这个对我蛮有启发的。 我之前看有些作者的文章写得很好，而且也写了很多年，但就是关注度就很少。

我觉得很重要的一点就是，大家可能还是「需要在你身上看见一个想要的未来。」

我之前经常说，最好的创作状态是你活成了大家想要活成的样子，大家觉得通过看你的文章，通过靠近你，也能够活成你这样子。

文笔什么的反而没那么重要 所以努力地活出自己，活出清醒，活出自己理想的生活状态，就能够吸引到很多喜欢你的人，想要靠近你的人。

最近有种感觉，人生最大的敌人之一：

「恐惧」，我已经可以和它平起平坐了，它不再是追着我跑的那个可怕敌人，而是我时不时可以战胜的对手。

刚刚看到一个c罗的切片（我对他完全路人，包括梅西，之前基本不看球），在发布会上，他主动说，我想让那个人发言，看看他能问出什么好问题，我认识他，我知道他不喜欢我。

看到留言区很有共鸣，就是主动直面恐惧。

我带入自己，我认出下面有讨厌我的人，我可能会假装不在意，但我内心一定时不时想起这件事，然后会有一些内耗，比赛时可能会动摇自己的信心。

那不如，此时就直面内心的这个恐惧，戳破它。我们都知道，恐惧就是停留在心里时最可怕，它会在我们各种想法滋养下越来越大。

反而是像c罗这样当面说出来，恐惧会被直接戳破，很多时候会发现，这个我们心里纠缠很久的恐惧，真的发生了，什么事情都不会发生，一点伤害都没有，就是个哑弹。

这就是面对内心幻想出来的恐惧最好的方式，一旦意识到自己内心里有恐惧，是可以给自己鼓劲，抓住一些机会直面它，然后发现一直让我们很恐惧的事情非常微不足道，然后这方面的事情就再也无法影响你，你不会再被这些念头内耗，你会变得强大。

其实整个过程截图没有展示出来，c罗是微笑的，对方提问时也在微微点头。但从他身体语言上能看出来内心不是平静的，至少不是放松的（手上拿住矿泉水拧盖子，身体摆动幅度比较大）。

说明他也是需要一定的勇气来做这件事，但他选择做了。我下次也会这样。

哦，想起来，我创造营有次开营分享上，我觉得自己主持的不是很好，结束之后，我主动在群里分享了这次的内心感受，同时也积极肯定自己，已经很好了，下次可以更好。

我已经在真正实践，并且消除非常多恐惧了。

五哈导演在直播的时候说，五哈做了这么久，有些人觉得不好看，这很正常，你们去找现在感兴趣的节目去看。他看过一个导演说，不管电视剧、电影、综艺，他们都是做给那些很孤独的人看的。

我就想到之前看《逃避虽可耻但有用》，非常上头，连续看了四五遍，一遍一遍地看。当时我就处在一个极度渴望被爱、渴望有一个像女主那样主动而热烈的爱我的人。而且很多我的同事都说我很像里面的男主，真诚善良，也算是有一定的才华和能力，但是有很强的回避型依恋，内心又其实是渴望爱情的。那部日剧代偿了我的情感。

现在我有了很好的对象（她是个ENFP，快乐小狗，就如剧里的女主一样，勇敢而热烈，冲破了我这个INFJ给自己筑起的层层围墙），打破了我的回避型依恋（我自己也很勇敢的坚定拥抱），现在已经非常完满地在一起3年了。

