程序员的思维修炼：开发认知潜能的九堂课
Andy Hunt
171个笔记
◆ 第1章 绪论
>> 程序设计其实就是解决问题，它需要发明、创造和灵感。
>> 软件是在头脑中创建的。
Software is created in your head.
>> ❑ 沟通能力；
❑ 学习和思考能力。
>> 如果某种方法是有效的，那么它就是实用的
>> 切忌随波逐流。
Only dead fish go with the flow.
>> 一切都是互相关联的。
Everything is interconnected.
>> 始终关注情境。
◆ 第2章 从新手到专家的历程
>> 例如就专家级大厨来说，他们徜徉于面粉和香料的缭绕之中，不必关心越堆越高的脏盘子（这些都留给实习生清洗），大厨只要努力琢磨、清楚表达如何做好这道菜。“来一点这个，那个少点——不要太多，然后开始烹饪直到完成。”
>> 清晰表述专业技能十分困难。
It’s hard to articulate expertise.
>> 新手和专家有着根本区别，他们看待世界的方式不同，反应也不同。
>> 新手不是特别想要学习，他们只是想实现一个立竿见影的目标。他们不知道如何应付错误，所以出错的时候，他们非常容易慌乱。
>> 如果给新手提供与情境无关的规则去参照，他们就会变得能干起来。也就是说，需要这种形式的规则：“当X发生时，执行Y。”换言之，需要一份指令清单。
>> 新手需要指令清单。
Novices need recipes.
>> 指令清单（包含情境无关的规则）的问题在于你不能一五一十地将所有事情解释清楚。例如，玉米饼食谱中提到烹饪“大约20分钟”，那么我什么时候需要延长或者缩短时间？我如何知道已经做好了？你可以设立更多的规则去解释，然后再用更多的规则去解释刚设立的规则，没有一个实际的界限约定你需要说得多明白。这种现象被称为无限倒退（infinite regression）。
>> 规则只能让你启程，不会让你走得更远。
>> 事实证明，理解情境是成为专家的关键。
>> 专家凭直觉工作。
Experts work from intuition.
>> 从依赖规则向依赖直觉转变
>> 这种现象的证据比比皆是，从复制—粘贴式编程的兴起（现在把Google作为IDE的一部分），到设计模式的普遍误用。
>> 大多数人都是高级新手。
Most people are advanced beginners.
>> 二阶不胜任（second-order incompetence）：不知道自己不知道多少。
>> 知道你不知道什么。
>> 专家并不总是最好的老师。教学是一门技能，你在某个领域是专家，这并不能保证你可以把它教给别人。
>> 积极的实践需要四个条件。
❑ 需要一个明确定义的任务。
❑ 任务需要有适当难度——有挑战性但可行。
❑ 任务环境可以提供大量反馈，以便于你采取行动。
❑ 提供重复犯错和纠正错误的机会。
>> R&D精神（指Rip off and Duplicate，偷师学艺）
>> 程序员经常实现一些他们明知道是错误的东西，忽略了明显的警告信号
>> “我只是执行命令！”是无用的。
“I was just following orders! ”doesn’t work.
>> 爵士乐是一种非常依赖现实体验的艺术形式。你可以学习所有的和弦和演奏爵士乐所需的技术，但是你必须亲自演奏它才能获得“感觉”。著名小号手和歌手Louis“Satchmo”Armstrong曾这样谈到爵士乐：“各位，如果你只是问，你永远都不会明白。”
>> 没有实践就没有技能，而且没有什么东西可以替代实践，但是我们可以努力使你现有的经验发挥更大效力。
>> 优胜者不会帮扶失败者。
Winners don’t carry losers.
>> 规则无法告诉你在某种情况下应该采取的最合适行为或者正确路线。它们充其量也就是“自行车的辅助轮”——可以帮助启动，但是却限制并大大妨碍了以后的表现。
>> 良好的问题解决能力对我们的工作很重要，但解决问题是一件很难形式化的事情。
>> 即使希望团队拥有这些特性，你仍可能发现管理部门根本不会重视它们——仅仅是因为这些特性无法形式化。
>> 同样的标准不可能放之四海而皆准。上一个项目里最管用的东西对当前这个项目来说可能是一场灾难。就算Eclipse能提供给Bob和Alice巨大的生产力，它也有可能会毁掉Carol和Ted。后者宁愿选择IntelliJ或者TextMate或者vi。
>> 所有那些专业人士懂得去寻找的、至关重要的细节，同时忽略无关的细节。情境在起作用
>> 警惕非情境化的客观性。
Beware decontextualized objectivity.
