这是一个信息爆炸的时代，但我们的时间和精力却是有限的。如何才能从海量的、大部分都是无关紧要的信息中找到重要的信息，从噪声中发现信号呢？这个问题我们还得向费曼取经。除了费曼学习法以外，这位诺奖得主还总结过评估信息的 7 个技巧，一旦掌握，你可以少犯很多错误。

最近深感大家不喜欢用最简单的话把事情讲明白，我试图把费曼教授的《Six Easy Pieces》中间第一部分用自己的话讲一遍。

Executives often think that what worked for them in the past—the successes that earned them their leadership roles—will work in the future. And their subordinates often reinforce those feelings.

告诉你一些不为人知的秘密，如何高效工作学习，少走弯路。

著名的学习思维博客 fs.blog 发布了《How to Remember What You Read》，在此通过 DeepL 机翻 + 手动校对 + 稍许上下文链接批注，分享给大家。

如果你在寻找一种为你的学习充电并变得更聪明的方法，费曼技巧可能是学习任何东西的最佳方法。由诺贝尔物理学奖获得者设计，它利用教学的力量来提高学习效果。

First Principles tinking breaks down true understanding into building blocks we can reassemble. It turns out most of us don’t know as much as we think we do.

费曼学习法的本质究竟是什么？

关于优质文章的标准，有一个对好文章的判断是：“文章框架完整、思考深入清晰、正文至少80%以上为原创技术干货。”这引起了不少的争议。

有争议很正常，没有争议才奇怪呢，好的技术文章，就和好的技术绩效一样，主观性太强......很难有一个客观标准。

如果硬要对文章质量进行量化的话，有些指标可能有帮助。 比如文章的浏览量、点赞数、评论数、收藏数等指标。有用，但也只是参考作用，最后还是需要人的评判。

所以抛开这些因素不看，我认为好的技术文章至少应该满足两个条件：

一个是要传达有价值的信息。

另一个是要结构和逻辑清晰，具备一定可读性和可理解性。

在此基础之上，如果能做到有文采、够风趣那就更好了。

沟通说起来简单，要做好却很难。如何把复杂的技术问题通俗易懂地表达出来，让别人听懂，是每个技术人都会面临的难题。本文作者以自身经历为背景，总结技术人员在日常技术交流过程中，遇到的一些低效的技术沟通方式，尝试分析沟通双方的心理状态，并试图探讨提升沟通效率的方法。

The smartest person I’ve ever known had a habit that, as a teenager, I found striking. After he’d prove a theorem, or solve a problem, he’d go back and continue thinking about the problem and try to figure out different proofs of the same thing. Sometimes he’d spend hours on a problem he’d already solved.