Controller，但 Controller 的下面仍然是 Servlet 模型，只是被 Spring 封装起来了。
那么，在 Spring 出现之前，Java Web 是怎么工作的呢？
最原始的写法是这样的：你自己写一个类，继承 HttpServlet，重写 doGet、doPost 方法。你要自己从 HttpServletRequest 里取参数，自己解析输入流，自己设置响应头，自己往 HttpServletResponse 里写内容。然后在 web.xml 里配置 URL 和 Servlet 的映射关系。
后来 Servlet 规范升级了，可以用 @WebServlet 注解来做映射。再后来，Spring MVC 出现了，你只需要用 @RequestMapping 就能把请求映射到一个普通的 Java 方法上。
你会发现，这么多年 Java Web 开发的主线从来没变过：请求匹配到一个处理器，执行逻辑，返回响应。
变化的只是抽象层级。早期你直接操作 Servlet，后来用注解注册 Servlet，再后来用 Spring 把请求映射到方法。映射的本质没变，只是越来越细、越来越方便。
所以 Spring MVC 到底厉害在哪里？很多人说“注解比 XML 方便”，这个说法没错，但远远不够。
Spring MVC 真正做的事情是：把 Web 编程从“类级别”提升到了“方法级别”。
在 Servlet 时代，一个 URL 通常对应一个类。你需要在类里面自己区分不同的逻辑。到了 Spring MVC，映射粒度细化到了方法级别。你可以很自然地写出 GET /orders/{id}、POST /orders、PUT /orders/{id}，每个接口就是一个普通方法。
除此之外，Spring MVC 还系统性地接管了大量脏活累活。
以前你要自己从 request 里取参数、自己判断类型、自己解析 JSON、自己设置状态码。现在用 @RequestBody、@RequestParam、@PathVariable 就能自动完成。
以前一个异常抛出来，怎么返回给前端要自己控制。现在用 @ControllerAdvice 就能统一处理。
以前你想给所有请求加日志、鉴权、审计，要自己写 Filter 或者硬编码在 Servlet 里。现在有 Filter、Interceptor、AOP 等多种拦截能力可以组合使用。
Spring 的本质不是“更方便”，而是把 Web 开发从底层协议编程，推进到了更接近业务模型的层面。
理解了 Tomcat 和 Spring 的关系之后，还剩一个经常让人困惑的概念：Java EE。
很多人听到 Java EE 就觉得它很抽象，像是某种“大而空”的历史名词。其实用工程师熟悉的话说，它就是一份接口合同。
所谓“规范”，就是一份公开的标准文档，规定了要有哪些接口、哪些类、它们该怎么表现、生命周期是什么、异常怎么定义。规范本身不是一个能运行的软件，它是一套标准。然后不同的项目去实现这套标准。
打个比方，4G 标准规定了通信协议和行为方式，不同厂商去做基站和手机。只要遵循标准，就能互通。Java 世界里的规范也是这样：规范负责定义“应该怎样”，实现负责回答“具体怎么做”。
Java SE 是 Java 的标准版，包含语言、JVM、基础类库。Java EE 则是建立在 Java SE 之上的一组面向企业开发的标准能力，比如 Servlet、JPA、Bean Validation、JAX-RS 等等。
它不是“更强大的 JDK”，也不是什么“企业版安装包”。它是一组标准接口的集合。
所以你下载一个 JDK，拿到的是 Java SE 的实现。而 Java EE 里的那些能力，是由 Tomcat、Hibernate 这些项目来实现的。Servlet 规范由 Tomcat 实现，JPA 由 Hibernate 实现，Validation 由 Hibernate Validator 实现。Spring 则在这些实现之上，再做了更高级的封装。
这几年升级 Spring Boot 项目的人，肯定都遇到过一个变化：代码里的 javax.* 变成了 jakarta.*。
比如 javax.servlet 变成了 jakarta.servlet。
这个变化的原因不是技术上有什么大突破，而是治理权发生了变化。
Java EE 原来归 Oracle 管，后来 Oracle 把它转移到了 Eclipse 基金会。但 javax 这个命名空间的使用权没有一起转移。Eclipse 基金会拿到了规范的演进权，却无法继续使用 javax 这个名字。
于是只能做一次断代式迁移：Java EE 改名为 Jakarta EE，命名空间从 javax.* 全面转向 jakarta.*。
这就是为什么 Spring 6 / Spring Boot 3 升级时，最明显的变化不是某个功能特性，而是一大堆包名从 javax 变成了 jakarta。Tomcat 10 及之后的版本，也全面站在了 Jakarta 体系上。
理解了这条线之后，很多人还会追问一个问题：Tomcat、Spring 这些项目，为什么能活这么多年？
答案不是“没有挑战者”，而是它们积累了大量的稳定性和生态惯性。
Tomcat 之所以难以被动摇，不是因为它技术上绝对领先，而是因为它在企业级 Java Web 场景里长期扮演了一个非常稳定、非常可预期的角色。对于大量低并发、重业务、重兼容的系统来说，替换 Tomcat 带来的收益，远远小于替换它带来的风险。
Spring 也类似。它的优势不只是功能多，而是在依赖注入、Web、事务、数据访问、测试这一整套企业开发体验上，形成了巨大的完整性。
这些项目能持续演进，也跟治理方式有关。Tomcat 属于 Apache 基金会，有成熟的项目治理、发布机制和安全响应体系。Spring 则是公司主导型开源，由稳定的核心团队持续投入。
真正能活很多年的基础设施，不只是代码写得好，还得有持续演进的组织能力。
最后回到最初的问题。
对一个做 2B 项目、低 QPS、以业务开发为主的 Java 程序员来说，Tomcat 最合适的学习深度不是“专家级”，而是“理解运行机制级”。
你需要知道的是这些事情：
Tomcat 既是 HTTP 服务器，也是 Servlet 容器。Servlet 是应用暴露给容器调用的标准入口。Spring MVC 没有绕开 Servlet，而是通过 DispatcherServlet 把 Servlet 模型进一步抽象成了 Controller 模型。从过去到现在，Web 开发的本质都是请求映射，只是映射粒度和工程能力越来越强。Java EE / Jakarta EE 是一组企业标准规范，Tomcat、Hibernate 是这些规范的实现者。
理解到这个层面，你就具备了非常扎实的底座认知。
你不一定会去调 Tomcat 的线程参数，不一定会去研究连接器实现，但你会知道一个请求是怎样走进系统的，会知道 Controller 之下其实还有 Servlet，会知道为什么升级 Spring Boot 3 时包名从 javax 变成了 jakarta，也会知道规范、框架、容器和业务代码在整个体系中各自扮演什么角色。
真正高价值的成长，从来不是把所有底层细节都变成自己的主战场，而是知道哪些东西应该深挖，哪些东西理解其本质后适可而止。
Tomcat 就属于后者。它不是一个“成熟到可以忽略的老工具”，Servlet 也不是一个“面试里偶尔会问到的老名词”。它们一直都在，只是被现代框架包裹得更优雅了。
理解这些底层关系，不是为了让你回到老时代手写 Servlet，而是为了让你在今天写 Spring Boot 业务代码时，知道自己站在怎样一套技术演进链条之上。
