学习的东西很多，学过之后不用容易忘掉。学的时候钻研进去，探索到比较内部的功能，在当时是很了解的。当退出学习环境之后，就变得生冷。以后再次进去的话需要重新挖一遍的样子。每一门想学的东西，从开始接触，慢慢深挖，要搜索好多东西。有的时候搜不到这些东西。再次走一遍的话如果不记得原来的会比较难再走一遍。最近ai兴起，觉得可以用ai去找它们。快速定位到需要了解的知识，笼统整个知识体系，掌握整条线络。
以前用面向对象，给人的感觉是可以包裹一些外边不用的东西。当需要用到什么的时候创建一个附近的对象，就可以直接使用；当功能不好用的时候走进这个对象，一步步深挖进行修改；修改的时候不会对其它部分产生影响，意思是可以放掉整个脉络，专注在这部分的修改。每个对象类就想一个存储，或者说像一个小机器人。当系统需要什么功能的时候调用这个小机器人去修改，当这个小机器人不能满足该有的功能的时候就修改这个小机器人。整个系统是小机器人之间的协作。可以很，看上去，很容易从整体锁定到局部，并从局部退出到整体。包裹功能的是一个活物， 可以小机器人又被包裹，这个二次裹的包也是个活物。
ai可以迅速获得自己想要的知识。不过需要个性化ai，可以记住自己搜索来的知识。然后把这些知识包裹起来，如果下次需要查询或者修改， 可以很容易定位到相应的点。并且可以很容易扩大整体。每个自己需要用到的知识体系都这样包裹，以后如果进入新的体系的时候，也可以根据以往的寻找经验，进行对细节的快速定位，形成新的知识体系类别。
有很多想去了解的知识体系类别。发现手头的放掉的话，就有些忘了和生疏，捡起来不能快速定位上次的终点，也就不能继续扩大。不想把走过的部分重新走一遍，于是走过就把它们包裹起来，下次直接拿来用。这像是需要ai的记忆和总结能力才能办到。如果可以放下手头的，就可以去笼络新的，做更多想做的事情，贯彻一个产品的所有生产体系。