>> 当所有人在考虑森林的时候，你也需要一些人来关注一棵棵大树。
◆ 第3章 认识你的大脑
>> 2号CPU则有很大不同。不再是采用线性、按步执行的方式，而更像是一个神奇的数字信号处理器。它就是大脑中的Google：把它想成一个超级正则表达式的搜索引擎，负责处理搜索和模式匹配。
>> 边缘视觉对光的敏感度比你的中央视觉更高。
>> 事实上，可能你的每一次经历，不论多么平淡乏味，都会被存储。但是它不一定被索引。大脑把它存储起来（好比存储到硬盘里），但是不会建立一个指向它的指针或者索引。
>> 当你害怕或者生气时（充满了消极的情绪），你的大脑开始停止提供多余的资源，并为反抗或者逃跑做准备（我们将在7.5节讨论更多内容）。
>> R型看森林，L型看树木
>> 较少使用的技能会失去阵地。“不使用就会失去”
◆ 第4章 利用右脑
>> 人应该努力学习洞察和培养自己内心深处的灵光一现，这远远胜于外面流光溢彩的整个世界。然而，人总会下意识地抛弃自己特有的想法，仅仅因为那是他自己的想法。
>> 例如，困在一个乏味的电话会议或者思考一个棘手的问题时，试着把玩一下回形针或者做某些触觉游戏就能缓解疲劳。
>> 增加感观体验以促进大脑的使用。
>> 大脑总是渴望接受这种额外的、新奇的刺激。大脑擅于持续适应变化的环境。因此，要定期改变环境，满足你的大脑。
>> 很多常见的休闲活动都能够激活R型并停止L型的占用：听音乐、绘画、静思、慢跑、针线活、攀岩，等等。
>> 酒醉写作，酒醒修改
>> 事实上，我们一直在使用隐喻。我们在计算机屏幕上所说的窗户（window）并不是真正的窗户。鼠标（mouse）也不是真的老鼠。硬盘上的文件夹（folder）也不是真的，回收站（trash）也不是真的垃圾桶。
>> Po技术之一就是随机并列。你从你的主题域里挑选一个词，然后把它与一个完全随机、无关的词结合起来。举例来说，看看词语香烟和交通灯。现在的挑战就是把这两个完全不相关的概念通过异类联想联系到一起。例如，香烟和交通灯可以引出这样一个概念：在香烟上使用红色标志区来作为帮助戒烟的提示。
>> 程序员们对隐喻的使用并不认真——表单（table）根本不像桌子，线程（thread）不像线，存储单元（memory cell）既不像记忆也不像细胞。”
>> 你需要坦然面对不确定性。不要强迫自己立即做决定，做到心中有数就好。
>> 举例来说，如果飞机的黑匣子能够幸免于难，那为什么不能让整架飞机安全无恙？
>> 一切输入都被存储。
Every input gets stored.
>> 很多人用这种方式可能看不到任何图像。在这种情况下，你可能需要动动手来随便引发一张图像，轻微擦拭自己的眼睛或者短暂地凝视光源（这会产生一种称为光幻视的东西——从非可视源获取光的感觉）。
图像的来源并不是那么重要，重要的是你如何解释它。
>> 爱迪生有一种有趣的习惯，正好可以看作是对晨写的改版。他打盹时手里拿着一个装满了滚珠的杯子。他知道当他逐渐入睡时，潜意识会接手他面临的问题并提供解决办法。当他熟睡时，滚珠会掉下来，撞击声就会把他叫醒。然后他就记下脑子里面的所有事情
>> 著名数学家庞加莱使用一种类似的方法作为解题技巧。每当遇到一道困难、复杂的问题时，他就会把所有已知的、与此相关的东西都写在纸上（在后面的章节中我会谈到一种类似的东西，参见6.8节）。这么做可以揭露出许多问题。看着这些问题，庞加莱会立刻解决其中简单的问题。
>> 重复此过程直到一切问题都有了答案。庞加莱如此形容这种感觉：“想法会成堆地出现，我感觉它们一直在碰撞，最后发生结合，也就是说，产生稳定的结合。”
>> R型只能邀请，不能强制命令。
R-mode can be invited, not commanded.
>> 代码，一次编写，多次阅读。
Code is write-once, read-many.