]]>很多 Java 程序员都有一个共同的困惑：Tomcat 到底还要不要学？
大家都知道 Tomcat 很重要，也知道 Spring Bo]]>
这份清单暂时只放最确定的两条。它们共同的特点是短期刺激很强，长期收益很差，而且容易让人误以为自己是在做重要决策。真正重要的事情，应该留给阅读、写作、工作、健康和关系，而不是留给那些会把心智拖进噪音里的游戏。
这份清单暂时只放最确定的两条。它们共同的特点是短期刺激很强，长期收益很差，]]>
果然，阅读情况大大好转。阅读285小时，超过原定目标的270小时，同时也远远超过此前一个月的229小时。自己开发的番茄APP，帮助了我很多。
冥想26.5小时。冥想时间少，说明这个月的精神压力不大，情绪不错。虽然如此，接下来的时间我会刻意增加冥想时间，尝试制定每月目标。
接下来，我会跟大家分享我是如何借助AI编程刺激自己多读书的。
之前就跟大家分享过，我自己开发了一个全新的番茄工作法APP，叫番茄冥想。APP只有两个功能，一个是记录番茄任务，另一个就是记录冥想。
APP需要不断地迭代。我每天至少打开这个APP上百次，在使用中积累用户体验。也就是说，我即是开发者，也是目标用户。
因为要不断地打开这个APP，我就自然而然会想要派上用场——多看书，多记录。
多看书，多记录，也就越能发现APP的问题所在。
改正问题，迭代软件，也就会让这个APP越来越好用。好用，我就会多用；多用，我就会多看书。正向循环
接下来，我打算参考我曾经用过的Top10容易上瘾的APP，借鉴里面的设计。
在借助AI开发的过程中，我常常发现自己在知识储备上的不足。
就拿最简单的UI设计来说，我知道界面很丑，不够好看。但是我除了说“界面不好看”之外，就不知道说啥了。也就是说，我不知道往那方面改进，会让界面变得更好看。
AI收到我的指令，的确也能给出一些建议。但是这样的改进效率很低，经常是越改越丑，还不如最初的设计。
发现自己的不足之后，我就会找一些书来。产品知识不够，我就看《启示录》和《设计冲刺》。设计知识不够，我就看《设计心理学》。
这就是干中学，学中干。以前的开发只要懂开发就行了，不需要懂产品，也不需要懂设计。未来可能就没有专职的软件开发工程师，只有软件主理人——一个人，顶多就两三个人，就要把一个软件的从头到尾都管起来。
当然，很多现有的书并不能满足我的要求，我需要看一些网上的资料。之前遇到的问题就是，那么多资料，我要如何整合在一起呢？
我做了两件事，就把网上的优质资料变成个人图书馆里的一本本电子书。
第一件事，我用ChatGPT的深度研究模式，帮我整理某个主题的信息，生成一篇三万字左右的长文。
这样生成的长文，信息密度和信息针对性是够够的，但是可读性不足。紧接着，我会用Cursor里的Opus 4.6模型，帮我润色文章。我会告诉它用哪本我喜欢的书的风格去改写，例如《算法之美》和《人机对齐》。
第二件事，我开发了一个专用的阅读APP。这个APP可以自动下载我整理好的这些文章，自动转化成电子书格式，我在手机上就可以轻松阅读。
在这个APP上，我可以做笔记，还可以看到自己的阅读次数和阅读时间。这样的快捷和便利，让我喜欢上了在手机上阅读，喜欢上了看那些自己和AI一起“创作”的一本本小书。
AI时代的技术发展日新月异，我偶尔也会感到不安，甚至是恐慌。
在变化当中，我找到了不变的东西，那就是阅读。无论AI如何发展，我还是会阅读。无论未来的社会变成什么样，我还是会阅读。
截至2026年1月31日，我一共阅读了19423.5小时。预计会在2026年4月5日，完成第二个10000小时，也就是总共20000小时的阅读目标。
二月份的阅读目标是600个番茄时间，也就是300个小时。冥想目标是40小时。
]]>果然，阅读情况大大好转。阅读285小时，超过原定目标的270小时，同时也远远超过此前一个月的229小时。自己开发的番茄APP，帮助了我很多。
]]>上个月的阅读情况很不理想。看书229小时，低于原定目标的250小时。不仅是2025年一整年看书最少的一个月，还是最近两年多以来最低点。
冥想情况有所好转。冥想了33.5小时，比前一个月多。
接下来一个月，也就是一月份，我的阅读时间会有一个明显的上涨。因为，我“复活”了番茄土豆APP。
我的阅读数据一直以来都是用APP记录的。APP的名字叫番茄土豆，开发的公司已经倒闭了。APP从去年8月份开始就用不了。
去年我用很短的时间，用一个简单的网页版做了一个替身出来。勉强能用，可以帮我记录阅读数据，但是并不好用。
前天晚上，我突发奇想，不如用AI辅助编程帮我重新开发一个番茄土豆APP吧。
说干就干。我问了ChatGPT要如何在Macbook上开发iOS程序，以及如何在自己的手机上安装。扣除下载安装开发工具的时间，我只用了半个小时就做出MVP版本。
在接下来的两天时间里，我的阅读热情高涨了很多，因为可以用顺手的APP来帮我记录阅读。即便有不顺手的地方，我马上就可以改代码。当然，不是我自己改，是我给AI指令，让AI帮我改。
用AI写APP的过程，我几乎没有遇到障碍，一行代码都不用自己写。
我思考了为什么“复活”的番茄土豆APP能让我变得更加积极阅读。这个原因就是，助推。
你爱不爱做一件事，想不想做一件事，最初的动力是很难改变的，别人是不可能帮你的。
一个不爱看书的人，你做一个再好用、再定制的APP给他，他还是不爱看书。相反的，即便没有APP，我还是会看书，而且是主动看书。
然而，有APP和没APP，对我来说，对一个有阅读意愿和阅读习惯的人来说很重要。有了APP，我会更容易想到要看书，会在看完书之后更有成就感，下一次更愿意看书。没有APP，看书的次数就会明显打折扣。
就像健身，如果一个健身房装修很好，设备很新，服务很周到，我肯定会去更多次。相反的，如果这个健身房年老失修，没什么服务，我就不愿意多去了。
好的APP，就像好的装备一样，能帮助一个人更好地坚持做一件事。
我是最近才享受到了编程的乐趣。
首先，AI让编程变得容易，变得更加有趣。
还有，我从编程中总结出一个人生哲学的道理。这个道理，可以从拍照开始说起。
手机让拍照变得容易，我们每个人或多或少都会拍照。有的人喜欢自拍，留下自己年轻好看的样子。有的人喜欢拍孩子，发朋友圈炫耀自己的孩子多可爱。有的人喜欢拍风景，记录自己欣赏大自然的瞬间。
那么，到底是什么决定一个人在什么时候拍照，拍多少张，拍什么的呢？是他们的价值观。
他们的价值观告诉他们，什么是美好的，什么值得拍。
相对应的，编程也是同样的道理。代码只是工具，编程的目的是收集信息、处理信息和使用信息。
那么到底哪些信息重要，这些信息要怎么处理，最终要使用到什么地方。这些是什么决定的呢？是我们这些Coder的价值观。
Coder的价值观告诉我们自己，哪些信息是重要的，哪些信息值得注意。
你有没有发现，其实照片就是信息。拍照和写代码一样，都是判断哪些信息重要，然后把信息收集起来，然后就是处理和使用。只是工具不一样罢了。
想明白了这个道理，我觉得编程更有意思，也更有意义。
最近一段时间，我会不断优化我复活的“番茄土豆”APP。优化的过程，就是使用的过程。使用越多，我看书就越多。
这就是正向循环。
截至2025年12月31日，我一共阅读了19138.5小时。预计会在2026年4月10日，完成第二个10000小时，也就是总共20000小时的阅读目标。
一月份的阅读目标是540个番茄时间，也就是270个小时。
]]>上个月的阅读情况很不理想。看书229小时，低于原定目标的250小时。不仅是2025年一整年看书最少的一个月，还是最近两年多以来最低点。
今年的年度总结，从一条给我带来认知冲击的新闻开始说起。
