四轨攻略
数学 · 词汇 · 中文 · 说服

一份可执行的长期训练系统。四条技能线,每条都由「量具 → 训练 → 复测」构成闭环。核心约束:只有数学允许占用新增时间,其余三条必须寄生在你已有的行为上。

日均 70 分钟 · 季度复测 · 12 个月路线

仪表盘 · 每季度填一行先填满这八格,再往下读
数学掌握率
卡点 3 类占比
词族量
基准书每页生词
句长标准差
翻译腔 / 千字
Rubric 均分
承诺获取率
这八个数是整个系统的全部输出。任何不能落到这八格里的活动,都是自我感动。
00

心法十四条

METHOD · 先装脑子,再装工具

下面每一条都对应一个具体的失败模式。读的时候不要点头,要去想自己上一次是怎么栽在这条上的。

01
输出才是理解的定义

四轨各有一条硬判据:数学——白纸上重建定义与证明;词汇——原句挖空能填回;写作——合上范文能重写;说服——能提前预测对方下一句反对。达不到判据的,一律记作「没学过」,不是「学过但忘了」。

02
测量频率必须远低于训练频率

季度测,日常练。你有造评测系统的能力,这正是危险所在——搭 benchmark 比做题舒服十倍。测量是决策依据,不是学习活动。

03
寄生原则

新技能必须挂在已有行为上:词汇挂在读小说,写作挂在你本来就要写的沙龙材料,说服挂在本来就要打的客户电话。全系统只允许一条线拥有独立时间块,那条是数学。第二条一出现,四轨立刻崩。

04
输入输出锁死 1:2

读教材、看视频、听课都算输入。做题、写证明、写文章、开口谈判算输出。输出时间必须是输入的两倍。视频是数学学习里最舒服也最没用的形式,它给你「懂了」的错觉而不给你任何检验。

05
20 分钟规则

一道题卡满 20 分钟就看答案。但看完必须立刻合上重做一遍,并在 24 小时后再做第三遍。硬扛三小时是浪漫主义,不是学习。真正的收获在「看完能否复现」,不在「独立想出来」。

06
一次只改一个变量

每周只针对一项最差指标。同时改两项,等于放弃归因——你将永远不知道是哪个动作起了作用。这是你写代码时天然会遵守的纪律,学习上同样适用。

07
难受度即强度计

如果学习过程顺畅、有掌控感、心情愉快,强度大概率不够。正确的工作点是每次都有 20–30% 做不出来。全对说明太简单,全错说明跳级了。这个比例本身就是一个可测量的指标。

08
工具当天封版

linter、rubric 打分器、错题本脚本——每一个都必须当天做完当天用上,不许第二天迭代。丑陋能跑永远优于优雅未完成。你造工具的能力是优势,但它同时是你最高级的拖延形式。

09
不追求覆盖率

教材不必读完,课程不必学完,词表不必背完,ALEKS 不必刷到 100%。每一项都预设验收标准,达标即跳。80% 之后的边际收益陡降,而 80% 之后正是最舒服的区间——这就是它的陷阱。

10
记录必须当天完成

错题归因、rubric 打分,隔夜就严重失真——你会记成自己希望的样子。宁可只记三个字段但当天记完,也不要设计十个字段拖到周末。

11
停止标准先于开始标准

开始学任何东西之前,先写下「什么条件下我可以停」。数学的停止标准是三本具体的书能读完,不是「学好数学」。没有停止标准的技能都是无底洞,而无底洞会吞掉另外三条轨。

12
按最差状态设计日常量

不要在状态好的时候加量。加了之后,在出差、发烧、赶产品的那一周会全线崩盘,而崩盘一次的代价是重启成本,远高于那几天多学的量。日常量应该是你最差的一天也能完成的量。

13
公开承诺胜过私下计划

渡船沙龙是现成的公开处刑场。把每季度成果做成一次分享——讲一个定理、讲一次销售复盘、讲一篇文风分析。deadline 会替你完成 80% 的执行力。

14
季度轮换主攻线

四条同时「稳步推进」等于四条都没突破。每季度明确指定一条主攻,另外三条降到维持量。主攻线的判断依据是当前商业 ROI × 不舒服程度——越不舒服的越容易被更高级的事挤掉。

01

第 0 周 · 建立四条基线

BASELINE · 一次性 · 约 5 小时

这是唯一不能跳过的一步。没有基线,你无法判断任何后续动作是否有效——三个月后你只能凭感觉说「好像有进步」,而感觉在这件事上的信噪比接近零。

动作耗时得到的数
数学 AKhan Precalculus Course Challenge,或 ALEKS 初评90m掌握率 % + 知识点分布图
数学 B打开一本你读不动的书,读到第一个卡住的地方,按五类归因30m卡点类型(决定从哪层起步)
词汇 AVST 测词族量(my.vocabularysize.comlextutor.ca,选中英双语版)30m词族总量
词汇 B正在读的小说抽 2000 词,跑 lextutor VocabProfile20m各频段覆盖率
写作跑 linter:自己 3 篇 + 范文 3 篇(王小波 / 汪曾祺 / 余光中)90m12 项指标的双基线
说服找一段最近的客户通话录音,按 8 项 rubric 自评30m八项过程分
操作心法