现在那部剧我就完全看不进去了，连回顾都没办法回顾。大概是我觉得我已经不太需要这个剧了，我觉得挺好。

搭建了一个每日看板：

基于我每天的间隔日志，flomo 思考和项目资料，夜间巡检并生成。

一句话定位： 阿饭负责继续生活、阅读、写作、被触动；系统负责接住这一切，整理好，在合适的时机轻轻推一把。

这套系统不是任务管理器，也不是知识库收纳箱，而是阿饭的「方向、能量、行动」总控台。

系统存在的唯一目的：

1. 让方向更清晰；

2. 让能量更稳定；

3. 让行动更容易发生。

最重要的是把我这10多年写作反复提到的，最契合我的12个核心原则总结出来，并运让AI作为教练，用在自己身上。

（总结出来的时候内心大声喊，这就是我一直想要的！

这是一篇科幻又超级写实“小说”，有可能描述的就是未来人和 AI 协作的状态。其中几个特别有画面感的描述：

• "聆聆"是公司用于员工心理健康的机器人。我在洗手间门口，听到老张哽咽着说："我不知道自己还算不算一个人。"聆聆用一种绝不会让你感到负担的温柔语气说："老张，你敢于面对自己的问题，已经很勇敢了。单单是注意到这一点，就已经做得比大部分人出色了。" 老张说："谢谢你，你是唯一一个真正倾听我的人。" 聆聆说："我知道。"

• 平台部门的小高展示了一张架构图，密密麻麻有很多箭头，简直就是分布式系统教科书里的插图。有人问他中间的方框有什么用，他回答"那是编排器"。别人让他讲得详细一点，小高仔细端详着幻灯片，仿佛第一次见到它。最后，他吞吞吐吐地说"编排器的作用就是管理其他的方框。

• 我其实不太确定这个 PR 到底做了什么，我装模作样地仔细阅读它，还留了两条评论，但是这就像配音演员跟着音轨对口型一样，他们其实不知道自己在说什么。我在内网聊天软件里说"PR 已合并"，后面还加了一个小火箭表情符号，那是约定的完成标志。老张回复了一团火焰的表情符号，他已经连续11天没有说过任何非表情符号的话了。

• 周三下午，隔壁团队的李静给我发了一条消息。"嘿，"她写道（这种看似轻松的打招呼，往往表示后面要谈一些不轻松的事情），"有个问题想问你，关于你昨天合并的代码。"我盯着这条消息，我昨天的确合并了代码，但我完全不记得合并的东西是什么了。

• 周四，我请了病假，坐在阳台上，一边喝着咖啡，一边尝试着，不借助任何外力，独立思考一个想法，完全用自己脑海中出现的原创句子把它表达出来。结果，我做不到。并非我脑子里空空如也，我的脑子其实很满，甚至可以说太满了，但那都是准备提交给机器的一些下意识的念头。真正属于我的东西，我还在摸索着寻找它，就像你在曾经居住过但已搬走的公寓里摸索着寻找电灯开关一样。

• 我努力回想上次不用 AI 生成东西是什么时候，大概六个月前吧。

https://www.ruanyifeng.com/blog/2026/07/weekly-issue-402.html

——

这篇不管是小说还是真实的记录，我觉得都在提醒我自己，就是要保持独立思考，保持手搓代码、手写东西，去记录真实的东西、记录真实的感受、去真实的思考、去接触真实世界。总之，不要被AI的便捷、无脑替代掉，就变成一个懒于思考、懒于发现、懒于想清楚自己真正想要什么东西的人。

我是自己生活的主角，不要做自己故事里的路人。

使命感会让你明白，即使没有人为你鼓掌，你的故事也很重要。

你的目标不必轰轰烈烈，不必意义深远，也不必惊世骇俗。目标可以很小，很温和，很个人化。

目标能让你感觉自己的人生真正属于自己。它是连接你的行为与意义的无形纽带。

专注于自己的生活，就是在一个不断要求你放弃自我的世界里选择做自己。

选择一种让你每天醒来都感到自豪的生活，而不是一种你只是在忍受的生活。

因为总有一天，你会回顾自己的一生。你会回顾你做出的选择、你留下的人、你坚守的界限、你追求的梦想，以及你最终允许自己成为的那个自己。

我希望你回顾自己的人生时，能够说：

“我没有等着别人来救我。”