近两年，已经有不少省市把“计算机科学”、“软件工程”等专业列为红牌专业，建议考生谨慎报考。
这之所以会让我觉得震惊，不仅仅是因为我是计算机专业毕业的，还因为前几年计算机专业还非常热门，而且供不应求。
那真是一个黄金年代。哪怕你不是计算机科班出身，去报一个软件开发的培训班，稍微努努力就能找到一份月薪万元的工作，而且前景相当好。跳槽勤快点，平均每年涨薪15%到20%不是什么不可思议的事情；哪怕你不喜欢跳槽，在一家还算不错的公司一直干，年均涨薪10%是很普遍的。
在那个年代，经常会流传这一类故事：某一个能力平平的程序员加入到一家默默无闻的创业公司，公司被收购之后就财富自由了。
如果你没有经历过那个年代，你也可以看看我七八年前写的文章。那时候我天真地认为，每年涨薪10%到20%是理所应当、天经地义的事情。
从震惊中恢复过来，我总结出有三点原因：
前两条原因无须过多解释。第三点原因的来龙去脉是这样的：由于大语言模型的横空出世，AI辅助编程有了很大的突破——从原来简单的模板代码生成和代码补全，直接进化到可以从头到尾完成一个中小型需求的开发。
也就是说，原来需要一个高级程序员带着两三个中级、初级程序员干的活儿，现在只需要一个高级程序员就可以了。
那么，中级程序员和初级程序员有没有可能替代高级程序员呢？答案是，不能。他们之所以不是高级程序员，就是因为他们还没有应对复杂度需求的能力。
另一方面，AI生成的代码所潜藏的问题往往是他们看不出来的。这既是能力决定的，也是经验决定的。
于是，这就出现了一个很奇怪的局面——在招聘市场上，中级、初级程序员的岗位变少了，而高级程序员和资深架构师的岗位变多了。
其实，不是市场需要的程序员变少了，而是对程序员的要求变高了。
市场上的变化，导致「35岁」现象出现了逆转。
在此之前，程序员行业一直有一个说法——“35岁如果升不到管理岗，就很容易失业”。这个说法的现实基础是，写代码虽然是一个脑力活，但是很多时候会变成一个体力活。在AI辅助编程取得突破之前，有很多重复的工作需要做，而且常常因为需求变更或者是应对突发情况要加班，所以程序员大多要能熬夜。
35岁不做管理、只编程，就会有两个劣势。第一，你的工资高；第二，你的熬夜能力比不上小年轻。
如果没有X因素出现，今年34岁的我很快就要考虑转行或者降薪做外包。在2025年，X因素出现了。
2025年年初，各大AI辅助编程工具推出了Agent模式。从原来只能简单辅助程序员写代码，进化到了可以完成中小型需求的全部代码编写的程度。程序员的重复性工作和简单的任务急剧减少，这就导致了中级、初级程序员岗位的市场萎缩。
与此同时，由于AI辅助编程导致软件开发的成本出现了下降，继而导致了软件市场的需求量反而变大了。这就是经典的杰文斯悖论（Jevons paradox）——当某种资源/技术的单位成本下降、效率提高时，结果往往不是总消耗下降，反而会因为使用变得更便宜、应用场景扩张而让总需求/总消耗上升。
这个悖论来源于19世纪的英国。经济学家William Stanley Jevons发现，瓦特蒸汽机提升了煤的使用效率，降低了单位效用的成本，结果使得蒸汽机被更广泛地应用到更多场景，使得煤的需求不降反升。
这个悖论，不仅出现在第一次工业革命，还出现在第二次工业革命。电力越来越便宜，电力的普及范围就越广泛，最终使得电力的需求越来越高。
互联网时代如此，AI时代也如此。
我是幸运的。如果早出生几年，我很可能就已经要转行了。如果晚出生几年，我很可能毕业即失业，很难找到工作。
我觉得我更幸运的是，编程对我来说变成一件好玩的，有意思的事情。这对于我来说，要比工作更好找、能赚更多钱重要得多。
我是在今年8月份开始使用AI Agent帮助我写代码的。在此之前，写代码已经让我很厌倦了。
第一，写代码很孤独。写代码的时候，你没法跟别人讨论。程序员很贵，每个人都很忙，都要赶时间把自己负责的那部分写完。无论是一起讨论设计，还是code review，很多时候都已经沦为形式。
第二，写代码很琐碎。写代码要注意很多的细节，你稍不注意就会犯很基础的错误。哪怕再小的错误，都有可能变成在亚马逊雨林里煽动翅膀的那只蝴蝶，在你意想不到的时候和意料不到的地方掀起一场灾难性的风暴。
第三，写代码很无聊。正如之前所说，写代码的过程中有很多简单重复的工作，这些活儿很容易消耗你的耐心和激情。
使用AI Agent之后，这一切都变了。
写代码变得不孤独了。我从理解需求开始，就可以跟AI讨论。把需求讨论明白了，我就让他给出设计，提供好几个方案让我挑选。方案细节确定好了，我就让他帮我落地代码。最后，我再检查他的代码实现是否符合预期。
写代码变得不琐碎了。AI能把琐碎的事情做得很好，而且做得很快。我可以让他反复检查代码，甚至可以让不同的AI Agent互相检查。
写代码变得不无聊了。AI天生就不怕重复，不怕简单。我的心智宽带就可以解放出来，去思考更多更高级的事情——更好地理解需求，更好地设计架构，更好地重构代码。这些事情，更有意思。
编程更有意思，更好玩了。我也发现我恰好擅长用AI编程。
首先，我有丰富的AI对话经验。我从2023年5月份开始，就高强度地使用ChatGPT。我一边看书，一边向AI提出问题，跟他讨论更大范围的话题，并不局限于书中的内容。直到这篇文章写作的此刻，我已经跟AI对话了1800小时。
然后，我喜欢在对话中学习。出现了AI之后，我可以在一边工作，一边跟AI学习各种各样之前不熟悉的知识。学习和实践，结合得更加紧密了。
最后，我特别擅长把模糊的问题变成清晰可执行的步骤。我厌恶模糊，喜欢清晰。我乐意把工作和生活拆解成一个个计划和执行清单，在规划、执行、反馈和优化中获得乐趣。
我很幸运，恰好能用自己喜欢又擅长的事情养活自己。
近几年，我越来越厌恶过去信奉的“优绩主义”——认为优秀的人就应该得到更多；不优秀就意味着不努力，就意味着一个人是失败的。
我逐渐让自己转向“我对什么感兴趣”。什么事情能引起我的兴趣？做什么能让我兴奋起来？学习什么样的内容可以让我的大脑进入激活状态？
这是一个艰难的转向。作为一个接受了十几年应试教育的中国学生来说，尤其我还是某种程度的既得利益者，我很难不信奉优绩主义。从小，爸妈就告诉我分数高才能上好学校。上学时，学校因为我成绩好才不收或少收我学费。毕业之后，我也因为学历得到比一般人多得多的面试机会。
这是一个必然的转向。我越来越意识到优绩主义对我的伤害。我一旦做得没那么好，我就会质疑自己，甚至会质疑自己存在的价值。我对一件事情感兴趣的同时，就会下意识地问自己“这对我有什么好处”。我对他人的评价不怎么取决于他们是否友善、幽默、慷慨和关心他人，而是他们是否足够“优秀”。
在接下来的一年时间里，我会连续订阅12个月200美元每月的Cursor会员，并且每个月都要用完里面的额度。我希望大量的实践，能给我带来足够的灵感、激情和创造力。每个月，我都至少写一篇文章，记录我使用的心得和感想。
与此同时，我会更多地问自己，我对什么感兴趣，我想要做什么，我更想把时间放在什么事情上。
]]>今年的年度总结，从一条给我带来认知冲击的新闻开始说起。
近两年，已经有不少省市把“计算机科学”、“软件工程”等专业列为红牌专业，建议考]]>
十一月份阅读情况还可以。看书234.5小时，超过原定目标的230小时。
冥想情况比较一般。这个月冥想了26.75小时。可能是因为这个月的工作比较轻松，压力没那么大，所以冥想就少了。这个月要有意识增加一些冥想时间。
接下来，我想跟大家聊一聊我是如何坚持健身的。
从6月到12月，我坚持健身了整整半年。我是怎么坚持下来的呢？
当然不是靠热情。热情只有在开始阶段管用，后面就不行了。我在刚开始的时候，试过一周六练——除了每周上四节私教课，我还会额外自己去健身房练两天。这是我热情最高涨的时候。