>> 新手会立刻开始这样做——毕竟，这是一种很容易遵循的规则。但是高级初学者可能会拒绝，抱怨花时间在代码格式上是一种浪费。精通者和专家则会对格式差的代码发怒，如果难以看到那些他们早已习惯要看见的模式，不论写的代码是什么，他们都会认为很糟糕。
>> 括号的放置也形成了一种可视化的模式，这也是为什么有人长期执着地争论，一定要坚持在那些使用花括号的语言中遵守一种特定形式的括号位置。他们不是为了争论而争论，而是因为模式匹配影响他们的感知。
>> 很多时候你难以看清摆在面前的事情，因为你已经习惯于通过某种特定的方式来看待模式。我们往往会遵循老套子，即陷入特定的思维模式和习惯的思维方式。努力从完全不同的角度看待问题，这是获取洞察力的诀窍。
>> 拥有创造力和问题解决能力的关键在于寻找思考问题的不同方式。
>> 把问题倒过来。
Turn the problem around.
>> 举例来说，录音师都会使用这样一种流行的技术来混合唱片。为了尽可能让声音好听，他们首先录一遍，把每一种乐器的声音弄得尽可能差。萨克斯管的音色沙哑，调高吉他的品丝噪音，让电贝司嗡嗡作响，等等，无一例外。现在翻转整个设置：把一切导致声音差的事物都调整或者关闭以获取清晰、动人的旋律。
>> 这种视角的简单转变，也就是从相反角度思考问题，本身是一种非常强大的技术。你可以在调试的时候使用这种技术：不要努力预防难以发现的bug，努力找到三四种会主动引起bug的方式。这样，你可以发现到底会发生什么。在用户界面设计时或许也可以尝试同样的方法
>> 不要努力去想完美的格式或者流程，先做一个最差的设计方案。这将帮助你意识到什么是真正重要的。
>> 他还描述了一些常见的思维枷锁，这些枷锁往往会阻碍人们发现其他的选择项。例如，假定只有唯一正确的答案，认为给定的解决方案没有逻辑性，或者认为无用而否定角色扮演。
>> 大部分问题都有多个解决方案或者多个“正确答案”。唯一正确的答案可能只在小学算术里才有。
>> 神谕（oracle）
>> 像大多数算命者或占星师一样，神谕给予的响应或者信息通常非常模糊，就像谜一样。你不得不自己来“解释”（interpret）它。这也是对大脑的一次冲击。
>> 想一想早上的例行公事。日常准备工作完成的顺序可能都是一成不变的，甚至是很小的细节也不例外，例如先刷哪颗牙齿可能都固定下来了。你应该打乱顺序，摆脱老套。
>> 坚持晨写至少两周。
>> 培养快速的洞察能力。寻找不相关事物之间的关系或类比。
>> 尝试不同类型的电影、假期、音乐或者咖啡。
◆ 第5章 调试你的大脑
>> “调试”（debug）计算机的现代定义来自于一只真正的昆虫——一只蛾子掉进了Mark II Aiken Relay Calculator的一个继电器上（见图5-1）。在运行一系列余弦回归测试时，操作员发现了一处错误，通过观察，他们找到了这只昆虫。操作人员移除了虫子，很负责任地把它订在日志手册上，这是真正意义上的调试机器——给计算机除虫。
>> 只是看到一个数字就会影响你随后对数字的预测和决定。举例来说，如果我不断地提到有100本书等待出售，那么我就向你灌输了一个数字。现在我卖给你一本书85美元，你就会停留在刚才的数字100上，而85听起来就好像很便宜。
>> 情境就是一切。请记住行为经常是对情境的响应而不是基本的个性使然。
>> 我们对疑问和不确定性感到不舒服——这种感觉如此强烈，我们会竭尽全力解决未有定论的问题，移除不确定性，进而得出定论。
>> 人为宣布一项决定，例如项目的截止日期，并没有移除这种内在的不确定性，它只是一种自我掩饰。
>> 曝光效应
我们往往只因为非常熟悉某些事物而对它有所偏爱。这包括不再好用甚至会出错的工具、技术或者方法。
>> 霍桑效应
研究人员注意到，人们在知道自己正被审视时，往往会改变自己的行为。
>> 许多年来，人们以为天鹅只能是白的。因为从没有人看到过黑天鹅，科学界也认为不可能存在——直到有一只黑天鹅出现了。
>> 最普遍的一个误解是把相关性说成因果关系。
>> 记住标题：“很少”不意味着“没有”。
>> 顶住压力。你会做出决策，事情会解决，只不过不是今天。
>> 适应不确定性。
>> 信任记录而不是记忆，每一次思维的输出都是一次输入。
