ota

devops 的一些基本的就行，不用上到 k8s
然后学点 py 吧，虽然我觉得 py 也算前端语言了。
个人觉得你前端，为什么不一把梭 node.js
node 的生态并不比 py 差。
其他 rust go 这些，生态差，性能的确吊打 py node 。但没必要。项目能达到重构的地步。

py 还是强烈推荐是个必学的，但并非需要精通。这东西的定位是胶水语言。主要后面干活的还是他的 FFI

----以上是一般论---

但我觉得 prompt + vibe + harnes 的 se 思维很重要。其实现在很多人都在用 agent team 解决。
学点基础是必修，但不是核心。

今天也入坑了。压根就不应该有用桌面版 linux 的想法。
体验了 POP_os ，只能说不习惯。大部分底层部分，比如就一个网络管理，我还是离不开 cli 。
虽然不熟悉 nmcli ，但也大同小异。

图形界面，真心没必要。ub 玩玩就行了。虽然全球有去 windows 化的趋势，但桌面本身也并非必须。

mac 桌面，linux cli 。玩游戏，弄个云电脑，偶尔 10 块钱包个 3 小时玩玩。也绰绰有余。

@padeoe Concept Graph ，正在學習下一代 rag ，正好上 v2 看看有沒有關鍵字熱點。看來的確有點意思的。

大師說的是傳統知識圖譜。Transformer 已經替代了 kg 。所以現在可以回歸原本了，我是很簡單粗暴的用 keyword 作爲 node ，語料扔給 Transformer 生成。并且組合也給 Transformer 做，那就不是硬編碼了。特別，只要弄個 agent 吸收 keyword ，基本就能做到 auto-growing 了。

感覺很有趣，雖然現在還在概念中。

了解即可。个人标准是：不直接整合在工作流里的知识只需要知道 keyword 。
直接参与工作流的需要知道 index 。
已经放弃深入，而是拓展幅度。近一年，o reilly 扫书达到 20 本左右。感兴趣也就浅尝辄止。绝不深入，因为迭代太快了。

干中学就行了。快速过一遍还是有必要的。东西也不多，花个 3 天时间足够入门了。主要你的知道有什么，干什么的，至于怎么写？没必要知道。

blender 在用，要 Blender Headless ，先换到 linux 上把。

少看看這種降智的文章，的確國内廠商不行，但華人在 ai 領域的貢獻已經接近半壁江山了。說句不道德的話，神仙打架最終還不是華人一個 copypaste ？以中國的一貫性來看問題，中國的策略才是最優的，雖然是最無恥的。
看稀土，大家都不願意搞。中國低價甚至補貼搞。現在市場占有呢？ 100%精煉壟斷。
ai 呢？你說 Claude 和 GPT ，哪個國人不能緊追其後？我們不創造，但我們一定會以最低價格壟斷市場。還需要用 deepseek 當年的手段告訴你什麽是低價策略嗎？全世界人都賤的，只要價格低，沒人會用高價的東西，即便是領先的。

快速上架，是 nodejs 的强项。没有之一。
去年一整年，把 py 学完，最终还是回到 nodejs 去了。前后端一把梭的 nodejs 估计才是 ai 时代最终解决方案。

我最近看了下小初高的教材，其实根本跟不上时代。大部分知识点冗余太多，和实际脱节太严重。
https://basic.smartedu.cn/syncClassroom

三个字“统一化”太严重，目标是消除文盲和标准化劳动力。

AI 时代需要更高的检索能力，以及思维方式，而非解决问题的能力。重复化题海战术，训练知识点，可以理解，我们也是这么学的。但问题是，碳基生物的记忆能力和效率，大部分情况是由 IQ 决定的。AGI 相当于 1000 个爱因斯坦，那么 IQ 意义其实并不大了。如果 AI 已经更好了，为什么人类要花大量时间训练这些？ IQ 意义在下降。

就像程序员也是，大部分都是 crudboy ，并没有什么深度成就。我们就知道马化腾之流，但严格来说他甚至算不上 crudboy ，而是 copyboy 。而吴恩达，李飞飞之流，我们大多数入行的普通人其实并不知晓。我们有些跟风的程序员，其实也就算个 promptboy 。商业成功更多的还是思维，而不是 IQ 。

后期分化严重。学校知识偏理论，现在也结合实践了，但还是缺乏思考。很少能有 0 到 1 的贡献。估计 AI 能力和吃饭一样，以后是必须具备的。文盲的定义会提升到是否擅长 AI 。