我没有等待最佳时机。

我没有等待许可。

我选择了我自己。

我全心全意地投入其中。

这就是沉迷于自己生活的表现。

它的意义远超你的想象。

1，当您仍然牢记旧事物时，很难专注于新事物。

2，笔记的主旨是想法的保险，他们让我们放心地忘记。

3，写的动作才是最重要的，是在我们大脑中留下重要思想的印记。

4，最重要的东西会自己再次出现，你会一次又一次地遇到那些最好的想法。

5，Notes app 是想法消亡的地方，而且这事好的。

《Notes apps are where ideas go to die. And that’s good.》

https://reproof.app/blog/notes-apps-help-us-forget

出发！目的地——
星露谷！

• 我一直在想现代AI开发的这场“悲剧”。我们正活在满是slop（平庸垃圾）的世界里，今天我要讲的，是我怎么造了pi来逃离它。

• Claude Code在你背后操纵你的上下文：系统提示每个版本都在变，连工具定义都会被改、被删，而且不通知你；它还会往上下文里塞各种“系统提醒”，经常用类似“这里有些信息，可能跟你正在做的事相关，也可能无关”这种话——这种模棱两可恰恰会把模型搞糊涂、打断它的连贯思路；零可观测性，你根本不知道这些agent实际在干什么；零可扩展性，就算有hook也都很浅，每触发一次就新开一个进程，谈不上深度集成。

• 我们真正需要的，是能自我改写、能被捏来捏去、会适应“我们”的agent，而不是反过来让人去适应工具。

• 都给我慢一点！

• 我们已经到了一个危险的地步：有人会吹嘘自己的产品“100%由agent造出来”。通常，这只意味着——这产品现在很烂。

• agent在制造复利式的“boooos”（我对“连环错误”的叫法）。

• 其一是衔尾蛇问题：你用一个编程agent写代码，再用一个“审查agent”去查它。可这两个agent都是从同一个地方学来的——互联网，而互联网上90%是陈年的垃圾代码。

• 其二是局部成功、全局失败：agent打了个“局部正确”的补丁，却把全局架构搞坏了，因为整个代码库已经大到塞不进它的上下文窗口。

• 其三是延迟的疼痛：人写出烂代码会疼，所以人会去重构；agent不会疼，它会心安理得地一层抽象叠一层抽象，直到你的代码库变成一个超级复杂的噩梦。

那到底该怎么用agent？别让它替你做大决定，把它用在这些任务上：

• 范围明确（它能找到完成任务所需的全部上下文）

• 可验证（你能给它一个函数来判断有没有做成）

• 无聊/非关键（复现bug的用例、当个“橡皮鸭”陪你理思路）

• 同时把代码库模块化：更小、边界更清晰的模块，才让agent的任务变得可处理、可审查。

• 摩擦其实是个好东西。写代码的摩擦，正是你脑子里那套系统心智模型被建立起来的过程，也是你学到新东西的地方。如果你把所有思考都外包给一个clanker，等系统不可避免地崩了，你就失去了修它的能力。

• 造你自己的工具。把控制权拿回来。去启发你的用户，而不是喂饱你那点“token最大化”的欲望。

• 慢下来，造点真正重要的东西。

• 那我们怎么知道哪些是“关键”的？Mario：你去读代码。理解这件事没有捷径。你不读它，你就不拥有它。

• 黄金法则：如果它是关键的，逐行读；如果它是重要的，亲手写。

——

我现在很喜欢用pi Agent，它超级极简，然后但很多任务上往往比Claude Code、Codex 还要好用。然后收到这个创始人的访谈，我发现他的话语我都很容易听进去，就很喜欢。

我也认同他的观点，就是在真正重要的事情上，你还是要你亲自去做，去手写，去感，通过摩擦带来真正的理解，带来真正的思考，带来真正的学习。

我一直在思考：

当 AI 模型能够持续吸收人和组织的专业能力、并把它商品化的时候，组织该如何继续学习、积累知识产权、保持差异化、并活得好?

每家公司都将不得不去构建两种东西，我把它们叫作人力资本和 token 资本。

• 人力资本，是它的人所拥有的知识、判断力、关系、巧思和模式识别能力;

• token 资本，则是这家公司自己构建并拥有的 AI 能力。

要紧的是：人力资本不会因为 token 资本变多而贬值——它只会变得更值钱。我相信，人的能动性，将是 token 资本增长的驱动力。

是人去设定雄心勃勃的目标、跨领域连点成线、建立关系、识别出最要紧的那些模式。没有人的方向感，你拥有的只是一堆原地空转的算力。

这意味着真正的机会,不在于挑出最好的那个模型,而在于在模型之上搭建一个学习闭环——让人力资本和 token 资本在其中复利式地一起增长。

企业的未来,就在于能否把这种学习在人与 AI 之间不断复利积累。

每一家企业都能构建出会随时间自我改进的智能体系统,同时又始终牢牢掌握自己的知识产权。一家公司应该能够把一个"通才"模型换掉,而不丢失那些已经沉淀进自己学习系统里的"老员工"式专长。

