Как вы читаете техническую литературу? Делитесь лайфхаками!
Публичный постКакой самый продуктивный вариант читать технические книги типа Learning Python от Лутца? Есть план прочесть книгу для прокачивания конкретного скилла и использования его в своих задачах и пет-проектах.
Решение - это тупо конспектировать каждую главу в Google Docs или как-то заносить прочтенные главы в таблицу?
Столкнулся с гигантской книгой в 1500+ стр, пока идет туго. Пытаюсь понять причины и найти пути решения проблемы.
Слышал мнение, что такого объема книги не нужно читать подробно, а скорей использовать как источник, к которому можно обращаться по конкретной проблеме. Не думаю, что это идеальный подход.
В качестве временного решения выделил в своем календаре тайм-слот для чтения этой книги с повторением раз в день в конкретное время. Пишу выжимку из прочтенных глав в Google Docs. Пока костыльно, но дорабатывать планирую уже в процессе.
Какой метод используете вы?
Уже лет 5 не берусь за именно что чтение технических книг от корки до корки. Вместо них - статьи. Ну или определённые главы из книги.
Сначала хотел привязаться к красивому числу 365 страниц, чтобы не читать более длинные книги, но это оказалось ерундой неприменимой, потому быстро забил.
Читаю только то, что могу применить тут же на практике. Если знания не применимы - то откладываю книгу, потому что это напрасная трата времени: либо я забуду написанное, либо к моменту использования оно может оказаться частично неактуалтным и все равно придётся освежать знания.
О прочитанном (применён ном уже или только планируемом) стараюсь рассказать кому-то, тк верю, что во время рассказывается лучше сам запоминаешь. Заодно можно узнать другое мнение, чужой опыт или дополнительные сведения.
Ещё я делаю тесты,но это скорее там, где не удаётся применить всё новое, о чем узнал. Тогда иду на Линкедин - там есть тесты по куче тем. Или гуглю quiz по теме или вопросы для подготовки к сертификациям и отвечаю на них,чтобы закрепить знания или просто посмотреть что у меня в голове осталось.
Никак.
Жизнь коротка, книжки дорогие.Все равно забудется, если не применить в работе, а когда надо для работы, то читаю конкретные статьи/документацию
Если говорить именно про технические, то читаю только фундаментальные книги, которые могут добавить понимания к вещам, которые раньше не понимал. Типа Таненбаума, Макконела, Столярова и т.п.
Если читаю с айпада и это pdf то обвожу стилусом важные места. Apple Books сохраняет все твои каки-маляки в pdf-ку, это плюс. Но с мака не видно момент докуда дочитал, это минус
Если это epub, то просто выделяю цветом полезные места. Они потом видны.
Если читаю с компа, то сразу стараюсь кидать в obsidian. У меня там сетап, куда стараюсь линковать важные идеи. Соответственно, инфа с айпада рано или поздно добирается тоже туда.
Если речь про изучение ЯП например, то как по мне не помогает. Я вот купил кучу книг по пайтону, но в итоге все равно практически их не читаю, т.к. за исключением базовых моментов все сводится к банальному применению различных функций/методов, которые проще нагуглить. Даже если читаю, то почти ничего не записываю, а просто откладываю в подкорку, типа есть такая возможность, при необходимости нагуглю.
Не нужно конспектировать книгу. Секрет в том чтобы написать конспект по самой технологии. Для этого нужно выделить ключевые поинты. Затем по каждому поинту провести небольшое самостоятельное исследование. Нужно понять суть, проверить в бою а затем своими словами кратко это описать. На основании чего такое ресерч проведить (статьи/книги и т.д.) дело десятое.
Главное - пропустить через свою голову, понять, принять, переосмыслить, попробовать, и кратко описать в конспекте.
Я лично книги редко читаю, так обычно там столько воды что только за шваброй идти. Статьи куда лучше. Но лучше всего если есть хорошие доки.
Читаю от кроки до корки, запоминаю "Вау, можно и так" потом ищу нужные страницы если надо.
Правда последнее что я читал был Dragon Book...
Я, наоборот, не читаю статьи (кроме когда надо нагуглить по работе что-то), не хожу на конференции и не смотрю видосы на ютубе (это вообще выше моего понимания).
Зато подписан на Manning и Oreilly и собираю книги (после известно чего - больше не покупаю на амазоне, а скачиваю с twirpx, и там, увы, не все есть).
Чтобы лучше понять что-то с чем работал/сталкивался - достаточно просто прочитать. Если учу что-то новое, далекое от моего экспериенса - стараюсь делать 2 вещи, во-первых упражнения, если они есть хотя бы некоторые. Во-вторых cross reading, не знаю как это назвать - типа хочешь выучить новый язык, берешь 5-6 книг по нему, читаешь все, самое важное, best practices остаются.
Категорически рекомендую: Как читать книги
С некоторой периодичностью, встаю пораньше (магия утра, ага), и отвожу себе время (час) на почитать с кофейком.
Читаю с красно-синим карандашом (ставлю на полях восклицательные знаки, или подчеркиваю в тексте) и полупрозрачными клейкими закладками, которыми обозначаю главы/разделы (закладки подписываю ручкой, на выступающей за книгу части, чтобы можно было сразу увидеть, что там).