基线要难看。做测试时不要挑自己擅长的材料,不要在状态最好的时候做,不要重做一遍取高分。基线唯一的用途是当分母——分母虚高,后面所有的进步都会被抹平,你会误以为方法无效而放弃。

如果只有一小时

做「数学 B」和「说服」两项。这两项零成本、不需要注册任何账号,而且直接决定你第一个季度的主攻方向。其余四项可以拖到第二周。

02

数学

MATHEMATICS · 唯一需要新增时间的一轨 · 45–60 分钟 / 天

先把一个判断说死:数学不能靠读学会。英语靠分级小说有效,是因为自然语言可以靠可理解输入习得;数学的「听说读写」里只有「写」能带来能力增长。分级小说在数学里的对应物不是分级教材,是分级习题。教材只是习题的说明书。这一条决定了后面所有安排。

2.1 卡点分流器

拿一本你真正想读但读不下去的书,读到第一次卡住的地方停下来。绝大多数自学者会把「定义没内化」和「定理陈述读不懂」误诊成「代数不熟」,然后去刷计算题,然后毫无改善。先分对类。

你卡住的那一刻,最准确的描述是——
选一个,得到起步层与本周动作。
最重要的一句

如果你的答案主要落在 2 和 3,你缺的不是计算能力,是数学语句素养——量词顺序、假设与结论的边界、「当且仅当」意味着要证两遍。这是一门可以单独学、三到四个月就能显著改善的独立技能,而绝大多数人从来没有单独学过它。

2.2 ALEKS 与 Khan:怎么用,用到什么程度

先纠正一个常见误解

ALEKS PPL 个人买不到。它是机构产品,各大学统一采购,学生通过学校单点登录进入,25–30 题、60–90 分钟,考完开放个性化学习模块,可以补学后重测。没有面向个人的购买入口。

个人的等价物是 ALEKS Independent Usealeks.com/independent):同一套自适应引擎,一个订阅可访问全部课程库(一次开一门),约 $19.95/月、$99.95/6 个月、$179.95/12 个月。页面会检测非美国访问,海外下单和使用可能不畅,先试用再付费。

定位

ALEKS 覆盖到微积分预备为止。它解决的是层 0 代数流畅度,不是你的主要问题。买三个月,清完退订。

选课

不要选 Algebra 1。直接选 PrecalculusPrep for Calculus——它会自动向下诊断你的代数窟窿,不需要你手动判断从哪开始。

初评

约 30 题,全程手写演算,不许口算,不许查。做完得到知识域分布图,立刻截图存档——这是基线,三个月后要对比。

学习

每天 30 分钟。ALEKS 每次只推「你当前最该学」的题(知识空间的边界),不要试图跳着选题,那会破坏它的推断。

Knowledge Check

每累积约 10–20 小时它会强制一次复查,把你以为学会但已遗忘的点降回未掌握。这是它最有价值的机制,别嫌烦,也别在状态差时硬做(会把真会的判成不会)。

停止

Precalculus 达到 85% 即停并退订。目标只是打实多项式、有理式、指数对数、三角恒等式、不等式、函数复合。矩阵、序列、极坐标全部跳过——Strang 会教得好得多。

Khan Academy Mastery:机制必须用对

五个等级:Not started → Attempted → Familiar → Proficient → Mastered

多数人不知道的一点

到了 Proficient 之后,刷普通练习题永远升不到 Mastered——只有 Mastery Challenge 能。很多人因此一直在做单技能练习,卡在 Proficient 好几个月,还以为是自己不够努力。

  1. 先做 Course Challenge,不要从第一单元开始。它横跨整门课抽题,一次性把你已经会的批量点亮成 Familiar / Proficient。这是它的诊断功能,能替你省掉几十小时。
  2. 剩下没点亮的单元,直接做 Unit Test(通过可直接跳到 Proficient),只在 Unit Test 挂掉的地方回头做逐技能练习。
  3. 之后每天首页做一次 Mastery Challenge(5 题,约 5 分钟)。它混合抽取到期的旧技能,是 Khan 内置的间隔重复引擎——这一步是 Khan 的全部价值所在。
  4. 目标课程只两门:Algebra 2Precalculus,各打到 Course Mastery 80% 即停。
二选一,不要同时用

ALEKS 自适应更强、有强制 Knowledge Check、要钱;Khan 免费、有视频、Mastery Challenge 机制同样好用,但国内访问可能不稳。先试 Khan,觉得推题太笨再上 ALEKS。同时用两个只会让你在两个进度条之间来回,哪个都推不完。

