Learning review of 2023

January 7, 2024 | #review

the most important review of the year

Overview

今年的学习效率不是很高，自己不够专注，自律性也不好，总是分心/浮躁/定不下心
- 对自己未来生活的迷茫: 定居什么城市, 如何处理好和家人的关系, 未来的职业生涯规划
- 其它关心的话题: 如何更好经营社交, 如何提高学习效率
接下来的行动
- 找到一份允许我探索生活方式的career
- 写下对家人的具体担忧，思考解决方法并直接和家人谈谈
- 尝试职业生涯规划咨询
- 利用时间管理软件滴答清单追踪自己的时间

以前自己对穿着没太上心, 今年年末是连忙补习! 学会穿搭是也是学会从日常中获得乐趣和了解别人的品味。
主要参考的资料源是reddit的Male Fashion Advice以及自己在bilibili收藏的时尚穿搭up主
感悟
- 现在自己看衣服的顺序: 款式, 面料, 和已有衣服的搭配;
- 从面料来看无论国内外很多大众品牌/线下连锁店的性价比其实不是很高, 学点衣服面料基础和行业领头的产品价格对评估衣服价格很有用;
  - 比如Bosideng, Canada Goose, Lululemon, 优衣库, 主打一个用料拉跨

没有好制度的Work-Life-Balance是昙花一现的; 这里的制度必须是trustless的, 不需要你信任或者依赖你的+1 +2;
junior学会manage up, 为以后自己成为senior管理junior的manage down做好铺垫;
design review » code review; 达成共识比怎么实现共识重要多了(就好crypto protocol);
R&D必须有好的产品经理; no human errors, only bad products(from “Design of everyday things”)。对产品体验设计轻视的工程师不是好的工程师;
what not to do in code review?
- e2e test case -> should be done in design review
- any nitpick like code style -> should be enforce by automatic tools in CI/CD
what to do in code review?
- maintainability
  - module tree & information hiding & comments
  - integration & unit tests & code not covered by tests
- observability
  - logging levels, traces, metrics -> are they actionable ???
- results of bench/stress/perf test if any
- satisfying & acceptable » perfectionism

很多人都说这是一个scam/buzzword
但是就我今年目前的学习和了解，感觉它还是有意义的，只是整个industry还是出于婴儿期
web2的痛点, 同时web3可能可以解决的
- content moderation: 只要内容上链了，总有办法可以看到原始内容，不可被删除篡改;
- data ownership: 更容易做平台/生态迁移, 不会说被web2平台封号了就数据全清; 同时数据隐私可以做得更好, 不需要kyc的DID天然实现脱敏的用户画像;
- reward for creators/tokenomics: 总得来说，web3的产品的利益分配对内容创作者更倾斜，会让好的内容创作者更有动机在web3生态去互动;
撇开技术上的困难，依然有如下挑战
- 目前web3用户里面看中投机价值的远超过看中本身产品的使用价值, Gaming, Defi在web3最火也是因为如此
  - 很多用户什么都不懂只关注能赚钱, Binance, FTX出了问题大众认知还是crypto/web3慎碰但不知道这两个根本就是中心化的, 和web3/blockchain没有啥关系
  - 相反，很看重真实用户而不是投机用户的web3 social发展得就很不好, 但其实social/crowd-source的产品也很适合去中心化
- 融资方面
  - 有一些团队都是抱着割韭菜赚一波就跑路的心态
  - AI现在吸引主要投资人的眼球，web3不结合一下AI似乎都不好融资
- 基于区块链的web3本身对用户的认知有要求
- 政府的监管问题

要保护眼睛，能在不用眼睛的情况下获取信息
更好利用平时散步和通勤的时间
当今信息流的分发方式主要是推荐算法，但是这有以下问题
- Echo Chamber/信息茧房: 这个利用得好可以快速找到相同mindset的人，如果没控制好会一叶障目不了解其它心理群体的想法从而不能更全面地认识问题和现象
- web2: 以小红书，抖音为头的推荐算法平台都是以广告作为变现的主要手段，推荐的信息流里面夹杂了很多不想看的东西
- 内容零碎，很多东西没有经过思维的加工提炼，而podcast的很多想法讨论更有深度

硅谷101
- 形式: 主持人就某个主题采访业界大佬
- 虽然主要面向硅谷的投资人，但十分推荐，讨论深度广度都有，主持人有见地，对于了解世界未来趋势很有帮助
- 很有意思的是，我从身边不同渠道都受到了对这个podcast的推荐
web3 101
- 是硅谷101的子节目, 形式相同, 重点讨论crypto/web3相关。干货满满同时也能让新手有所收获
纵横四海
- 主持人看完一本书之后的感想和看法，每一集信息量都爆炸而且时间都很长, 适合严肃的听和学习, 我个人十分推荐
Planet Money: understand the money and the world
- 每一集都是不同主持人关于某个经济话题讨论，横跨世界, 时间比较短，听起来有收获也放松
其它也推荐的
- 从零到一: 采访各行业的创始人
- 问题青年
- 忽左忽右