少年你渴望变强吗？GPT可以根据之前的聊天来判断我们现在最该做什么、学什么、以及处于什么阶段！你也可以这样问一下你的A

昨天发了个沸点，发现GPT可以根据之前的聊天，来生成图片！

那为什么不能根据之前的聊天来判断我现在最该做什么？学什么？以及处于什么阶段呢？

注意：

GPT聊天越多越准确，菜鸟前几天刚删了一次聊天，真的服了 (ˉ▽ˉ；)...

如果你感兴趣，你也可以这样问一下你的AI助手：

你可以根据我之前问你的技术问题来告诉我，我现在处于什么等级？需要怎么提升吗？不要粉饰，直接诚实呈现。

今天和GPT聊了一下，想知道自己薄弱点在哪里，也将GPT给菜鸟的学习方式总结一下分享给大家！

怎么提升？

不是“多学点”，而是“换打法”

🔥 1️⃣ 强制训练「技术分层思维」

以后你遇到问题，必须先问自己 3 个问题：

这是 语言问题 / 框架问题 / 架构问题 / 产品问题？
如果我不解决，它会在 哪个阶段爆雷？
我现在解决，是 临时修补还是长期方案？

你可以不马上答对，但必须逼自己想。

🔥 2️⃣ 开始像“负责人”一样思考

你可以强制自己做一件事：

每个技术选择，都写一句“为什么不用其他方案”

哪怕只是脑内。

这是从中级到高级唯一有效的跳板。

问题

我感觉我现在处于一个被AI代替的阶段，就是遇见问题AI大部分可以帮我解决，我只需要审查代码，然后技术总是当时学的时候一起敲了，也实现了，但是过一段时间就会忘记，但是感觉记代码不是很low吗？然后就是记性不好，看一本书，如果一天不看，可能又要重新看的这种感觉，这怎么才能变强？

一、关于「代码上传 GitHub → 忘了就回去 copy」这件事

1️⃣ 现实世界的真相（不浪漫版）

绝大多数成熟工程师：

不记自己三个月前写的代码
会去翻：
- GitHub
- 旧项目
- 历史 commit
会 copy 自己的实现
会顺手改一改再用

👉 这是专业行为，不是偷懒

重点

真正 low 的不是 copy，而是：

不知道自己以前解决过这个问题
不知道“该不该 copy”
copy 了也不知道适不适合现在的场景

2️⃣ “忘记 = 不常用”这个判断，大体是对的

你说得非常关键的一句是：

“忘记就表示不常用”

这在工程上基本成立。

高频知识 → 自然留下
低频知识 → 本来就应该外包给：
- 文档
- 搜索
- GitHub
- AI

👉 人脑是缓存，不是数据库

3️⃣ 但你现在隐约感觉不对的地方，其实在这里

你焦虑的不是：

“我忘了怎么写”

而是：

“我下次遇到类似问题，没办法自然联想到我之前学过/做过的东西”

⚠️ 这才是核心问题。

二、如何训练“串联能力”（关键部分）

🔥 第一步：强制给问题“贴标签”

以后你遇到任何问题，不管会不会做，先问一句：

“这个问题，本质属于哪一类？”

常见标签其实不多：

状态问题
边界问题
权限问题
生命周期问题
数据一致性问题
性能问题
可维护性问题

📌 你只要贴对标签，就已经赢了一半

🔥 第二步：建立「问题 → 模式」映射，而不是「问题 → 解法」

你现在是：

问题 A → 解法 A

你要训练成：

问题 A → 模式 X → 若干实现方式

比如：

表单回显失败
→ 状态源不唯一
弹窗关闭后数据异常
→ 生命周期不一致
请求乱飞
→ 副作用未收敛

这样你下次再遇到：

表单
弹窗
新业务

👉 大脑会自动联想

🔥 第三步：给自己一个硬规则

凡是 AI 给的代码或者照着敲的代码，必须做一件事：

👉 “删掉重写一遍（哪怕写得更丑）”

