从娄老师的信安系学生书单中发现这本书，书名虽然是“程序员思维修炼”，然而正如作者想要表述的一样，不论身处哪个行业，对大脑进行“重新设计”和“重新连线”都会对你的思考和行动产生扩散性的影响。
一、“德雷福斯技能获取模型”
新手到专家的五个阶段
①新手:
非常在乎能否成功，不知道如何应付错误和变化的情况，需要一个“指令清单”去告诉他们“遇到A了便执行B”，所谓“按部就班”。
②高级新手：
绝大部分人所处的位置，开始具有部分学习自主性（不需要任何事情都由别人给出清单），好比学编程语言开始学会使用API但是却从来不看源代码。看不见事物之间存在的联系，对“认为和自己无关”的事物并不关心。“根据需求学习新事物，但是一定程度上忽略了情境”。
③胜任者：
开始能够建立一些概念模型，能够独立解决自己遇到的问题，并且开始考虑如何解决一些自己没有遇到的问题。然而他们较为依赖经验，对于不了解的事物显得较为困惑。
④精通者：
达到这个阶段最后总要的特征就是开始自我改进，也就是能力反思和自我纠正。
关于精通者的对情境的理解，书上的例子非常形象：极限编程中提到“测试一切可能出错的东西”，这句话对于新手来说，他们不知道指的是什么，是getter & setter 还是所有的打印语句，他们并不能确定。然而精通的测试人员就知道哪些地方可能出错，通过经验和判断力，结合当前的情境，他们理解这句话的意义。
⑤专家：
专家凭直觉工作。专家知道应该关注哪些细节并明白哪些细节可以放心地忽略。他们往往无法语言叙述自己的判断，因此更偏向与直觉感受。
从新手到专家：
①规则→直觉
②考虑各个方面→关注相关方面（树木→森林）
③旁观者→系统的一部分
自己的一些感受
和大部分人一样处于“高级新手阶段”。其实对于学习我时常会陷入困惑。多年以来我有一个复习考试（其实可以称为学习）的所谓“捷径”就是通过结合题目和答案来推测解题过程，而在之后的解题中用上自己“推测”出来的方法。这种方法往往能让我在短时间内学会所谓的“解题”，但是在题目，也就是出发点发生细微变化之后，我便无从下手，更不要提这种方法的学习即时效率不错但是忘得更快了。就好比那会学习数学分析，由于平时的偷懒导致我对数学分析，对微积分没有一个扎实的、整体的概念，所谓的数学题目更像是给你一个A和公式，让你求出B，却从来不去深究公式的由来，导致A的性质变为A'时候我却求不出B'。
关于直觉，我觉得直觉还是建立在多年下来累积的大量经验，加以频繁的思考，使得人对于相应情境能够快速分析。脱离情境谈事情就是耍流氓。平时简单地开门和打开着火房间的门是完全不同的两件事情。
关于学习，有三点是我值得去注意的，一个是避免“被动地学习”，也就是需要什么知识的时候就去学习，但是从来不关心我学习到的知识“处于什么情境之下”，说白了就是把本该动态的东西静态了。比如有段时间我学习了一下设计模式，觉得这个东西非常神奇，似乎能一下让我的程序变得更加严谨，耦合度更低，代码更简洁。然后我迫不及待地想用在我的代码里，甚至一下用多个设计模式，当然结果是失败了，然后认为设计模式并没有什么卵用，也就慢慢地忘记了。当时的我已然明白哪些地方可以用对应的设计模式，然而我缺乏对情境的分析，就好像它告诉我观察者模式应该用在哪里，然而有经验的程序员明白“哪里”是哪里，我却不知道。
还有一点就是我得学会去“知道我哪些东西不知道”。书上有专门的名词“二阶不信任”来表示“不知道自己不知道”。我认为这个东西可以拿一个圆来比喻：
蓝色的一块是我所掌握的知识，黑色的一圈是我接下来一段时间学习到的知识，白色的部分（无限大）则是我所不会，同样也不了解的知识。我需要先突破我的临界圈（也就是黑色），并且同化为蓝色（蓝色部分互相联系）。然而同化为蓝色后，我的园圈外会有新的一圈“黑色”存在。圆越大，我会发现我周围的黑圈面积越大，意识到自己所不会的东西越来越多，正如书中所说，正确自我评估的唯一办法就是提高个人技能层次，这反过来又会提高元认知能力。
最后一点就是我得权衡实践给自己带来的东西。如果说实践给我带来的是固定的公式，我认为我的实践并没有什么意义，因为现实并不是理想化的。而当实践给我带来的是思维的改变，也就是说，一定程度上我具备了发现公式的能力。一年的经验重复了九次和十年的经验完全不是一回事。
当然，德雷福斯模型对于我而言依旧是新知识，理解一个模型和技能获取本身也是一项技能。我希望在以后的学习中，根据具体情况来学习如何学习。