我这里再强调一下，一旦入门，就不要再长时间去通过视频学项目，否则你会发现自己工程能力提升很慢。养成看文档，看源码，看注释就能上手，对参加工作后快速融入到团队中，帮助会非常大。
那这篇就给大家讲一下派聪明的学习方案。
第一步，先当用户，把项目跑起来
这是最最重要，也是最有成就感的一步。在分析任何代码之前，你必须让它在你的电脑上成为一个活生生的应用。
仔细阅读前置环境搭建的教程https://paicoding.com/column/10/4
工程篇里的教程会告诉你需要安装哪些基础软件（JDK、Maven、Node.js、Docker），以及如何一键启动项目依赖的中间件（比如 Kafka、MinIO、MySQL、ElasticSearch、Redis 等）。
包括 embedding 和 llm 模型的 API 接入。
前端的启动说明，教程里也有。
或者直接使用 Docker 一键跑起来https://paicoding.com/column/10/10
Go 版本的 Docker 搭建过程https://paicoding.com/column/10/29
第二步，把你认可或者喜欢的内容抄到简历上
主要看这个教程https://paicoding.com/column/10/2
Go版本看这个帖子：https://paicoding.com/column/10/30
这一步对于想要突击或者准备寒假前的日常实习，或者秋招捡漏的球友非常重要。
不要一上来就想要把项目全部吃透，也不要想什么从 0 到 1 构建项目，实际工作中压根没有这样的场景。
第三步，针对简历上写的内容，开始深入学习源码和背诵面试题
比如说你写了：
利用 Elasticsearch + IK 分词器对知识库文档进行索引和向量检索，支持 Word、PDF 和 TXT 等多种文本类型；并集成豆包 Embedding 模型进行文本到向量的转换，支持 2048 维；再结合 ES 的 KNN 向量召回、关键词过滤和 BM25 重排序实现「关键词+语义」 的双引擎搜索。
那你就重点关注这一部分的教程，比如说RAG知识库检索模块设计方案：https://paicoding.com/column/10/15
比如说 RAG 面试题预测：https://paicoding.com/column/10/19
最好是结合源码一起看，源码部分就主要在 HybridSearchService 混合检索这一趴。
在这个阶段，最好找一个趁手的 AI助手。比如说 Qoder，lingma 插件，或者 TRAE、Claude Code 这些都可以。
当你找到一个关键类或方法时，不要只让它总结。可以问它更具体的问题，比如说针对文件上传这一趴。
- 请解释一下 UploadController 的 mergeFile 方法做了什么？它为什么要使用 executeInTransaction ？
- FileProcessingConsumer 里的 DefaultErrorHandler 是如何实现重试和死信队列的？请结合 KafkaConfig.java 解释。
- 请画出从 UploadController 发送Kafka消息到 FileProcessingConsumer 处理完成的序列图。
面试题这部分是重点，如果你源码理解的不透彻，没关系，只要能把面试题部分梳理清楚，表达清楚，就很牛逼了。
记住这一点，不要追求细节，能和面试官掰扯，才是最核心的目的。
第四步，动手调试，能 debug 最好，能增加功能、改 bug 最好。
光看是学不会游泳的，上手去实操对提升工程能力是非常重要的。
①、设置断点 ：比如，在 UploadController 的 mergeFile 方法入口、 FileProcessingConsumer 的 @KafkaListener 方法入口。
②、单步执行 ：上传一个文件，当程序停在你的断点时，一行一行地看代码是如何执行的。
③、观察变量 ：在调试过程中，关注关键变量的变化。比如，看看 FileProcessingTask 对象里包含了哪些信息？看看从MinIO下载下来的文件流是什么样的？
当你对主要的流程了如指掌后，就可以尝试动一动项目了，比如说改一些你发现的 bug，增加一些功能点等。
比如说尝试修改一个日志输出的文字，或者修改一个返回给前端的提示信息。重新编译、运行，看看你的修改是否生效。
比如，在文件处理成功后，除了记录日志，再额外发一封邮件（模拟即可，打印一行日志就行）。
不少球友都自己修改过 bughttps://t.zsxq.com/uL51L
第五步，总结归纳，沉淀知识库
假如你对自己还有更高的要求，那么你可以输出，沉淀。
比如说派聪明很多球友就写过经验贴，戳【派聪明】菜单就可以看到，类似Kafka 的安装踩坑https://paicoding.com/article/detail/2521900044302336
如果你在面试中遇到了自己回答不上来的问题， 也可以在星球里提问，或者 VIP 群里交流。我看到后都会第一时间给出答复。
也可以把自己面试中关于派聪明的面试题都分享出来：https://paicoding.com/column/10/25
和大家一起共享学习项目中的点点滴滴，也算是给自己成长做一个记录。
以上，可以套用到任何一个项目的学习上。
绝对能让你的学习效率翻倍，快速搞定一个项目去参加面试。
并且很有底气，省时省力省心。
希望大家都能开一个大包，记得来给二哥报喜就行啦，笔芯。。
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