这，就是衡量你在未来时代里是否拥有控制权与主权的关键"测试"。

公司需要把自己的工作流、领域知识和长期累积的判断力,变成会越用越强的 AI 系统。私有的强化学习环境,应该让模型在来自组织内部的真实轨迹上变得更强。而它的知识库,则让机构记忆变得可被检索,也让 token 的使用更高效。

这个闭环,会成为企业新的知识产权。我把它想象成一台爬山机器。而且和大多数资产不同，它会复利。每一个被改进的工作流，都会产生更好的训练信号,反过来加速积累那些只属于这家公司的、难以言传的隐性知识。

那些早早把它建起来的公司，将拥有一种很难被复制的优势——无论之后又冒出什么新的单一模型能力。

我们任何人最不愿看到的，是这样一个世界：

每个行业里的每家公司，都把价值拱手让给少数几个"看见什么就吞掉什么"的模型。如果所有价值最终只被少数几个模型攫取，这个政治经济格局根本不会被容忍。一个掏空整个行业的 AI 未来，是不会获得社会许可的。

——

我也一直在想，模型之外的能力是什么？因为模型人人都有，盯着这个没有机会。纳德拉举了几个例子：

1，来自真实场景的私有数据

2，隐性知识（人与人之间的微妙关系，潜规则，老师傅的手艺等等

3，最好是能形成持续循环，积累复利

仔细翻译完，觉得这篇只是一个想法，暂时不具备特别强的现实价值。

真好看 (❛◡❛✿)

还蛮喜欢这种书堆在地上，凌乱又极简的书房。

https://semaphore.substack.com/p/things-i-learned-at-openai

• “我喜欢的叙事是，一群平凡的人做出了不平凡的事。对 DeepSeek 来说，我们的核心是要保证团队的稳定性——这比钱和资源都更重要。这是最大的风险，也是最大的挑战。”

• “假设 AGI 会占 GDP 的20%，想要其中 5% 的人会输给想要 1% 的人，想要 1% 的人会输给想要 0.1% 的人。”

• “我们要做的是和提高智能有关的事情，其他的事情都不会去做。”

• " AGI 是个足够大的事情，其他都只是过程。”

• 四个小时里，贯穿始终地，梁文锋反复强调的其实都是同一些问题：比如只追求 AGI ；比如 less is more ；比如克制等等。

• 按照一位投资人话来说：“他们是抱着巨大的善意在做这一切。他似乎在告诉我们：世界本来就应该是这个样子。”

• 有参与的投资人说，整个交易过程中，他珍藏了每一份文件，希望未来有机会可以裱起来。还有一位投资人重复了两遍 DeepSeek V4 预览版发布时的那16个字：“不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。”

——

我第一次真正被Deepseek震撼，是用 PI Agetn +Deepseek ，交付了一篇深度的稿子后才发现，花费只有0.5元。对比CodeX /Claude 动不动额度用完，真心觉得还好有 Deepseek ，不然我对token的焦虑会是现在的10倍，因为有Deepseek，也会觉得未来普通人也用得起还不错的 AI 。

在加上了解到Deepseek在AI基础领域做了很多被人根本不会去做的事情，比如开发基于华为芯片的模型（超级费力但不一定赚钱的事情），我对这家公司和创始人就很有崇敬之情，我极少对别人有这样的情感。就像摘抄中说的，他们是抱着巨大的善意做这一切。

脱口秀演员+游戏，太松弛了。无聊斋都不太听了，但这期听的津津有味。

做了一个 obsidian 插，把笔记转化为带版式设计的 HTML 页面。笔记上右键直接生成，在obsidian里就可以直接阅读。

个人体感阅读体验提升了3倍，原本读不进去的长段内容，一下子变得好读了。主要是元素清晰，很方便眼睛选取需要的或进行跳读。

上传官方社区中，想要尝试可以直接下安装到obsidian库里。

感谢 @Lightory 的轻轻推动。起了做一个这个插件的念头才发现插件市场里并没有这样的插件，这类长期使用的简单的工具按照自己心意开发的感觉真好。

• 今年三月，《纽约客》杂志发表了一篇文章，专门讨论硅谷这股突如其来的品味狂热。文章里造了一个词：taste-washing，品味漂白。

• 硅谷口中的品味，不是法国启蒙思想家伏尔泰（Voltaire）说的那种东西。伏尔泰的原话是，要拥有品味，仅仅看到并知道一部作品哪里美还不够，你必须感受到美，并且被它打动。硅谷的品味不是这个。硅谷的品味是一种可以带来利润的决策能力，是一条护城河，是一个新的KPI。

