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Posted on 2025-10-16 02:30  吾以观复  阅读(4)  评论(0)    收藏  举报

关联知识库：README

Assemble - 知识库

个人技术学习与思考的知识沉淀仓库

项目简介

Assemble 是一个系统化的知识管理仓库，涵盖技术深度学习、工程实践、AI观察以及个人思考等多个维度。通过结构化的内容组织和精心整理的文档，帮助构建完整的知识体系。

仓库结构

本仓库采用两大主分类的扁平化结构，便于导航和内容查找：

Assemble/
├─  技术/                    # 技术相关内容（包含13个专题+工具资源）
├─  杂记与思考/               # 生活观察与个人兴趣（6个专题）
├─ scripts/                    # 自动化脚本
└─ TODO/                       # 待整理内容

技术分类

️ 架构与工程

分布式架构

深度探讨分布式系统的架构设计、服务治理、分布式事务等核心话题，包含《深入理解分布式事务》的学习笔记和实践总结。

核心内容：

️ 工程思维

从工程哲学到实践方法论，探讨软件开发的本质，包括架构设计、复杂性管理、模块化思维等核心议题。

推荐阅读：

设计模式

设计模式的学习与实践，构建设计模式字典，理解面向对象设计的精髓。

AI 与智能

AI技术观察日志

持续追踪AI技术发展动态，收集行业报告、技术分析和实践案例，保持对AI领域的敏锐观察。

精选内容：

Prompt Assemble

Prompt工程的系统化实践，包含各类专业Prompt模板、设计原则和最佳实践。

核心资源：

Build RAG

RAG（检索增强生成）技术的学习与实践，包含LlamaIndex等工具的使用指南。

系统与组件

系统组件

系统核心组件的深度学习，涵盖数据库、缓存、消息队列、搜索引擎、框架等各类中间件和工具。

主要模块：

  • Database：MySQL、PostgreSQL、数据库索引、分布式数据库
  • Redis：缓存设计、数据结构、持久化、高可用
  • RocketMQ：消息队列原理与实践
  • ElasticSearch：全文搜索引擎
  • Spring：Spring框架核心机制

系统科学

系统工程与系统科学理论，钱学森系统性讨论班的开放资料，探讨复杂系统的科学方法论。

案例与报告

Case Study

真实案例分析，从成功与失败中汲取经验教训。

案例精选：

技术报告

行业技术报告和调查分析，了解技术趋势和开发者生态。

报告汇总：

  • Stack Overflow 开发者调查报告（2011-2025）
  • JetBrains 2024开发者生态调查报告
  • 中国大模型落地应用研究报告2025

编程语言

编程语言的发展历史和深度解析。

杂记与思考

解忧杂货铺

解忧杂货铺

职场观察、法律风险、副业陷阱等实用生活指南。

热门话题：

历史与观察

观察 —— 历史，当下，未来

历史事件分析、社会现象观察、组织架构研究。

Discussion —— 谈话

技术圆桌对话、行业趋势讨论，记录有价值的技术交流。

兴趣与爱好

Fingerstyle - 弦上漂流记

指弹吉他学习笔记，包含《Drifting》等曲目的演奏教程和吉他发展历史。

古文

古文经典收录，包含《道德经》《金刚经》《劝学》等传统经典的学习与感悟。

手打 —— 从海马体到大脑皮层

手工整理的学习笔记，强调通过手写加深记忆和理解。

阅读思考

《The Book of Why》—— 统计学与因果论的历史之争！

工具与资源

MCP工具能力清单

Model Context Protocol (MCP) 工具的完整能力清单，包含Firecrawl、Context7、Convex等工具的详细使用指南。

Hammer - 工具与脚本

实用工具推荐与使用指南：

使用指南

阅读建议

  1. 技术深入学习：从"分布式架构"和"工程思维"开始，建立系统性技术视角
  2. AI技术追踪：关注"AI技术观察日志"，了解最新AI发展动态
  3. 实践参考：查看"系统组件"获取中间件和工具的实战经验
  4. 案例学习：通过"Case Study"学习真实项目的成功与失败经验
  5. 思考启发：浏览"解忧杂货铺"获得职场和生活的实用建议

内容导航

  • 技术学习路径：工程思维 → 分布式架构 → 系统组件 → 设计模式
  • AI学习路径：AI技术观察 → Prompt Assemble → Build RAG
  • 职场成长路径：解忧杂货铺 → Case Study → Discussion

内容更新

本仓库持续更新中，主要聚焦：

  • AI技术发展与工程实践
  • ️ 软件架构与工程方法论
  • 真实案例分析与经验总结
  • 职场观察与个人思考

关于本仓库

这是一个个人知识管理仓库，通过系统化整理技术学习笔记、行业观察和个人思考，构建完整的知识体系。

核心理念：

  • 系统化学习：构建知识网络，而非零散知识点
  • 深度优于广度：宁可深入研究少数领域，也不浅尝辄止
  • 实践驱动：理论结合实践，案例验证认知
  • 持续迭代：知识体系随认知升级而不断演进

Knowledge is Power, Organized Knowledge is Wisdom