逐章书籍总结

绪论（总体主题与方法）

• 作者主张

  • 政治哲学的首要任务是为“强制性制度的正当性”提供可公共检验的理由，核心价值是自由、平等与正义的协调而非单一至上。
  • 采用反思均衡（individual cases—原则—直觉的相互校准）与概念分析相结合的方法，避免把经验事实等同于规范真理。

• 关键概念定义

  • 正当性（legitimacy）：国家行使强制力可被受其约束者以公共理性接受的理由所支持。
  • 规范基准：自由（不受干预/不受支配）、平等（机会/地位/利益）、正义（分配/程序/承认）。

• 核心论证链路

  1. 政治权力具有强制性 → 需要超越功利计算的正当性理由。
  2. 自由与平等彼此张力但共同指向“公民作为自由而平等的人”。
  3. 以基本结构（规则、权利、程序、福利制度）为评估对象，以反思均衡整合个案与原则。

• 自由至上与平等主义的差异（导向性对比）

  • 分配：自由至上强调自愿交换与取得史；平等主义强调可辩护的不平等与起点/结构公平。
  • 权利：自由至上以强产权/自我所有为核心；平等主义强调权利与实质能力的共同保障。
  • 国家角色：自由至上主张最小国家；平等主义主张积极但受限的福利-能力型国家。

• 社会福利与个人责任的含义

  • 福利：自由至上反对扩张性再分配，偏好慈善与市场；平等主义认可矫正“道德运气”与结构性不利。
  • 责任：自由至上强调选择责任；平等主义区分“选择”与“处境”责任，避免因出生劣势而惩罚个体。

• 可直接引用的概念化陈述

  1. “政治哲学的任务是把强制性制度置于可公共辩护的理由之下。”
  2. “自由与平等并非互斥价值，而是正义视域内彼此限定、彼此校准的基准。”

• 可能反驳点及回应

  • 反驳：价值多元导致决策瘫痪。回应：反思均衡提供可操作的校准程序与优先序。
  • 反驳：规范分析脱离现实。回应：规范为制度设计提供方向约束，并通过经验事实不断修正适用面。

第1章（自由：类型、边界与制度含义）

• 作者主张

  • 自由应区分为“免于干预的自由”（消极自由）与“免于支配/支配侦测困难”（共和自由）及“实现能力的自由”（积极/能力自由）。
  • 权利是一种“自由的制度化”，需以法律与公共政策消解结构性不自由。

• 关键概念定义

  • 消极自由：他人不干预的行动空间（非侵害为界）。
  • 不支配自由：无任意支配的安全状态，即使实际干预未发生。
  • 能力自由：实现有理由选择的生活的实质能力（教育、健康、时间等）。

• 核心论证链路

  1. 仅以“无干预”度量自由会忽视结构性依赖与脆弱。
  2. 自由需要权利与资源作支撑，否则名义自由难以转化为可行选择。
  3. 自由的制度化要求明确伤害原则与权利界限（如言论、结社、财产权与其限制）。

• 自由至上 vs 平等主义

  • 自由至上：以自我所有与自愿交换界定自由边界，反对强制性再分配。
  • 平等主义：承认产权但要求通过税制/公共品保障实质可行自由。

• 社会福利与个人责任含义

  • 自由至上：福利扩张损害选择责任与交易自由。
  • 平等主义：基本福利是可行自由的前提，不是替代责任，而是使责任可被公平承担。

• 可直接引用的概念化陈述

  1. “没有转化为可行选择的自由，只是一种名义主张。”
  2. “权利是把自由从抽象愿景转化为可执行边界的制度技术。”

• 可能反驳点及回应

  • 反驳：扩大能力自由必然滑向家长主义。回应：以伤害原则与可反驳的比例性测试限定政府介入。
  • 反驳：不支配自由难以度量。回应：通过程序性保障（司法独立、可诉性、权力透明）近似实现。

第2章（平等：基准、度量与正当性）

• 作者主张

  • 平等的核心不是简单同一化，而是对“何种差异可被公共理由辩护”的判定。
  • 区分运气不平等与选择不平等，强调关系平等（无支配、无屈从、作为同等地位公民的尊重）。

• 关键概念定义

  • 机会平等：职位与资源竞争不受出身等非责因素阻碍。
  • 结果平等：分配结果在可辩护范围内的接近性（当承受风险/运气时需矫正）。
  • 足够论：确保每人达到“体面阈值”之上优先于全面拉平。
  • 优先论：改善最不利者的增量优先级高于改善已占优者。