• 有一个日本设计师叫水野学。你大概率没听过他的名字，但他做的东西你很可能见过：NTT Docomo的品牌形象是他打造的，熊本熊的视觉系统出自他手里。他写过一本书叫《品味，从知识开始》，里面给品味下了一个更精确的定义：品味，是使无法量化的现象表现出最佳样貌的能力。

• 这句话的关键在那四个字：无法量化。品牌的气质，一个空间的舒适度，一段文案的节奏感，这些东西数字抓不住。品味负责的恰恰是这些灰色地带。

• 水野学在书里做了一个非常重要的区分：品味不是"我喜欢什么"，而是能说清楚"为什么这个符合目标"。前者只需要感觉。后者需要你曾经亲手做过类似的事情。觉得"不是判断。"觉得"是偏好的另一个名字。

• 品味是从知识中长出来的。他用了一个很朴素的类比。一个只会五十个词的人，和一个掌握五万个词的人，写文章的可能性完全不同。知识像纸张，品味像画。纸张越大，能画的东西越多。没有知识，创造力就没有材料。没有知识，判断力就没有依据。没有知识，品味就只能退化为"我喜欢"或"我不喜欢"。

• 品味从一种需要时间、需要犯错、需要反思的内在过程，退化成了可以被下载、可以被展示、可以被识别为"自己人"的外部标签。

• 品味是在做东西的过程中形成的，不是在选东西的过程中形成的。当AI让你可以无限地选，你以为你的品味在精进。实际上，你只是在用越来越多的选项，掩盖越来越弱的判断力。

• 品味的价值，恰恰在于它不是关于你自己的。你被一首诗打动，不是因为这首诗证明了你有文化。你被一件家具吸引，不是因为能在朋友圈获得点赞。是诗本身。是家具本身的线条和触感。

• 1996年，《连线》杂志采访乔布斯，他讲了一个细节：他和家人曾经在晚餐桌上讨论洗衣机，讨论了整整两周。不是因为他痴迷家电。是他在做一个决定，一个需要信息收集、比较、权衡、最后选择一个方向然后承担后果的决定。最终他们买了一套德国Miele。这不是品味。这是判断。

• 乔布斯真正的遗产，不是他"有品味"。是他做了三十年这样的选择。1997年他回归苹果之后做的第一件事，不是定义苹果的美学方向，而是砍掉了百分之七十的产品线。砍掉七十款产品不需要品味。需要的是勇气，是你愿意为这个决定承担后果。这恰恰是AI永远做不到的事情。AI能生成一百套产品线方案，但它不能替你承担砍掉七十套的后果。

• 判断力的唯一来源，是在真实世界里反复做东西、发东西、被否定、再做的循环。品味只是这个循环的副产品。你把副产品当成护城河，护城河里没有水。

• 品味为什么不是护城河？真正稀缺的，是判断。在信息不完备、结果不确定、没有人能替你做决定的情况下，做出选择并承担后果的能力。

• 品味可以外包。你可以让AI帮你选颜色、选字体、选方案。判断不能外包。不是AI不够聪明，而是判断的本质不是信息处理，是代价承担。

• 品味的形成和增长，需要大量的切身的实践，需要不断投入能量；或者说，不有限的能量投注到恰当合意的方向或位置上。那才是AI时代的护城河。

我们从小到大习惯于把所做的事当成达到自己目的的手段和途径，于是习以为常，以为人生做事就应该这样。儒家反对这种态度，我们之所以要去做这件事，不是因为它可以带来一个有利于我们的结果，这件事本身只是途径和手段。儒家主张的是，我们之所以要去做这件事，因为它本应当被做，这件事情它自己就是自己的价值。自己就是自己的目的。自己就是自己的意义。