2.3 六层路径

不要按数学系课表走,按「能读懂目标文献」倒推。层 1 是我最想推的一层,因为它便宜(三到四个月,每天 40 分钟)且直接命中你的痛点。

目标材料时长验收标准
L0 代数流畅度 Khan Algebra 2 / ALEKS Precalculus。另可备 Savov《No Bullshit Guide to Math and Physics》当速查 0–2 月 Course Mastery 80%;含参数的有理式化简不用查公式
L1
核心
证明与陈述素养 Hammack《Book of Proof》(官网免费 PDF,现为 3.4 版);或 Cummings《Proofs: A Long-Form Mathematics Textbook》(专为成人自学写,语气像聊天) 3–4 月 任给一个定理陈述,能标出假设/结论/量词顺序;能独立写出归纳法与反证法的完整证明
L2
最高 ROI
线性代数 3Blue1Brown《Essence of Linear Algebra》建直觉 → Strang《Introduction to Linear Algebra》+ MIT OCW 18.06 4–6 月 能手算 SVD 的几何含义并解释它在哪些工程场景出现;能读懂 attention 公式的每个维度
L3 概率 Blitzstein《Introduction to Probability》(probabilitybook.net 免费第二版) + Harvard Stat 110(视频 + Strategic Practice 题目与解答全免费) 4–6 月 能用条件期望重做一遍自己的账单成本模型;看到一个采样方法能说出它的分布假设
L4 微积分(够用即可) Khan Calculus + 3Blue1Brown《Essence of Calculus》。不要啃 Spivak 2–3 月 梯度、链式法则、积分作为累积——三件事说得清就够
L5 收口到 AI 《Mathematics for Machine Learning》(Deisenroth 等,免费 PDF) 3 月 能逐行读懂一篇你关心的论文的方法章节
停止标准(心法 11 的落地)

现在就写下三本你读不动但想读的书,把「能读完它们」作为整条数学轨的验收标准。没有这个锚,三年后你还在学数学,而且会一直觉得「基础还不够」。你的目标是读懂文献,不是做研究——这两者工作量差一个数量级。

2.4 读法:教材上的每一类内容,对应一个具体动作

「读数学书」不是一个动作,是四个不同的动作。混在一起做,等于一个都没做。

遇到定义

举 3 个例子 + 1 个反例。举不出来就是没懂,不要往下读。进阶动作:把定义里改掉一个字(把「任意」改成「存在」,把「闭」改成「开」),看它会不会崩——崩在哪里,哪里就是这个定义真正的承重墙。

遇到定理

先只读结论,遮住证明,自己试 10 分钟(不是要证出来,是要感受难点在哪)。然后标三样东西:哪些是假设、哪些是结论、量词的顺序。「对任意 ε 存在 δ」和「存在 δ 对任意 ε」是两个完全不同的世界,这是所有分析类文本的第一道门槛。

遇到证明

读完立刻合书,在白纸上重建。重建不出来时,回去只看一行,再合上继续。找出那个「关键一步」——大多数证明只有一步是真正需要灵感的,其余是常规操作。把关键一步单独抄在错题本上。

遇到例题

永远先自己做,做不出来再看。例题是习题的一种,白送给你看等于扔掉一道题。这是自学者最常见的资源浪费。

2.5 题源、错题本与 LLM 用法

题源

来源特点怎么用
AoPS Alcumus免费、按主题自适应难度最接近「分级读物」的东西。碎片时间用,不占主线
Project Euler编程 + 数学,反馈即时对你是天然接口。每周一题,当放松用
教材课后题不可替代主线在这里。Book of Proof / Strang / Stat 110 的课后题,每章至少 10 道手写完整
Stat 110 Strategic Practice按概念分组,附完整解答L3 阶段的主力题源,官网直接下载
MATH 数据集难度分级、题量大只用来做季度 benchmark,不做日常训练

LLM:当批改老师,不当答案机

三个固定 prompt,存下来直接用。关键在于禁止它给答案——它一给答案,你这道题就废了。

PROMPT · 证明批改
这是我写的证明。不要给我正确答案,不要重写它。

请只做三件事:
1. 指出逻辑不成立的步骤,说明为什么不成立
2. 指出跳步的地方(我写了"显然"但实际不显然的)
3. 指出我使用但没有验证前提条件的定理

如果证明是对的,只回答"成立",然后指出可以更简洁的地方。
不要夸我。
PROMPT · 苏格拉底式提示
我卡在这道题上。不要给我解法,也不要给我下一步。

请给我一个"如果我想到了这件事就能自己往下走"的提示,
提示的形式必须是一个问题,不是一个陈述。
一次只给一个。我说"再来"你才给下一个。
PROMPT · 定义压力测试
这是一个定义:[粘贴定义]

请出 5 道判断题,每道给一个具体对象,让我判断它是否满足这个定义。
其中至少 2 道要是"看起来满足但实际不满足"的边界情形。
先只给题目,不给答案。我答完你再判。

错题本:五个字段,当天填

这是你真正的测量工具,比任何分数都有用。

SCHEMA · 一行一题
日期 | 来源 | 卡点类型(1-5) | 具体缺什么(一句话) | 24h后能否独立重做(Y/N)

每月看一次类型分布,这才是行动依据:

