如何速成

我感觉速成最大的难点，就是速成到什么程度才叫速成。

速成的精髓就是需要多少学多少，但是最大的问题在于：我怎么知道我要做的东西究竟需要我要学到哪里？

通常来说，一个技术栈是具有前置技术要求的，而我们要完成项目时所涉及的技术栈会构成一个技术链，比如 JavaScript → TypeScript → Vue3。具体来说，如果我们用 $A$→$B$ 表示 $A$ 是 $B$ 的前置技术栈，那么可以假设：一个项目所需技术栈为 技术栈 $A$→技术栈 $B$→技术栈 $C$→完成项目。其中，完成项目需要技术栈 $C$ 的掌握度达到程度 $c$，技术栈 $B$ 达到程度 $b$，技术栈 $A$ 达到程度 $a$。因此，为了最终实现项目，就需要分别达到 $A, B, C$ 熟练度为 $a, b, c$ 的水平，“如何速通”这个任务就转化为了求出 $a, b, c$ 的问题；如果技术栈更多，也同理。

然而，速通最大的难题就在于：$a, b, c$都是未知的。也就是说，我一开始为了达到某个目的，比如说做一个网站，而开始学习的时候，我并不知道$A, B, C$都要学到什么程度，才叫"能把这项目做出来"的程度。可能要等到$A, B, C$都学完了的时候，才发现学的这些东西根本不足以做出项目，或者是原理学的太多耽误太多时间了。这个现象反映出来的问题就是，因为$a, b, c$是未知的，所以我们对 $A, B, C$ 都是凭感觉学到一定的程度，就像是随机抽三个值然后祈祷它跟$a, b, c$相等一样。那么可能有人要问了：那么怎么解决这个问题呢？遗憾的是，这个问题本质上是不可解的，我们不可能了解自己认知之外的事情。一般来说，只能靠试错。运气好时，一开始就恰好试出了$a, b, c$；而运气差的话，可能反复尝试十几次才最终掌握到理想的程度。

所以，速成的最大难点就是，如何用最小的试错次数，把 $a, b, c$ 试出来（用数学一点的说法就是，找到一个收敛最快的方法（逃））

试错是无法避免的，但是我们可以用种种方法减少试错的次数。第一，可以让 ai 设计学习路线，但是 ai 有一个问题，就是 ai 常常会夸大要学的熟练度，还会说很多速通没必要学的技术栈，也就是说 ai 所给出的需要熟练度一般满足 $a'>a, b'>b, c'>c$ ，按照 ai 给的路线进行学习，肯定是可以完成项目的，但往往不是最优解；第二，请教有此方向开发经验的人，让他帮自己设计学习路线，这种方法比 AI 推荐要好一些，但是也看请教的人的水平，和他的负责程度了；另外，提高试错失败后，倒查哪里没学懂的效率也是很重要的一环，正所谓 bug 是不可避免的，所以 debug 的效率就是检验水平的关键，速通同理，如果试错是不可避免的话，增加倒查效率就成了关键。以上。