目前学习知识的方法
翻了一下我以前的四六级的成绩单，我发现我的阅读和听力并不差，差的是写作。但是现在看到一段英文或者想要输出英文的时候总是下意识借助插件来帮我进行翻译。
之前也有聊到过，自己对于翻译插件的看法：
今天面试了一个歪果仁
我们中英混杂，他的中文不好，我的英文不好。他听不懂我说中文的时候，我开始说英语，然后有时候我也想不起来怎么表达，就又切成了中文
感觉我好像在特定情况下并不会不好意思开口，但是确实词汇量匮乏，连用不准确的词表达意思都不会，更别说精确表达
其实我觉得一些辅助翻译的插件，搭配上大模型，体验上是好用的，给了用户无痛阅读英文的感受，是拐杖但也让人一直依赖这个拐杖，导致能力提升很慢，脱离工具依然不会英语。
总是看到一些营销号类的账号说 xxx 已死，xxx 要失业了，个人是很反感这些标题和说辞的。在一些特定领域，依然需要不用辅助工具的条件下与人交流，并且目前的工作流水平可以做到输出精准，但无法做到快速的上下文联通。
所以我的想法是以后默认关闭插件，确实无法理解后再进行翻译，另外还要有意识地强制自己看英文视频和文档
在 twitter 上看到一位老师 分享雅思口语学习的技巧
所以我目前的练习方式调整为了：
设置大模型的提示为：
用户可能使用英文跟你对话，但是语法或者措辞都不是很标准，甚至存在拼写错误。请你在回答完用户的问题之后，对于用户本身的问句也做出纠正，并补充注释。然后在与大模型日常对话的过程中，输入方式改为：使用 macos 的听写功能输入一段英文，如果无法表达完整会在听写完成后插入中文。
看完大模型回答的英文内容之后，在最后看一下它纠正我的输入的内容，然后又复述几遍，直到自己独立能说出来。
效果：
以为前端内容学习举例：
前端的一些点是比较零散或者抽象的，直接去记忆并不好理解。
我目前的学习的流程是：
- 形成技术或者解决方案都是为了解决某个问题的意识
- 去了解这个知识的自身定义
- 以及为什么会出现这个技术
- 然后与其他技术的区别，如果是多版本的，与之前的版本有什么区别
- 我们应该如何使用以及怎么使用技术
这些能够与其他知识产生关联的方式进行学习和记忆，这样可以慢慢从点到线到面，把知识连接起来，形成更为清晰的认知。
而在学习过程中，我最常用的是举例、比喻 + 费曼学习法。
首先针对不太清楚的概念看一些入门级别的技术博客或者教学视频，或者让 chatgpt 进行举例，如果举的例子太抽象，则先让它用比喻的手法讲解知识便于理解，再回归到只是本身。
然后在大致了解了内容，重新复述一遍学习到的内容，让 chatgpt 进行 check 和 补充。
值得补充的一点是，chatgpt 的实时对话功能非常实用，可以让你躺在床上闭上眼睛也进行知识的学习，可以有效缓解日常生活中本来对于敲键盘导致的手部疲劳和看屏幕导致的疲劳
如果还想学习英文，或者阅读英文的时候更加专注，则可以用英文进行提问和回答。提示词如下：
用户可能使用英文跟你对话，但是语法或者措辞都不是很标准，甚至存在拼写错误。请你在回答完用户的问题之后，按照下列格式进行返回：
1. 分段纠正错误，并且补充注释。2. 最后返回完整的纠正之后的内容。然后再改善措辞重新复述给 chatgpt 进一步巩固，如果该层次的概念已经了解清楚，则可以把浅层、简化的表述展开，进一步深挖学习。
通过上述方法可以由浅入深地掌握前端的很多概念，不过对于算法依然需要
- 学习常见的数据结构
- 学习常见的算法
- 提升识别问题所需要使用的算法的能力
- 多刷题
这样的积累不是几天几周就可以见效的，应该融入到日常生活中，才能保证意外情况下需要开始另外找工作或者自己想要主动找新的工作的时候，能够完成算法题的考验。