  • 3 类在降、5 类在升 → 方向正确。你已经从「读不懂」进到「读得懂但缺直觉」,这是必经的中间态。
  • 2 类居高不下 → 你在跳过定义。退回去,每个定义强制 3 例 1 反例,一个月内不许读新章节。
  • 4 类占比超过一半 → 代数流畅度确实不够,回 L0 补两个月。
  • 「24h 后能否重做」的 N 率超过 40% → 你在假装学会。把 20 分钟规则的第三遍严格执行起来。

季度 benchmark

从 Stat 110 习题、Strang 课后题、MATH 数据集里抽样,建一个固定不变的私有题库,每季度抽 30 题闭卷限时做一次。记两个数:正确率,以及错题的类型分布。

别搞错重点

分数告诉你「退步了」,归因分布告诉你下个月练什么。真正有信息量的是后者。如果你发现自己在优化分数曲线的好看程度,停下来——那说明 benchmark 已经从工具变成了玩具。

第一个月,逐周

主线(45 分钟 / 天)背景(5 分钟 / 天)
W1Book of Proof 第 1–2 章(集合、逻辑)。重点:量词顺序、「当且仅当」要证两遍Khan 两门课的 Course Challenge
W2Book of Proof 第 4–6 章(直接证明、反证、归纳)。每章课后题至少 10 道手写完整每日 Mastery Challenge
W33Blue1Brown 线代系列全看完(约 3 小时),只看不做题,纯建直觉同上
W4Strang 第 1–2 章 + MIT 18.06 Lec 1–4。开始记错题本同上
周五不学新东西

每周五只做两件事:① 把本周错题按五类归因填表;② 拿一张白纸,凭记忆重建本周的核心定义和一个证明。第二件是整个系统里唯一不可省的环节——这是复现主义在数学里的字面执行。写不出来的,下周重做,不许往前推进。

03

英语词汇

VOCABULARY · 寄生在已有阅读上 · 约 10 分钟 / 天

你已经能读小说,说明基础在。词汇量是「最后一公里」问题,方法和初学者完全不同——初学者需要词表,你需要的是精准定位窟窿

3.1 三个量具,别只做第一个

VST
词汇量测试

给一个总词族数。14000 版 140 题,每 1000 词频段各 10 题,得分 ×100 即词族量;另有 20000 版。在线版:my.vocabularysize.comlextutor.ca

中文母语者做双语版更准——单语版会把「英文释义没读懂」误判成「这个词不认识」。

VLT
频段测试

这个才是「查漏补缺」的工具。它按频段分别测,告诉你是第 3000 段有洞还是第 8000 段有洞。VST 只给一个总数,无法指导行动;VLT 直接指出该补哪一段。

下载:Paul Nation 资源页(惠灵顿维多利亚大学),同页还有 BNC/COCA 词表、VocabProfile 文本词汇负荷分析工具、以及按词汇量分级的 mid-frequency readers。

VocabProfile
文本剖面

把你正在读的书抽 2000 词粘进去,看各频段覆盖率。这直接回答「我还差多少才能无障碍读这本」——比任何抽象分数都有用。

固定用同一本书做基准,每季度重跑一次。

参照线

Nation 的研究里,无辅助流畅阅读小说与报刊约需 8000–9000 词族(对应 98% 文本覆盖率);低于 6000 会明显吃力。做完 VST 你会知道自己在哪一档——这个数决定你走下面哪条策略。

3.2 两条策略,按测量结果分流

如果 VLT 显示策略做法周期
某个频段(如 4000–6000)有大洞 词表批量扫 用 COCA / NGSL 词表,按频段过,每天 30 新词。这是效率最高的补洞方式,比自然阅读快一个数量级 2–3 月清一段
各段都还行,只是长尾稀疏 纯 mining 别碰词表。从你正在读的东西里采集,见下 长期
为什么要分流

词表的价值在于「批量填补已知的连续缺口」,mining 的价值在于「捕捉与你实际阅读高度相关的长尾」。用错了会浪费几个月:长尾稀疏的人去背词表,会背一堆永远遇不到的词;有大洞的人纯靠自然阅读,遇到一个补一个,速度慢十倍。

3.3 采集与复习流水线

零摩擦采集

Kindle 内置的 Vocabulary Builder 会自动记录你所有的查词,无需任何额外动作。这是关键——采集环节的摩擦是这类系统失败的头号原因。非 Kindle 用 Readwise 或 Readlang。

Kindle 的词库实际是设备上一个 SQLite 文件(vocab.db),插 USB 可直接导出,写十行脚本就能转成 Anki 可导入的 CSV。这一步做一次,之后每周十分钟。

入卡规则(严格执行,否则 Anki 会变成负担)

第二次原则

只加第二次遇到的词。第一次遇到不加。这一条自动过滤掉大量长尾垃圾,是整套规则里性价比最高的一条。

每日上限

15 张新卡封顶。宁少勿多。Anki 崩溃的唯一原因是复习队列失控,而队列失控的唯一原因是新卡加太快。

做句卡

正面是原书那句话,把目标词挖空(cloze),背面是释义。孤立的 word→definition 卡是低效的——你要的是阅读中的识别能力,不是回忆能力,两者不是同一件事。