热情很快就退却。接下来的几个月，我几乎一次都没有自己主动去过健身房，除了上私教课之外。
坚持要靠制度。我跟我的私教在一周结束时，就会约定下一周的课——一周四练，分别是哪几天上课。我是一个非常信守承诺的人，没有特殊原因的话，我不太可能会取消上课。有那么好几次，我因为睡不好而非常不想去上课，内心挣扎一番之后还是去了。
每次遇到这种情况，我都会感慨：私教课的钱，花得真值。
有一段时间，我的私教生病住院，不能带我上课。我又是一个社恐的人，不想临时让其他教练带我上课。于是我就自己去锻炼。
自己去锻炼的效果远没有教练带着我锻炼要好。我总是偷懒，做力量训练的重量会轻一点，做动作的每组次数会少几次。
因此，好几次我都不想去锻炼，觉得这么低质量的锻炼，不如不锻炼。但是，我后来还是去了。
因为就坚持而言，锻炼的质量是次要的，锻炼的数量（次数）才更重要。
我说服自己，哪怕是去健身房打个卡，我也要去。哪怕我是去健身房玩手机，我也要待够一个小时。
我不可能真的完全只看重数量，而完全不重视质量。所以只要坚持去锻炼，数量够了，质量自然会上去。
我相信，哪怕以后不请教练了，我还是很有可能继续坚持锻炼的。
如果你锻炼了半年，花了两万块的私教课费用，小肚子还是没减下去，体重没有变化，你还会继续锻炼吗？
我会。
因为这半年时间里，我的身体素质变好了，睡眠变好了，心理健康变好了。我还会坚持锻炼下去。
首先，我知道自己没有注意饮食。注意饮食要消耗注意力和意志力，我担心同时要兼顾工作压力和锻炼压力，再加上克制饮食的话，我会坚持不住。所以有意无意的，我没有让自己注意饮食，还是跟往常一样。
然后，减肥和增肌，甚至是有一个健美的身材，对我来说只是一个次要的目的。次要的目的，能达到很好，达不到也没关系。或者说，晚一些达到也可以。
身心健康，睡眠变好，让我的脑子转的更快，能更好地应对工作和学习，才是我锻炼的主要目的。主要目的，不仅达到了，而且是超出了预期。
这么多年的阅读，给我带来一样很重要很重要的东西，就是耐心。我学会了耐心地、长期地做一件事情，只要它足够重要。
健身锻炼对我来说就是一件足够重要的事情。我才做了半年，我不会奢望就有非常惊人的效果，例如减重20斤，长出六块腹肌和人鱼线。
就像之前设定的一样，我的中期目标是两年内身体素质明显变好——每天睡够7.5小时，心率变异度能到50ms以上，体脂率降到20%以下。
长期目标是坚持健身二十年后，身体年龄比实际年龄小5到10岁。
截至2025年11月30日，我一共阅读了18909.5小时。预计会在2026年4月10日，完成第二个10000小时，也就是总共20000小时的阅读目标。
十二月份的阅读目标是500个番茄时间，也就是250个小时。
]]>十一月份阅读情况还可以。看书234.5小时，超过原定目标的230小时。
冥想情况比较一般。这个月冥想了26.75小时。可能是因为这个月]]>
十月份阅读情况不理想。看书231小时，低于原定目标的250小时。不仅没有完成目标，还在持续下降当中。这个趋势不太妙。
冥想符合预期。工作压力让我不得不用冥想来缓解紧张情绪。整个月冥想了38.75小时，跟上个月差不多。
接下来，我想跟大家分享一点我最近学习数学的快乐。
我业余时间会给高中生讲讲学习方法。上个月某一个周末，我给一个高三的学生讲如何构建知识体系。其中，就讲到了数学。
我在高中时期的数学成绩一般，最后高考成绩是123分。我在给学生讲的时候，我就发现自己在高中的时候，其实根本就没有学明白，简直就是套公式做题。
这一次重新看高中数学教材，才发现其实教材写得非常好，尤其是知识结构的编排和讲解。
高中数学是从“集合”开始讲起的。先是讲集合的概念和定义，然后讲集合之间的关系，最后讲集合的运算。
高中数学的知识大厦，不仅是以集合为基础，还是以集合的讲解方式往复构建的。
我在给学生讲解的过程中，不会纠结于知识点的细节，而是强调每个知识模块之间的对比和联系。
我发现这样的讲解方式，很适合记忆，或者说根本就不用背。只要你理解了，就能记住。
在给学生讲完如何构建知识网络之后，我觉得很兴奋。因为我终于把这一点给弄懂了。于是，我想做一个实验，就是自己从头到尾梳理一遍，或者说构建一遍高中数学的知识网络。
我一边看教材，一边跟AI讨论，很轻松地就构建了一小部分。我发现这个构建过程非常有趣，能让我看到知识之间的关联，甚至是互动关系。一个个知识点就像是在我的脑子里不断地生长出脉络一样，能让我看到不一样的全景图。
当然，我也遇到了困难。我遇到的困难就是急功近利。
我会不自觉地想要加快这个构建的速度，很想快点做完。还有，我会莫名其妙地想要做题，通过做题来证明自己。
你说可笑不可笑？我已经不需要参加考试了。但是当年考试的惯性还是影响着我，甚至试图支配我。
我不断告诉自己，你是在享受学习数学，享受这个学习的过程。你已经不需要参加考试，你已经不需要再向任何人证明自己了。
我现在不会专门抽出时间来做这件事。我就像是在读一套很喜欢的大部头书一样，有空了就读一读，刻意让自己不要着急。
在构建完高中数学的知识网络之后，我打算对自己所有看过的书，对自己所有感兴趣的知识，都做一遍这样的事情。
高中数学之后，我打算对高等数学、线性代数这些大学里面的数学学科，做一点延伸。
我的工作是一名程序员，工作上涉及到的知识也是五花八门，刚好做一遍梳理。
历史、心理、经济、金融、物理、化学、生物··· ···这些都可以玩一玩。
凭借我自己的阅读能力和积累，借助AI，这些都挺好玩的。
学习很好玩。如果哪一天我觉得学习没有乐趣，那肯定是我在哪里做错了。
截至2025年10月31日，我一共阅读了18675小时。预计会在2026年4月10日，完成第二个10000小时，也就是总共20000小时的阅读目标。
十一月份的阅读目标是460个番茄时间，也就是230个小时。
]]>十月份阅读情况不理想。看书231小时，低于原定目标的250小时。不仅没有完成目标，还在持续下降当中。这个趋势不太妙。
冥想符合预期。工]]>
九月份阅读情况不理想。看书248小时，低于原定目标的280小时。
冥想符合预期。工作压力让我不得不用冥想来缓解紧张情绪。整个月冥想了42.75小时，比上个月足足翻了一倍。
接下来，我想跟大家分享一下我乐观的悲观人生观。
首先，我的人生观念底色是悲观的。
我做一件事情，会规划得非常清楚，生怕出什么意外。如果出现了一点点不符合我预期的状况，我就会变得很焦虑。
所以我是一个非常悲观的人，不会预期我“看得见的未来”会有什么惊喜，不会预期有最好的结果。只要结果不算太坏，就可以了。
如果预期太高，我总会觉得失望，所以我必须管理好自己的预期。
然后，因为我不会给自己“画饼”，所以我做的事情都是要有即时回报的。
也就是说，我不相信什么“延迟满足”，我要的就是“即时满足”。
就拿健身举例，我一健身完，出了汗，身体就觉得舒服了。这就是“即时满足”。我不会为了要有一个健美的身材去健身，去节食。
尤其是现在年纪渐长，我也越来越不会让自己忍着，逼着自己去做什么事。
最后，为什么我给自己的悲观人生观前面加了一个“乐观”呢？因为我会对“看不见的未来”充满希望。
我在刚开始看书的时候，不会知道看书一万小时、两万小时之后，我会有什么样的收获。我那时候只知道看书挺有意思的，我爱看书。
然而，即便我“看不见”这个未来，我还是会充满期待，兴致勃勃地去做。我想知道这个看不见的未来是什么样的。
健身也是一样。我不知道健身五年、十年之后，我会有什么样的变化。我现在只知道我喜欢健身完的感觉。
我尽可能地去做那些短期看能让我有“即时满足”，长期看很可能会有惊喜的事情。
这个月我的状态很差。从国庆假期开始，我就陷入到一种没精打采的状态里。不然也不会拖了这么久才写月报。
