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数学：公式、画图 计算机最重要的大概是图解

图是直观性的核心

认知思考的实质并不是你以为你看到的那样，而是你心里的模型想到的。

不要使用 good 这种模糊的词，只有在跟 bad 这种对比评价打分的时候才有用。 一般的话就用 productivity, utility, tools, must-have 这种 分支 dev, experiment, main 这种

感觉 Zotero, Obsidian 基本上是大家的默认了。

OpenAI/Anthropic Docs/Cookbook/Research/Blog ​

High ROI for Engineering work. Agent, RAG, Autonomous, AI coding workflow

若目标是“AI 应用开发 / AI Engineer” ​

最佳组合不是二选一，而是：

大学课程提供底层抽象，公司官网提供当下工程接口。

推荐路径：

  1. 用 Berkeley CS188 或 MIT 6.034 建立经典 AI 问题框架：search、planning、MDP、RL、Bayes。
  2. 用 Stanford CS229 补机器学习基本盘：监督学习、泛化、优化、概率模型。
  3. 用 OpenAI / Anthropic Docs 学 API、tool use、RAG、agent。
  4. 用 Cookbook 复制 3–5 个真实项目。
  5. 用 Blog / Research 跟踪最新 pattern。
  6. 用 Community 查坑，但不要把社区帖子当权威结论。

Specification (spec) ​

English writing spec, organization code spec

使用 .sh, .bat, .cmd 执行自动化操作 ​

还有 AHK Script 这样的东西。把繁琐的命令行操作自动化。

Workflow ​

a squash based workflow on Git

经典论文入口 ​

CS155 / 6.858 / 6.857 阅读列表 Computer and Network Security https://cs155.stanford.edu/syllabus.html

工程开发

写代码就像写书一样 首先写草稿，最后再排版整理。

Git specification： https://www.conventionalcommits.org/en/v1.0.0/ take xxx as an example: (task: find an example)

chore: init
fix:

用 fix, feat, some tools are based on special spec(like Conventional Commits)

Git 作为实用性工具，我要自己理解、自己做。基本上相当于实际开发必备的工作流。

具体痛点：不知道改了哪里，改动之后原本能跑的代码现在也跑不了了。就很麻烦、很不方便。

Git 让具体的开发流程显示出来。

一些

workflow: e.g. C++ program 先

bash
mkdir first
cd first
touch main.cpp

tag 设计：少而稳定 ​

建议三类 tag。

1. 状态 tag ​

#todo
#skimmed
#reading
#read
#deep-read
#implemented

2. 类型 tag ​

#survey
#benchmark
#dataset
#method
#system
#theory
#negative-result

3. 主题 tag ​

#llm
#rag
#alignment
#preference-optimization
#diffusion
#vlm
#inference
#agents
#eval

不要过度 tag。每篇论文 3–7 个 tag 足够。

笔记固定模板 ​

直接用实用笔记要求输出模板，设计好后不用构思，直接填

Related works map: 与自己的研究有关的论文work

Workflow added ​

增加固定笔记模板： 每次暂停都留 recovery note

Recovery note ​

1.ChatGPT: MyLearn 论文工作流 - continue to enter paper reading and real research 2.Anthropic Academy - learning Agent tools and subagent to improve my dev efficiency. 3.Claude Certificated Architect - give a map of Domains

The Claude Certified Architect Exam: 5 Domains, 6 Scenarios, and Everything You Need to Know https://dev.to/aws-builders/the-claude-certified-architect-exam-5-domains-6-scenarios-and-everything-you-need-to-know-4le3

4.Semantic Versioning - It is related to Conventional Commits. So I'm interested to explore it. 5.OpenAI Cookbook - Maybe it helps me do realistic and useful engineering work. It helps in building apps like Agent, RAG, and so on. 6.workflow related concepts - just interested in relevant intelligent concepts 7.我还是不明白 iverilog, gtkwave 如何在 VS Code 里发挥作用，在 VS Code 里看波形。 听说 VS Code Task 和 Makefile 更好用？