1T 原则

这句话里除目标词外其他都得认识。有两个生词就别做卡——那说明这本书对你偏难,或者这句话不该是学习材料。

调度器

Anki 开 FSRS(新版已内置)。设定目标记忆率 0.9,让它自己优化参数。不要手动调 ease factor。

每日只做减法

每天 10 分钟复习,不做任何加法。入卡集中在每周日一次批量处理。把「学习」和「整理」分开是让系统活过三个月的关键——混在一起时,整理的摩擦会毒化学习本身。

3.4 循环与指标

  • 每周日:清空 Kindle Vocabulary Builder,批量入卡(10 分钟)
  • 每季度:重测 VST;对同一本基准书重跑 VocabProfile
  • 记三个数:词族量、Anki mature 卡数、基准文本的「每页生词数」

第三个最直观也最诚实。词族量会因为测试波动,mature 卡数会因为你偷懒点「简单」而虚高,但「读同一本书每页要查几次词」骗不了人。

04

中文写作

WRITING · 寄生在已有产出上 · 每周 40 分钟

你产出量已经很大,问题不是写得少,是没有反馈回路——写完发出去,没有任何东西告诉你哪里差。所以这一轨的核心不是「多写」,是先造出反馈

4.1 文风 linter

关键设计

不要用绝对阈值,用范文基线。你拍脑袋定「每千字『的』不超过 40 个」是没有依据的。正确做法是同一套指标同时跑你的文章和范文,只看差距。

范文取样建议:王小波(逻辑 + 节奏,理工背景,反套话)、汪曾祺(简净,短句)、余光中(散文密度)各取 5000 字。这三个人的共性是没有翻译腔且句长有变化——正是技术写作者最缺的两点。

wenfeng.py · 零依赖 · 只用标准库
#!/usr/bin/env python3
# wenfeng.py — 中文文风 linter。零依赖,只用标准库。
# 用法: python3 wenfeng.py 我的文章.txt 范文_王小波.txt 范文_汪曾祺.txt
# 心法: 不看绝对阈值,只看你和范文的差距。差距最大的 2-3 项才是本季度要改的。

import re, sys, statistics as st

# --- 翻译腔标记 (余光中《怎样改进英式中文》为主要来源) ---
_V = '进行|作出|做出|给予|加以|予以|实现|完成|开展|从事'
_N = '分析|研究|讨论|说明|改进|优化|处理|管理|评估|考虑'
NOMINAL = r'(' + _V + r')[一了]?[^,。;!?]{0,3}(' + _N + r')'
TRANS = [
    (r'对于[^,。]{0,12}来说', '对于…来说'),
    (r'在[^,。]{0,12}(的情况下|的前提下|方面)', '在…的情况下'),
    (r'[^一]之一(?![个])', '…之一'),
    (r'一个[^,。;!?]{2,10}的', '一个…的'),
    (r'不[可得]以?被', '不可被'),
    (r'(通过|经由|借由)[^,。]{2,15}(使|让)得?', '通过…使得'),
    (r'[\u4e00-\u9fa5]{2,4}性的?(?=[\u4e00-\u9fa5])', '…性'),
    (r'[\u4e00-\u9fa5]{2,3}化的?(?=[\u4e00-\u9fa5])', '…化'),
    (r'(?<![人他她我你])们(?=[的,。、])', '滥用的「们」'),
]
JARGON = ('赋能 抓手 闭环 颗粒度 对齐 拉通 心智 生态位 护城河 降本增效 '
          '底层逻辑 方法论 组合拳 价值感知 链路 沉淀 聚焦 打法 势能 '
          '占位 卡位 破圈 壁垒 范式 终局 长期主义').split()

def sentences(t):
    t = re.sub(r'\s+', '', t)
    parts = re.split(r'[。!?…]+', t)
    return [p for p in parts if len(p) >= 2]

def clauses(t):
    t = re.sub(r'\s+', '', t)
    parts = re.split(r'[。!?…,;:]+', t)
    return [p for p in parts if len(p) >= 2]

def report(name, text):
    han = len(re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]', text))
    k = han / 1000 or 1
    ss = sentences(text)
    cs = clauses(text)
    L = [len(s) for s in ss]
    CL = [len(c) for c in cs]
    de = len(re.findall('的', text))
    de_chain = sum(1 for c in cs if c.count('的') >= 2)
    nom = len(re.findall(NOMINAL, text))
    bei = len(re.findall(r'被(?![迫动])', text))
    jarg = sum(text.count(w) for w in JARGON)
    tr = sum(len(re.findall(p, text)) for p, _ in TRANS)
    long_ratio = sum(1 for x in L if x > 45) / (len(L) or 1)

