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大家好，我是Tony Bai。

今天是世界读书日。聊到读书，尤其是咱们技术人经常要面对的那些厚重的“技术砖头”，估计不少朋友都有过类似的挣扎：道理都懂，书很重要，但就是感觉难啃、读不进去，或者读完就忘，效果不彰。

技术书籍往往信息密集、逻辑严谨、内容晦涩，想要高效地从中汲取养分，确实需要讲究一些方法。我自己就是一个长期主义者，坚信持续学习和深入思考的力量。多年来，我不仅坚持阅读，也一直在我的博客tonybai.com以及本公众号上进行长期的、持续的输出，这个过程让我对如何高效阅读和内化知识，有了一些切身的体会和思考。 此外，如今AI工具日益强大，如何结合传统方法与智能辅助，是一个非常值得探讨的话题。

今天，我就结合我的长期实践，和大家分享一些个人实践，特别是在攻克难点和整理笔记环节，我也会着重谈谈AI如何能成为我的得力助手，希望能帮助你更好地攻克技术“硬书”，将知识真正转化为自己的竞争力。

心法一：明确目标，精准选书——为何而读？

在信息爆炸的时代，选对书可能比努力读更重要。开始前，先明确“为何而读”：

• 当前痛点/目标是什么？ (深入Go并发？掌握K8s？学习AI Agent开发？)
• 这本书能解决问题吗？ 通过看目录、序言、书评（例如在豆瓣读书、亚马逊评论区、O’Reilly Learning Platform、Manning官网 等站点优质站点查找）、作者背景来判断。
• 难度是否匹配？ (是否需要前置知识？)

我的做法： 基于工作和学习规划、以及遇到的技术瓶颈选书，优先选择能直接解决我当下问题的、或者能为我未来方向打下坚实基础的书(这的确需要一些前瞻性的技术眼光)。带着明确的目的去读，效率和动力都会高很多。

心法二：主动出击，建立框架——如何开始？

面对“砖头书”，忌直接死磕。先做“侦察”，建立整体认知：

• 速览目录、序言、总结： 把握全书结构、核心思想。
• 带着问题阅读： 主动思考你想从中获得什么答案。

我的做法： 我通常会先花半小时到一小时快速“翻阅”全书，在脑海里构建一个大致的知识地图。然后根据我的目标，决定是通读全书，还是重点阅读某些章节。对于特别重要的章节，我会先看一遍小结，再带着问题去细读正文。

心法三：攻克难点，允许“跳过”

遇到难啃的概念或复杂逻辑卡壳时：

• 别死磕，标记跳过： 保持阅读节奏，避免挫败感。后续内容或整体理解可能有助于回头解决。
• 寻求外援： 查阅资料、社区提问，或同主题书籍的交叉阅读，从多个角度帮助理解难啃的技术概念。

AI在此环节的“神助攻”

在这个最容易卡壳、也最考验耐心的环节，AI展现出了惊人的辅助潜力，能显著提升我们攻克难点的效率。以下是一些你可以尝试的提示词示例（以经典书籍《The Go Programming Language》为例）：

• 多角度解释：

  • “请用一个现实生活中的例子，解释《The Go Programming Language》中描述的 Go channel 的概念，特别是带缓冲和不带缓冲 channel 的区别。”
  • “我正在读 TGPL 关于 interface 的章节，对于『接口值』的内部结构（类型和值）有点模糊，请用更通俗的语言解释一下，并说明为什么 nil 接口值不等于包含 nil 指针的接口值？”
  • “请对比 TGPL 中提到的 goroutine 和传统操作系统线程，用打比方的方式解释goroutine的『轻量』体现在哪里？”

• 代码示例具象化：

  • “请根据《The Go Programming Language》中关于 select 语句的介绍，写一个简单的 Go 代码示例，展示如何使用 select 实现一个非阻塞的 channel 发送操作。”
  • “我需要理解 TGPL 中错误处理章节提到的 %w 动词，请提供一个 Go 代码片段，演示如何使用 fmt.Errorf 和 %w 来包装错误，并随后使用 errors.Is 和 errors.As 来检查和提取原始错误。”

