我是「庞征博引」的开发者，这是一篇开发者自荐。
我一直有个毛病：碰到感兴趣的东西，很容易先收藏，心里想着「改天认真看看」。后来 AI 出现了，这件事方便了不少。遇到一个陌生概念，不用找书，也不用在十几个搜索结果之间来回跳，直接问就行。
但我很快又遇到了另一个问题。临时查一个东西很好用，真想连续学几天时，聊天记录却越来越难受。拿 Transformer 来说，第一轮可能只是问它是什么，接着碰到注意力机制、编码器和解码器，然后又是 Query、Key、Value、位置编码……每一个都能继续聊下去。聊的时候感觉很好，第二天回来，却经常要先往上翻半天，确认昨天到底看到哪里、哪些已经讲过。
我想做的事情其实很简单：既然 AI 已经这么会讲东西了，能不能别把所有东西都塞进聊天气泡里？
于是有了「庞征博引」。
想学什么都行
第一次用的时候，不需要先想好一个完整的学习计划。首页只有一句「今天想从哪里开始？」，随便说一个最近感兴趣的东西就可以。比如我输入：「大模型 Transformer 原理入门」。AI 不会马上开始洋洋洒洒写教程，而是先问几句：以前了解多少，有没有编程基础，希望讲到什么程度。回答完以后，它才开始准备第一篇文章。
我很在意这个过程，因为很多时候，人并不知道自己究竟要学什么。可能只是工作里碰见一个词，或者吃饭时突然想到一个问题。为了「开始学习」还得先列目标、选路线、规划二十节课，反而挺容易把兴趣磨没。
所以主题一开始也不用定义得特别准确。它只是这段学习在聊什么，后面随时会变。
学着学着跑偏，很正常
第一篇 Transformer 写完后，我继续往下读。它先把整个架构铺开，让我知道 Encoder、Decoder 和注意力机制大概都在什么位置。如果这是传统课程，下一节大概已经提前排好了。但我读到这里时，完全可能突然对另一个东西产生兴趣。于是我直接在下面说：
「再来一篇，讲讲 prefix cache。」
AI 先去查资料，然后第二篇就变成了 Prefix Cache。
这其实是我做庞征博引时最喜欢的一点。你一直在里面聊，一直在读，方向自然也一直在变。有时会越学越深，有时发现自己基础不够，要往回补一块；也可能学了两篇以后突然觉得「这个差不多了，我更想知道另一个东西」。都没关系。
学习本来也很少真的按照第一天写好的计划发生。
聊天留下，但聚焦还是文章
我并不讨厌聊天。相反，临时提问、改方向、告诉 AI「这个我已经懂了」，用聊天是最自然的。但真正要坐下来读十分钟，我还是更喜欢文章。所以庞征博引生成的内容会有正常的标题层级、配图、要点和阅读时间。文章生成前会联网检索，涉及事实和关键结论时，会尽量留下可以点开的来源。我自己读 AI 内容已经养成了一个毛病：模型说得越笃定，我越想知道「你从哪看到的」。
读到哪句话没懂，也可以直接选中那句话问，不用复制出来，再重新跟 AI 解释一遍上下文。这样一来，聊天和文章都还在，只是各自干自己比较擅长的事情：文章负责把一个东西讲完整，对话负责随时插嘴。
什么东西适合拿来学
庞征博引并不适合所有主题。如果我只想知道 Python 怎么把字符串转成整数，或者 Tailwind 的 text-xl 是多少，我肯定直接问 AI，没必要为它建一个主题。
有个很简单的判断：这个东西够不够我连续读上几篇？做饭、睡眠、编曲、Transformer、心流、亲密关系……都可以。它们不一定是什么正经学科，只要是一个「我有点想搞明白」的东西就行。
这也是「庞征博引」这个名字的来历。「旁征博引」里的「旁」，被我换成了庞大的「庞」。我的学习列表本来就挺庞杂的，今天技术，明天历史，后天可能突然研究怎么做好一锅饭。好像也没必要把自学弄得太庄严。有点好奇，就先开始。读完还想知道，就再来一篇。
庞征博引已经上线，可以直接在网页使用：https://pangzhengboyin.com/ ，欢迎来玩。
想学的，慢慢都会。