    return {
        '样本': name,
        '汉字数': han,
        '句长中位数': round(st.median(L), 1) if L else 0,
        '句长标准差': round(st.pstdev(L), 1) if len(L) > 1 else 0,
        '长句占比45+': f'{long_ratio*100:.1f}%',
        '分句长中位数': round(st.median(CL), 1) if CL else 0,
        '的/千字': round(de / k, 1),
        '多的分句占比': f'{de_chain/(len(cs) or 1)*100:.1f}%',
        '名词化/千字': round(nom / k, 2),
        '被字/千字': round(bei / k, 2),
        '黑话/千字': round(jarg / k, 2),
        '翻译腔/千字': round(tr / k, 2),
    }

def detail(text):
    out = []
    for p, label in TRANS:
        hits = re.findall(p, text)
        if hits:
            out.append((label, len(hits)))
    return sorted(out, key=lambda x: -x[1])

if __name__ == '__main__':
    rows = []
    for path in sys.argv[1:]:
        with open(path, encoding='utf-8') as f:
            txt = f.read()
        rows.append(report(path.split('/')[-1], txt))

    if not rows:
        print('用法: python3 wenfeng.py 我的.txt 范文1.txt 范文2.txt')
        sys.exit(0)

    keys = list(rows[0].keys())
    w = max(len(k) for k in keys) + 2
    for k in keys:
        print(k.ljust(w) + ''.join(str(r[k]).ljust(15) for r in rows))

    print('\n--- 第一个样本的翻译腔明细 ---')
    with open(sys.argv[1], encoding='utf-8') as f:
        for label, n in detail(f.read()):
            print(f'  {label:<16} {n}')

指标怎么读

指标它在测什么差距大意味着
句长标准差节奏变化可能是最有信息量的一项。技术背景的人写中文,典型病是所有句子长度趋同(都是 25–35 字的说明句),读起来平。范文的标准差会明显更大
长句占比是否在用逗号硬串超过范文一倍,说明你在写「一句话讲三件事」
的 / 千字定语堆砌典型症状是「一个由若干个模块组成的具有高可扩展性的系统架构」
多的分句占比同上,但更敏感一个分句里出现两个以上「的」,几乎必然可以拆
名词化 / 千字弱动词 + 抽象名词「进行分析」vs「分析」。这是英文技术文档读多了的直接后遗症
被字 / 千字被动语态中文的被动本来带负面色彩,滥用是翻译腔的核心特征
黑话 / 千字互联网套话赋能、抓手、颗粒度、心智……这些词的共同点是替换成具体说法后信息量不变,那就说明它们本来就是零信息
翻译腔 / 千字综合跑完看明细,按频次从高到低改,一次只改一类

跑完你会看到 2–3 项差距特别大——只改那 2–3 项,其余不管。(心法 06)

配一个 LLM 环节

PROMPT · 翻译腔清洗
下面是我写的一段中文。请只做一件事:

找出所有带翻译腔的句子,逐条列出,每条给出中文原生的写法。

规则:
- 不要改内容,不要重写整段,不要调整结构
- 不要夸我,不要写总结
- 每条格式:原句 → 改法 → 病因(一个词)
- 如果某句没病,跳过,不要凑数

不要让它重写整段——重写你什么都学不到。你要的是病灶定位,不是成品。

4.2 复写法

这是复现主义在写作里的字面执行,也是少数被反复验证有效的写作训练法(富兰克林用的就是它)。每周一次,40 分钟,三档轮换。

档一
段级复写

选一段 200–300 字的范文,读两遍,合上,凭对内容的理解重写(不是背诵)。然后逐句 diff。

看差在哪:信息丢了?语序不同?他用短句你用长句?他用动词你用名词?他在哪里换了行?

档二
篇级重构

读一篇好文章,只抄提纲。隔一天,按提纲重写全文,再对比。

这一档练的是结构和详略判断,不是句子。隔一天是必须的——当天写你会记得他的句子,那就变成默写了。

档三
限制写作

给自己加约束写 500 字:「不许用任何四字成语」/「每句不超过 20 字」/「全篇『的』不超过 15 次」/「不许用任何抽象名词作主语」。

约束会强制你绕开惯性句式。这是唯一能改掉肌肉记忆的方法。

diff 的时候只问一个问题

他为什么这么写,而我没想到?答不出来就跳过,不要强行总结。强行总结出来的「写作技巧」是假的,下次用不上。真正学到的东西会以「下次写的时候手自己停住了」的形式出现。

4.3 翻译腔自查清单

来自余光中《怎样改进英式中文?——中文的常态与变态》。这篇是全清单里排第一的材料:你大量阅读英文技术内容,翻译腔是你最可能的病灶,而这篇是最锋利的诊断书。读完直接把它转化成 linter 规则。

病症改法
弱动词 + 抽象名词对市场作出分析分析市场
「性」「化」泛滥具有高度的可扩展性容易扩展
「一个……的」这是一个非常关键的问题这问题很关键
滥用被动该方案被广泛地采用大家都在用这方案
「们」用于非人称用户们的需求用户的需求
「之一」是最重要的因素之一很重要(或直接说排第几)
「对于……来说」对于创业者来说创业者……
长定语前置由若干模块组成的具有扩展性的架构架构由若干模块组成,容易扩展
连接词硬译并且、以及、和……和拆句,或用顿号
「地」滥用广泛地、深入地、有效地多数可直接删

