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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。

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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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本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/04/19/learn-go-in-ai-era

大家好！我是Tony Bai。

近来，AI领域的技术迭代速度惊人，尤其在代码生成能力上的显著提升，已有目共睹。现在，AI不仅能辅助编写Go代码片段，还能应对一些更复杂的逻辑结构，甚至还能完成一个完整工程的全部代码，这在开发者社区无疑引发了热烈讨论和对未来的思考。对于初学者来说，一个现实的问题摆在面前：我们还需要老老实实、一步一个脚印地去系统学习吗？比如像《Go语言第一课》专栏这样的系统课程还有必要去学吗？

这个问题确实值得我们认真思考。AI的便捷是显而易见的，但它能帮助我们构建起真正的专业能力吗？

如今，一个普遍的认知是，AI更像是一个能力的放大器，它能够增强你已有的知识和技能，但却很难从零开始为你构建坚实的基础。依赖于碎片化的AI交互，我们或许能快速“上手”，但要真正“掌握”某个领域，成为一名专业人士，可能还有很长的路要走。

那么，在AI时代，系统学习能为渴望成长的你，尤其是初学者，提供哪些不可替代的价值呢？ 我觉得至少有如下几点：

• 为你构建坚实的知识体系，告别“东拼西凑”

AI能帮你生成代码片段，但这就像给你一堆散落的乐高积木。系统学习则教你如何将它们搭建成一个完整的城堡。

初学一门语言，最怕的就是知识点零散、不成体系。以Go学习为例，系统课程精心编排了学习路径，覆盖了环境搭建、基础语法、核心特性(接口、并发等)到简单实践。

它就像一张清晰的地图，引导你系统性地认识Go的世界，为你提供“一站式”的基础构建服务，避免在碎片信息中迷失方向，让起步更高效、更稳固。

• 助你拓展认知边界，进入学习“拉伸区”

还是以Go学习为例，系统的课程学习不仅仅是知道“怎么做”，也会适时地告诉你一些“为什么”。比如了解Go的设计哲学（简洁、显式、组合、面向并发等），理解某些特性（如接口设计）背后的考量。

这并非要求初学者一开始就深究底层，而是像《认知觉醒》一书里说的，帮助你适度地拓展“舒适区”，进入能获得更快提升的“拉伸区”。

理解了这些，你会发现自己应用起来更灵活，学习新知识也更快，整体学习效率自然更高。这是一种更高效的学习方式。

• 奠定“专业”基石，让你真正驾驭AI

AI能写出代码，但判断代码的好坏、进行复杂调试、做出架构决策，这些都需要你具备扎实的专业基础。

系统学习正是帮你奠定这个基础，让你未来能有效地指导和评估AI写出的代码，而不是仅仅停留在简单地复制粘贴，甚至让AI生成一堆你自己都看不懂、无法评估好坏的代码，这样的代码一旦上生产可能带来潜在的风险和隐患。

只有足够专业，你才能有效地向AI提问，辨别AI答案的优劣，最终驾驭AI，让它成为你专业能力的延伸，而非被其能力所取代。碎片化的学习，是无法构建起这种专业壁垒的。而系统的课程学习，正是你迈向专业之路的第一块、也是至关重要的基石。

• 提供可靠、经过验证的学习起点

网络信息真假难辨，AI的回答也可能存在谬误。对于初学者来说，一开始接触到准确、可靠的信息至关重要。

一门好的课程，其内容是经过作者和编辑团队反复打磨、验证和审校的，源自大量实践和教学经验，确保了其准确性和权威性。它为你提供了一个可以信赖的学习起点和参照系，这本身就是一种重要的学习服务。

所以，回到最初的问题：AI会写Go代码了，初学者还需要系统学习吗？

我的答案是：如果你不满足于“能用”，而是渴望真正“掌握”Go，渴望成为一名具备深度思考和解决复杂问题能力的Gopher，那么，系统学习依然是必经之路。

而《Go语言第一课》，这门我在极客时间打磨许久的专栏，正是基于上述理念设计的。它专注于为你铺设一条清晰、可靠、高效的Go入门之路，帮助你从“知道”走向“理解”，为未来成长为一名专业的Gopher奠定基础。

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现在，轮到你了：作为Go学习者（特别是初学者），你如何看待AI对学习的影响？你认为系统学习最大的价值是什么？欢迎在评论区分享你的想法，我们一起探讨！如果觉得这篇文章说到了你的心坎里，请点个“在看**”支持一下吧！

愿我们都能拥抱AI，但不忘构建自身的专业核心！

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