我有时也觉得自己挺抽象的，身为 PLT元编程+工具链学习者，居然完全是用户立场(“群众路线”)：
一个有depth且高大上的新词，看起来不易懂，那自己该扔掉它从头来过
只要它在任何一层技术栈起不到“可观测性”，就活该删掉，历史上为它写代码的贡献者八成白干？也删掉，必须删删删，好不容易搞懂的“Perls”珍珠，全部要架空或者忘掉！

其实我是很清楚的。许多工程堆砌和tradeoff是有必要的，但它们也未必要用那种【“定义式”流水账+“过程式”报菜名】的行文风格来做。
我就是忍不了，所以我选择了PLT，不是PLT选择了我--人乃万物之灵，它们没有那个资格。

我不是什么【天选之人】，我只是想要优雅的、边界明确的代码，为了一切我能洞见到的上下游应用，我不想要什么智慧的光辉，这份不完备的功利是我唯一的预设和相信。
——但PLT也改造了我，它让我永远拒绝手写brainfuck这样的“状态机”游戏，因为我已经从“宏”的层面看到无结构的“状态id”背后的语意和套路，我也看到了这些语意背后更高的应用目的和框架乃至infra层面的权衡。
我是个minimalist，但我记忆算法的长度不是KB…… 极简的对比标准，不是拿眼睛去扫，而是用心去丈量。出众的代码基越读越“短”--动态的短。这份自然绝不是自吹自擂，她是被对数证明的天赋性质。

比如，当OIer有一堆 int a[N], b[N], names[N]; 的static malloc，它不就是Jai的SOA<->AOS互转优化或“列数据库(kw:YAFF)”的CPU缓存优化吗？
比如，当GLSL里不断的写 float sdShape(..kwarg, fragCoord) + 复杂的mix，它不就是 vec1 sdShape(svgAttr) (vec2 P){} 的函数组合器吗？
比如，九成人眼中的“可观测性”只是对F12面板的跨语言移植。我词典里的observable则更像reactive、visualize、非纯函数的AOP(函数语意的latebind)，覆盖率和热点的PGO只不过是框架之一
因此，既然C这样“弱类型难自洽”的语言怎样也难以和IPy/F12的探索式比肩，既然man和pdf无论如何也无法模拟htm的基线UI与高可玩的UX，抛弃它们就好了，或者和Zig/CheerpX一样做个reflect，夺舍其生态。源码的语意不都还在么？不都没突破x86PC【可计算性】的范式吗？

我学工具链，更多是出于对 “当你不知道篱笆为何存在，就别拆掉它” 这一哲学的尊重——我不需要再当第二次“有罪的先辈”；
但七成情况下，我用心--而非眼睛去抓住一个领域或层面的解决方案时，我失望的发现实现者缺乏“一眼望到底”的勇气、他山之石的精神、Pythonic的品味。
拥有这种品味需要很多尖锐的习惯： declarative, round-tripping, lifecycle sim., domain breakdown ...

其实提出问题比解决问题更为重要…… 因为只有问题能消灭问题，答案，往往会把工具带离领域的本质。作答者，终究已失去了与问题的author“结对编程”的语境和资格。问题是一种预设，“必须要创新”是另一种预设。
我始终像《料理鼠王》里鼠鼠的大厨一样，觉得人人皆可元编程。我们的领域强大在语言无论整体好坏，都会有一两个 Killer App 或精神后继（比如Smalltalk-Scratch-Java），这恰恰证明面向设计的编程是经久不衰的，而dev的幸福与动力（长远来看，乔布斯那种）是工具链的服务目标——不是报菜名般的机械优化，是“可观测”的API优化。

不是人人都可报菜名，但没有不食食物的俊杰。为什么不站在一个没有语法、没有端、没有操作系统和CPU的高视角，观其变归其恒后，却只为Apps和 living standards 服务？
在PLT领域，新问题本身就是答案，也是唯一跨越时代的不可复制——这思想不可被静态的分数、编号、希腊字母表达。

不过半个月，就看到了清华的 宋教授、杰哥、贴吧的帝球 等牛人，包括OI的Mivik和Xecades，他们的共性就是“速度与力量”——但我更喜欢 @maskray 。
Ray的洞察更少，但是比我双倍聪明的，不过为此放弃我的特点，我可不干。 主要是他用的系统/PL和我更接近，回头我会在新博客上多多推荐这种层次的大佬

清华的title很好用，也贡献了开源镜像，但这些牛校在 MIT Scratch、BSD、“IU出品”的王垠 的圈里其实不够看，尤其是要相对整个WEB的信息量和【灵气】来比，没有一个学院派能像老掉牙的代数一样，主导CS的前沿。大家都在互相学习。


许多国人就是缺乏从“GC Roots”确立价值的精神，导致一些概念能互相刷refcount，螺旋升天，比如AI+Web3，比如北大清华。
其实，老师有什么天赋去命题呢？清华(THU)怎么是“愚蠢”的美国人投资设立的？ 牛校的tag，让一部分牛人的杰作间产生了关联，寻根问底--先射箭后画靶。

如果为了“学习”牛，掩盖了真正的艺术和动力，就牛的短视。 缺乏对好奇心和品味的追求，知识会劫持真理、戒指会戳破爱情、金钱会带走自由，你会走向你的反面。

那就是一种缺乏【动态】的见识，它带来【有形无神】的知识——烂程序的结构也会与所处理的数据相对应。
山不在高有仙则灵，如果路遇“谪仙人”，却没有山头，不是更好么？

问题是，许多人的学习研究，只是想成为那只【独一无二的】，能叫起太阳的鸡。
却在与“太阳”拟合的过程中，消磨了对光本身的敬畏与好奇心。

“速度与力量”——当然是我的追求，但现在，它们已经越来越向“纯LLM时间”倾斜了，它不占用 user,sys,bus.. 我想许多对AI表示失望的CSer就是因为它的“抢占”。
我的极限，却不在这一点可复制的追求上。在计科领域，“隔山打牛” 的原力是被OS/PL发展不断证明的事实！
如果你有【灵气】，能抓住知识树状图的动机和根系——你不需要用超高校的速度去走迷宫，或用小仲永力量去撞墙。 你只站在迷宫的最高处望一眼，“原来那些解法都是在鬼打墙” “原来复用火箭和+1%的燃料效率-是同层次的智力”，就像苹果砸中小牛顿一样【显然】。

元编程不是让你见识到牛，它助你洞察到根本没有牛这一回事。 从看山不是山，到返璞归真，你真正需要的是比【好奇心、技术力、执着】更长远的【创作欲、品味和谦卑】——泯然众人，却也完全不同，因为她才是科创的本源逻辑。