4.4 读什么

书 / 文解决什么
首选余光中《怎样改进英式中文?》(单篇长文,网上可搜)翻译腔的完整诊断。一小时读完,收益最高
风格王小波杂文(《沉默的大多数》)最适合你的风格样本:逻辑清晰、反套话、有幽默、句子有节奏。他也是理工背景
入门夏丏尊 / 叶圣陶《文心》小说体的写作课,读起来不累
技法王鼎钧《作文七巧》《作文十九问》直叙、倒叙、抒情、描写的具体操作层
删减Zinsser《On Writing Well》虽讲英文,「删除一切不必要的词」对中文同样成立,且比中文写作书讲得狠
结构《金字塔原理》只解决结构,不解决文字。你做全景图应该已在用类似的东西,快速过

4.5 循环

  • 每篇产出:发布前跑一次 lint(30 秒),改掉差距最大的 2 项
  • 每周:一次复写(40 分钟),三档轮换
  • 每季度:拿三个月前的一篇和现在的一篇跑同一套 lint 对比;同时重读三个月前写的东西——如果不觉得难堪,说明这三个月没进步
05

说服

PERSUASION · 寄生在已有客户对话与沙龙上 · 每周 15 分钟复盘

这是唯一没有客观刻度的一轨,也正因如此,自建刻度的收益在这里最高。数学的反馈即时、干净、可归因;说服的反馈延迟、嘈杂、严重混杂——这单没成,可能是你话术差,可能对方没预算,可能时机不对,也可能产品本身不匹配。所以不存在「说服力的分级读物」,只能靠过程指标。

5.1 Rubric:八项过程指标

每次通话、客户访谈、沙龙深谈之后打一次分。全部是过程指标,没有一项是结果指标——这是设计上的刻意选择。

#指标目标为什么是它
1我的说话时长占比< 40%最容易测、最难做到的一项。创始人讲产品会上瘾
2开放式问题数≥ 5封闭问题只能验证你已有的假设,开放问题才能推翻它
3对方说出具体数字(预算 / 当前耗时 / 客户量)≥ 2 个数字是唯一无法客套的东西
4我在对方讲完痛点前就介绍产品0 次最常见的失败模式。一旦提前介绍,后面所有反馈都被污染成礼貌回应
5对方主动提问数≥ 3兴趣的唯一诚实信号。对方不问,说明这场是你在演讲
6我复述对方的话并被确认≥ 2 次「所以你的意思是……对吗」——被纠正比被认可更有价值
7拿到具体下一步承诺(时间 + 动作 + 人)是 / 否「保持联系」不算。「周四之前把上季度的数据发我」才算
8对方谈的是过去的具体事实 vs 未来的意愿事实占比越高越好见下
第 8 条是全表的灵魂

《The Mom Test》的核心:「你会买吗」的答案全是噪声,「你上个月为这事花了多少钱」的答案才是信号。人对未来的意愿会撒谎(而且往往是善意的),对过去的行为不会。把这一条内化,你的客户访谈质量会在一周内跳一个台阶。

5.2 流水线

录音 → 转录 → LLM 按固定 rubric 打分 → 周复盘。提示词固定不变,否则历史数据不可比——这是最容易犯的错,改一次 prompt 就等于把之前几个月的数据作废。

PROMPT · 通话打分(存档后不要再改)
下面是一段销售通话/客户访谈的转录。请严格按以下 8 项打分,
只输出 JSON,不要任何解释性文字,不要评价我。

{
  "talk_ratio": 我的说话字数占比(小数),
  "open_questions": 开放式问题数量(整数),
  "concrete_numbers": 对方说出的具体数字个数(整数,列出是什么),
  "premature_pitch": 我在对方讲完痛点前介绍产品的次数(整数),
  "their_questions": 对方主动提问数(整数),
  "paraphrase_confirmed": 我复述并被确认的次数(整数),
  "commitment": 是否拿到含时间+动作+人的具体下一步(true/false,引用原句),
  "past_fact_ratio": 对方谈过去具体事实 vs 未来意愿的比例(小数),
  "worst_moment": 整场最糟的一处,引用原文,一句话说明为什么
}
每次

录音 → 转录 → 打分。当天完成(心法 10)。

每周

看八项均值,只挑最差的一项,下周只练这一项。同时练两项等于没练。

每月

算成单率,但不用它做学习决策——样本太小、噪声太大。它只是最终验证,不是训练信号。

练兵场

渡船沙龙是现成的零风险高频场景。每场至少做 2 次一对一深谈并录音。风险为零,样本量比销售通话大得多,而且失败没有商业代价。

5.3 读的顺序(顺序本身很重要)