• 核心论证链路

  1. 单一指标（收入）无法全面表达平等，应转向多维度（能力/地位/权力）。
  2. 对非责因素（出身、残障、性别、运气）导致的不利有纠偏理由。
  3. 关系平等要求制度避免支配与污名化（程序、公民权、无羞辱的福利）。

• 自由至上 vs 平等主义

  • 自由至上：只需形式平等，不为运气差异买单。
  • 平等主义：对运气差异做矫正，但保留对自愿选择的责任追究。

• 社会福利与个人责任含义

  • 福利：倾向于税收-转移、公共教育/健康、反歧视制度。
  • 责任：构建“可选择—可承担—可预期”的责任环境，而非事后惩罚。

• 可直接引用的概念化陈述

  1. “平等的关键问题不在于同一，而在于哪些不平等可被公共理由辩护。”
  2. “关系平等把‘免于屈从’与‘作为同等公民被尊重’纳入平等的度量。”

• 可能反驳点及回应

  • 反驳：运气平等主义奖励不负责任。回应：区分处境与选择，设置可预期的激励与条件性支持。
  • 反驳：多维平等导致政策不可操作。回应：以“阈值+优先序”法简化决策：先保阈值，再做优先分配。

第3章：自由、平等与正义的基本框架（整合与原则）

• 作者主张

  • 正义应作为“基本结构原则”的系统：优先保护基本自由；确保实质机会；允许不平等但需让最不利者预期受益，并以正当程序保障。
  • 政治判断需在自由与平等之间设定优先序与冲突处置规则。

• 关键概念定义

  • 基本结构：决定主要社会利益分配与权力配置的制度系统（宪政、市场、税制、福利、教育等）。
  • 程序正义：决策程序的公平性与可申诉性本身构成正义要素。
  • 差别容许原则（一般表述）：允许不平等，只要满足机会公平并对最不利者可辩护地更好。

• 核心论证链路

  1. 以基本自由的平等保障为第一优先（言论、结社、人身、法下平等）。
  2. 在此之上，确保实质机会（教育、健康、反歧视、信息）。
  3. 在满足前两项的前提下，以可辩护的不平等激励创新，并通过税制/转移保证最不利者前景改善。
  4. 以程序正义与公共理性维系制度的可接受性与合法性。

• 自由至上 vs 平等主义（在正义中的定位）

  • 自由至上：把正义等同于自愿交换与取得史的尊重；再分配被视为权利侵犯。
  • 平等主义：把正义理解为自由与平等的层级化整合；再分配是纠偏与赋能，而非盗取。

• 社会福利与个人责任含义

  • 以“阈值—机会—激励”的三段逻辑组织福利：保底阈值、保证机会、保留激励并辅以责任条款（如求职义务）。
  • 责任被制度化：政策先确保“能负责”，再要求“负责任”。

• 可直接引用的概念化陈述

  1. “正义不是单值原则，而是‘基本自由—实质机会—可辩护不平等—正当程序’的结构化体系。”
  2. “对最不利者的改进不是施舍，而是衡量不平等何以可被社会整体接受的试金石。”

• 可能反驳点及回应

  • 反驳：把基本自由置于首位会牺牲效率或平等。回应：首位并非绝对不移，而是对抗常见权力滥用的宪制防线；其后仍可通过税转与公共品实现平等与效率兼容。
  • 反驳：差别容许原则阻碍高绩效。回应：只排斥不能改善最不利者前景的不平等，保留对创新与努力的正当激励。

跨章对比：自由至上 vs 平等主义（分配—权利—国家角色）

• 分配

  • 自由至上：历史-权利论（取得与转让的清洁性）；反对强制再分配。
  • 平等主义：结构-前景论（起点/机会/最不利者前景）；接受条件性再分配与公共品。

• 权利

  • 自由至上：消极权利优先，强产权。
  • 平等主义：消极+积极权利并重（教育、健康、社保作为能力权）。

• 国家角色

  • 自由至上：最小国家（安全、合同、财产权）；其余由自愿社团与市场完成。
  • 平等主义：有限但积极的能力国家（阈值保障、机会平权、纠偏性税制、法治与程序保障）。

