十万个是什么：用生活例子读懂复杂知识
很久以前，在功能开发过程中，遇到什么问题，我都会及时记录下这个问题，然后去网上检索答案。 如果这个问题很有价值，那就及时整理成一篇简短博文，发布到简书上。 一来可以记录下知识点，方便后续拓展相关内容，形成技术博文。 二来主要是规避那种轻视的心理，问题没解决之前，总觉得天要塌了，这个怎么解决得了啊。真的解决了，又觉得怎么会犯这种低级的错误，这个问题不值一提啊，不值得记录的吧。 但有时候遇到的不算是一个问题，而是一个知识点的时候，就遇到了一些问题了。 之前有想过，每个知识点，前因后果都理清楚，形成一篇微信文章发布。 但很多都是概念性的知识，这些东西网上一大堆，非要经过自己重新组织语言，有点多此一举，而且，也写不出什么新意。 但是不写嘛，又没办法做一些学习和知识的总结，总要有个地方来记录的吧。 因为 ARTS 打卡活动没打算继续了，然后，那个问题清单，也处于半退休状态了，近期都没有怎么收集平时工作、生活中遇到的不懂的知识点了。 一方面是有记录，另一方面是有新意。 只要去写就是有记录了，所以，问题就在于怎么有新意，我就想到了费曼学习法。 费曼学习法，提到要真正掌握一个知识点，最好的方法是尝试把它教给别人，并且能用最简单通俗的语言解释清楚，这是检验自己是否真正理解的有效方式。 可以假设，你面对的就是一个什么都不懂的小白，你要让对方明白你讲的内容。 那么最好的方式，就是用生活中大家耳熟能详的东西，来举例子。 同理，在遇到新的知识点，比如很多专业术语、名词，在熟悉的过程中，就需要把它转化成生活中的例子，一经转化，就会很具体。 比如，什么是同步和异步，转化成生活中常见的例子。 同步，你要炒菜，就要先洗菜、切菜、炒菜，按顺序进行。 异步，你可以开洗衣机洗衣服，插上电饭锅煮饭，再去打扫房间，多任务同时进行，不互相干扰。 这样，就很容易能理解，这个知识点到底是什么，抓住了重点，就很方便记忆。 最终的目的，是能快速了解到这个知识点，懂得到底是啥玩意儿？ 之后，我就想着每个知识点，通过这种方式， “中译中” 成一篇知识科普的微信文章，应该会很不错。 但是，写了一两个知识点之后，发现这个事情，AI 不就是非常擅长的吗？ 因此，我就打算通过豆包创建一个 AI 智能体，其角色设定是这样的： 专门把抽象、复杂的内容，转化成 “用生活话讲、靠常见事儿举例” 的解读，不绕专业术语，不堆冗余信息，让你听 / 看的瞬间就懂，不用再花时间琢磨 “这到底说的是啥”。 然后，我每次输入要了解的东西，它就会使用生活上的例子进行解释。 豆包 AI 智能体：通俗易懂的解释各种知识点 地址：https://doubao.com/bot/32BIPRTb 比如，我输入“内存泄漏”，它就会这样进行解释： “把电脑想象成一间房子，内存就是房子里用来存放东西的空间。程序就像在房子里活动的人，会使用这些空间来存放数据。 当程序使用完内存空间后，本应 ‘收拾好’，把空间 ‘腾出来’ 给其他程序用。但如果这个程序像个粗心大意的人，用完空间却不归还，导致这块空间一直被占用，别人没办法再用，这就是 ‘内存泄漏’。 比如你打开一个软件，它占用了一块内存空间存放临时数据。你关闭软件时，正常情况下这些数据应该被清理，内存空间能重新被利用。但要是发生内存泄漏，这些数据一直赖在内存里，随着时间推移，越来越多的程序都这么干，房子里被占用却不释放的空间越来越多，可使用的空间就越来越少。最后电脑就像房子堆满了东西，变得很卡，甚至死机。” 经过对比，AI 生成的通俗易懂的例子，还是很到位的，远比我写的好啊。 加上，觉得写的不好，我还可以反复提建议，直到我满意为止，我有点动摇了。 最开始，我是想着，最好是基于扣子平台开发一个 AI 应用，然后有工作流，只要我输入一个关键词，就自动生成微信文章、配图，然后推送到公众号。 但是，我仔细想了一下，如果一个知识点就一篇文章，然后发布到公众号，那频率太快了。 而且，完全依靠什么 AI 工作流输出，要是输出的结果不满意，也没办法修改了。 所以，我想到的是，还不如积累到一定量，然后按月或者季度去整理。 这样的话，内容会很丰富，但是，估计什么知识点都有，五花八门的，就有点杂乱了。 但只能尽可能做一些分类了，实在不行，问题也不大。 那这个事情，突然就急转直下了，我还要不要完全自己来写？ ...