在我的知识星球「玉树芝兰」上，有一位名叫 Kevin 的朋友提了这样一个问题（简明起见，问题原文经过编辑）：
我是一名工具爱好者，但一直没怎么接触过电脑；对于稍微懂些计算机的人看来是很常识性的东西，我却感到力不从心、没有把握。由于不了解相关的计算机知识和底层逻辑，我虽然也能使用 Zotero、DEVONthink、Obsidian 等生产力工具，但总是浅尝辄止，难以到位；这让我在创作时感到一定的负担，无法达到「随心所欲」的状态。
其实我的要求也不高，就是希望弥补自己的计算机知识，达到足以理解当前所使用工具的程度。但不知道为此需要学习哪些背景知识，例如简明的 Python 语言课程或者计算机通识书籍。很希望老师能推荐一些经典、优质的资源。
我觉得这是个很有代表性的问题，所以在此把答案分享给你。以下是我的答复（有改动）。
Kevin 你好！
我们把问题梳理一下。如果你的需求刚好和工具提供的功能匹配，我想你是不会感觉到「力不从心」的，也不必去顾虑自己对计算机底层逻辑和计算机语言知识欠缺，正常使用就好。你有这个疑问，很可能是因为你的需求与工具功能不完全一致。所以，你想做的，是打造个性化的高效工作流，需要对工具进行改动、补充或者综合。如果我的理解不准确，欢迎你补充。
「懂」与「不懂」，差别在哪？
想想看为什么我们会喜欢效率工具，其实它帮助我们包裹了一些实现细节，给我们提供了好用的功能。如果你对计算机底层了如指掌，那大可不必去追逐工具的更新，或者天天尝试新工具，而应该自己来改造甚至全新设计合适于自己的工具。
就拿编辑器来说，VS Code 出现之前，计算机界「自古以来」有两大阵营，分别是 Vim 和 Emacs 。
Emacs 就是个典型的可扩展工具，号称是「伪装成了编辑器的操作系统」。如果你掌握了 Lisp 语言，那么可以自己开发上面的各种宏和插件，简直就是千变万化。你看，那边厢 Roam Research 一推出，Emacs 上很快就有了 org-roam ，对标其功能。
但是，正如你所说的，普通人并不了解计算机底层是怎么运行的，所以没法自己玩儿这种「独孤九剑」，而只好在应用层接受现有的工具。一款工具，要面向整个儿用户群，很难做到「千人千面」。当你遇到不顺手的地方时，兴许就得忍一段时间。
举个例子，Roam Research 的插图，只存放在 Google Firebase 上面。这其实并不够安全。因为没有任何一个严肃的知识管理者，会放任自己的数据只存在云端，却不在本地的。
而且你会发现，拖拽图片上传的时候，总会有个延迟。
你说很长吗？也不是，但是那个进度条出现，慢慢走，变颜色。这会儿功夫，往往会让你感觉一种无助 —— 此时只能眼睁睁看着时间流逝，自己却做不了什么。甚至因为盯着进度条入神，可能让你忘了刚才想要写啥来着。
如果你是个普通用户，这些就是你目前得忍受的。顶多，你找 Roam Research 的客服，要求他们改进这个问题。人家可能会觉得这是个问题。不过他们的任务列表上面，还有一大堆更棘手的问题亟待解决。你这个需求真正得到满足，可能得等上好一阵子。
但是如果你了解 Python 和 GitHub ，这些就不算事儿了。我就在文章里写过，自己是如何基于别人做的备份 Roam Research 工具，写了 Python 脚本，可以将 Roam Research 的数据备份为 Markdown、JSON 和 EDN 文件，同时搞定图片的备份。
这样一来，每隔一个小时（这个时间间隔，你可以自己设定），你都可以让 Github Actions 自动帮助你把 Roam Research 备份下来，并且从中找到所有的图片链接，分别备份在本地、Dropbox 和你指定的某个图床上（例如我选择的是 AWS S3）。这样，你就做到了「狡兔三窟」，不会因为某次网盘发生的极端情况，导致自己几年积攒下来的图片数据被「一锅端」了。
真出现那种事儿，恐怕 Roam Research 官方也只能跟你说句 "I am so sorry" ，因为这种天灾人祸，他们也是束手无策的。
至于 Roam 所用的 Google Firebase 图床上传慢的问题，你也可以采用其他的图床。其实这种帮助你上传图床的工具很多，例如 iPic、uPic、PicGo 等都不错。
你可以拖拽图片，或者用快捷键上传。图床的链接，可以用 Markdown 图片样式反馈给你。如果用的是国产的图床，几乎是刷啦一下子，上传和链接回传就完成了。然后贴到 Roam Research 里面，一样是正常显示。你插图的工作，于是变得更加愉快。
这个例子虽小，却包含了两点值得注意的事儿。
第一，如果你真想把工具改造得「从心所欲」，那么确实是需要掌握一些更为底层的知识、更为进阶的技能。例如说脚本的撰写（包括 Python 或者 Apple Script 等）。当然，最好还需要了解一下 GitHub ，因为它可以通过版本管理达成数据安全，而且 Github Actions 还能完成很多自动化的操作等。