• 模拟对话与“抬杠”：

  • “假设你是一位 Go 语言专家，我正在学习 TGPL 的并发章节。我对于 mutex 和 channel 的选择有些困惑，在什么场景下应该优先选择 mutex？什么时候 channel 是更好的选择？我们来讨论一下，请给出你的理由和实例。”
  • “我看到 TGPL 中提到『不要通过共享内存来通信，而应该通过通信来共享内存』。这句话很经典，但我对其理解不够深入。你能挑战我的理解吗？比如，在哪些情况下共享内存（如使用 sync.Mutex）反而是更合适的选择？请举例说明。”

AI就像一位不知疲倦、拥有广阔知识的“智能私教”，能够针对你的难点进行个性化的“辅导”，极大地加速了理解和突破瓶颈的过程。

心法四：提炼精华，有效笔记

“不动笔墨不读书”，关键是怎么记：

• 用自己的话总结： 这是内化的核心，检验是否真懂。
• 建立知识关联： 将新知识与旧知识联系起来。
• 代码示例验证： 亲自实践代码是关键。
• 结构化整理： 思维导图、结构化笔记等，用于复习和输出。但在我来看，这不是必须。

AI在此环节的“效率加速器”

在整理和消化大量信息的过程中，AI 同样能扮演好“智能助手”的角色，帮助我们提高效率，聚焦核心。以下是一些你可以尝试的提示词示例（同样以《The Go Programming Language》为例，前提是你拥有该书籍的电子版数据，用来喂给AI）：

• 辅助总结与提炼：

  • “请帮我将《The Go Programming Language》第七章『接口（Interfaces）』的核心内容，总结成 5-7 个关键要点，用 bullet points 形式列出。”
  • “我正在阅读 TGPL 关于『并发（Concurrency）』的部分，特别是 goroutine 和 channel。请提取这段内容中关于『select 语句』的主要用途和注意事项。”
  • （重要提示） AI 的总结是草稿，你必须用自己的理解去审核、修改、重写和完善，将信息转化为你自己的知识结构。

• 笔记结构化建议：

  • “我正在为《The Go Programming Language》的第五章『函数（Functions）』做笔记，请给我建议 2-3 种不同的笔记组织结构，例如概念分类、按重要性排序、或者 Q&A 形式。”

• 快速原型代码：

  • “根据 TGPL 中关于『方法（Methods）』的讨论，特别是嵌入（embedding）和方法集（method sets）的概念，请给我生成一个简单的 Go 代码示例，演示结构体嵌入后方法的调用规则。”
  • “请基于 TGPL 中对 go test 工具的介绍，给我生成一个包含基本测试函数、基准测试函数（benchmark）和示例函数（example）的简单 Go测试文件模板。”

AI在这里的作用，不是替代思考，而是将我们从一些相对重复、机械性的信息整理工作中解放出来，让我们能将宝贵的认知资源更集中地用于深度理解、批判性思考、知识关联和创造性应用上，这一点与“AI会写Go代码了，初学者还需要系统学习吗？”一文观点异曲同工。

心法五：学以致用，输出倒逼

阅读只是输入，真正的内化需要输出和实践，这是一个需要长期坚持的过程：

• 实践应用： 在项目中应用所学知识。
• 分享与教学： 写文章、做分享，输出是最好的学习。这也是我的实践精华。
• 参与讨论： 与他人交流碰撞思想。
• 持续回顾： 温故而知新。

我的做法： 我长期坚持在tonybai.com博客进行输出，这是我奉行长期主义、内化知识最重要的方式之一。 把学到的东西用自己的理解讲出来、写出来，这个过程本身就是对知识体系最好的锤炼和检验。同时，在星球里回答大家的提问，也是在不断地进行知识输出和巩固。没有输出的阅读，效果终将有限。