Конспектирую только курсы иногда или короткие статьи на фундаментальные темы.
------ниже уже разные мюсли по этому поводу------
Помогает ли? Да честно говоря так себе.
Запоминаю только супер-ключевые моменты, которые можно было бы прочитать и в статье за полчаса.
Вопрос конечно в том, чтоб найти такую правильную статью.
Многие тут пишут, что вообще нечего книги большие читать, особенно, если не применимо вот прямо здесь и сейчас.
Черт его знает, может это и правда.
А сесть и мучать себя талмудом это какая-то форма прокрастинации, оправдывающая себя тем, что "ну вот сейчас прочитаю всего Лутца к КААААК ВСИОО пойму!".
(я о своем опыте говорю, если что)
Хотя я, скорее всего, от своего подхода уже не откажусь.
Кажется, что читать теорию - круто (говорю с колокольни самоучки, без профильного образования)
Мы сейчас практикуем в команде небольшой книжный клуб.
Раз в неделю читаем одну главу книги (идеальный объём, чтобы прочитать и не перетруждаться во время работы) и в пятницу вечером в раслабленной обстановке обсуждаем её.
Пока идет очень продуктивно.
Пока не попробовал, что-либо так читать, но вот прямо сейчас эксперементирую со скармливанием доки/литературы/etc. нейросети, которой потом буду накидывать вопросы по мере возникновения.
Я в целом не люблю изучать что-то в отрыве от реальной задачи (не обязательно полезной, имеется в виду просто поиск знаний для решение проблемы).
Ох, у меня ровно та же история с ровно той же книгой. Заметил, что у меня основная проблема в том, что я процентов 80% уже знаю из статей и опыта, поэтому мозгу эти 80% неинтересны. При этом есть важные 20%, в которых полезные знания (но, видимо, не окупается).
Как решение пока думаю скипнуть части, в которых разбираюсь и перейти только к тем, которые знаю плохо.
Но вообще, если мозг не хочет — у него есть на это достойная причина, которую мы просто не понимаем. Либо мозг понимает, что оно
нахер не нужно, либо что плохо/скучно написано, либо ты и так можешь писать норм код и в работе тебе нужно не это.я за конспектирование, притом не просто за конспектирование, а за то чтобы потом регулярно повторять коспекты.
Так я пришёл к тому что читаю регулярно, а наиболее важные места записываю в anki - это такие флеш карты, а потом каждое следующее чтение начинается с повторение просмотра флешкарт с предыдущих глав.
После прочтения книги нужно некоторое время повтороять ещё карточки чтобы последние главы усвоились.
стараюсь по каждой прочитанной книге делать свою колоду карточек, и когда надо вспомнить просто пролистываю карточки.
практика, практика, практика
я сначала просто пробегаю глазами текст на общую информацию
если там есть примеры кода (а они почти всегда есть), то я просто вставляю это в компилятор/интерпретатор, вижу результат, смотрю что я могу поменять и если ничего не понятно, то начинаю читать текст подробнее. кстати, очень помогает не просто копипаст кода, а именно написать его, так запоминается лучше и понимаение и осознание приходит быстрее
Мне очень нравится книга Лутца, но я не согласен с некоторыми моментами в ней: например когда одна небольшая тема покрывается в нескольких главах — интро в главе 11, основная идея в 26, gotchas — в 32; не нравится лишний фокус на второй версии; и примеры — или их отсутствие (send в генераторах), или чрезмерно подробные примеры для простых идей.
Поэтому я её переписал в курс для своих коллег, который же сам и читаю. Так пришлось и Лутца полностью прочесть, понять и подготовить хорошие примеры на всё.
Так что мой подход — попытаться подготовить если не курс, то глубокое объяснение темы, которую покрывает книга. Это обычно выглядит так: прочесть главу-раздел, описывающий одну идею или концепт; понять его, найти информацию и примеры для всего, что не было понятно из текста книги или упоминалось вскользь; при желании — сделать конспект. А в идеале найти группу единомышленников которые эту же книгу пытаются осилить и стать лидером.
У меня частая проблема, что забываю то что законспектировал, объем возможной информации просто не вмещается. Темы которые казалось, бы хорошо изучил, забываются. Только то, что каждый день использую запоминается на подкорку.
Сейчас использую Obsidian как хранилище знаний, просто как древовидная структура. Записываю туда своими словами темы которые важны, в основном фундаментальные. Но ходить туда искать что-то меня напрягает, только если иду за конкретной записью о которой помню.
Есть план добавить интелектуальный поисково-чат с помощью вектороной бд и нейронок. Самому заниматься времени пока не много, мониторю потенциальные готовые решения. Вот на эту штуку наткнулся недавно, выглядит подходяще для подобной затеи https://github.com/psychic-api/rag-stack
Но тут оно начнет хорошо работать если сохранять заметки с книг, сами книги, части видео. С этим вроде как неплохо справляется https://read.readwise.io . Но дороговатый и требует терпения, усидчивости, что бы эти материалы сохранять.
В общем, чем старше становимся, чем больше информации впитываем, тем актуальнее вопрос что с этой всей инфомацией делать, что бы была польза. Хорошо, что сейчас появились LLM который позволяет упростить обработку данных.