把经历过的，连成记忆。
这是我的记忆构建平台，你也能搭一个。
Dagger 1.0 beta 的发布博文说自己是继 Jenkins、GitHub Actions 之后的第三代 CI，还说一条 dagger cloud checks on 就能替掉 GitHub Actions。两者是同一类东西吗？顺着问题往下追：两边的配置各自描述了什么；谁在执行、缓存放在哪；改一行代码各自重算了什么；集成测试要的数据库谁来起；测试挂了以后看到的是什么；本地能不能跑同一套；最后是 Cloud Checks 和按用量计费到底替掉了哪一层。全部场景用同一个 Go 小项目，在 GitHub 的 ubuntu-latest 机器上实测。
30u30 是一个按天带读“Ilya Sutskever 推荐的 30 篇论文”的开源仓库。我们先查这份清单从哪来，发现它其实有三个版本；再看它的构成，里面除了 Transformer、ResNet，还有咖啡自动机、一本数学专著的第 14 章和一篇 200 页的博士论文。顺着这几篇往下读，清单的另一条主线是压缩：预测就是压缩，学习就是把数据拆成规律和噪声。最后用三个自己复现的小实验检验这条线，也顺带看看 30u30 的实现。
打开 Go 标准库的 net/http，77 个文件里一半是 _test.go，和代码交错排着。这样不乱吗？顺着问题往下追：测试文件在构建里到底在哪；为什么不能像 Java 那样挪进单独的 tests 目录；同一个目录里的两种测试包；集成测试放哪、怎么不让它默认跑；测试依赖为什么要单独一个模块；e2e 测试离被测对象有多远；测试数据和依赖替身各自怎么放。统计了 Go、Kubernetes、etcd、Prometheus、CockroachDB 等 15 个仓库，并用 Go 1.27 逐个实验。
AdderBoard 是一个比谁的 Transformer 更小的排行榜，题目是十位数加法。榜首的手写模型只有 6 个参数，训练出来的模型最少 36 个。我们先把 Transformer 是什么、它怎么一个字一个字地往外吐答案讲清楚，再顺着排行榜往下看：加法对它难在哪里，数位为什么要倒过来写，训练出来的模型怎么从 6080 个参数压到 36 个，手写的 6 个参数又是怎么把十位数加对的，它和 CPU 里的二进制加法器、我们列的十进制竖式比有什么不同，最后看这些数字该怎么理解。
Go 写的小工具，最省事的界面是起一个 http server 再打开浏览器。如果想要的是 Mac 上那种双击就开、右上角菜单栏常驻一个图标、点一下弹出面板的程序，该怎么做？顺着问题往下追：窗口归 AppKit 管，Go 怎么调到它；为什么界面代码必须锁在主线程上；菜单栏图标、弹出面板和不进 Dock 是怎么做到的；Fyne、Gio、Wails、systray 等十几个现成的库，窗口里的内容各是谁画的，哪些里面其实是网页；两个库各管窗口和图标时为什么打架；最后怎么打成 .app、签名和公证，发给别人也能打开。全部方案在同一台 macOS 15 上实测。