小结：拥抱工具，以我为主，终身学习

高效阅读技术书籍，是一项可以通过刻意练习而不断提升的技能。在 AI 时代，我们拥有了强大的工具来辅助我们攻克难关、整理信息。但请始终牢记，AI 是我们的“协处理器”和“智能拐杖”，思考和理解的主体，永远是我们自己。

找到适合自己的节奏，在关键环节善用AI的辅助，保持耐心和好奇心，将阅读视为一场需要长期投入的修行。

如果你希望将阅读和实践更紧密地结合起来，系统性地提升Go语言能力，并探索Go与AI的结合：

• 我把我多年 Go 语言实践和思考的精华，沉淀在了 《Go语言精进之路》 这本书中，它侧重于连接理论与实践，希望能为你打通 Go 语言学习的“任督二脉”。

• 同时，在我的知识星球 「Go & AI 精进营」 中，我开设了像 【Go进阶课】 这样覆盖语法强化、设计先行与工程实践的体系化课程，并提供深度的 专家答疑 和活跃的 社区交流。我们一起学习，一起实践，一起拥抱 Go 和 AI 的未来。

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为了感谢大家一直以来的支持，并响应世界读书日的精神，鼓励大家在阅读与实践的道路上不断精进，我特别准备了一个【世界读书日专属福利】活动！参加门槛很低，大家只需移步到我的公众号同名文章下点赞 + 留言 + 在看，我将结合留言内容的质量与【在看】情况，从参与本次活动的读者中，抽取1位幸运儿赠送一本由我亲笔签名的《Go语言精进之路》(卷1或卷2随机)！获奖名单将在五一劳动节当天公布，获奖读者请在名单公布后的 48 小时内，主动通过公众号后台联系我，并提供准确的邮寄信息，以便我将签名版书籍寄送给您。

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期待大家的踊跃参与和精彩分享！ 让我们在阅读与交流中，共同进步！

希望今天分享的这些心法和 AI 应用思路能对你有所启发。你有什么高效阅读技术书籍的独门秘诀？或者你觉得 AI 在学习中还能扮演哪些角色？欢迎在评论区留言交流！

商务合作方式：撰稿、出书、培训、在线课程、合伙创业、咨询、广告合作。如有需求，请扫描下方公众号二维码，与我私信联系。

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这可能是我看到的关于‘如何成为顶尖程序员’最深刻的总结之一！

在快速迭代的技术世界里，每一位开发者或许都曾思考：是什么区分了“优秀”与“卓越”？仅仅是掌握了最新的框架或语言吗？Matthias Endler在他广受关注的文章《我所认识的最优秀的程序员》中，基于多年的观察，提炼出了那些真正顶尖的工程师们所共有的特质与习惯。这并非一份简单的技能清单，而更像是一份关于技术匠心、持续成长和专业心态的深度指南。在这篇文章中，我门将一同探索这些宝贵的洞见，希望能为你我的技术之路带来启发。

要深入理解顶尖程序员的与众不同之处，我们首先需要探究他们是如何构建坚实的技术基础，以及在日常工作中如何对待最基本的技术细节。

夯实基础：深度理解与精准调试

卓越并非空中楼阁，它建立在对一手资料和工具的深刻理解和对错误的精准把握之上。

• 深入理解工具 (Know Your Tools Well): 顶尖开发者追求对所用技术的基本原理的深刻理解（Grokking），这远超仅仅“会用”的层面。一个普通用户可能会在使用中磕磕绊绊、感到困惑、甚至用错方法而忽略优化。而专家则追求透彻理解，他们能够自信地写出配置，理解其中每一行的含义并能向同事解释清楚，不留任何疑问。要真正做到“深入了解”一个工具，你需要掌握它的：

