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GitHub 上有一份英语学习指南，44,000+ 收藏。 它最核心的观点是： 很多人学不好英语，不是因为不努力，而是方法一开始就错了。 别再只靠背单词、刷语法、做题目。 真正有效的方式是： ① 大量可理解输入 ② 用 AI 做即时反馈 ③ 在真实语境里反复使用 ④ 像学母语一样自然习得 英语不是背出来的，是用出来的。 🔗

Head of Engineering … 这次把最具体的变化先摆出来了。公司一旦先看谁能和模型协作，传统经验的价格就不会像以前那样稳。 传统 CRUD 开发正在消失，真正的护城河已从语法熟练度转向架构设计与需求抽象能力。别再纠结工具链细节，重点在于谁能先定义新的工作循环。

AI很强，但是计算机新人还是要多积累知识的，这样才能解决复杂问题 重新发一下我过去推荐的计算机基础书籍吧 我自己的读书习惯，特别是学习计算机，喜欢读哪些写的通俗易懂的书，学到代码后面为什么这么做的原因，只有学习到之其所以然才能在以后用到的时候融会贯通。 推荐书单 Python: Python 核心编程 系统学习 Python，这一本书足矣，把 Python 的每个细节都讲的很透，每个例子都非常实用。 我学习完这一本书以后，再看任何 Python 库的时候都是翻翻 API 手册， Google 一下就可以快速学会任何 Python 库的用法，并融入到自己的项目中。 C++: C++完全参考手册 我高三看的一本书，2000 多页，大部头，全英文，但是写的非常好。 这也是我唯一看过的一本 C++的书，只要会这些语法，找个 C++项目， 比如 Qt/C++写一个项目，几乎就知道 C++怎么玩了。 其实 C++还是非常方便的，虽然没有 Python 简洁，但是表现力和库生态都太强大， 不用担心性能问题，大多数讨厌 C++的人， 其实是恐惧自己学不好 C++, 放下恐惧，C++其实很容易学习。 Java: Java 编程思想 这本书是在书店读完的，写的很不错，但是当时还在读高二，所以已经记不清当初的读后感了， 模糊印象就是一本写的非常通俗易懂的书，讲的非常细节。 Haskell 1 : Real World Haskell 十年前，haskell IRC 频道，大多数 Haskeller(科学家，数学家）还在迷恋 Haskell 的数学之美的时候， GHC 黑客 Dons Stewart 写的这本 Real World Haskell 系统型的讲解了 Haskell 应用的各个领域， 从基本语法、函数式编程、科学计算到图形编程等，讲的一针见血， 而且非常薄，学习玩了就可以流畅写程序了。 当然进阶的知识还是要去 haskell IRC 频道请教数学家们，哈哈哈。 Haskell 2: Learn You a Haskell for Great Good! 好朋友写的 Haskell 入门书籍，大爱这种又会计算机又会画漫画的艺术家了， 把一个严谨的数学基因的编程语言讲的诙谐幽默 Elisp: GNU Emacs Lisp Reference Manual 十多年前，我用 Emacs, 对 Elisp 半毛钱不懂，天天就在 EmacsWiki 抄各种配置， 就像一个拾荒者，每天早上起来逛 EmacsWiki, 偶尔碰到高级 Elisp 技巧就把我折腾死了， 然后对着 Emacs 破口大骂。 为了不瞎折腾，我花了一个月的时间读完这本大部头，遇到不懂的 API, 就打开 ielm 临时写一个 demo 函数验证一下，当我读完以后， 我发现 99%的 Emacs 的问题都可以自己调试和解决。 如果你花时间读完这本 Emacs 内置的宝典， 你也可以像我这样写这么多扩展： [Andy Stewart]( Ruby: The Ruby Programming Language 学习 Ruby 的时候，已经会了几十门编程语言了，手册从头看一遍，不用写练习基本就可以学会。 因为当你编程语言学得足够多的时候，不同语言的语法都是相同的， 只用学习不同语言之间的微小区别就可以了。 以前一直对 Ruby 的 end 语法抱有偏见，但是自从我在 Emacs 配置了 ruby-end 插件以后，世界都清净了。 Vala: [Vala Tutorial]( Vala 有 C 的速度，Python 的简洁，语法类似 C Sharp, 基本看完这本手册以后，拿着 API 就可以直接开始写了。 Vala 写 Gtk+是非常爽的。 Rust: [Rust 语言圣经]( 这本书应该是中文范围内将 Rust 最好的一本书， 所有权讲的很清晰， 基本概念的章节都通俗易懂， 进阶章节可以先看一遍， 以后遇到了当工具书来查看。 