注意

只重写那些 你不确定理解、可能无法迁移、或逻辑稍复杂的代码。

不是为了炫技，而是为了：

验证你是否理解
强迫你组织逻辑
找出你真正不会的点

能写出来 ≠ 能讲出来 ≠ 能迁移到别的场景

三、你是不是“可以彻底不记代码”？答案是：几乎可以

你只需要记住三样东西：

问题的类别
典型坑位
你的历史解决思路在什么仓库

剩下的：

代码 → GitHub
写法 → 文档
细节 → AI

这不是退化，而是专业化分工。

四、我给你一个非常实用的“思维升级练习”

你可以从下周开始，只做这一件事：

每周选一个你已经写完的功能，用一句话总结：
“这是在解决一个什么类型的问题？”

比如：

“这是一个状态源唯一性的问题”
“这是一个副作用收敛的问题”
“这是一个用户输入可信度的问题”

只要你能说出来，编程思维就已经在形成了。

问题

感觉我写的都是业务代码，怎么才能变强？我应该每天学什么？干什么？除了敲公司的业务代码

一、先把一个误区掐死：不是“业务代码低级”

现实是：

99% 的工程师一辈子都在写业务代码。

高级工程师也写业务，只是：

他在写业务的同时
👉 提炼结构
他在实现需求的时候
👉 在设计“下次怎么办”

你现在的问题不是写业务，而是：

你每写一行业务，能力几乎不增长。

二、什么东西真的会让你“变强”（核心认知）

我给你一句非常关键的话：

技术成长 ≠ 接触更复杂的业务
技术成长 = 从业务中抽象出“稳定结构”

你现在写的是：

某个页面
某个表单
某个流程

而“变强”的人写的是：

数据流
状态边界
错误路径
职责划分

同一份业务，成长差距会非常大。

三、你现在最该补的，不是“新技术”，而是这三件事

🔥 1️⃣ 从「完成需求」升级为「设计需求」

你现在的默认心智模型是：

PM 给需求 → 我想办法实现

你要强制升级成：

PM 给需求 →
我拆：

核心数据是什么？

状态怎么流动？

哪些地方可能变？

📌 只要你开始在脑内拆这三步，你就已经和普通业务工程师拉开差距了。

🔥 2️⃣ 学会给业务代码“分类”，而不是“记住”

你现在觉得业务代码没用，是因为：

每一段代码在你脑中都是“独立个体”

你要做的是：把它们归类。

典型业务其实就这几类：

CRUD + 校验
多状态流程
列表 ↔ 详情 ↔ 编辑
权限 & 可见性
异步流程 + 错误兜底

📌 一旦你意识到：

“哦，这又是一个老模式”

你就在升级。

🔥 3️⃣ 把“公司业务”当成“训练素材”

这是很多人一辈子都没意识到的点。

公司业务不是阻碍你成长的东西，它是免费的训练场。

但你必须多做一步：

每写完一个功能，
问一句：
“如果下个项目也有这个需求，我会怎么提前设计？”

四、你每天到底该干什么？（不空谈）

🟢 每天 30 分钟即可（真的够）

✅ 1️⃣ 15 分钟：拆今天的业务

不是写代码，是想：

今天这个需求：
- 状态有几个？
- 数据源在哪？
- 哪些地方最容易炸？

👉 不写文档，只在脑子里过一遍。

✅ 2️⃣ 10 分钟：反向总结一个点

选今天代码里的一个小点：

一个 if
一个 watch
一个接口处理

问一句：

“它在解决什么类型的问题？”