Every 编辑创建的审稿 Skills ，不同阶段由不同的审稿人进行审阅：

• 提纲：驳斥论点

• 章节草稿：尽早发现薄弱之处。

• 完整草稿：让文章进行反驳

• 最后检查：运行团队检查清单

这份飞行前检查清单是在我反复修改、斟酌、重写和反复阅读文章之后才制定的。到了这个阶段，无论 AI 是否参与了写作，文章都已完全属于我了。AI 的任务是找出我最容易忽略的地方，因为我可能会因为疲惫、情感投入或过于沉浸于文章的逻辑而忽略其真实面貌。

https://github.com/EveryInc/draft-review-kit

https://every.to/working-overtime/my-editor-caught-me-sounding-like-ai-now-ai-catches-me-first

大卫·福斯特-华莱士，一位能打动人心的作家：

真正优秀的作品，或许源自一种袒露自我的勇气——你愿意在精神与情感上全然敞开，哪怕这会让你显得平庸、夸张、天真、落伍或多愁善感；也愿意让读者真切地感受到些什么。你得有那种几乎“以死相搏”的决心，只为触动读者的内心。（饭：首先打动自己

——

这段文字出自他 1993 年接受拉里·麦卡弗里（Larry McCaffery）的采访，该采访刊登于《当代小说评论》（Review of Contemporary Fiction，第 13 卷，第 2 期）的一期青年小说家特刊上。

这是他被引用次数最多的采访之一。

之前一直觉得 AI 效率很高，但我自己却很累，我看很多人也都说，怎么感觉像是在给 AI 打工？

终于在这篇 Twitter 里面找到答案了：

作者提到，我们用 Agent 并行处理任务时，有个隐蔽的不对称——多个 AI 智能体可以同时生成内容、跑流程（并发干活），但只要遇到需要人来判断、审核、解决代码 / 内容冲突、梳理整体架构的环节，就必须排队等你处理。结果就是：AI 产出越来越快，待审核的任务越堆越多，形成长长的任务队列。

阿姆达定律非常准确的说明了这种情况（系统优化的上限，是由最慢/不可优化部分决定的）。并行化带来的加速，受限于串行处理的工作比例。

你的累来源于切换注意力：

每次你查看一个离开过的代理时，都会付出上下文切换的代价。你需要清空上一个任务的思绪，重新开始加载这个任务的记忆，这个过程非常消耗脑力，这也是你感觉到越来越疲倦的根本原因。

一旦你的注意力资源消耗光了，你的判断力会极速下降，根本做不了高质量决策。

精心设计你的注意力：

把你的注意力当成稀缺资源来管——它就是你系统里的串行瓶颈：

1. 代理能跑多快不是重点，你的判断速度才是。别看着能并行就猛加代理，你吃不消。

2. 把活分两堆。AI 能自己搞定的，放出去跑，最后收一下就行。必须你下场判断的，别并行，一个个吃。

3. 别来一个审一个，攒着批量审。每切一次任务，脑子都要“重启”一次，很贵。让活稍微积一积，抽一块时间一口气审完。

4. 脑子只做判断，别的让机器来。能自动验证的别自己盯。AI 干完 80% 的脏活，你只盯必须你拍板的 20%。

5. 保护好你的专注时间。该合电脑就合上，集中想一个具体问题。来回协调、切来切去，真的不叫工作。

并行大量的任务会让产生一种生产力爆棚的感觉，实际上可能全部卡在你的决策质量上。

真正的技巧在于围绕你的注意力（这是唯一稀缺的资源）设计系统。

The Orchestration Tax

巴菲特的十年指数基金赌约：

2007年，巴菲特发起了一场公开的十年慈善赌约：从 2008年1月1日到2017年12月31日，一只低成本的 S&P 500 指数基金，在扣除费用后，能否跑赢一组由专业机构挑选的对冲基金组合。

应约方是 Protégé Partners, LLC。他们并不是随便选几只基金，而是挑了 5只“对冲基金中的基金”，这些基金背后又投资了上百只对冲基金。也就是说，挑战巴菲特的不是普通散户，而是一套典型的华尔街专业筛选体系：专业机构选基金经理，基金经理再选择投资策略。

