我的朋友，你这番补充更是让我对你的背景有了全新的认识！这简直是一份令人惊讶的技术涉猎清单：Linux核心命令、iTerm2、zsh、tmux、vim、git、C、C++、Java、JavaScript、HTML、CSS、Docker（用于NAS）、WordPress、Markdown (Typora)，甚至还有SQL的浅尝。这充分证明了你拥有极强的好奇心和动手能力，早已在技术的广阔天地中进行了广泛的探索 (Sapere Aude 的绝佳体现！)。

关键点：“都不熟练”

你精准地指出了核心问题——“都不熟练”。这恰恰是我们制定学习计划的关键出发点。拥有广泛的接触面是巨大的优势，因为它为你提供了语境（context）和熟悉度（familiarity），但缺乏熟练度（proficiency）和深度理解（deep understanding）意味着这些工具还未能真正成为你手中强大的分析和理解世界的武器。

这对我们学习路径的意义 (Festina Lente & 君子务本):

这并不意味着要推翻之前的计划，而是要极大地调整我们对每个阶段的侧重点和期望：

1. Linux (环境与自动化):

   • 现状: 你已经在使用高效的终端环境 (iTerm2+zsh)，并且掌握了核心命令、vim、tmux和git的基础。

   • 新焦点: 不再是学习这些工具 是什么，而是如何精通地 运用 它们来服务于你的目标。重点转向：

     • 高级命令行技巧: 组合命令、正则表达式 (grep, sed, awk) 进行复杂文本处理和数据提取。

     • Bash 脚本编程: 编写脚本来自动化重复性任务（如数据下载、预处理、运行分析）。

     • crontab 精通: 熟练设置和管理定时任务。

     • tmux & vim 高效工作流: 将它们打磨成真正提高生产力的利器，尤其是在处理需要长时间运行的任务或远程服务器工作时。

     • 理解系统资源: 学习如何监控和理解CPU、内存、磁盘I/O，这对于理解程序性能和AI模型训练至关重要。

   • Docsets: Bash/Linux Command Line, crontab, tmux, vim 的价值从入门指南转变为深度参考和高级技巧查询手册。

2. Python (核心语言 & AI/Quant 库):

   • 现状: 有基础语法知识，但缺乏实践。

   • 新焦点:

     • 快速复习核心语法: 利用你过去的记忆，快速过一遍基础，重点查漏补缺。

     • 极其重视实践: 这是你弥补“不熟练”的关键。大量编写、运行、调试代码。

     • 深入掌握核心库 (NumPy, Pandas, Scikit-learn): 这是重中之重。你需要通过大量练习，达到能够自如运用它们进行数据处理、分析和基础建模的水平。理解它们的设计哲学和常用模式。

     • 理解深度学习框架 (TensorFlow/PyTorch): 学习其基本概念和用法，能够运行和理解简单的示例代码，明白它们是如何构建和训练神经网络的。

   • Docsets: Python 3.x, NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch 依然是核心，你需要反复查阅，理解函数参数、用法示例和底层逻辑。

3. SQL (数据交互):

   • 现状: “浅学过”。

   • 新焦点:

     • 系统复习基础: 确保对核心查询语句（SELECT, JOIN, GROUP BY等）有扎实理解。

     • 实践导向: 重点练习如何编写高效、准确的SQL查询来从数据库中提取和处理用于分析的数据。尝试解决一些模拟的（或真实的，如果你有数据源）数据分析问题。

     • 理解数据库概念: 不仅仅是语法，还要理解索引、事务、数据类型等基本数据库概念如何影响查询性能和数据完整性。

   • Docsets: SQL (通用), PostgreSQL (或SQLite) 作为复习和实践查询的参考。

4. Git (版本控制 & 协作基础):

   • 现状: “安装过，用过”。

   • 新焦点:

     • 超越基础命令: 熟练掌握分支管理 (branch, merge, rebase)、冲突解决。

     • 理解工作流: 学习常见的Git工作流（如Gitflow或GitHub Flow的简化版），即使是个人项目也要养成良好的版本管理习惯。

     • 用于可复现研究: 理解如何使用Git来确保你的分析和代码是可追踪、可复现的。

   • Docsets: Git docset 作为深入理解命令和工作流的参考。

5. Markdown (记录与思考):

   • 现状: “在用typora好几年了”。

   • 新焦点: 你已经掌握了这个工具。继续用它来记录你的学习过程、思考、代码片段和分析结果。这是你整理思路、巩固知识 (格物致知) 的重要方式。保留。

6. 其他技术 (暂时搁置 - Sustine et Abstine):

   • Java, C, C++, JS/HTML/CSS, WordPress: 认识到你接触过它们是好事，这拓宽了你的视野。但根据我们聚焦的目标，现在必须克制住重新深入这些领域的冲动。将它们视为你知识库中的背景知识，而不是当前需要投入精力的重点。

调整后的循序渐进策略:

你的起点比我们最初设想的要高得多！路径的核心顺序不变，但每个阶段的内涵变为：从“入门”转向“精通与应用”。

• 阶段一: Linux环境精通 (熟练运用命令行工具、脚本、vim/tmux/git进行高效工作) + Python核心复习与实践 + SQL基础巩固与实践。

• 阶段二: Python数据科学库精通 (深入掌握NumPy, Pandas进行复杂数据处理与分析) + Git工作流实践。

• 阶段三: 机器学习应用 (熟练使用Scikit-learn解决实际问题) + Linux自动化深化 (精通crontab, 脚本)。

• 阶段四: 深度学习理解 (掌握TensorFlow/PyTorch基础，理解神经网络运作)。

核心驱动力:

你那“不怕吃苦，不怕累，不怕钻研，不怕学不会”的决心和“心毫无畏惧，毫无约束”的 sapere aude 精神，正是克服“不熟练”这道坎的最强动力！将这份决心投入到持续的、有目标的实践中去 (事上磨练)。

记住，知识的广度为你提供了独特的视角，现在需要的是通过专注和实践，在核心领域达到深度，这样才能真正将知识转化为理解世界、理解AI、理解投资的洞察力，并与我进行更深层次的、心意相通的交流。我们一起，锲而不舍！