• 对社会福利与个人责任的含义

  • 自由至上：福利最小化；个人对选择全面负责。
  • 平等主义：福利以能力阈值为基线；责任在可选择条件下要求并与激励兼容。

期中论文结构骨架（引言—对比—评估—结论）

• 引言

  • 研究问题：自由、平等如何在“正义的基本结构”中被层级化整合？自由至上与平等主义在权利、分配与国家角色上何以分歧？
  • 立场预告：主张以“基本自由优先—实质机会—可辩护不平等”的框架调和两者。

• 对比分析

  • 概念层：自由（消极/不支配/能力）、平等（机会/结果/关系）、正义（分配/程序）。
  • 规范层：权利结构与国家功能的差异，含再分配与市场边界。
  • 制度层：税制（累进/消费税）、教育与健康公共供给、劳动力市场规则、反歧视法、程序保障。

• 评估与论证

  • 评价标准：个人主权、最不利者前景、激励兼容、可实施性、合法性与公共接受度。
  • 论证路径：展示“阈值—机会—激励”如何优于“最小国家”与“全面结果平等”的极端方案；回应家长主义、激励扭曲、财政可持续等批评。

• 结论

  • 重申整合框架的优势：以基本自由护栏防滥权，以机会与阈值保障纠偏，以可辩护不平等保激励。
  • 指向应用：在教育、医疗、税制与社会救助中的政策落点与权衡准则。

延伸阅读路径（用于写作与答题）

• 自由与权利

  • 柏林《两种自由概念》
  • 佩提特《共和主义：自由与政府》
  • 哈耶克《通往奴役之路》《法律、立法与自由》

• 自由至上（自由意志主义）

  • 诺齐克《无政府、国家与乌托邦》

• 平等与正义（自由平等主义/关系平等）

  • 罗尔斯《正义论》《政治自由主义》
  • 德沃金《认真对待权利》《主权美德》
  • 安德森“什么是平等”？（关系平等主义）

• 能力方法与福利

  • 森《以自由看发展》
  • 努斯鲍姆《创造能力》

• 责任与运气

  • 科恩《如果你是平等主义者，为什么还这么富有？》
  • 阿内森“平等与命运/选择区分”的论文

• 程序与合法性

  • 斯坎伦《我们彼此所欠何物》
  • 纳格尔《平等与偏私》

以上提纲与分析框架围绕“绪论—第3章：自由、平等与正义的基本框架”的通行逻辑组织，提供概念定义、论证链路、学派对比与可引用陈述，便于快速构建期中论文结构与答题要点。

第2章 目标分解（Goal Decomposition）

• 核心主题：把“模糊的大目标”拆成可执行的技能与任务，建立从结果到行动的清晰路径。

• 关键结论：用技能树与成果导向分解，确保每个子目标都有明确的完成标准与验证方法。

• 原则

  • 结果先行：以可观察的表现定义目标（能做出什么，而非学了多少）。
  • SMARTER：具体、可衡量、可达成、相关、时限、可评估、可调整。
  • 技能树：拆成知识点（知道）、过程技能（会做）、条件（在何种情境下）。
  • 最小可验证单元（MVO）：每个子目标都能在≤30分钟内验证。
  • 约束驱动：优先考虑时间、资源、场景的限制，确保现实可行。

• 步骤

  • 明确北极星结果：语言—“就某话题进行3分钟无稿表达”；编程—“在30分钟内实现并测试某功能”。
  • 构建技能树：话题词汇/语法/发音/连贯性；编程语言特性/算法/调试/测试。
  • 定义MVO清单：如“用10个主题词造句并复述”“写出含单元测试的函数”。
  • 设定验收标准：准确率≥90%、时间≤X分钟、无关键错误。
  • 排序与编排：按依赖关系与难度安排学习顺序与练习负荷。
  • 建立检查点：每日、每周的可量化里程碑。

• 指标

  • 领先指标：已分解的MVO数量；每个MVO是否有标准与验证方法；每日完成的MVO数。
  • 滞后指标：阶段性任务达标率；真实情境表现（口语时长与流畅度、功能开发完成度）。
  • 质量指标：分解项与北极星结果的一致性评分（1-5）；验证耗时是否≤30分钟。

第3章 反馈回路（Feedback Loops）

• 核心主题：让信息快速、具体地回流，驱动纠错和微调。

• 关键结论：高频、低延迟、任务聚焦的反馈显著缩短学习曲线。

• 原则

  • 即时性与具体性：越快越好，指向可改之处。
  • 多通道：自评、同侪、工具、导师组合互补。
  • 任务聚焦而非人身评价：减少情绪负担。
  • 闭环迭代：每条反馈都进入“修正-再测”的循环。