#为什么在这个位置
1Fitzpatrick《The Mom Test》先读这本,不是 Cialdini。对创业者来说,说服的前 90% 是「准确搞清楚对方真正要什么」,后 10% 才是表达。你卖 AI 分店给 SMB,客户自己都说不清需求——这本正好解决。一晚读完
2Rackham《SPIN Selling》少数有实证基础的销售书,基于三万五千通真实通话的行为编码研究,不是靠轶事。它的四类问题(情境 / 问题 / 暗示 / 需求-回报)可以直接细化 rubric 第 2 条
3Voss《Never Split the Difference》谈判层,价格环节用。标签法、镜像法、校准问题都是可以立刻上手的动作
4Cialdini《影响力》当框架读。要知道他引用的不少经典实验在重复性危机中没能复现,别把它当定律
5你自己的第五本本土层没有书。信任建立路径、关系先于交易、面子成本——这些英文书里没有。把通话转录攒够 30 份,让 LLM 做一次归纳,这就是你自己的第五本,而且比前四本加起来都值钱

5.4 四种失败模式

  • 提前开火——对方刚说完第一句痛点你就开始介绍产品。之后的所有「听起来不错」都是礼貌,不是数据。
  • 问了假问题——「你觉得这个功能有用吗」。改成「你上次遇到这问题是什么时候,当时怎么处理的」。
  • 收集赞美——一场谈完感觉良好,但拿不出一个具体数字、一个具体承诺。感觉良好本身就是警报。
  • 不敢要承诺——怕显得急,于是用「保持联系」收场。对方拒绝给承诺是有信息量的,你回避要承诺则让这场归零。
06

总控制台

CONSOLE · 日均 70 分钟

6.1 节奏

频率做什么耗时
每天数学主线 45 min(周五换成复现日)· Khan Mastery Challenge 5 min · Anki 10 min~60 min
每周中文复写 40 min · Anki 批量入卡 10 min · 说服 rubric 周复盘 15 min · 错题归因 15 min~80 min
每月看错题类型分布 · 重读三个月前的文章 · 定下月唯一主攻项30 min
每季30 题数学闭卷 · VST 重测 · lint 对比 · 填仪表盘那一行 · 换主攻线3 h

日均约 70 分钟。除数学外全部寄生在已有行为上——这是四轨能并行的唯一原因。如果第二条线开始需要独立时间块,回头改设计,不要靠意志力硬扛。

6.2 十二个月路线

每季度只有一条主攻线,另外三条降到维持量(维持量 = 上表的「每天」栏,不做加法)。

主攻理由季末验收
Q1说服 商业 ROI 最高(ViaAI 要卖给 SMB),且最不舒服——最容易被「学数学」这种看起来更高级的事挤掉。数学是十年工程,不差这一季 30 份转录 + rubric 曲线;沙龙做一次销售复盘分享
Q2数学 L1 证明素养是四轨里性价比最高的单点突破,且直接解开你「读不动科学书」的死结 Book of Proof 读完,能独立写归纳与反证的完整证明
Q3数学 L2 线性代数与你的工作重合度最高,学习和工作合并成一件事 能逐行读懂 attention 的维度推导;能读一篇 kv-cache 相关论文的方法章节
Q4中文写作 产出量本来就大,是实际杠杆最高但一直被当成免费的技能 lint 指标向范文基线收敛;重读 Q1 的文章觉得难堪
英语词汇为什么从不当主攻

你已经能读小说,边际收益远低于另外三条。它应该永远处在零成本维持状态——继续读小说,顺手采集,每季度测一次。把它降级,是为了让另外三条有活路。

6.3 仪表盘

每季度填一行,只填八个数。这八个数之外的任何记录都是自我感动。

CSV · 一季一行
季度,数学掌握率,卡点3类占比,词族量,基准书每页生词,句长标准差,翻译腔千字,rubric均分,承诺获取率
2026Q3,,,,,,,,
2026Q4,,,,,,,,
2027Q1,,,,,,,,
2027Q2,,,,,,,,
07

三条预警线

FAILURE MODES · 针对你本人

A
造工具的时间超过用工具的时间

你会写 linter、会做 benchmark、会搭评分流水线。这是优势,也是最高级的拖延形式——造系统的手感比做题好太多了。硬规则:任何工具当天做完,不迭代第二天。丑陋但能跑的脚本已经足够;linter 少测两个指标不影响任何结论。

B
把漂亮的学习产物当成学会了

你有做 HTML 解释器和全景图的习惯。判据只有一条:做完之后合上它,白纸上能否重建核心论证?不能,就是做了一份精美转述,不是复现。现在就试一次——把你做过的 Kakeya 那份合上,在纸上重建它的核心论证。

C
四条都在「稳步推进」

那大概率哪条都没突破。每季度必须有一条明确的主攻线,另外三条主动降到维持量并接受它们不进步。接受「这三个月我的数学没有进步」是一个需要练习的能力——不接受的代价是四条全线原地踏步一整年。


如果只做一件事

这周把第 0 周那张基线表填完。六个格子,五小时。没有基线,后面全部无法执行——因为你不会知道该改什么,而不知道改什么的时候,人总会去改最舒服的那一项。