Part1
是个喜欢“系统性学习”的人。上学的时候，做一些东西其实只需要掌握一部分知识，但总感觉如果不了解来龙去脉的话，用起来也还是会错漏百出；不过又常常因为时间原因，很多“系统”都无法完整梳理，要不就是即使勉强学完了，最后还是只记住了经常用到的那几个知识点。这也算是一种中道崩殂的完美主义吧。
在越来越多的场景发现这种“top down”的思路行不通，至少大部分工作对人的要求就是“快速上手”。而另一个非常现实的问题是，当我们需要学习的对象是一整个平台的使用规则的时候，平台的帮助文档要么就是比较滞后，要么就是缺乏针对性，看完之后没有太多收获，等到项目中遇到问题还是要直接去问别人来解决，最终还是以“练中学”的方式掌握了技能。
莫名想到「葬送的芙莉莲」里面，芙莉莲指导菲伦练习防御魔法的时候提到，不能总是全面展开防御，这样会消耗太多魔力，而是要学会快速反应，对攻击来源点进行精准防御。上面提到的问题解法也大概如此吧。很多时候，比起用全面的知识武装自己来应对问题，还是学会灵活处理、快速应变更加重要。并且现在有了AI工具这种“外接知识库”的帮助，学习成本也大大降低了。我们当然还是需要不断学习新事物，但基本上只需要学到“知道怎么用钥匙去开门”的程度就可以，也就是去了解新领域的知识框架与核心节点。当然，这仅限于我们只需做出来一个“还可以”的东西的情况，各种细节上的优化还是只有专业人士才能解决；但至少AI工具可以让我们拓展自己的领域，掌握一些“专业人士”的语言，可以更好地与对方沟通协作。
Part2
说到可以帮我们实现“精准防御”的AI工具，最近体验了一下cursor这个产品，它的Agent模式还是相当强大的。Agent已经可以自动化实现一个相对比较复杂的命题，例如“从0到1生成一个最简单的网站demo”，只要给他描述一下网站的基础功能以及想要的设计风格，最后它会直接给你返回一个本地的预览网址（不过形势上还很不完善，需要多次后续交互调教）。Agent的修改与优化不局限于单个文档，可以在整个项目里面纵横驰骋，还可以和用户配合实现命令行操作。
实现复杂命题的核心在于它可以自己将大命题拆解成精确的步骤，然后逐一执行；甚至给它一个描述不是特别具体的报错，它也会自己先列出有哪些地方可能会出现问题，再去逐个排查，并且报告每一步排查的结果。到了需要执行命令行操作的时候，它会生成对应的代码，只要用户点击run就可以执行。果然解决技术与执行类问题的关键还是要拆解问题。
不过我觉得Agent模式仅限于做一些个人的探索性/创造性项目。因为这位Agent实在是权限过高，一个命令下去，它可能会对很多文件同时进行增删修改，可能会修改一些让人意想不到的地方，在一些需要保证过程严谨/代码准确的项目上还是要慎用。
Part3
有时候会担心自己总在写类似的观点，没有什么新想法产出；但有时候又想，要是真的有人每周都能产出一个新观点，哪怕只有一个，那也是太厉害了吧。和别人交流的时候会尽量倾听不同的观点，不过感觉到最后每个人能够真正接受的观点其实并不多。其实人的一生也就是在不断践行自己的价值观吧，无论是电影中的主角还是现实中的众生，无论这些观点是大众还是偏激。不同的价值观就像是不同的“命途”，但一路总有一路的风景。
话说回来，当我看到我关注的一些博主用他们用自己的话讲出和我内心相似的观点时，我并不会觉得“这我早就知道了”，而是会感觉到一种与互联网伙伴共鸣的快乐。或许观点总是类似的，讲故事的方式和呈现的形式同样重要。
下次见～