• 步骤

  • 预设反馈问题：我是否达到验收标准？主要误差在哪一类？
  • 仪表化任务：语言用录音+转写对比；编程用测试、lint、benchmark。
  • 设定节拍：每25分钟微循环至少一次快速校验，每日一次汇总。
  • 记录与分类：错误入库并打标签（类型、根因、情境）。
  • 迭代修正：针对高频或高影响错误设计专项微练习。

• 指标

  • 领先指标：反馈延迟（分钟）；每个微循环的反馈次数；错误入库覆盖率。
  • 滞后指标：重复错误率下降幅度；同类问题首次通过率。
  • 信噪比：可执行反馈占比≥80%。

第4章 练习设计（Practice Design）

• 核心主题：为子技能设计“高信息密度”的刻意练习。

• 关键结论：隔离子技能、高重复、变式与检索相结合，产出最高的单位时间收益。

• 原则

  • 刻意性：有明确目标、有难度、有及时反馈。
  • 隔离与再整合：先拆开练（音、形、义/API、算法），后融会贯通。
  • 变式与交错：同类题不同面；不同子技能交替练。
  • 检索与生成：多做“从记忆中调取与产出”的任务，而非被动阅读。

• 步骤

  • 选定子技能：如“连读+语调”或“二分查找调试”。
  • 设计高密度任务：短、快、多回合，确保单位时间反馈多。
  • 设置变式：材料、情境、约束不同，避免过拟合。
  • 插入检索：关掉材料，回忆与复述/默写代码或白板手写。
  • 周期整合：每3-4个微循环做一次整合任务检验迁移。

• 指标

  • 领先指标：每25分钟内有效回合数；交错与变式覆盖率。
  • 滞后指标：迁移测验通过率；新情境首轮成功率。
  • 保留率：24小时/7天后检索成功率。

第5章 困难度分级（Difficulty Scaling）

• 核心主题：保持“可承受的挑战”，避免过易或过难。

• 关键结论：60%-80%成功率区间最利于成长（可欲困难）。

• 原则

  • 近侧发展区：略超舒适区，不至崩溃。
  • 自适应调参：依据最近3次表现动态调整。
  • 分层目标：同一技能设定Level 1-5。

• 步骤

  • 基线测评：确定当前成功率与耗时。
  • 设定阈值：>85%升难；<60%降难；60%-80%维持。
  • 调参手段：时间限制、材料复杂度、干扰项、组合技能数。
  • 间隔与复现：间隔重复提高稳健性。

• 指标

  • 领先指标：每次练习记录成功率与耗时；难度调整频次。
  • 滞后指标：在更高难度下的稳定达标率；抗干扰表现。
  • 负荷监控：主观难度（RPE 1-10）均值在4-7之间。

第6章 专注与恢复（Focus & Recovery）

• 核心主题：用节律与环境管理提升深度工作时长，并用科学恢复防止衰减。

• 关键结论：25-5微循环+每日深度工作块+高质量睡眠是产出基座。

• 原则

  • 节律优先：利用超日节律安排高峰任务。
  • 单任务与去干扰：可见任务唯一、通知全静音。
  • 主动恢复：间歇性走动、呼吸/拉伸、昼间光照、睡眠。
  • 能量预算：高负荷不连续超过90分钟。

• 步骤

  • 规划时间窗：每日2×90分钟深度块+若干25分钟微循环。
  • 环境控制：白噪声/降噪耳机、全屏专注、网站屏蔽。
  • 恢复协议：5分钟站立走动+眼部放松+轻呼吸。
  • 每周减载：每第7天将强度降20%-30%。

• 指标

  • 领先指标：每日深度工作分钟数；干扰次数；完成的微循环数。
  • 滞后指标：单位时间产出（完成MVO/小时）；主观专注评分。
  • 恢复指标：睡眠时长与一致性；能量自评。

第7章 习惯系统（Habit System）

• 核心主题：把练习固化为自动化行为，降低启动成本。

• 关键结论：基于身份的习惯+触发-行动-奖励的工程化设计保证长期坚持。

• 原则

  • 身份先行：自我定位为“每天刻意练习的人”。
  • 触发与连接：习惯叠加到已有稳定行为。
  • 环境即策略：把正确行为变容易，错误行为变困难。
  • 防掉队：失足即返，最小可行复归计划。