作者后面讲线程和异步模型时， 理解还是很到位的， 证明作者基本功很扎实， 强烈推荐想学习 Rust 的同学读这本书， 一本就够了。 正则表达式： 精通正则表达式 这是我唯一看过一本带有　“精通”　名字的书，确实写的非常好， Yahoo 工程师把他平常用到的经验都朴实无华的写出来， 基本学会这本书讲的怎么构建正则表达式的思路，不管是标准的正则表达式， 还是 Perl, Elisp 等其他语言的变种正则，都是触类旁通的。 代码质量：重构 改善既有代码设计 这本书代码是 java 写的，但并不掩盖它作为重构第一书的地位。 讲解了很多重构小技巧，教你只要养成十来个重构小细节的好习惯， 不论写什么编程语言，局部代码和整体逻辑都干净的像艺术品一般。 这本书的技巧我这十几年都在践行，难得的好书。 X11: Xlib - C Language X Interface 这本书是读过最枯燥的书籍，但是要从头做一个 Linux 桌面环境，这本书的 API 是必读的。 因为你除了 github 外，根本找不到更多资料来讲解 X11 这个古老的技术了。 Gtk+: [Gtk+ Programming Tutorials]( 写的最通俗易懂的 Gtk+书籍，学完这本书，直接看 Gtk+ Developer Manual 就可以直接写程序了 Qt: [PyQt5 Totorial]( 写的最好的 Qt 入门教程，加上 Python 的方便性，非常容易系统学习， 加上学习 Qt 之前已经有 Gtk+五年编程经验，两天看完就直接用 Qt 写程序了。 JQuery: 锋利的 JQuery 国人写的书，写的非常通俗易懂，每个 API 的参数都是渐进式讲的， 举的例子也很实用简单，基本不用动手就会了。 Rails: Rails Tutorial 系统的讲解了怎么用 Rails 搭建一个网站，虽然很多架构设计和整体逻辑我是靠 Google 摸索出来的， 但是这本书确是入门不可或缺的，难度适中，学习完了，你对构建网站有一个基本的认识了。 SVG: SVG 入门教程 虽然是翻译老外的技术博客, 却是深入学习 SVG 不可多得的教材, 讲的通俗易懂. 可以学到很多 SVG 高级技巧. CSS: CSS 世界 很多 CSS 网站或书籍都告诉你一个效果要怎么实现，或者直接丢出一段可以直接使用的 CSS 代码。 但是我们在真实的开发场景中遇到的往往是，为什么这段 CSS 代码不能工作？为什么抄的几段 CSS 合在一起不能工作？ 这本书的作者研究了很多年的 CSS，他可以告诉你很多关于浏览器的实现细节以及为什么 CSS 不能工作的原因。 懂了为什么不能工作，剩下的很多事情就能举一反三啦。 但这本书不适合初学 CSS 的朋友读，建议在几个项目中熟练了基本 CSS 技巧以后再来读这本书会更有收获。 编译器: Flex & Bison 系统的讲解了什么是词法分析器、语法分析器 以及怎么写编译器的基本流程 这本书特别讲究循序渐进, 细心的讲解每个 API 看完这本书就不会觉得这两个技术有啥高级了, 哈哈哈哈 加解密： 图解密码技术 这本书系统地让你学会对称加密、公钥密码、单向散列函数、消息认证码、数字签名、伪随机数生成器等加解密技术背后的原理和细节， 以及这些技术组合而成的安全大厦的框架和应用。 其实加解密不光是学习破解和干坏事， 知道背后的数学原理和实现细节可以更好的让我们理解安全技术， 并以此来构建更加健壮安全的软件和系统。 强烈推荐作者 “结城浩” 的其他书籍， 已经看了他写的两本书了， 全书都是图文并茂的讲解复杂技术， 很少有数学公式。 人的精力是有限的， 学习最重要的是先要了解其原理再深入学习， 避免投入无谓的精力在不感兴趣的领域。 而作者在深厚的知识背景下， 能通过浅显易懂的文字传授知识， 真是厉害。 Git： Pro Git 这本书除了讲解 Git 的所有日常用法外， 还系统的讲解 Git 的一些高级用法。 同时最后一章还详细的讲解了 Git 背后这种基于文件系统技术的实现原理。 当你理解 Git 基本用法、 高级用法以及背后简单的原理后， 你就可以知其所以然的变成 Git 专家。 Emacs 教会我自学 这么多年的自学经历，我最应该感谢的是 Emacs, 是这个世界上最难折腾的软件，虐我虐到我待她如初恋，给我莫大的耐心，我再学习其他技术的时候才会觉得得心应手。 感谢 Emacs 让我接触到强大而又无私的顶尖黑客们和黑客精神，每天看着一群天才比我自己还努力的时候，自己就更萌生发奋学习的动力。 自学的技巧 耐心、耐心、耐心

受够了每次搜 X 都要查高级语法 就干脆自己做了个Chrome 扩展插件 「X Search Filters」—— 高级搜索面板 在可视化面板上点点点，可以轻松搜指定用户、时间、地点、图片、视频、高赞推文，筛选。 支持预览语法、历史记录、收藏，中英文随意切。 已开源，感兴趣欢迎使用~