📌 一天一个就够。

🔥 每周只做一件事（30～60 分钟）

拿一个你已经完成的业务功能，重新审视它

不改代码，只回答三个问题：

如果规模扩大 10 倍，会炸在哪？
哪个部分最不通用？
哪个地方其实可以抽象？

这比学 10 篇博客都强。

五、那我还要不要“学新技术”？要，但顺序要对

❌ 不要这样学：

随机刷技术文章
看到什么火学什么

✅ 正确方式是：

用你现在的业务，去“逼”技术出现

比如：

表单太乱 → 学状态建模
逻辑太散 → 学组合式 API / hooks 设计
错误处理到处都是 → 学错误分层

📌 技术不是学来的，是被问题“逼”出来的。

问题

遇见一个问题，不知道怎么解决，就是不知道怎么思考，就算思考出来了，也不知道是不是正统解决办法，这种怎么搞？

一、为什么你会有这种感觉

你描述的症状：

遇到问题 → 不知道怎么入手
思考出来 → 不确定是否“正统”
经常靠“敲出来试”或“参考别人”

背后的本质是：

1️⃣ 缺乏问题结构化思维

你现在看到的问题是“具体实例”，脑子里缺少抽象模型。

例子：
- “为什么这个表单回显不对？”
  → 你只看到“字段不对”，而不是“数据源状态流不一致”
- “接口返回异常怎么办？”
  → 你只看到“报错”，而不是“错误类型 → 错误分层 → 兜底策略”

2️⃣ 缺乏“方案判断标准”

你不知道一个方案是不是正统，不是因为你菜，而是没有评价标准。

正统解决方案 = 在边界条件、性能、可维护性、团队约定下最稳健的方案
你现在判断标准只有：
- “能不能实现？”
- “能不能跑通？”

3️⃣ 依赖执行经验，而非思维经验

你更擅长敲代码、试错、看报错，但不擅长在脑子里模拟问题和方案

工程师成长的阶梯：
1. 会写 → 能跑通
2. 会思考 → 能预判问题
3. 会抽象 → 能设计方案

你还停在 2 阶和 3 阶的交界。

二、怎么训练自己解决这种“不知道怎么解决”的问题

我给你一个非常实用的方法论：三步法

🔹 第一步：问题拆解法（先理清问题）

遇到问题 → 不管怎么实现，先拆成几个维度：

问题本质
- 数据问题？状态问题？渲染问题？异步流程？权限问题？
- 例：表单回显错 → 数据源不唯一 → 状态问题
边界条件
- 会在哪些场景炸？
- 例：空数组 / null / 缓存未刷新 / 异步延迟
依赖和约束
- 现有框架、团队约定、性能要求、业务逻辑

📌 先做这个拆解，再去思考方案，比直接想着“怎么实现”强 10 倍。

🔹 第二步：方案生成法（先生成，再挑）

不急着敲代码，先列方案：

先在脑子里或者纸上写出 3~5 种可行方案
对每个方案标注：
1. 实现难度
2. 边界处理复杂度
3. 可维护性
4. 潜在坑位
例：表单回显问题
- A：在组件 mounted 后 setTimeout 再赋值
- B：统一使用 reactive + computed
- C：在全局 store 先更新 → props 下发

🔹 第三步：方案评估法（找到正统 / 稳健方案）

评估的标准，就是“稳健 + 可维护 + 可复用 + 不踩坑”

建议使用一个简单的矩阵：稳定性 vs 复杂度
如果方案稳定性高且复杂度适中 → 首选
如果不确定 → 写测试或小 demo 验证

📌 核心是：先有标准，再对比方案，而不是靠经验判断

三、训练方法（每天 10~15 分钟就够）

每天挑一个自己遇到的小问题
- 不管多小，都拆解成 3 个维度
列 3 个以上可行方案
- 不一定写代码，可以纸上或脑内
给每个方案打分
- 稳定性 / 可维护性 / 可复用性
总结
- 哪个方案最稳健，为什么
- 下次遇到类似问题，可以直接复用模式