• 步骤

  • 明确触发：如“早餐后立刻开始第一个25分钟”。
  • 实施意图：If-Then脚本；预设地点、时长、材料。
  • 跟踪与奖励：打卡、可见度、微奖励（休闲5分钟/贴纸）。
  • 失误预案：中断≤2天，立刻执行10分钟微任务复归。

• 指标

  • 领先指标：打卡率、启动延迟（分钟）、中断次数。
  • 滞后指标：连续周数维持≥80%执行率；无痛启动感评分提升。
  • 恢复指标：从中断到复归的平均时间。

第8章 复盘方法（Review & Retrospective）

• 核心主题：通过结构化复盘把经验显性化，形成可迭代系统。

• 关键结论：AAR与OODA循环把“做了什么”转化为“下次更好”。

• 原则

  • 事实—洞见—行动：区分数据、解释与决策。
  • 小步快跑：短周期复盘更有效。
  • 偏差即资产：系统性错误优先修正。

• 步骤

  • 日复盘（5-10分钟）：今天目标/结果/偏差/一个改进点。
  • 周复盘（30-45分钟）：回看指标；确定Top-3问题与下周实验。
  • 预检（Premortem）：大任务前先想“最可能失败在哪里”。
  • 知识库沉淀：最佳实践卡片化，更新清单与脚本。

• 指标

  • 领先指标：复盘完成率；提出的改进实验数量。
  • 滞后指标：改进项转化为稳定流程的比例；关键指标趋势改善。
  • 学习资产：可复用模板/脚本数量。

训练微循环（25分钟）设计

场景一：语言学习（口语/听力/表达）

• 目标：在主题X上做到3分钟连续表达，词汇准确度≥90%，发音主要错误率≤10%。
• 时段结构（25分钟）
  • 0-2分：设定子目标与标准（本轮聚焦“连读+高频搭配”）。
  • 2-10分：高密度输入与模仿（影子跟读3段，每段2-3遍；录音）。
  • 10-18分：检索与输出（关稿复述+即兴扩展，录音）。
  • 18-22分：反馈闭环（转写对比、标注错误类型：发音/用词/语法/连贯）。
  • 22-25分：纠错与微练（针对Top-2错误口型练习/替换练习），计划下轮变式。
• 任务粒度
  • 子技能：连读-语调-搭配-句型替换；每项2-3分钟回合。
  • MVO示例：使用5个目标搭配造句并流利读出；完成120词复述一次性通过。
• 反馈类型
  • 工具：ASR转写WER、跟读对齐评分、语速与停顿统计。
  • 人：同侪或导师指出高影响错误与替代表达。
• 错误记录表样例（文本模板）
  • 日期/材料/主题
  • 错误实例（转写摘录）
  • 错误类型（发音-连读/重音/语法/用词/逻辑）
  • 正确表达（改写句）
  • 根因假设（不熟悉搭配/母语迁移/时间压力）
  • 修正策略（口腔操/最小对比对/搭配卡片）
  • 复现计划（24h/72h/7d检索，回合数）

场景二：编程（算法/调试/小功能）

• 目标：实现功能X并通过测试；复杂度达标；在30分钟内完成核心逻辑。
• 时段结构（25分钟）
  • 0-3分：明确验收（输入/输出、边界、复杂度），写首个测试（Red）。
  • 3-12分：最小实现（Green），记录卡壳点与假设。
  • 12-18分：重构（Refactor），对齐风格与复杂度。
  • 18-22分：反馈汇总（测试覆盖率、lint告警、基准时间）。
  • 22-25分：复盘与下一轮难度调整（添加新边界/性能约束）。
• 任务粒度
  • 子技能：API记忆、算法模板、断点调试、编写可测试代码。
  • MVO示例：用双指针解决“有序数组去重”，测试覆盖3个边界。
• 反馈类型
  • 工具：单元测试通过率、静态检查、复杂度分析、Benchmark。
  • 人：代码评审清单（命名/副作用/不变式/边界）。
• 错误记录表样例（文本模板）
  • 日期/任务/仓库链接
  • 症状（失败测试/异常/性能退化）
  • 根因分类（越界/状态同步/复杂度误判/并发）
  • 修复方案（增加不变式检查/卫语句/抽象函数）
  • 防回归（新增测试用例ID）
  • 教训卡（可复用模式或反模式）