截至2025年9月30日，我一共阅读了18444小时。预计会在2026年4月15日，完成第二个10000小时，也就是总共20000小时的阅读目标。
十月份的阅读目标是500个番茄时间，也就是250个小时。
]]>九月份阅读情况不理想。看书248小时，低于原定目标的280小时。
冥想符合预期。工作压力让我不得不用冥想来缓解紧张情绪。整个月冥想了4]]>
八月阅读不及预期。原定目标看书300小时，实际看书267个小时。
阅读目标没有达成的主要原因是我换了个工作。到了新工作单位，一切都要从头开始适应，也就没有那么多空闲时间看书。现在已经适应了大半个月，相信九月会开始步入正轨。
冥想仍旧不理想。上个月冥想21小时，创历史新低。
不过现在重新开始上班，又要面对工作压力，需要冥想的次数会多得多。也就是说，这个月的冥想时间会变多。
接下来，我跟大家分享一下我换了新工作之后的感受。
换了新工作之后，健身还是有坚持下来。
我六月初开始健身。那时候处于gap期间，时间多的是。八月十一号入职，我担心没时间健身，或者坚持不下去了。结果并没有。
整个八月份，我一共健身了25天。比上个月的18天，足足多了7天。上班并没有让我减少健身，反而让我对健身产生了“依赖”。
现在的单位十点上班。我一般会在8点15分到健身房，锻炼一个小时。如果当天有锻炼，一整天上班都不会很累。尤其是工作一段时间之后，站起来走两步，能感受到肌肉的微微酸痛，以及因为酸痛而产生的各种舒缓物质，例如内啡肽、多巴胺等等。
有那么一两天，我没去健身房锻炼。哪怕多睡了一会儿，早上上班还是会犯困，没精神。上班的精力明显不够集中，下班之后会感觉累的多。
我现在已经坚持健身快3个月。直觉告诉自己，我已经进入了“坚持循环”。不需要多费劲，我就能继续坚持下去。重申一次我的中长期愿景——两年后健康状况明显改善，二十年后生理年龄低于实际年龄五岁以上。
到了新公司之后，一个惊喜就是可以用AI辅助编程了。
新公司的电脑是最新款的Macbook Pro，还允许安装ChatGPT和Cursor。我新的工作日常就是用ChatGPT做我的任务管理助手，跟它讨论新需求的设计方案。方案确定之后，就用Cursor的agent模式来做编程。用现在流行的说法，就是Vibe Coding。
Vibe Coding是这样的——
这就好比我有一个下属，我不用自己写代码，活儿都交给他干。我所需要做的就是，做好顶层设计，规划好实现路线，在他写完代码之后做检查和测试，给他提修改建议，确保最后的代码是没问题的。
这让我重新燃起了对编程工作的激情。我现在觉得编程很有意思，很好玩。我会很关心现在大模型的进展，尤其是AI辅助编程方面的改进。
一个行业，越是能让AI介入，就会发展得越快。
我用了十几年的番茄土豆APP，关停了。
番茄土豆APP，我主要是用来统计我的阅读时间。我在半年前就有危机意识，没来由地怕它不运营了，我就没有工具来继续统计看书时长。于是我就在ChatGPT的帮助下，写了一个网页demo来做番茄土豆APP的备胎。
万万没想到，八月中旬这个APP真的就没预兆地停止运营。我用DeepSeek查了一下，番茄土豆APP的所属公司已经注销了。
在Cursor的帮助下，我用了一个晚上来让备胎转正。经过几天的使用和小幅度迭代优化，现在新应用已经完美满足了我对统计看书时间的需求。
在这件事上，我突然多了一点对信息技术的感悟——所谓信息技术，其实也是一种叙事哲学，就是决定哪些有意义的信息，并且记录下来。
这个世界上每时每刻都会产生无数的信息，能保存下来的可能不到百万分之一。就拿我们个人来说，每天遇到那么多人，说了那么多话，碰到那么多事，我们能记住多少呢？我们只能记住，或者说想要记住那些对我们来说有意义的事情。
对我而言，阅读就是最有意义的一件事。记住在什么时候，看过什么书，对我来说非常重要。我会把这些数据集中在一起，在每个月结束的时候，用一篇月报来总结过去一个月的阅读情况。我会在每一年生日的时候，回顾这一年的阅读历程。从2016年到2025年的整整十年时间，我积累了整整十年的数据。
这些数据，不仅仅是数据，还是我的叙事基础。我会根据这些数据，画出一条折线图。线上的每个点，横坐标表示时间，纵坐标表示阅读时长。折线的高低起伏，就是我的状态起伏；折线的每个明显转折，对应着我人生的每个重大时刻。
没有信息技术，没有番茄土豆这个APP，我不可能积累前面十年的数据。没有AI，没有辅助编程技术，我很可能不会在APP关停之后做出新的应用，继续积累后面几十年的数据。
没有这些数据，很可能我就讲述不了这个版本的人生故事。
前面讲的三件事情，其实都跟阅读有关系。
健身给我带来好身体，让我更好地读书。
AI辅助编程让我对程序员的工作重新燃起激情，激发我的学习欲望，也就会有更多的阅读和思考。
也是因为有了AI辅助编程，我会更留意个人生活中对信息技术的需要，选择把哪些信息给保存下来，讲述我的人生故事。要做好这些，我必须继续学习，继续阅读。
截至2025年8月31日，我一共阅读了18196小时。预计会在2026年4月20日，完成第二个10000小时，也就是总共20000小时的阅读目标。
九月份的阅读目标是560个番茄时间，也就是280个小时。
]]>八月阅读不及预期。原定目标看书300小时，实际看书267个小时。
阅读目标没有达成的主要原因是我换了个工作。到了新工作单位，一切都要从]]>
1 | 特别说明：此文由ChatGPT生成，后续由我本人编辑、修改而成。 |
副标题：为AI生成代码负全责的35条最佳实践
1983年，美国航空航天局的火星气候探测器在即将进入火星轨道时突然失联。事后调查发现，一个承包商使用英制单位编写了推进器控制软件，而NASA的系统期望的是公制单位。这个价值1.25亿美元的教训告诉我们：代码能运行，不代表它是正确的。
今天，当我们使用Cursor、ChatGPT等AI工具生成代码时，面临着类似的挑战。AI生成的代码往往语法正确、结构工整，但它是否真正理解了我们的业务需求？是否遵循了项目的安全规范？是否覆盖了所有边界情况？
本文整理了35条具体可执行的最佳实践，涵盖开发全过程——从提示编写、代码理解与验证，到调试、测试、重构、部署与维护，特别针对Java Web开发及Web3支付场景。通过这些实践，开发者可以在AI生成方案和代码后真正理解其逻辑，并能够独立评估、验证、调试、改造代码。
核心原则：在向AI请求代码或方案时，描述越清晰、上下文越完整，AI生成的代码就越可控、越高质量。
1969年阿波罗11号登月时，NASA的任务控制中心有一条铁律：每一条指令都必须包含完整的上下文信息，因为地月通信有3秒延迟，任何误解都可能致命。与AI对话也是如此——AI并不在你的项目现场，它看不到你的数据库表结构，不知道你的团队规范，更不了解支付链路中的安全约束。
AI生成代码的本质是“基于上下文的概率预测”。如果你的提示模糊、缺少背景，AI会自行“脑补”：生成不存在的API、假设你使用了某个你根本没用的框架、忽略关键的安全校验。在支付场景里，这些错误不仅导致bug，还可能直接造成资金风险。
最佳实践：
@文件名引用项目中的代码文件一句话记忆：“不要让AI猜你的需求，要让它知道你的世界。”
核心原则：通过在Prompt中明确指定AI的“角色”和“代码风格”，可以大幅提高生成代码的专业性、一致性和可维护性。
如果你雇佣一位新员工，你会给他一份员工手册，告诉他公司的规范和期望。与AI协作也是如此。没有角色设定时，AI倾向生成“最常见”的通用写法，而非你业务所需的专业实现。
不同角色会带来不同的输出倾向：
可复用的Prompt模板：
1 | 你是一名资深Java后端工程师，熟悉Web3支付、Spring Boot、MyBatis和JJWT。 |