>> 你是否曾经想过为什么会珍视你所珍视的东西？是父母灌输给你的吗？或者是对父母的一种反抗？
>> 人们是基于各自不同的性格类型做出反应的，这就像使用不同的操作系统，如Windows与Mac与Linux。
>> 相信直觉，但是要验证。
>> 预期创造现实，或者至少是有所影响。如果你对他人、技术或者团队寄予最差的期望，然后你就真会看到你所预期的结果。就像通过感知调节，你会突然看到很多你所期望的事情。
◆ 第6章 主动学习
>> 技术本身并不重要，持续学习才是最重要的。
>> 公司喜欢这种标准化的“羊浸式”培训。
>> ❑ 学习不是强加于你的，而是需要你主动做的事情。
❑ 仅仅掌握知识，而不去实践，没有用。
❑ 随机的方法，没有目标和反馈，往往会导致随机的结果。
>> 大脑不是一个需要灌输的容器，它应该被比作需要点燃的火焰——只需点燃——然后它便激发出人们的创造力，并逐渐使其产生对真理的渴望。
>> 目标是很美好的事情，你可能会有许多目标：减肥、找到一个更好的工作、搬进一个更大的房子（或者更小的房子）、写本小说、学习演奏电吉他、编写一个超级Rails应用程序或者完全掌握Erlang。
>> SMART代表具体的、可度量的、可实现的、相关的和时间可控的（Specific, Measurable, Achievable, Relevant, and Time-boxed）。
>> 首先，一个目标任务应该是具体的。也就是说，只说“我想学习Erlang”是不够的。应该把事情具体化，例如“我想要用Erlang编写一个可以动态生成内容的Web服务器”。
>> 一个你无法达到的目标不是目标，只是一种疯狂、吸食灵魂的自我挫败。
>> 当我想要学习一门新的编程语言时，我设定了一个编写一些小程序并请求审查的目标，这样我可以从我的实践和已经掌握这门语言的人那里学习。当我想学习提升写作能力的方法时，我决定参加写作研讨班，并每周都做专门的练习。
>> “设定目标是第一步。下一步行动是创建小任务以帮助你每天或每隔一段时间都能达到某种程度。你创建的小任务越多，你就越容易看清自己与目标的距离。”
>> 所有知识投资都有价值。
All knowledge investments have value.
>> 知识投资和金融投资的一个主要区别是所有知识投资都有些价值。即使你从来不会在工作中使用某项技术，它也会影响你思考和解决问题的方式。因此，你学习的任何东西都有价值，只是有可能不是直接的、有物质回报的或和当前工作相关的价值。也许它会有助于开发R型思维或者改善R型到L型的切换。
>> 只是因为你在某事上花了大量时间并不意味着就能给你的知识投资增添价值。
>> 主动的，而不是被动的投资
>> 这项学习一本书或其他印刷品的方法称为SQ3R，是该方法具体步骤的首字母缩写。
❑ 调查（Survey）：扫描目录和每章总结，得出总体看法。
❑ 问题（Question）：记录所有问题。
❑ 阅读（Read）：阅读全部内容。
❑ 复述（Recite）：总结，做笔记，用自己的话来描述。
❑ 回顾（Review）：重读，扩展笔记，与同事讨论。
>> 写作与阅读一样重要。
Writing is as important as reading.
>> 使用思维导图理清思路。
Use a mind map to help clarify.
>> 敏捷软件开发的一个信条是避免不必要的文档。也就是说，如果文档没有提供价值，就不要记录。为了文档而写文档是浪费时间。
>> 更糟糕的是，这些文档通常没有读者——它们没有用于任何有用的目的，只是表明团队“生成了文档”。
>> 写文档的过程比文档本身更重要。
>> 没有什么比一大堆聪明人给你一字一句地挑毛病、帮你理清思路更有效果。这是对一般而言的教学的真正回报，它澄清了你的理解，揭示了你的很多潜在假设。
◆ 第7章 积累经验
>> ❑ 通过构造来学习，而不是通过学习来构造。
❑ 更好地利用反馈，让失败也变得有意义。
❑ 让大脑提前为成功构建神经网络。
>> 我们似乎有一种文化倾向，那就是本末倒置：首先努力地获取信息，然后希望以后再用到它。
>> 把事物分成大脑足以容纳的几部分。
Try mind-size bites.
