在快节奏的技术世界中，并非您阅读的所有内容都是准确或公正的。并非您读到的所有内容都是由人类编写的！ 细节可能存在微妙的错误，或者文章可能故意误导。让我们来看看一些可以帮助您阅读科技文章或任何媒体内容的技能。

1. 培养健康的怀疑态度

培养健康的怀疑态度至关重要。质疑大胆的主张，寻找支持证据，不要只看表面价值。

列表目

以数字开头的文章（例如这篇文章）通常是 listicle。这些文章比较长的单一主题文章更省力。虽然它们可以充实，但每个主题可能只有几句话。我想说，当面对列表时，最好从怀疑开始。

现在列表文章也更有可能由人工智能生成。向生成式人工智能询问“十个原因”或“十几个最佳实践”并得到一些信息很容易。人工智能生成并不意味着这篇文章不好，但它确实需要更多的怀疑，因为生成式人工智能不会对其响应进行推理。

最后，Listicles 也是将产品广告打扮成有用信息的好方法。我每天都会看到这些。

质疑权威

避免仅仅因为内容听起来很权威就同意它。写作风格会对你吸收和消费内容的程度产生很大影响，但修辞是推动感知的强大工具。在文章中断言某件事是真实的并不等同于它是真实的，我们应该警惕那些没有证据就提出主张的作者。

2.考虑来源

文章来源可能很重要。技术出版物曾经提供一定程度的可信度，但在开放论坛中我们必须做更多的工作。了解作者的背景和潜在偏见可以帮助您更好地解释所提供的信息。

作者可以具有各种经验水平。他们可以是创建相关软件的开发人员，也可以是分享学习历程的人。

考虑目标

作者可以是专家，通过写作来分享常识。他们可能会描述他们已经克服的一个具体问题。他们可能会分享一个特定的问题他们的软件可以克服。它们可以成为生成人工智能内容的渠道。受欢迎的创作者和影响者可能会提供“热门观点”来推动参与，而不是分享实质性问题。了解文章的目标可以帮助您决定是否应该对特定文章或特定作者更加怀疑。

权衡因素

我们不能期望每个内容来源都是完善的，但有资格的作者也可以发布有问题的内容。尽管如此，这仍然是一个很好的起点。识别作者可以帮助您设定期望并帮助您防止做出假设。

3.练习自我反思

这个是很难。人们很容易陷入围绕图书馆或编码实践的炒作或集体思考中。您会看到很多“停止使用这个”和“这样做，而不是那样”的文章，建议一些新的解决方案（通常还不是标准）是唯一正确的做事方法。

你也很容易陷入先入之见的偏见中。您是否因为对某些工具或想法有负面经历而抵制它们？体验是工具的错误，还是实施过程中存在问题？

我们天生就喜欢寻找模式并建立偏见，这样做有时会有所帮助，但在提出新想法时就没有什么帮助了。改变是困难的，但自我反思可以帮助您公平地处理信息并认识到您的观点何时可能会改变您的解释。

我们不必平等地接受一切；这是健康怀疑主义的重要组成部分。但是，当我们仍在收集信息时，我们可以识别何时发生内部反应，并对抗——或者至少承认——我们可能做出的假设。

4. 交叉引用信息

不要依赖单一信息来源。好的文章通常会为您提供来源和参考的链接，使这个过程变得更容易。您可能需要花时间寻找其他信誉良好的来源。

一篇文章可能会在多个观点上链接到同一来源，这可能会引发有关来源或论点有效性的问题。检查提供的来源和权威机构可以帮助您验证事实或断言，并更好地理解该主题。

支持证据非常重要。并非所有事情都需要权威来源，但事实主张尤其应该有来源。如果文章不包含链接或来源参考，请对他们的断言持保留态度。请记住，“常识”并不总是准确的。

5.理解技术术语

随着时间的推移，许多行业都建立了自己的术语，共享语言是有效沟通的重要工具。阅读技术文章时很难不遇到一些行话。无论是数据库中的“正常形式”还是函数式编程术语中的许多条目，都有很多我们不知道的术语。

您应该养成查找不熟悉的术语和概念的习惯。当您找不到某个术语的资源时，不要害怕询问或发表评论。也许一个术语是特定于行业的，而不是特定于技术的。您可能不是唯一一个错过该术语的人。或者您可能是这 10000 名幸运者之一！

6. 分析实际意义

既然我们已经怀疑地审视了内容，确定了来源，检查了我们自己的偏见，验证了信息，并学习了术语，我们就可以开始吸收信息并让它改变我们的理解了。

所讨论的技术或概念如何应用于现实场景？对你目前的项目有影响吗？这在之前的项目中有意义吗？

这种分析技能可以帮助您将理论知识与实际应用联系起来，增强您对技术领域的整体理解。这对于开发人员的成长至关重要。

并非每篇文章都需要您坐下来编写一些代码，但这可能会有所帮助。我经常使用像 RunJS 这样的工具来组合快速代码示例或用新想法重构函数。为了做出更大的努力，我可能会克隆一个存储库或在我的项目中创建一个分支来尝试新的东西。

花一点时间尝试新的想法、风格或库可以帮助我们了解它的功能和局限性，或者我们的局限性。也许我们需要在特定领域进行更多研究。或者某个特定主题可能非常复杂，我们只需要在出现时牢记这一点即可。

结论

这些技能可以显着提高您阅读和解释科技文章的能力。请记住，成为技术内容的熟练读者是一个持续的过程。内容的格局正在迅速变化，无论是我们如何消费有效信息，还是广告和生成的不同质量的内容如何影响我们的阅读列表和时间。

继续练习这些技能，希望您会发现更轻松地浏览复杂的技术文章世界。

您是否使用任何技能或技巧来帮助审查来源或改进您的分析？我很想听听他们的事！

披露

我使用人工智能创建了本文的初步大纲。生成的内容被大量重写。我推荐像 QuillBot AI Detector 这样的工具来帮助识别可能由生成式 AI 生成的文章。

使用 Apple Image Playground Beta 生成的标题图像。

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