一句话记忆：“指定角色→输出更专业；约定风格→输出更一致。”
核心原则：将复杂需求拆解为可控的小任务，让AI在每个步骤专注于单一目标，从而提升输出的准确性和可维护性。
认知心理学家乔治·米勒发现，人类的工作记忆一次只能处理7±2个信息块。AI也有类似的“注意力窗口”——当上下文过长、目标过多时，它会“遗忘”早先的关键信息，导致输出混乱。
在Java + Web3支付开发中，如果一次让AI写太多内容，模型会填补大量“假设”，导致幻觉API、错误设计或忽略边界条件。更好的做法是将复杂需求拆分为多个小步骤：先让AI生成DAO接口，再生成Service实现，最后编写Controller，而非一口气要求“生成整个模块的所有代码”。
建议的分步思路（以Web3支付接口为例）：
一句话记忆：“小任务→小上下文→小风险→大可控。”
核心原则：在Prompt中提供现有项目的示例代码，帮助AI学习并模仿现有风格，从而提升输出的一致性与可维护性。
1906年，巴甫洛夫通过条件反射实验发现，给狗提供正确的“刺激”，就能得到预期的“反应”。与AI协作也遵循类似逻辑——给它正确的示例，它就能模仿出符合你期望的代码。
如果不给AI现有示例，它会按照训练数据中最常见的模式生成代码，这往往与你项目的命名规范、日志格式、异常处理方式不一致。通过提供DTO、Mapper、日志工具类等示例，AI可以“对齐”到你的项目风格，生成的代码能更快落地。
示例的类型：
GlobalExceptionHandler示例AuditLogService调用方式一句话记忆：“给例子→模仿→风格统一→少返工。”
核心原则：通过项目级别的Cursor Rules文件，让AI在每次生成代码时自动遵循团队规范，无需在每次对话中重复说明。
如果每次与AI对话都要重复一遍项目规范，效率会大打折扣。Cursor提供了.cursor/rules/目录，你可以在其中创建规则文件，将编码规范、架构模式、领域约定固化下来。这些规则会在每次AI生成代码时自动应用，就像一位时刻在旁提醒的导师。
适合写入Rules的内容：
对于Web3支付项目，可以预设：
1 | ## 安全规范 |
将规则文件纳入版本控制，确保所有成员的Cursor都应用相同规则，生成的代码风格就能保持一致。
一句话记忆：“规则写一次，团队受益永久。”
核心原则：AI擅长生成初稿与提供参考，但它并不具备完整的上下文理解与推理能力。将AI的输出视为“可修改的草稿”，而不是“最终答案”，是负责任开发的关键。
2016年，AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石时，解说员们惊叹于它的“创造力”。但事后分析表明，AlphaGo并不“理解”围棋——它只是在海量棋谱中学会了模式匹配。今天的代码生成AI也是如此：它能产出看似合理的代码，但不理解你的业务逻辑、安全约束和性能要求。
AI的局限性体现在：
AI更适合的任务：
需要谨慎的任务：
一句话记忆：“把AI当草稿机，而不是终稿机；生成交给AI，验证必须靠自己。”
核心原则：在让AI写代码之前，先与它讨论设计方案、技术选型和实现思路，确保方向正确，再让AI生成具体实现。
建筑师不会拿起砖头就开始砌墙。他们先画图纸、讨论结构、确认需求，然后才开始施工。软件开发也应如此。
如果直接让AI生成完整实现，它可能默认采用最通用的模式，导致与项目架构或安全要求冲突。更好的做法是采用“两阶段Prompt策略”：
阶段1：方案讨论
阶段2：实现生成
在Cursor中，可以使用Plan模式进行方案讨论，确定方案后再切换到Agent模式执行具体实现。这种分离让你在关键决策上保持控制权。
一句话记忆：“先讨论，再实现；先对齐，再落地。”
核心原则：Cursor提供多种交互模式，不同模式适合不同任务。正确选择模式可以提高效率并降低风险。
2010年，心理学家丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》中区分了两种思维模式：系统1（快速直觉）和系统2（慢速推理）。与AI的交互也有类似的“快慢”之分。
Cursor提供了几种主要的交互模式：
在Web3支付开发中的建议：
一句话记忆：“讨论用Chat，规划用Plan，执行用Agent。”
核心原则：使用Cursor的Memories功能保存重要的项目约定，让AI在后续对话中自动应用这些知识。
人类大脑有短期记忆和长期记忆之分。AI对话默认只有“短期记忆”——每次新对话都从零开始。但Cursor的Memories功能可以帮助AI建立“长期记忆”。
当你在Chat模式中与AI反复讨论某项约定时，Cursor可能会提示提取为Memory。经你确认，这些内容会保存为项目范围的规则，下次开启新对话也能自动应用。你也可以明确要求“请记住XX”，让Cursor主动将其记录。
例如，你曾与AI约定“我们项目使用DDD分层架构，所有数据库操作都通过Repository完成，不在Service编写SQL”。如果将此作为Memory保存，那么以后无论谁请求数据库相关代码，AI都会遵循这一约定。
使用建议：
一句话记忆：“项目约定存Memory，跨会话上下文不丢失。”
核心原则：AI生成的代码不是最终答案。无论代码多么完整、格式多么工整，在使用前必须逐行阅读、理解逻辑，确保它符合你的业务需求和安全要求。
1986年，挑战者号航天飞机在发射后73秒爆炸，造成7名宇航员遇难。事后调查发现，工程师们曾警告低温下O型环可能失效，但管理层忽视了这一警告。这个悲剧提醒我们：对关键系统的任何环节都不能盲目信任。
AI生成的代码可能“看似正确”但逻辑错误。它不会验证业务正确性，不知道你项目的特定约束，在Web3支付场景中，一旦实现不当，可能直接导致资金或数据风险。
审查代码的四个重点：
一句话记忆：“AI写得快，但责任在你；逐行读懂，掌握主动权。”
核心原则：当遇到不理解的代码或复杂算法时，让AI充当“代码讲解员”，用自然语言帮你拆解逻辑，但最终理解仍需你自己验证。
费曼学习法的核心是“如果你不能用简单的语言解释一件事，你就没有真正理解它”。AI可以帮你迈出这一步——把复杂的代码转化为易懂的解释。
在Java + Web3支付开发中，业务场景常常涉及签名算法、加密验签、回调处理、异步事务等。如果完全依赖AI生成代码而不理解内部逻辑，一旦出现问题就很难排查。
常用提问模板：
提升理解的技巧：
一句话记忆：“用AI讲解逻辑，用自己验证结论。”
核心原则：无论AI生成的代码多么完善，都需要你手动推演完整的业务流程，验证逻辑是否覆盖所有关键场景。
象棋大师在下棋时，不只看眼前这一步，而是在脑中推演接下来的多步变化。审查AI代码也应如此——不只看单个函数是否正确，而要推演整个业务流程。
AI通常只实现“主干路径”，而很容易忽略异常分支，比如支付失败、签名验证失败、KYB拒绝等。如果某个分支没有收敛到可控状态，比如异常没有回滚、回调未处理幂等性，可能导致数据不一致或资金损失。
Web3支付场景的推演要点：
一句话记忆：“能跑通不等于没问题，手动推演才能掌控全局。”
核心原则：不要只让AI生成代码，也要让AI充当“代码审查员”，对生成结果进行多维度的二次检查。
1995年，IBM的深蓝与国际象棋大师卡斯帕罗夫对弈时，开发团队发现了一个有趣的现象：让两个不同版本的程序互相对弈，能发现单个程序无法暴露的漏洞。这就是“对手思维”的价值。
让AI扮演两种不同角色——开发者和审查员——可以换视角发现问题。在生成代码后，用新的Prompt让AI切换到“代码审查员”模式，它会用不同的角度分析实现。
双轮AI审查策略：
常用审查Prompt：
一句话记忆：“第一次生成，第二次审查；双轮交互，降低风险。”