>> 从相似点中学习，从差异中忘却。
>> “我不知道”是一个好答案，但不要就此止步。
>> 一种高效有益的学习环境应该允许你安全地做三件事情：探索、创造和应用。
>> 最终，如果没有反馈，你一无所获。这项实验或者那项发明果真比其他的更有效吗？你如何知道的？项目在进步吗？这周实现的功能比上周多吗？你需要证实细粒度的进展——对你自己也对别人。
>> 如果你的软件项目还没有安全搭建（版本控制、单元测试和自动化），那么你需要马上做好。放下书。我会等你回来。
>> 失败分两种。有一种失败对我们有益，可以从中学到东西。但是另一种对我们无益。第二种失败没有产生任何知识：它要么一开始就阻止我们学习，要么中途毁了我们的学习。
>> 这是运用内在诀窍的关键要素：不要把精力放在纠正一个一个的细节上，只需要具有意识。接受事实是第一步，只要意识到它即可。不要做出判断，不要急于拿出方案，不要指责。
>> 假设你在做测试优先的设计（test-first design）。你添加了一个新的测试和应该通过此测试的代码。你认为代码没问题，点击了运行按钮。结果呢？测试失败，而这是你始料不及的。你的心跳开始加速，视野变窄，肾上腺激素增加。深呼吸，手离开键盘。仔细阅读错误信息。提高你的意识。这是怎么回事？
现在闭上眼睛，想象一下错误代码的位置。把它看做地震震中。你可能感觉地面到处抖动，但震中最明显。出错代码应该是什么样的？周围的代码呢？睁开眼睛之前想象一下错误代码和周围代码。
一旦能够想象出错误代码，再睁开眼睛，找到代码位置。如你所愿吗？的确是错误所在吗？
现在重新闭上眼睛，想象一个可通过的测试。当你能够想到测试代码时，睁开眼睛，写下来。检验一下是否和你想的一样。在你点击测试按钮之前，问问自己，结果会是什么？然后点击按钮，看看结果。
这可能是一个普通的练习，但确实起作用。下次陷入思维混乱的时候可以尝试一下。主旨就是要提高你的认识，明确地比较你想象版本的代码和真实可行的代码。
>> 当面对时间压力时，人最没有创造力。
>> 他们非常放松，因为被允许失败。不论是认知学还是神经学方面的原因，一旦你被允许失败，你就不会失败。
>> 建立“允许失败”的地带。
Create “failure permitted”zones.
>> 一个经典的例子是，妻子换了新发型，丈夫根本没有注意到——丈夫所“看到”的内容基于过去的信息。这就是大脑的工作方式。
>> 也就是说，如果你的周围全是高技能的人，你就会增长自己的技能水平。一部分原因是来自于对他们实践和方法的观察和运用，还有一部分是来自于对自己大脑的调节，使其在更高水平上工作。你有一个被称为镜像神经元的天然机制来帮助你：观察别人的行为，激励你也做同样的行为。
>> 我们是天生的模仿者。
We are natural mimics.
>> 直觉就是这样增长的：你有越来越多的模型来借鉴和应用，也有越来越多只可意会的知识来帮你确定要搜索什么，以及何时搜索。
◆ 第8章 控制注意力
>> 好问题是没有答案的。它不是一个需要拧紧的螺栓，而是一颗种下的种子，由它可以收获一片思想的绿洲。
>> 过多的信息却导致了知识和注意力的匮乏
>> 在本书的这部分，我们将沿着以下三点研究如何更好地管理你的思维。
❑ 增强注意力
❑ 管理你的知识
❑ 优化当前情境
>> 注意力表现为关注感兴趣的领域。你可以仅关注相当少的事情，让在此之外的，事件和见解逃脱你的注意。当前情境下许多事情都会争夺你的注意力，有些是值得关注的，而大部分是无关的。
>> 如果你都可以忽视掉如此明显的事情——比如插在你脖子上的刀——那么想想你身边还会有其他什么事情从你的注意力中逃脱。
>> 注意大脑的“空闲循环”。
Beware idle-loop chatter.