第二，即使你不具备上述能力，也有一些变通的方法。不过这需要你了解更多的工具及其特色。假如你从来没有听说过 iPic, uPic, PicGo 等图床上传工具，那么可能你就得一直忍着 Roam Research 图片上传进度条，觉得这就是「人间正道」。直到某一天，你看到别人使用 uPic 的时候，初惊诧，复沉默，再热泪盈眶。
下面咱们说说怎么办。
如果所学尚浅，如何以人为「径」？
确实，不是每个人都有精力、有条件去学习那些更深入的知识和技能。但如果你没有打算系统学习底层的脚本编程等深度内容，就得能够了解新的好用工具，及其组合使用方式。这时候，最好是能够「以人为径」。我这里没有打错别字，不是想说唐太宗那种「以人为镜」，而是把他人当作过滤和连通解决方案的「途径」。
现在不是流行直播带货吗？想想看你为什么会信任某些主播，而「闭着眼买」？除了价格因素以外，他们就有这种把你和好货连通在一起的属性。好比说对方博览群书，更能分辨书籍质量，选择这样的路径，就可以一下子知道很多有趣有益的新书；有的人对数码产品深度钻研，跟着他的推荐选购，你可以知道许多新品有什么特色功能，同时避开很多坑。
这就是人作为「路径 + 过滤器」的优点。其实不要误会，直播带货之外，我们也需要这样的「以人为径」，例如我在得到 App 订阅了贾行家的《文化参考》，上了王佩老师的《好中文》课，常听 永锡老师的知乎直播，少数派网站上订了 少楠的专栏《产品沉思录》；至于 赵赛坡先生的邮件订阅产品，我买的是终身会员…… 这些有趣的高人，让我增长见识的同时，也了解到了很多有趣的文化、艺术、科技作品和效率工具。
Roam Research 的中文群「Roam CN」里面，也有很多热爱分享的小伙伴。例如吕立青这小伙儿，经常把几种现成的工具结合在一起，玩儿出了花。他的 B 站视频，很值得你花时间看看。
从别人那儿获得的认知，若能有助于你改进工作流程，回应痛点，那么你的目标也就达成了。这是最高效的方法，因为你避免了「重复发明轮子」的过程。
如果决定学习，从哪里学起？
当然，如果你发现穷尽各种渠道，现成的资源依然不能满足需求时，可能就得「自己动手，丰衣足食」了。
如果有此打算，我建议你可以循序渐进，先学以下几样东西。（注意其中有些是 iOS 和 macOS 系统专用，但 Windows 上也不难找到类似定位的工具。）
一是「快捷指令」（Shortcuts）。这东西的好处是不涉及任何代码知识，简明易懂、上手快速，而且 iOS 和 macOS 通吃。有了它，你可以和 Siri 结合，把许多繁琐的流程操作变得简单，行云流水。
比如，我之前 分享过赵赛坡先生的语音输入转文本流程。其中有个关键步骤，是把语音备忘录的内容送到飞书妙记里面。有了 Shortcuts ，我只需要打开 Siri ，说一声「秘书」，这俩工具就都打开完毕左右分屏，虚位以待，我再批量拖拽一下就完事儿了。如此一来，你才不会觉得用这个流程麻烦，甚至因为心理负担减少使用频率。
学习快捷指令，可以订阅 「少数派」网站上 2018 年 的付费专栏。时间虽然有些久，但是内容依然可用、实用。教程写得结构严谨，还很有趣。
其次是 Keyboard Maestro。它比快捷指令要复杂一些，但也不需要懂编程，却强大到我现在根本离不开。当然，如果你懂代码，它更会如虎添翼。虽然是个商业软件，需要花钱买，但是我觉得这个钱花得物有所值。
你可以使用快捷键，让一个流程走下来，先来上一段 Python 脚本或者终端 bash 脚本，然后把结果送到捷径中，之后呼叫各种应用轮流上阵，甚至还可以模拟键盘输入…… 总之，就是让你用最小的代价，达到对计算机的灵活操控。
Keyboard Maestro 官网上有完整的教程和说明，直接看就行。少数派上也有很多教程和技巧（例如这篇 入门指南）。
第三，再往上走，还是建议你学学 Python。这东西可以看作一种全平台通用的「万金油」和「胶水语言」，同时有完善的「生态」；你即使学得不深，也可以发挥「拿来主义」，将现成的各种功能融为一炉。
Python 的学习并没有你想的那么难。网上有很多不错的入门教程，也可以试试我的《如何高效学 Python？》另外，注意学了 Python 之后，它不光能解决你工具改进的问题，还可以帮你做很多其他的事儿，例如搞点儿数据分析啥的。如果你想学数据科学了，我那本《数亦有道》兴许就能派上用场了 :P
小结
小结一下，计算机软件的发展，整体趋势是越来越易用，不懂编程也完全可以玩转得得心应手。
我们制定工作流程时，可以循序渐进，先考虑现成的、拓展能力更强的工具（例如上文提到的 iPic、快捷指令）；如果想向上探索，可以优先考虑学习跨平台、通用的脚本语言（例如 Python 或者 Bash）。总之，要从需求出发、量力而行，避免为编程而编程，陷入时间和精力的黑洞中。毕竟我们是用户啊。
希望上述的回答，对你能有帮助。也欢迎你把自己阅读和实践反馈写在留言区，我们一起交流讨论。
祝进步！
延伸阅读
也欢迎关注我在少数派上的的专栏「科研利器」和教程 《科研新手全面入坑指南》。
王树义。大学教师，终身学习者。稍微懂一点儿写作、演讲、Python和机器学习。欢迎关注我的公众号“玉树芝兰”(nkwangshuyi)。