核心原则：当AI一次性生成“大块实现”时，先把代码按职责切分为若干小模块，分别校验与落盘，通过“小步可控”的方式获得对整体逻辑的真正掌控。
乐高积木的魅力在于：每一块积木都很简单，但组合起来可以构建复杂的作品。软件架构也应如此——把大块代码拆成职责单一的小模块。
在Java + Web3支付场景里，AI常会一次生成包含控制器、业务逻辑、签名验签、数据库访问、回调处理在内的“巨型代码块”。直接使用风险极高：难以阅读、难以定位问题、缺少清晰边界。
建议的拆分维度：
一句话记忆：“先切块，再验证；先定边界，再谈优化。”
核心原则：AI生成的代码并不保证正确性。在涉及第三方API、SDK、框架方法时，必须对照官方文档进行验证。
1999年，当年的互联网新贵们相信“如果网上找不到，就不存在”。但今天我们知道，网上的信息未必准确——AI也是如此。它可能凭借统计规律“编造”方法、类、字段，尤其是在Web3 SDK或支付网关的API中。
Web3支付中常见的AI“幻觉”场景：
signTransaction()或verifySignature()等方法，但不同Web3 SDK的签名API完全不同status和txHash，AI可能假设存在isPaid字段高效交叉验证的技巧：
一句话记忆：“AI能写，但文档能证；先查官方，再信AI。”
核心原则：将AI代码审查集成到开发流程中，通过Bugbot等工具自动分析PR，在代码合并前发现潜在问题。
2009年，Netflix开创了“混沌工程”——故意在生产环境中注入故障，以发现系统弱点。AI代码审查是类似的理念：主动寻找问题，而不是等问题暴露。
Cursor的Bugbot可以自动分析代码差异，指出其中的bug、潜在安全问题和代码风格问题，并直接在PR上留下评论。它不仅检查语法错误，还关注安全和质量方面，例如未处理的异常、资源泄漏等。
配置方法：
.cursor/BUGBOT.md文件对于个人开发者，也可以在重要改动时主动让AI过一遍：将代码变更贴给Chat，请它以审查员身份挑错。
一句话记忆：“AI审查自动化，问题发现在上线前。”
核心原则：当AI生成的代码出现异常时，第一步不是盲目调试，而是先构造“最小可重现场景”，用最少的代码重现问题。
爱因斯坦曾说：“一切应该尽可能简单，但不能过于简单。”调试也是如此。在复杂的支付链路中直接调试，日志量大、调用链长，很容易被无关信息掩盖。
构造最小可重现场景的三步法：
Web3支付场景示例：
一句话记忆：“先缩小，再排查；小场景，大洞察。”
核心原则：AI生成的代码看起来正确并不代表它实际能正确运行。通过在IDE中使用断点调试，跟踪真实的变量状态和方法调用链，才能彻底掌握代码的行为。
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。阅读代码是一回事，看它实际运行是另一回事。即使AI生成的代码在语法层面正确，实际执行时也可能因为上下文、依赖、SDK版本等导致不同的结果。
Web3支付中的断点调试场景：
在Cursor和IDEA中的结合：
一句话记忆：“用AI生成，用断点求证；真实状态，尽在掌控。”
核心原则：在AI生成的代码中，通过批量插入高价值日志，构建可追踪的数据流视图，帮助你快速定位问题。
飞机的黑匣子记录了飞行中的每一个关键数据点，当事故发生时，这些记录就是还原真相的唯一依据。在软件系统中，日志扮演着类似的角色。
AI生成的代码逻辑可能看似正确，但数据在方法、线程、异步回调之间传递时，状态可能早已被篡改或丢失。日志是定位数据错乱、签名失败、交易丢失等问题的唯一全局手段。
Web3支付场景的日志重点：
日志策略的进阶优化：
[traceId] [merchantId] [txHash] [status]一句话记忆：“日志是运行时的证据；好日志，让问题无处隐藏。”
核心原则：当AI生成的代码报错时，不要盲目大范围调试，而是先提出具体假设，再逐步验证，通过“缩小问题空间”快速定位根因。
1905年，爱因斯坦在研究光电效应时，并没有漫无目的地做实验。他先提出假设——光具有粒子性——然后设计实验验证。科学方法的核心就是“假设-验证”循环。
在复杂支付链路中，全量排查等于“大海捞针”。没有假设直接改代码，很容易在无关模块反复消耗时间。
Web3支付的假设验证示例：
nonce或timestamp一句话记忆：“不猜测，不乱试；先假设，再验证。”
核心原则：通过结合手写关键单元测试与AI自动生成测试用例，构建足够覆盖的验证体系，确保AI生成代码的行为符合预期。
1996年，阿丽亚娜5号火箭在发射37秒后爆炸。原因是一段从阿丽亚娜4号复用的代码——它在新火箭更快的飞行速度下产生了整数溢出。这段代码从未被充分测试。
AI生成的逻辑往往涉及签名、验签、回调、数据库更新等多模块交互。单靠阅读或断点调试很难覆盖所有场景，而结合单元测试与AI生成测试用例，可以系统性验证每条路径的正确性。
Web3支付场景下的测试重点：
在AI中生成测试用例：
1 | 根据以下签名算法代码，生成JUnit单元测试，覆盖正常、签名失败和异常Payload三种情况。 |
一句话记忆：“AI写实现，测试定边界；用例越全，Bug越少。”
核心原则：当遇到复杂错误日志或长调用栈时，让AI帮忙解析日志结构、提取关键信息、缩小问题范围。
福尔摩斯之所以能破案，不是因为他看到了别人看不到的线索，而是因为他能从海量信息中筛选出关键证据。AI可以扮演类似的角色——从长长的日志中帮你找到问题根源。
当错误日志成百上千行时，让AI帮你提取关键异常与上下文，避免逐行手工分析。AI能从调用栈中梳理出最重要的触发路径，快速锁定问题模块。
AI辅助日志分析的常用Prompt：
提高日志分析效率的技巧：
一句话记忆：“AI扫雷找关键，你验证定根因。”
核心原则：当AI生成的代码存在Bug或不确定性时，让AI帮忙生成最小化的调试脚本，通过快速复现场景、验证假设和定位问题。
科学实验的精髓在于“可重复性”——如果一个现象无法被重复观察，就无法被研究。调试脚本就是帮你创造可重复的实验环境。
传统调试依赖全链路环境，效率低且易被噪音干扰。让AI帮你生成最小可运行调试脚本，可以更高效地验证单点问题。
AI生成调试脚本的Prompt示例：
提升验证效率的技巧：
一句话记忆：“调试靠最小化，验证靠自动化。”
核心原则：在上线前，利用沙箱环境完整模拟支付全链路，提前发现潜在问题，避免在生产环境中暴露风险。
航空业有一条铁律：任何新机型在载客飞行前，必须经过成千上万小时的模拟和测试飞行。软件上线也应如此——尤其是涉及资金的支付系统。
AI生成的代码即使局部可运行，也不能直接推到生产环境。通过在沙箱中模拟全链路，可以暴露缺陷、验证安全策略、确认外部依赖是否正常。
Web3支付沙箱测试策略：
一句话记忆：“沙箱先演练，线上才安全。”
核心原则：AI生成的代码能跑，但不代表安全。通过结合AI分析、人工安全审计和官方文档交叉验证，对Web3支付链路进行全方位的安全检查。
2014年，黑客利用Heartbleed漏洞窃取了数百万用户的敏感数据。这个漏洞存在于被广泛使用的OpenSSL库中，代码看起来完全正常，但隐藏着致命的安全缺陷。
AI只会生成“最常见”的实现，但支付逻辑往往有独特的安全要求。它容易忽略异常回调、重复调用、非法Payload等安全边界条件。
Web3支付安全审计重点：
timestamp和nonce，在数据库或Redis中存储签名ID一句话记忆：“AI能写代码，人要保安全。”
核心原则：在使用AI生成代码时，必须先制定统一的异常处理与错误码策略，并让AI严格遵循。