>> 与其说你没有时间，不如更准确地说你没有带宽。
>> 如果你注意——真正集中注意力——你就可以完成很了不起的事情。
>> 放松的、集中的注意力
下面尝试一件简单的事情。坐下来待一会儿，不要想你昨天犯的错误或担心明天可能出现的问题。着眼于现在，此时此刻的这一瞬间。
没有任何分心。
没有任何自言自语。
我就在这等着。
>> 大部分冥想、瑜珈以及类似的练习都是为了这个相同的目标：缓和大脑里L型嘈杂的声音所带来的痛苦，生活在此刻，不要将你的精力不必要地分散，因为内心中喋喋不休的杂事会击倒我们。
>> 如果某个任务你真的不想做，那么任何分散注意力的努力都很可能只是耗费时间。如果你仍然有兴趣，但感觉“困难”，那么思想其实是在继续发酵，这当然没问题。
>> 这种内容流，由于它的多样性而像是一篇记叙文；任何时候在大脑中的各个地方都有多个叙事片段的‘草稿’处在不同阶段的编辑状态中。
>> 一般情况下，如果你不能想出计划可能出错的三种方式，或想出一个问题的三种不同解决方法，那么你的思考还不充分。
>> 大脑之外的思维支持工具会成为你思维头脑的一部分。
External support is part of your mind.
>> 爱因斯坦也深谙此道。据称他曾被问到一英里有多少英尺，他回答说，他不会在头脑中填满能轻易找到的东西。这就是参考书籍的用处，这是一种有效使用资源的方式。
>> 情境，我们在这里指的意思是，加载到你的短期记忆里的有关你手头工作的信息集合。用计算机术语说，就是换到内存里的正在使用的页面集合。
>> 多任务处理对生产力会造成重大损失。一项研究发现，一般情况下，多任务处理将耗费你百分之二十至四十的生产力。这样，会将你的8小时工作日削减到5个小时。
>> 需要平均20分钟返回到原来的工作状态。
It takes twenty minutes to reload context.
>> 无论你做什么，请不要同时都做
>> 做几个深呼吸（我们一会将谈论更多呼吸的重要性和收发电子邮件的技巧）。对这项新活动提起好奇心和兴趣，全神贯注地处理它。
>> 也许你正在调试程序，并且意识到将会在午餐约会中迟到。你按下几个键，发送邮件，然后再回到调试。
现在将这件事与通常的经历作一下比较。
你正在调试，并且意识到必须发送一封电子邮件。你的情境切换到邮件处理程序上，把它打开，开始发送邮件，同时发现了收件箱中多了几封新邮件，这时干扰就出现了。你将会很快被新的邮件吸引，并失去了调试的思路。情境破坏了。
>> 当你有一个想法时，最好把它放在适合的地方，无论是待办事项清单还是电子邮件，然后回到你正在做的事情上。
>> 如果某些邮件可以在两分钟内搞定，那就处理它，或者可能的话完全把它转交给别人做（又名委托）。不断地回顾相同的1000封邮件，并处理其中最不重要的20封，只会浪费你的时间和精力。
>> 不要在头脑中保留清单
>> 即使是最有条理的待办事项清单和每日计划，也都无法避免被干扰。每个人都会受到干扰，但如今我们受到的干扰比以往任何时候都多。
>> 你对电子邮件回复的速度设定了交流的进度。这就是说，你答复得越快，未来别人对你的答复期望也越高。
>> 笔记本电脑以同样的方式工作，如果我只是使用电池打开它几分钟，我可能不会长期呆在那里。如果我用上电源线、笔记本电脑冷却垫，等等，我已经作出了更多的投入。当然这不是很多，但它确实有助于提醒我进入和退出情境的成本。
>> 当提醒首次出现时，你知道自己被打断了。在打断起效之前，在你接电话或者回应门外的人之前，你有宝贵的几秒钟时间。在这段时间里，你需要为自己留下一些“面包屑”。也就是说，你要留下线索，以便在你返回这项任务时能够继续前进。
>> 在情境中保持的信息越多越好。就我个人而言，我会在办公桌上下堆满了东西。我称之为情境，清洁人员称之为“垃圾”。
◆ 第9章 超越专家
>> 真正的发现之旅不在于追求新大陆，而在于拥有新的视野。
>> 当你决心改变时，大脑并不是一定会与我们合作。虽然你有学习的意愿，但你的大脑一直在努力保持事情精简。
>> 改变总是比看起来要困难得多
>> 实践保持长久。
Practice makes permanent.
>> “不作为”是敌人，而“错误”不是
请记住危险不在于做了错事，而在于根本没去做事情。不要害怕犯错误。
>> 不管你能做什么，或者期望自己能做什么，现在就开始做。勇敢可以给人智慧、力量和神奇。现在就开始做吧。
>> 看似一个奇怪的循环，在你变成专家之后，你最想追求的事情是……新手的思维。
>> 新手的大脑有很多可能性，但是专家心里只有很少。
>> 人们看却没有看见，听却没有听见，吃却没有味觉，接触却没有触觉，说话却没有思考。