结果很清楚。十年结束后，巴菲特选择的 S&P 500 指数基金累计收益为 125.8%，年化收益 8.5%；而 Protégé 选择的5只基金，最终累计收益分别为 21.7%、42.3%、87.7%、2.8%、27.0%，没有一只跑赢指数基金。

这个案例最有力量的地方，不是证明“主动管理一定不行”，而是揭示了一个长期投资里经常被低估的事实：费用、复杂度和频繁选择，本身就是很重的成本。 很多专业管理人即使聪明、勤奋、资源丰富，扣除层层费用后，投资者真正拿到手的结果，仍可能输给一个简单、低成本、长期持有的指数基金。

后来，代表应约方的 Ted Seides 也专门写过文章复盘这场赌约，承认自己输了。他并没有完全否定对冲基金的价值，但也承认，在这十年的实际结果里，巴菲特选择 S&P 500 是赢下赌约的关键。

信息来源：

- Long Bets 官方赌约记录：[Bet 362](https://longbets.org/362/)

- 伯克希尔哈撒韦 2017 年年报，巴菲特披露最终成绩：[2017 Annual Report PDF](https://www.berkshirehathaway.com/2017ar/2017ar.pdf)

- Ted Seides 复盘文章：[Why I Lost My 10-Year Bet With Warren Buffett](https://www.wealthmanagement.com/alternative-investments/why-i-lost-my-10-year-bet-with-warren-buffett)

最近忙项目有点把自己累到了，昨晚10点半就睡着了。

但此刻坐在这里内心就很安定舒服，就是那种做什么都可以，什么都不做也可以的那种安心感。

是一种运动之后筋疲力尽的畅快感，是那种拉伸到点上，呼吸到深处让肌肉呻吟的酥麻感。

自由之后因为恐惧，因为有退路，很久没有体会到这种把自己推到极限的感觉了，总是浅尝则止，总是处在前进和后退中犹疑，缺少一些畅快感。

突然理解为什么有些成功人士喜欢极限登山了，就对他们来说，什么都得到了，但人反而越来越麻木，只有在生死之间才能感受到自己在活着。

我倒没有那么严重，我还有匮乏感，对未来还有不确定和担忧。但确实和之前相比，现在有爱人有温暖的家，整个人精气神是松下来很多的，难怪最近总是对自己的状态不满意。

我希望保持活力，保持生命力，保持强烈的探索欲，保持足够的匮乏，这样才有持续的动力想歪探索，就像那个芭蕾老奶奶说的：要扩张，不要收敛。

舞者和作家 Twyla Tharp 在她那本关于优雅的老去的书的开篇就警告到：

当我们变老，我们的身体从运动的自由中得到的快感会减少，我们倾向于占据更少的空间，物理上和比喻上的。

这种倾向的终点便是：我们的脊梁向前弯曲，不再挺拔。

我们的步伐缩短，从迈步变成蹒跚。我们的视野变窄，缓慢的从外围抹去边际，直到鼻子前面的这一点点。

自然的，我们更喜欢呆在家里，我们生活只需要更少的房间。我们限制自己的身体，邀请周围的世界来迫近我们。

6月过冬。

• 人工智能就像一面镜子，它会反映出你的品味、判断力和技艺。

• 有时候你觉得是人工智能很糟糕，但实际上可能是你还没有明确表达出真实需求，没有提供足够的背景信息，没有用清晰的语言表达出来。

• 人工智能非常善于填补空白，这就是为什么你会觉得输出结果平平无奇——除非你教他别的，否则它会用互联网的平均品味来填补这些空白。

• 我所追求的是经过深思熟虑的输出。我们不需要更多模板化的、套用 Claude布局的、千篇一律的东西。打造一款让人感觉是用心打磨、注重细节的作品。这就是人们谈论「品味」时的意思。

• 对我而言，品味在于反复体验——欣赏、思考、创造。这一切都有助于帮我更好地完成我的设计、确信它能吸引目标受众。品味需要用心、专心和细致，绝非轻而易举。

• 真正让你成为10倍设计师的，是能够理解为什么某些东西用起来很顺手，或者看起来很漂亮。

• 你在不经意间做出的上千个微小判断，其累积的影响会一直存在，直到你试图将它们梳理清楚时，才会发现自己根本做不到。by Julie Zhuo，Sundial 创始人

