自己不是科班出身，从一开始编程就不是很自信，总觉得跟科班出身的程序员有差距，觉得掌握的知识不系统，这也是客观事实，一直也在补计算机的基础知识。开始的时候，总是想用学校的学习方式，不管学什么都想要留出一整块的时间，但后来慢慢发现这种方式不是很现实，工作之后，整块的时间很少，都是碎片化的时间，只能是边干边学，利用碎片化知识进行系统地学习。

后来发现一个程序员自学的网站teachyourselfcs，里面列出了CS的9个基础知识模块，自己也一直在按照学习，但是说实话，里面每个模块推荐的书籍和视频课程，学起来还是有些难度的，因为都是英文的，需要很多的时间和精力，安排好计划，每天学习一点点。再有就是根据工作中的需要，一段时间内重点学习哪个模块。

工作还是更加偏重于应用，极客时间也是很好的选择，里面都是实战性的课程，每个模块也都会订阅相应的课程，后来干脆买了年度会员，当作知识搜索网站，按照目前的水平，遇到的所有问题，在极客时间其实也都可以找到解决思路，有时就是直接解决方案。但这种模式从长期来看，并不是最佳的，计算机最新的知识都是英文的。从某种程序上说，程序员的上限是英语水平，这话说的也挺有道理的。所以对计算机基础知识的学习，是要持续整个职业生涯的，用极客时间解决问题是短期内的选择。

自学网站中的书籍和课程，在实际看的过程中，确实挺缓慢的，但内心构建完整的CS知识体系是很急迫的，急迫的时候不断地给自己进行心理建设，这种事情急不得，只能慢慢来，市面上的主流笔记软件我都用过，目前觉得flomo更适合自己一些，每天中工作和阅读中遇到的问题和经验，都可以打上标签，添加到对应的模块中，这种方式还是觉得不够智能，还应该有更智能的方案。

当ChatGPT出来的时候，我注册的挺早的，开始的时候就觉得很新鲜，也给朋友和同事注册了一些账号，毕竟是提高生产率的工具，有好的工具一定要早早用上。那个时候没想着ChatGPT可以作为构建知识体系的一种选择，或者当作自己的电子图书馆，这要比电子书智能多了，也比搜索引擎智能一些。

把ChatGPT的一个对话当作一个主题，将计算机中涉及到的各个方面，都当作一个对话，遇到问题或者有什么新想法的时候，就跟它对话交流，这是目前自己能想到的最智能的方式，未来对话最好可以进行分类，这样每个学科都可以整理成一个分类，分类下面又会有不同的主题。这种方式的好处在于，每个对话中，历史问题都是有记录的，现在仅仅能说出之前所有的历史问题，未来可能会有更近一步地迭代，毕竟这还是初始阶段。

有了问题的历史记录，就可以对自己之前的问题进行思考和回顾，不断地在这个主题下进行更深入地思考，当遇到不懂或者不会的时候，就对它进行提问，在自己的头脑不断地重构和新建知识地图，这个过程需要注意的地方，是对于回答的一些事实性问题进行再确认，如果回答不正确可以进行反馈，每个回答的右上角都有两个图标，如果回答的好，可以用👍进行反馈，如果觉得有问题，可以倒彩的图标进行反馈。

反馈的过程也是在优化它的回答，让它更加智能。对于记忆性的内容，ChatGPT可以帮助程序员解决很多的东西，那么程序员需要做什么呢？需要去思考采取怎样的方案，如果有新的点子，可以让ChatGPT帮助自己更快地落地。有时候写代码多了，就会意识到自己有时候会变的有些像机器，总是进行理性的思考，并把理性应用在所有方面，这时思维上的一个误区，自己要做的是要更像人，做那些机器做不到的事情，而不是去做机器轻而易举就能做到的事情。

像人需要做什么呢？就是要比以前更加热爱生活，都说艺术来源于生活，我觉得想象力、创造力也来源于更用心地生活，这些机器暂时做不到的，未来很久也很难做到。