加密支付應該與我們在亞洲的做法相同： 方法 1：商家顯示一個嵌入了支付金額和目的地的 QR 碼。我掃描，生物識別認證，完成。這在網上購物時也有效。 方法 2：我創建一個 QR 碼（需要認證）。商家掃描，錢會自動從賬戶中扣除（這僅適用於面對面購物）。 追蹤每筆交易的來源真的很麻煩，因為需要使用交易哈希，有時如果 RPC 反應慢，你會錯過一筆交易。

學習這些程式語言是值得你花時間的，即使你不使用它們： 1/6 C C 語言與寫組合語言相距不遠。它迫使你理解「堆疊」和「堆」之間的區別。你還必須處理指標——訓練你的大腦處理間接性將幫助你理解更困難的問題，因為幾乎每個「困難」問題都必須以某種程度的間接性來建模。

Uniswap v3 很簡單：就是把一堆切割的 Uniswap v2 拼在一起。但要解釋清楚這一點，真的是很難。

這是真的。 我們的 Solana 系列只需要 5 章關於「足夠的 Rust 來做 Solana 和其他所有的樣板」的內容。 如果沒有 Anchor，那至少需要 15 章——這對讀者來說會是一個真正的轉折點。 Anchor 很好地隱藏了 Rust 中更複雜的方面（例如序列化和反序列化），同時保持了安全性。 是的，你應該在某個時候為了教育目的寫一個原始的 Rust Solana 程式，但對於從未使用過 Rust/C++ 的人來說，這是非常令人生畏的。 不過我可以說，如果每個人每天都花 15 分鐘在 @RareCodeAI 上，掌握 Rust 將會成為常態。 （因為我不斷被問到——更多的 Solana 內容即將推出）。

你能為你的職業發展做的最重要的事情不是： - 聽人們在小組討論中喋喋不休 ❌ - 隨便接觸隨機的人，重複同樣的對話 ❌ - 在側邊活動中狂歡 ❌ 而是專注於快速提升某項技能。✅ 這就是 RareWeek 的意義所在。

下一篇即將發布的 Uniswap V3 文章將會讓人驚艷。 這不僅僅是因為動畫很酷，而是因為通常令人害怕的數學變得非常易於理解。 這正是 RareSkills 作為出版公司的非凡之處。 我們不僅僅是重新整理現有的文檔或教程，並使其稍微更符合某個特定受眾。 我們從基本原則重新構建基礎概念，發現該主題的最佳概念圖表示，然後將其轉化為文章。 當現有的推導不夠好時，我們不會讓它們變得更好。我們會將它們廢棄，並自己重新推導。

根據我從 @RareCodeAI 獲得的早期數據，專注於 Rust 的練習大約需要 20-30 小時才能達到 "精通" Rust 的程度。 所謂的 "精通" Rust 是指： - 你可以輕鬆地提出一個常見問題的解決方案（比如說在一組字符串中找到彼此的字母異位詞）。 - 你能夠在不熟悉的情況下感知可用的語法。 - 大多數編譯器錯誤不會讓你感到害怕，你能立即識別出最常見錯誤的解決方案。 這 20-30 小時不包括： - 閱讀教程 - 花時間弄清楚該練習和回顧什麼 - 決定是否應該學習新東西或練習早期的內容 如果沒有 RareCode，我懷疑所需的時間會接近 40 到 80 小時。 所以在你強迫開發者學習 Rust 以使用你的產品之前，考慮到大多數人不想經歷 80 小時的艱苦訓練。

為什麼即使你永遠不會使用它，你也應該學習遞歸？ 遞歸解決方案訓練你幾種思維方式： 1. 與其試圖生成解決方案，你通常會從「有效解決方案的結構是什麼」開始，然後向後推導。對於某些問題，向後推導要容易得多。 2. 當你在解決問題時，很容易被所有的「如果」分心。當以遞歸方式解決問題時，你通常被迫「忽略」90%的問題，專注於只讓一部分正確。 3. 在命令式解決方案中，通常會是一個「邊緣」情況，而在遞歸中則是一個「基礎情況」。遞歸思考有時迫使你不忽略邊緣情況。此外，遞歸解決方案大量使用模式匹配，因此你被迫考慮所有可能遇到的情況。 這裡有一個非常好的例子：Leetcode 335 自我交叉（困難問題）。 你在網格上沿著螺旋軌跡移動（即在向北、南、東或西移動一段距離後總是向左轉）。問題是，「給定螺旋中每個‘段’的距離，螺旋是否交叉？」 雖然這個問題的解決方案不需要是一個調用自身的函數，但「好的」解決方案使用了遞歸特性： 1. 如果我們還沒有找到交叉，那麼我們可以假設過去沒有交叉或無效的螺旋。我們還注意到，無論我們是向左、向右、向上還是向下移動都無所謂，因為我們只能向左轉。我們關心的只是之前的段是否與我們的上一次轉向平行，以及它們距離有多遠。 2. 當我們向左轉時，螺旋中可以撞到的「段」數量極其有限，這在螺旋變大時「遞歸」地成立。我們可以忽略很多關於螺旋的過去數據。 3. 在你之前的轉向中，有有限的情況會影響你的邏輯：a) 你是否移動得足夠遠以避免撞到任何東西，b) 如果沒有，你可能會撞到什麼？（也有限）。 Leetcode 困難的煩人之處在於，如果你找到關鍵見解，它們會突然變得簡單。但如果你在遞歸編程中訓練自己，這些關鍵見解會更自然地出現。 這不僅僅是設計調用自身的函數——而是迫使自己以某種方式分解問題，使其可以用調用自身的函數來解決。你能分解問題的方式越多，你找到「啊哈」解決方案的可能性就越大。 顯然，我在我的職業中不需要進行 Leetcode，但我確實需要找到創造性的方法來分解問題，使其變得可理解——而遞歸訓練確實對此有所幫助。

使用 AI 來編碼就像是在月球上的宇航員。 你可以突然跳得更高，舉起通常會太重的物體。 但實際上，你因為萎縮而變得身體虛弱。 為了抵消這一點，宇航員需要對鍛煉保持極高的紀律，以保持肌肉。 在我看來，編碼者大部分時間都會使用 AI 來構建，但訓練——不僅是為了避免萎縮——還是為了提高使用 @RareCodeAI 和/或 @RareSkills_io 的技能。 在 RareCode 中，AI 從為你工作轉變為成為教練，有效地訓練你，避免無效的挫折和萎縮。

你可以學習如何使用 Uniswap v4，而不需要了解 Uniswap v3 的運作方式，但知道如何使用它與知道它的運作原理是不同的。在 Rareskills，你將學習它的運作原理。