1999年，Y2K问题让全世界紧张了一整年。问题的根源很简单：程序员们用两位数字表示年份，没有统一的标准。统一规范的重要性由此可见一斑。
如果AI生成的代码没有统一的异常处理策略，可能导致错误信息不可追踪、回调异常无法区分、数据库状态不一致、上游系统收到模糊的返回状态。
Web3支付中的异常策略重点：
SIGN_001（签名失败）、SIGN_002（验签失败）CALLBACK_001（Payload缺失）、CALLBACK_002（回调重复）IDEMPOTENT_001（幂等锁失效）、TX_001（事务回滚）BLOCKCHAIN_001（区块链节点超时）在Prompt中给AI提供异常体系：
1 | 根据以下GlobalExceptionHandler代码，帮我在新生成的回调处理逻辑中统一接入异常策略。 |
一句话记忆：“异常有规范，错误可追踪；AI按规写，系统更可控。”
核心原则：借助AI生成安全基线检查清单和自动化测试脚本，确保整个支付链路具备足够的防御能力。
军事上有“纵深防御”的概念——不依赖单一防线，而是建立多层防护。支付安全也应如此：签名验证是一道防线，幂等控制是一道防线，权限校验又是一道防线。
Web3支付安全基线检查重点：
nonce、timestamp是否严格校验，在幂等锁中记录唯一请求IDAI辅助安全基线的Prompt示例：
一句话记忆：“AI扫风险，人来兜底；安全基线先固化。”
核心原则：借助AI自动生成一致性检查与修复脚本，提前发现数据错乱、幂等失效、回调丢失等问题，避免影响资金结算。
银行每天晚上都要进行“轧账”——核对当天的所有交易记录，确保账实相符。支付系统也需要类似的机制。
当AI生成的逻辑上线后，最常见的隐患是：回调未写库导致状态缺失、交易重复回调导致状态异常、多次更新覆盖真实状态、账实不符导致资金风险。
Web3支付一致性巡检重点：
AI辅助生成检查脚本的Prompt示例：
t_tx_record中重复交易的SQL。”一句话记忆：“先检查，再修复；用AI生成SQL，让一致性可控。”
核心原则：AI生成的代码通常能跑，但未必可维护。在投入生产前，应结合AI辅助与人工审查，对代码进行可控重构。
1972年，大卫·帕纳斯发表了著名的论文《论模块分解的标准》，奠定了软件工程中“模块化”思想的基础。AI生成的代码往往缺乏这种设计感——它可能一次性生成巨型方法或控制器，重构后按职责拆分，后续修改才更安全。
Web3支付代码重构重点：
CryptoService，避免在控制器或Service中散落加密实现CallbackHandler中，集中管理重放保护与幂等锁AuditLogService，避免散落的System.out.printlnAI辅助重构的策略：
一句话记忆：“先锁定行为，再小步重构；让AI出方案，由你定取舍。”
核心原则：利用AI快速分析日志、调用链和SQL执行情况，找出性能瓶颈所在的关键路径。
1995年，亚马逊发现页面加载时间每增加100毫秒，销售额就会下降1%。性能问题从来不是小事。
AI生成的代码未必高效，尤其是Web3支付链路涉及签名计算、链上交互、回调处理、多线程并发，稍有不慎就会出现性能瓶颈。
Web3支付链路中常见性能瓶颈：
AI辅助性能优化的示例Prompt：
一句话记忆：“AI找瓶颈，数据定结论，优化靠验证。”
核心原则：通过让AI生成可编辑的架构图、时序图、数据流图，帮助你理解代码之间的依赖关系和业务链路。
地图的价值不在于它有多精确，而在于它能帮你看清全局。在复杂的支付系统中，架构图和数据流图就是你的“地图”。
如果没有一份可视化的架构图，很容易陷入“只懂一小块”的状态，导致无法发现逻辑缺口或潜在安全风险。
Web3支付架构图示例：
AI生成可视化图表的Prompt示例：
一句话记忆：“先画图，再优化；先全局，再局部。”
核心原则：通过让AI自动生成高价值的代码审查清单，结合人工检查，确保每一行代码都达到上线要求。
医生在手术前会核对检查清单：患者身份、手术部位、过敏史……这个简单的做法将手术事故率降低了三分之一。代码审查清单也有类似的效果。
AI生成的实现可能可用，但经常存在命名风格不一致、缺少边界条件处理、重复逻辑和长方法、潜在性能瓶颈等问题。
Web3支付场景的审查重点：
一句话记忆：“AI先审查，人工再把关；清单先固化，未来更高效。”
核心原则：在AI生成的代码上线前，必须通过端到端集成测试验证跨模块行为。
1962年，水手1号探测器在发射84秒后被引爆。原因是一行Fortran代码中的一个标点符号错误。单元测试无法发现这个问题，因为错误发生在模块交互时。
AI生成的代码局部可用，但可能遗漏幂等性校验、回调签名验证等全局约束。集成测试能在沙箱中验证区块链SDK、Web3网关、支付回调接口等外部依赖。
Web3支付集成测试的关键场景：
一句话记忆：“AI写代码，集成测闭环；模拟真实链路，确保系统可控。”
核心原则：在使用AI生成代码时，需要关注合规与知识产权问题，确保生成的代码可以安全地用于商业项目。
2023年，多起关于AI生成内容版权的诉讼引发了广泛讨论。虽然法律尚未完全明确，但作为负责任的开发者，我们应该提前考虑这些问题。
需要关注的问题：
最佳实践：
一句话记忆：“用AI要合规，代码来源要可溯。”
核心原则：AI生成的方案和代码只是起点，最终落地需要“AI生成→人工验证→数据反馈→Prompt优化→再次生成”的持续改进闭环。
1950年，戴明博士提出了著名的PDCA循环（计划-执行-检查-行动），成为质量管理的基石。AI协作也需要类似的循环：生成是计划，验证是执行，反馈是检查，优化是行动。
没有反馈的AI会在每次生成中重复相同的问题。把人工审查与沙箱测试的结论反哺到Prompt中，下一次生成的代码会更贴近你的要求。
持续改进的四个步骤：
提升闭环效率的技巧：
一句话记忆：“AI产出，人工验证；数据反馈，持续进化。”
回到本文开头的火星气候探测器故事。那次事故的教训不是“不要用计算机”，而是“要确保人类理解并验证计算机的输出”。今天，当我们使用AI生成代码时，这个教训同样适用。
AI时代，代码的生产方式正在发生根本性变化。我们不再是“独立写代码的人”，而是与AI共同设计、共同实现的协作者。然而，AI生成的方案和代码只是“起点”，而不是“答案”。如果我们想真正为AI生成的代码负全责，就必须从五个维度构建完整的实践方法论：
一、清晰输入：掌握问题，控制AI输出方向（第1-6条）
好的输出，始于好的输入。你不是在“提问”，而是在“设计AI的工作流”。
二、方案设计：先对齐思路，再落地实现（第7-9条）
设计在前，生成在后；先和AI对齐方案，再进入实现，能避免大规模返工。
三、审慎验证：让AI产出可被信任（第10-16条）
不要盲目信任AI，把它当“初稿助手”，用多重验证手段重建信任。
四、调试排查：用科学方法定位问题（第17-24条）
调试是一门科学，需要假设、验证、最小化重现，AI是你的助手而非替代者。
五、安全防御：避免AI生成隐性漏洞（第25-28条）
AI能写代码，但安全需要我们兜底；AI能扫描风险，但安全闭环要靠人机协作。
六、性能与可维护性：让代码可演进（第29-33条）
性能分析要数据驱动，可维护性要架构保障，AI给线索，人来验证。
七、持续演进：构建AI+人工的闭环体系（第34-35条）
AI是“副驾驶”，不是“自动驾驶”。闭环优化，才能让系统长期健康演进。
如果说AI让我们写代码的效率提升了10倍，那么这35条方法的目标，是确保**“高效”不以“失控”为代价**，让我们既能快，又能对每一行代码、每一次上线、每一次链路安全负全责。
]]>一句话总结：
“AI写得快，人要看得透；建立可控的闭环，让速度与安全并存，让效率与责任共生。”