干货这个词原本是指晒干脱水的食物，后来最先被引用到电子商务知识传授的行业，用来指有过实战经验的人撰写的关于电子商务运营推广技巧的文章。
之后这个词很快被引用到更广泛的知识传播领域，用来评价各种文章，线上线下课堂，学术论文，各种论坛，贴吧，云盘资料，个人简历的质量等等。
曾有一段时间，标题党们铺天盖地把干货这个两个字加到标题中。喜欢干货也算是信息爆炸时代下产生的需求，随着信息发布和出版成本的大幅下降，每个人都可以轻而易举的发布自己的信息。就算优质内容数量稳定增长，也容易淹没在铺天盖地的“水货”里。面对信息爆炸的焦虑，接触了足够的参差不齐的作品后，人们产生对干货的需求也是很正常的。
干货要求内容精简，杜绝不必要的空话大话，反对弄虚作假和拒绝没有意义的灌水，确实对内容创造和知识传播者有积极的督促作用。但是随着这个词的广泛使用，干货的含义在过度的外延，几乎变成了不是干货就是水货的二元对立，成了“干货”迷信。这种二元对立其实把很多不属于干货但是也不是水货的内容打入了冷宫。
我自己也看过不少被称为干货的文章和内容，总结几个大众普遍认为（误解）的干货特性。
没有空洞抽象的内容（不要谈我看不懂的理论）
理论必然是从具体中抽象出来的普遍规律，所以一谈到理论就会让阅读者感觉像空中楼阁，但是能把行业内的具体案例总结为普遍规律是行业高手才能做到的事。但是有些高手不擅长让入门的人理解这些理论，造成了很多入门的人觉得传授者的内容太水，不着边际。
有实战经历，不编造（作者简历要好看，行业内要有名气，业绩要好）
现在书本这么多，对于到底看什么书好，我有一个简单的方法就是认作者，相信很多人有意无意也会这么做，比如看风险概率领域的书必看《黑天鹅》作者塔勒布的书，或者悬疑侦探小说必看东野圭吾的。能把自己的实战经历总结为可重复执行的方法都是牛人。但是要和简单的成功人士（有过突出业绩，一战成名的人）做区分，成功人士和牛人的区别就是，成功往往更多依靠运气，成功人士总结的经验有时候甚至不能让自己再次成功。
有独创性，不是编成体（要黑科技，独门秘籍，闻所未闻）
东拼西凑的东西虽然有整编收集的价值，但肯定算不上干货。这个世界上聪明人很多，就算一个人完全独立总结出来的方法也很可能和已有的方法有所类同，这是可以理解的。很多人会把干货等同于类似武侠世界的独门秘籍，一旦用上就可以威力巨大，一招鲜吃遍天。但如果真有这么威力巨大的东西，作者更多是拿来闷声发大财，等你能看到的时候，这个秘籍早就因为人人皆知而无效了。
实用性强，有规范的操作流程（要包教包会，能现学现用，用完立刻有效果）
干货最大的特点是新手能够依葫芦画瓢照做，而且确实有成果。但是并不是所有干货都是一学就会，立刻有效的。有些是门槛高，但是效果快，比如有些技能需要你有前置技能，比如一些编程技巧，如果一点基础都没有，连文章都看不懂。有些是入门容易，成效慢，比如正念练习，入门很容易，但是要有明显成效可能需要好几年。
有理有据，结论清晰（别扯没用，不要用故事，告诉我结论就好）
没有扎实的案例和数据，很难称为干货。结论清晰是要求内容不能模棱两可，这要求作者为自己的内容负责。但很多人误解为直接看结论，看到论证过程就不耐烦，只要作者名气大就全盘接受。
阅读干货肯定有现实性的好处，比如因为阅读目的性强，可以节约时间。遇到需要立刻解决的问题，可以找到现成的解决方案。而且很多方法的确能立刻得到反馈和好处。比如一些PPT，Excel，PS的技巧干货，我也是经常现学现用。
当然我需要讲过度追求干货的弊端，总结为一句话就是后劲不足。而后劲不足的原因就在于对干货特性的理解（误解）。
首先是基础理论的不扎实，比如学习计算机的理论往往很难立刻帮你提高编程水平，但是对计算机理论的精通程度也决定了一个计算机工程师的天花板。
习惯了现学现用，立刻有效的快感，人就很难再沉下心去系统地学习一门专业或者技能。浅层次的技能再多也拼凑不出一个解决复杂问题的牛人。
干货重实操，重结果的特点非常适合有短期目标的人，比如快速提高这个月的点击量，比如考研获得一个好成绩的技巧等等。但干货不会教你如何高级经理去处理复杂的市场营销问题，也不会让你爱上你要学的专业，毕竟没人爱考研吧……
一味追求干货也许会让你成为拥有很多工具的技师，能够更好处理一些基础具体的问题，但想要解决更普及性的问题，创造让更多人收益和认可的产品，你也许需要向乔布斯学会如何站在艺术，科技，人文的十字路口。不过乔布斯曾放弃一切，花数年到印度山区禅修，你有这个勇气么？
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