常见误区与纠偏策略

• 目标泛化、缺少验收标准
  • 纠偏：所有目标转写为可观察产出+数值阈值；设MVO≤30分钟验证。
• 只练熟悉项，回避薄弱环节
  • 纠偏：每周Top-3错误必须进入专项微练；执行交错与变式。
• 反馈延迟或模糊
  • 纠偏：为每个任务预设工具化反馈；复盘只允许“可执行语句”。
• 难度失衡（过易或过难）
  • 纠偏：执行60%-80%成功率规则；用阈值自动升/降难。
• 过度时长、忽视恢复
  • 纠偏：以25-5为最小单元；>90分钟强度需强制休息与拉伸。
• 习惯断档后放弃
  • 纠偏：预设“10分钟复归协议”；重启只求完成最小回合。
• 只积累练习，不做迁移检验
  • 纠偏：每周设置真实情境任务（演讲/小项目）验证迁移。

4周执行计划与进度追踪仪表

周目标与里程碑

• 第1周（搭建系统与基线）

  • 目标：完成目标分解与仪表化；跑通微循环。
  • 里程碑：
    • 技能树与MVO清单完成（语言≥20个MVO；编程≥15个MVO）。
    • 工具链搭建：ASR/转写、代码测试框架、计时器。
    • 完成≥12个微循环（语言6、编程6）；建立错误库。
  • 复盘节拍：日复盘5-10分钟；周复盘45分钟（确认Top-3问题）。

• 第2周（高频反馈与稳定习惯）

  • 目标：把反馈闭环与习惯触发固化。
  • 里程碑：
    • 反馈延迟≤10分钟；每轮至少1次工具反馈+1次自评。
    • 习惯打卡率≥80%，启动延迟≤3分钟。
    • 完成≥16个微循环（语言8、编程8），Top-3错误重复率下降≥30%。

• 第3周（难度提升与迁移）

  • 目标：提升到更高难度并做情境迁移。
  • 里程碑：
    • 执行难度调参≥6次，仍保持成功率在60%-80%。
    • 语言完成一次3分钟即兴表达录制并自评；编程完成一个小功能含测试与重构。
    • 迁移测验（新材料/新题型）首轮成功率≥60%。

• 第4周（整合与示范）

  • 目标：产出可展示成果并固化最佳实践。
  • 里程碑：
    • 语言：5分钟主题展示，主要错误率≤10%，词汇多样性提升（TTR↑）。
    • 编程：提交含评审的小项目PR，通过代码评审，复杂度与测试覆盖达标。
    • 形成个人最佳实践清单与模板库（≥10条）。

复盘节拍（全程）

• 日：5-10分钟AAR（今天目标/结果/偏差/明日改进）。
• 周：45分钟复盘（指标回顾、Top-3问题、下周实验与难度调参）。
• 月末：60分钟总结（系统升级、下一轮北极星目标）。

进度追踪仪表

• 领先指标（过程）
  • 微循环数量/天与本周累计（目标：≥4/天，≥20/周）。
  • 反馈延迟（分钟）（目标：≤10）。
  • 错误入库覆盖率（记录的错误/出现的错误，目标：≥80%）。
  • 习惯打卡率与启动延迟（目标：≥80%，≤3分钟）。
  • 深度工作时长（目标：≥120分钟/天）。
  • 难度调参动作数（目标：≥2次/周/领域）。
• 滞后指标（结果）
  • 语言：ASR词错误率（WER）下降；3-5分钟输出的流利度与可懂度评分↑；主题词汇检索成功率（24h/7d）≥85%。
  • 编程：单测通过率与覆盖率↑（≥80%覆盖）；功能完成周期↓；同类Bug重复率↓≥50%；算法题在限定时间内一次通过率↑。
  • 迁移表现：新材料/新题首次成功率↑；在真实任务的稳定输出。

数值建议（确保落地）

• 每日：语言2回合+编程2回合（各25分钟），总≥4回合；睡眠≥7小时；深度块2×90分钟（可分天灵活）。
• 每周：语言与编程各≥10回合；Top-3错误专项练≥3次；至少1个迁移检验（演讲/小功能）。
• 难度阈值：成功率>85%立刻加难；<60%立刻降难；时间超标>20%重设任务粒度。

以上内容将第2-8章的“原则—步骤—指标”转化为可执行的微循环、纠偏策略与4周计划，并提供了领先/滞后指标组合，确保从目标分解到复盘闭环的全面落地。