  • 历史: 谁创造了它？为何创造？旨在解决什么问题？了解背景有助于把握其设计哲学。
  • 现状: 谁在维护？他们在哪里工作？当前开发的重点是什么？这关乎其发展方向和稳定性。
  • 局限: 何时不适用？它的边界条件和可能失效的场景是什么？知其短板才能扬长避短。
  • 生态: 有哪些关键的库或插件？社区活跃度如何？谁在广泛使用它？生态决定了其生命力和可扩展性。
  • 正如文中所举的例子：如果你是一名重度使用 Kafka 的后端工程师，成为顶尖人才意味着你需要对 Kafka 有着系统和深入的认知，而非仅仅依赖于论坛上的零散信息。

• 阅读原始文档 (Read the Reference): 遇到问题时，他们的第一反应往往不是求助于Stack Overflow或LLM，而是直奔官方文档、规范或源代码。无论是Apache的配置、Python标准库，还是TOML 规范，他们相信第一手资料的价值。这种习惯让他们能够自信地配置工具的每一行参数，并清晰地解释其原因。深入了解技术的历史（Why）、现状（Who & What）和局限性（When not to use）是他们专业性的体现。如果你重度依赖Kafka，那么对Kafka的深入了解就应该是你的基本功。

• 细读错误信息 (Read The Error Message): 面对错误，他们不会惊慌失措或随意猜测，而是会真正地、深入地阅读错误信息，尝试理解其背后的含义。他们相信，错误信息本身就蕴含了解决问题的线索。这种从细微处推理的能力，让他们能够独立解决大部分问题，甚至在帮助他人时展现出惊人的洞察力。

• 拒绝猜测 (Don’t Guess): “面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑”——《Python之禅》中的这条原则被顶尖开发者奉为圭臬。猜测可能会暂时“解决”问题，但错误的假设会构建脆弱的认知模型，遗患无穷。他们宁愿花费更多时间去问询、查阅资料、使用调试器，也要确保自己基于确凿的事实进行判断和行动。

掌握了扎实的基础知识固然重要，但真正的挑战往往在于如何运用这些知识去解决现实世界中的复杂问题。卓越的工程师在这方面同样展现出非凡的能力。

攻坚克难：拆解问题与拥抱挑战

拥有扎实的基础后，真正的较量在于如何面对并征服技术难题。解决复杂问题的能力，是衡量工程师价值的核心标尺。

• 分解问题 (Break Down Problems): 面对棘手的难题，卓越工程师的核心策略是将其分解为更小、更易于管理的部分。这需要经验，也需要优秀的解决问题的技巧。他们懂得，将大问题拆解成一系列小问题逐一攻破，最终会发现原本看似不可能的任务变得可行。这正是专业开发工作的核心价值所在。

• 勇于实践 (Don’t Be Afraid To Get Your Hands Dirty): 他们从不畏惧接触陌生的代码库或技术栈，不会轻易说“这不归我管”或“我帮不了你”。相反，他们会主动深入其中，通过阅读和修改代码来学习。这种勇于探索和实践的态度，使他们能够快速掌握新技能，并最终成为团队中不可或缺的关键人物，仅仅因为他们是那些“敢于动手”的人。

• 保持简洁 (Keep It Simple): 聪明的工程师可能会写出复杂的代码，但卓越的工程师追求编写简洁的代码。他们深知，在大多数情况下，简单即是最好，因为它更易于理解、维护和扩展。懂得在复杂度和实用性之间做出明智取舍，是区分顶尖人才的重要标志。

主动解决问题的能力令人钦佩，然而，是什么支撑着顶尖开发者在漫长的职业生涯中始终保持敏锐和活力呢？答案往往隐藏在他们独特的思维模式和对成长的持续追求之中。

成长心态：持续学习与谦逊求知

技术能力之外，是什么支撑着顶尖开发者持续进步？关键在于永恒的成长心态和对知识的敬畏。 技术日新月异，唯有持续学习和开放心态才能立于不败之地。

• 永不止步的学习 (Never Stop Learning): 许多顶尖开发者，即使年逾花甲，依然保持着对新知识的好奇心和学习热情。他们不会固守陈规，而是持续评估新技术的价值。即使决定不采用某项新技术，他们也能清晰地阐述原因、适用场景及替代方案。这种开放和批判性的学习态度，让他们始终保持思维的敏锐和知识的更新。

