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对于我这种超级不喜欢啃书的人来讲，特别反感 有些文档把这些词汇说的高大上，所以我把这些一看就烦的词汇统一改成了生活例子，起码看起来有趣一些，希望更多小伙伴能快速理解。
AI 确实能提效，但前提是：你得看得懂它写的东西。
如果自己看不懂，只管把需求丢给 AI，让它自由发挥，做做大学生毕设、一次性的小产品，或许还能应付。可生产环境也这么搞，哪天出了问题，你可能连从哪里查起都不知道。
随便举几个例子：
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CPU 为什么突然满了？
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内存为什么一直涨？
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客户说数据少了，数据去哪儿了？
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数据明明还在，为什么算出来的结果不对？
客户愿意给你时间，让你尽快修复，已经算是体谅了。可你要是连排查方向都没有，怎么修？
有人可能会说：“继续丢给 AI，让它自己查啊。”
当然可以让 AI 帮忙排查。但如果基础薄弱，它给你的分析、排查步骤和修改方案，你看着都像天书，又怎么判断它说得对不对？怎么确认改完真的解决了问题，会不会又引入新的问题？
所以，基础依然很重要。你得知道代码为什么这么写、系统为什么这么运行，出问题时该从哪里入手。
就像你得先知道 1+1=2，才能判断别人给你的答案靠不靠谱。AI 可以帮你写代码，但理解代码、判断方案、对结果负责，终究还是你自己的事。
最后也奉劝各位老板，你因为ai降本增效享受到了利益，也要承担一部分ai带来的雷。哪天生产出问题了，员工不知道怎么解决，请不要怪他们，他们平时来不及cr。
本目录包含 18 篇 JUC 与并发编程笔记。建议按以下顺序阅读。