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大家好，我是Tony Bai。

做公众号/博客这些年，我收到了成千上万条来自程序员朋友的评论。绝大多数都充满了智慧、好奇和善意，正是这些交流，构成了我持续分享的最大动力。但与此同时，我也常常在评论区里，感受到一股强烈的、带有攻击性的无形之气。

比如，当我分享一篇关于Go在业务场景实践的文章时，总会有人跳出来，言简意赅地留下一句：“用Go写业务是不是很垃圾？”

又比如，当社区在探讨用Rust重构某个C++项目时，评论区可能会出现这样的“高论”：“用Rust重写C++代码，就是从一坨屎变成了另一坨屎。”

这些评论，往往脏字当头，不带任何论据，纯粹是情绪的宣泄。我思来想去，觉得用“戾气”或“喷子”来形容，似乎都不够精准。直到有一天，一个词蹦进了我的脑海——“煞气”。

这个词，源于传统文化，意指一种凶戾、非理性、具有破坏性的气场。它精准地捕捉了这类评论的本质：其目的并非交流思想，而是用情绪的冲击波，扼杀讨论，打击分享者的热情。正因如此，我之前公众号的自动精选评论和留言不得不改为手工精选，这不仅增加了工作量，还降低了评论展示的及时性。

今天，这篇文章不旨在批判，而是想和大家一起，深入地聊一聊程序员评论区里的这股“煞气”，尝试理解它从何而来，并探讨作为技术社区的一员，我们该如何面对它，如何保护我们共同的精神家园。

“煞气”的百态图鉴：你一定见过的几种典型“煞评”

这股“煞气”并非铁板一块，它以多种面目出现在我们的视野中，总有一种让你觉得似曾相识：

• “一言以蔽之”型
  这类评论堪称“断言大师”，从不屑于提供论据，仅用一句话便能给一门语言、一个框架甚至一个技术方向盖棺定论。

  • “Go就是不行。”
  • “WebAssembly没前途。”
  • “微服务就是个坑。”
    简洁，有力，不容置疑，仿佛掌握了宇宙的终极真理。

• “非黑即白”型（技术圣战）
  在他们眼中，技术选型不是基于场景和权衡，而是一场关乎信仰的“圣战”。语言、编辑器、操作系统……万物皆可站队，异端必须被消灭。

  • “用Rust重写C++就是从一坨屎变成另一坨屎。”
  • “Vim/Emacs之外皆异端！”
  • “还在用Windows/Mac开发？笑死。”

• “资格论”与“秀优越”型
  这类评论善于通过攻击对方的身份、资历或知识储备，来釜底抽薪式地否定其观点，从而建立自己的优越感。

  • “你连源码都没读过，凭什么评论？”
  • “这东西我十年前就玩过了，没什么新意。”
  • “等你写到百万行代码再来讨论架构吧。”

• “情绪投射”型
  这类评论者，往往将自己在工作中因某项技术受挫而产生的负面情绪，无差别地投射到所有相关的公开讨论中，把评论区当成了情绪的垃圾桶。

  • “我们项目刚被XXX坑惨了，这玩意儿就是个彻头彻尾的垃圾！”
  • “又在吹这门语言？我刚因为它的GC问题加了三天班！”

这些充满“煞气”的评论，像病毒一样侵蚀着技术社区的讨论氛围，让许多乐于分享的创作者心生寒意，也让许多渴望学习的新人望而却步。

溯源“煞气”：它们究竟从何而来？

要应对“煞气”，首先要理解它的来源。它并非简单的“素质问题”，背后往往有更深层次的、属于程序员群体的心理动因：

1. 高认知负荷与挫败感： 软件开发本质上是一项与复杂性搏斗的高难度、高挫败感的工作。代码不工作是常态，被需求反复折磨是日常。长期累积的压力和挫败感，需要一个宣泄的出口，而匿名的网络评论区便成了最廉价的选择。
2. 强身份认同与技术部落主义： 许多程序员倾向于将自我价值与所掌握的技术栈深度绑定。“我是Gopher”、“我是Rustacean”，这种身份认同感带来了归属感，但也催生了“部落主义”。攻击对立的技术，本质上是在捍卫自我身份和所属部落的“荣耀”。
3. 对“最优解”的执念与抽象能力的差异： 我们的工作是与逻辑打交道，追求严谨和正确，这使得许多程序员潜意识里相信存在一个放之四海而皆准的“最优解”。这种思维惯性，导致在面对需要权衡（Trade-off）的工程问题时，容易陷入“非黑即白”的二元对立，无法容忍不同场景下的不同选择。
4. 知识的诅咒： 一些资深开发者，已经忘记了自己初学时期的困惑和挣扎。他们对自己领域内“显而易见”的知识缺乏同理心，容易将新手的提问或不成熟的观点视为“愚蠢”，并报以轻蔑或不耐烦。
5. 网络匿名性的放大效应： 这是所有网络社区的通病。脱离了现实世界的社交约束，人们更容易释放出内心的攻击性。

化解“煞气”：我们每个人的社区修行

面对弥漫的“煞气”，无论是内容创作者还是普通读者，我们每个人都身处其中，既可能是受害者，也可能在不经意间成为助推者。与其抱怨环境，不如从自身做起，共同参与到社区的净化与建设中来。

给所有社区参与者的“修行建议”：

1. 评论前，区分“观点”与“情绪”： 在敲下键盘前，花一秒钟审视内心：我即将表达的，是基于逻辑和事实的技术观点，还是仅仅是想吐槽一下今天遇到的某个Bug或者糟糕的心情？有意识地分离这两者，是理性讨论的第一步。
2. 拥抱“建设性批评”的艺术： 如果你不同意某个观点，这非常正常，甚至是技术进步的源泉。但请尝试用建设性的方式来表达：
   • 提供论据： “我认为这个方案有风险，因为在XX场景下，它可能会导致YY问题。”
   • 提供替代方案： “相比A方案，我更推荐B方案，因为B在处理XX方面更有优势。”
   • 补充上下文： “这个观点在小型项目中可能适用，但在大规模分布式系统中，我们需要额外考虑……”
     这样的评论，远比一句简单的“你这是垃圾”有价值千万倍。
3. 常怀谦逊与同理心： 技术世界浩瀚无垠，我们每个人都只是其中渺小的一粟。承认自己知识的局限性，尊重不同技术在不同场景下的存在价值。我们今天所不屑的，可能正是我们昨天所困惑的；我们今天所熟稔的，可能是别人明天将要探索的新大陆。多一份同理心，少一份优越感。

小结：化“煞气”为“祥和之气”，共建更有价值的技术社区

回到开头的那些评论。Go写业务当然不是垃圾，Rust重写C++也绝非原地踏步。每一种技术选择背后，都有其复杂的工程背景和权衡考量。一个健康的技术社区，应该是一个能够容纳并理性探讨这些权衡的地方。

我们探讨“程序员的‘煞气’”，目标不是消灭所有反对的声音，健康的质疑和辩论是技术进步的基石。我们的目标，是希望将那些无意义的、纯粹消耗热情的情绪宣泄，转化为能够推动我们共同进步的思想碰撞。

这需要我们每一位社区参与者的共同努力：分享者多一份对人性的理解和对经验的珍视，评论者多一份理性和建设性的态度。

愿我们都能成为驱散“煞气”的光，让技术社区的每一次讨论，都离智慧更近一步。

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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/04/23/tips-for-reading-technical-books

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。

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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！

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