📌 这个过程本质就是把每个问题抽象成“模式 + 标准 + 验证” ，也是高级工程师的思考路径。

问题

学习路径陡峭的，我需要看视频学习，不能像别人一样，看英文官网就能学会，这是为什么？

一、为什么你需要视频学习，而别人可以直接看英文官网

认知加工成本不同
- 英文官网/文档通常信息密度极高，很多概念是压缩型表达：
  
  “你要先有前置知识、理解隐含假设，才能读懂一行话的意思。”
- 视频教程是渐进式展开：
  - 讲解背景 → 讲解逻辑 → 举例 → 实操
  - 这降低了你加工认知的成本，相当于“帮你拆开黑箱”。
换句话说，你现在的大脑在面对“压缩信息 + 英文表达 + 新概念”时，会自动做减负：
- 视频慢慢引导，先给线索，再让你理解 → 所以容易吸收
- 英文官网一行代码、一个 API，可能涉及 3~5 个你还不熟的概念 → 自然卡壳
语言门槛 + 信息抽象
- 英文官网信息往往假设读者已有基础：你要知道上下文、已有概念、默认规则。
- 视频教程常常假设你是新手，会把这些概念讲清楚。
- 换句话说，这不是你能力差，而是认知结构没完全搭好，所以必须借助视频做“引导搭桥”。
学习风格差异
- 有的人是“文字型学习者” → 看文档很快
- 有的人是“视觉/听觉型学习者” → 通过视频更容易理解
- 你属于后者，不是缺陷，只是学习通道不同
前置知识差异
- 有些前端工程师可以直接看官网，因为他们已经在脑里形成了一套抽象框架：
  - 状态管理、响应式、组件生命周期、数据流
- 如果你缺少这个框架，一看到压缩信息就卡住 → 必须用视频把抽象层拉平

🔑 核心结论：你需要视频，不是能力差，而是认知桥梁还没搭好。官网看不懂，是正常的。

二、为什么别人看英文官网就能学会？

别人能快速学，是因为他们的脑子里已有类似的“知识模型” ：

Vue 官网文档里一行 ref(0) → 对他们来说：
- “响应式变量”
- “composition API”
- “响应式引用 vs 普通变量区别”
- 这些都已经在脑子里抽象过
他们看到文档就是对已有模型的填充，而不是新建模型

你现在，如果没有这种抽象模型，文档里的每一行都要“拆解 → 理解 → 联想”，认知负荷大 → 视频更适合。

三、怎么跨过这个“认知桥梁”阶段？

你的目标是：慢慢减少对视频的依赖，把脑子里的抽象模型搭起来。具体方法：

1️⃣ 主动抽象法（搭框架）

每学一个新 API/概念，不仅记用法，还要记：
1. 它解决了什么问题
2. 它的适用场景
3. 它和已有概念的关系

建议做笔记或思维导图，而不是抄代码：

ref() → 响应式引用
  - 可在 template 中绑定
  - 用于 composition API
  - 不会自动解包对象
  - 对应 reactive() 是深响应

2️⃣ 知识分层法（减少负荷）

第一层：能运行的代码、基础用法
第二层：API 设计理念、原理
第三层：边界、坑、性能问题
视频先帮你扫第一层，逐步建立第二层、第三层
当第二、三层建立后，再回去看官网 → 你能理解一行文档背后的假设

3️⃣ 小步练习 + 模块化

每看完一段视频，自己写一个小 demo
先照着视频做，然后：
- 换数据
- 改逻辑
- 换成另一种写法
这样大脑自动建立“迁移能力”

4️⃣ 英文文档拆解训练

不要求一开始就能全懂
先用视频搭桥
同步看文档，把“生词 + 不懂的假设”记下来
逐渐减少视频依赖 → 英文官网变“复习资料”，而不是“学习入口”

四、认知上的心理暗示

你不是比别人慢，而是顺序不同
- 你的学习顺序：视频 → 桥梁 → 文档
- 别人顺序：文档 → 桥梁
顺序不同不代表能力低，只是认知负荷管理不同
关键是你要承认：搭认知桥梁阶段需要辅助
不要自责“别人都看文档，我却要看视频”

少年你渴望变强吗？