• 地位无关紧要 (Status Doesn’t Matter): 他们乐于与任何人交流，无论是首席工程师还是初级开发者。他们相信每个人身上都有值得学习的地方，尤其是新人往往能带来不受“历史包袱”束缚的新鲜视角和创意。

• 耐心是美德 (Have Patience): 无论是面对行为“怪异”的计算机，还是需要时间学习成长的同事，耐心都是不可或缺的品质。顶尖开发者明白，问题总有逻辑可循，他人只是信息不全。缺乏耐心只会让人陷入抱怨和挫败。专注、投入和耐心是解决难题、推动项目和维系团队的关键。

• 永不归咎于计算机 (Never Blame the Computer): 面对看似随机或无法解释的 Bug，他们坚信背后必有逻辑原因，只是尚未找到。他们会持续挖掘，直到找到根源。这种承担责任、刨根问底的态度，是他们能够不断进步和深入理解系统的基础。

• 勇于承认未知 (Don’t Be Afraid to Say “I Don’t Know”): 承认“我不知道”并非示弱，而是诚实和学习的起点。顶尖的开发者从不害怕暴露自己的知识边界，他们知道这是提出问题、进行推导和学习新知的契机。拒绝不懂装懂，是建立信任和实现真正成长的基础。

技术上的精进和持续成长的内在驱动力是成为顶尖开发者的核心要素，但他们的影响力往往超越了个人代码的范畴。卓越工程师深知协作与分享的力量，并以此来放大自身价值。

协作与影响力：乐于助人，善于表达

顶尖的技术实力若想产生更广泛的影响，离不开有效的协作、清晰的表达和积极的知识分享。卓越工程师的影响力，往往超越其个人代码产出。

• 乐于助人 (Always Help Others): 尽管自身工作繁忙，他们通常都乐于向他人伸出援手。这种天生的好奇心和乐于助人的精神，不仅帮助了他人，也促使他们自身不断思考和学习，是他们成为优秀工程师的重要因素。拥有这样的成员，对任何团队来说都是巨大的财富。

• 写作即思考 (Write): 大多数顶尖工程师都具备良好的沟通能力，并且乐于分享知识。写作（博客、文档、演讲稿等）是他们整理思路、沉淀知识并扩大影响力的重要方式。清晰的写作往往反映了清晰的思维逻辑，这与其代码风格常常是相辅相成的。

• 建立声誉 (Build a Reputation): 做好工作是基础，但让你的工作成果被认可，才能真正扩大你的影响力。无论是构建关键系统、开发流行工具、贡献开源项目还是著书立说，都是建立声誉的方式。声誉的建立是一个长期投入的过程，它能让你接触到更有挑战的项目，吸引更多合作者，最终“规模化”你的积极影响。

从深入理解基础到攻坚克难，从保持成长心态到积极协作与分享，这些关键特质共同描绘了顶尖技术专家的画像。

小结

成为一名顶尖的程序员，并非一蹴而就，也无关天赋异禀。正如Matthias Endler在文章中所揭示的，这更关乎一系列刻意培养的习惯、严谨的思维方式和持续精进的专业态度。从深入理解基础，到勇于面对挑战，再到保持谦逊学习和积极协作，这些特质共同构筑了卓越工程师的画像。

这并非一份僵化的检查清单，而是一面镜子，映照出我们可以在日常工作中不断打磨和提升的方向。愿这些来自顶尖开发者实践的启示，能激励我们在技术的道路上走得更远、更稳健。

原文链接: The Best Programmers I Know | Matthias Endler — https://endler.dev/2025/best-programmers

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