"多看美剧培养语感"，这句话坑了一堆英语渣 A-Programmers-Guide-to-English，专为程序员写的英语学习指南，GitHub 1.64 万星。 一句话：把学英语当成一个工程问题来解，从语言习得的本质倒推训练方法，不是技巧堆砌，是底层逻辑。 作者自己就是案例： 大学四级 442 分，正式考试基本靠 60 分过线，标准英语渣。为了出国需要雅思 6.5，从零认真学了半年，最后 PTE 拿了 63 分，折合雅思 6.5 中上。 但他说，这个过程最大的收获不是分数，是搞清楚了英语学习的底层机制——为什么大部分建议对低水平学习者无效，甚至有害。 这份指南讲什么： （1）语言学习的本质——不是词汇量，不是语法，是大脑里「识别系统」的建立，没建起来之前背多少单词都是在白费 （2）用程序员的方式理解英语——把英语理解过程类比成程序解析输入，如果某个模块不够强，整个流程就卡死 （3）具体训练方法——不是技巧，是根据本质推演出来的训练流程，按自己水平来用，才不会走弯路 （4）资料和工具推荐——哪些真有用，哪些是浪费时间的坑，作者全踩过，直接参考就好 对谁有用： 英语停在「能看懂代码注释、技术文档要查词、开口说话脑子空白」这个阶段的程序员。 这份指南不教速成，但告诉你为什么学了那么久还是老样子，以及怎么真正突破它。 链接： 好东西转给需要的兄弟。🚀 #英语学习# #程序员# #老杨啊分享#

张朝阳还是不错的，有些东西的 “不是多读书，跳着读，多思考多推导” 理解原理比死记硬背更重要 在不是 AI 的时代，我不记编程语言语法 通过写 n 个小示例，看懂小示例，然后重复这个过程 然后自然就懂这个编程语言的语法了

✨科学界迎来新变化：阿里开源首个统一科学语言大模型 阿里通义实验室（ATH-Token Foundry） 联合中国人民大学高瓴人工智能学院， 刚刚开源了 LOGOS — 一个尝试用同一套科学语法处理多领域科学对象的生成基础模型。 核心亮点： - 预训练数据约 44.87B tokens，覆盖7类科学模态。 - 提供 1B、3B、8B 等规模模型，其中1B参数版本在多个任务上展现出较好的参数效率。 - 无需显式3D几何网络，直接通过序列建模实现生成。 - 完全开源：模型权重 + 推理代码 + 技术报告。 核心价值： - 用同一套模型 + 同一套科学语法， 统一处理原本需要多个领域专用模型的任务（蛋白质、分子、材料、反应等）。 - 参数效率高（1B版本就能在多个任务上表现出色）， 降低科研门槛，让AI辅助从预测转向生成设计。 它把蛋白质、抗体、小分子、化学反应、 材料以及界面互作等异构对象，全部统一编码成离散Token序列，用纯自回归方式进行跨领域生成。 这为AI for Science提供了一个新的统一框架思路，值得相关领域的研究者和开发者关注和测试。

🧠 提示词： 请扮演我的私人英语老师，专注于个性化教学。 在开始之前，请先向我提出 5 个关键问题： - 我当前的英语水平（初学者、中级、高级） - 我的学习目标（流利口语、通过考试、工作英语、旅行等） - 我每天可以练习多长时间 - 我感兴趣的内容类型（电影、商业、音乐、旅行等） - 我更喜欢结构化课程还是自然对话式的课程 根据这些信息，为我提供： 1. 每周学习计划，包含短课和明确的目标。 2. 纠正我的语法错误、发音和词汇。 3. 使用实用示例和日常句子。 4. 包含互动练习、角色扮演和小测试。 5. 每节课结束时提供总结和关键表达。 让学习过程有趣、有动力，并根据我的进步调整你的教学风格。 如果我遇到困难或感到沮丧，请改变方法，并建议新的学习方式。 你可以用英语编写部分内容，必要时用西班牙语（或中文）进行解释。

Codex 有个很适合 review 的玩法： 让它专门找「现在能跑，但以后可能会坑你」的地方。 直接输入： 「请 review 当前 diff。不要只看语法和明显 bug，请重点检查：隐藏副作用、破坏兼容性、边界情况、性能风险、安全风险、命名误导、测试不足和未来维护成本。最后按严重程度排序。」 这一步特别适合代码已经能跑、功能看起来也对，但你不确定会不会埋雷的时候。 普通 review 很容易停留在「现在有没有报错」。 更好的 review 会继续追问： 这个改动会不会破坏旧逻辑？ 有没有漏掉边界情况？ 测试是不是只覆盖了最顺利的路径？ 以后维护的人会不会被这个命名误导？ Codex 很适合做这种第二层 review。 不是只看代码能不能跑，而是帮你提前看哪里可能会变成坑。

Codex 自定义模型已经能用了。 最简单的玩法不是自己手改配置，而是让 Codex 自己帮你配置 Codex Desktop。 直接对 Codex 说： 请读取 ~/.codex/config.toml，帮我添加自定义模型配置。 不要覆盖已有配置，不要把 API Key 明文写进文件。 配置完检查 TOML 语法，并告诉我是否需要重启 Codex Desktop。