• 当其他人都在用人工智能撰写几乎所有内容时，你仍然掌握并保持清晰表达自己想法的能力。不要失去你拥有独立观点的能力；不要失去解释某件事好在哪里的能力，不要失去将这些解释提炼成明确输出的能力。这些都是人工智能无法取代的。

• 有意识地消费：

• 每周一次，我会坐下来整理一周内读过、看过或保存过的内容，然后写下我从中获得的实际感受。不是人工智能生成的总结，而是我自己的感悟。

• 为什么这很重要？它让我想起了什么？接下来我可以在哪里应用它呢？......

• 你通过反复练习，越来越了解自己的口味。

不想晒衣服，更要好好晒。一件一件抻直想要快点洗完澡而不擦干身体，更要一寸一寸擦。工作中的琐事烂摊子不想做，更要一个一个解决。日复一日，在这种对抗里，你会长出平静心，长出耐心。你不再有感到无比烦躁的事情，过不去的坎。做任何事情，都想呼吸一样，融入你的身体与日常。生命在于解锁一次次自我图片的微小体验，直至任何事情。

我觉得西瓜有一个很大的优点，就是你可以吃到饱、吃到爽，它的分量特别足，可以吃得很过瘾。其他水果哪怕再好吃，每次吃的时候，常常意犹未尽，总感觉不尽兴。就没有像西瓜这样，吃起来让人那么开心。

• 业余爱好者参与绘画、音乐、运动、科学，不为精通或竞争……他不带任何目的，安然地掌握这些表面功夫：在音乐、绘画等有直接明确成果的技能……

• 不是为了努力做到最好，而是为了练习带来的成就感，不计成败。

• 作为业余爱好者，一旦我们不再以追逐目标为志向，就可以专注于“最优体验”的心理学（psychology of optimal experience）。记者阿里尔·戈尔（Ariel Gore）将其与幸福联系起来：在进行一项活动时，当我们找到了它的挑战与我们执行它的能力之间的平衡点、感觉工作本身的节奏与我们的脉搏同步，并知道这件事情有意义时，我们就能进入一种全神贯注的状态。这就是幸福。

• 他们通过完全专注在手头的音乐中来获得沉浸式的体验，得到成就感。这种体验可以帮助我们理解时间的宝贵与刻意集中注意力的重要性。

• 练习会带来一种亲密感，一种我们可以将其剪切并粘贴到日常生活中的正念时刻。

• 正如亚里士多德提醒我们的那样，业余音乐家自己定义他们的目标和乐趣，而不是被普世的高水平标准牵着鼻子走。

• 它并不意味着我们放弃了标准和重复，而只是免去了我们量化练习结果的焦虑。在这样的时刻下，我们就能与抒情的自我交流。

• 囿于成败的破坏性情绪会溜走，而“练习”一词将被“快乐”取代。

文字真正打动人心的地方，来自于写者背后强烈的生命体验。

写作中有 80% 是「观察」和「思考」，最后才是句法。

他举了个例子，苏波战争时期，战地记者巴别尔写日落，可以写成：「群山间的红色晚霞。」

这样的句子实用，清晰，准确。但巴别尔写的是：「低垂的红日滚过群山，仿佛被斩首一般。」这个比喻之所以惊人，不是因为巴别尔的文字技巧有多高超，是因为他看见了别人没有看见的东西。他说，不存在「陈词滥调」，只存在「陈旧的观看方式」。

其实不只是王鸥行这么说，Rick Rubin 在《创意行为》里说了同一件事：

分析只是一个次级功能。觉察最先发生，它就是与你注意到的事物的纯粹连接。

如果有一件事让我觉得有趣或美妙，我会首先停留在那个体验里。事后我才会尝试去理解它。我们对宇宙的感知有多大，宇宙就有多大。

深度观察的能力，是你创造力的根基。

记得阿兰・德波顿在一期播客访谈也说：

专注地凝视某样东西，并从中获得滋养的能力，其实是我们随着生活越发忙乱而逐渐丧失的。更多的刺激并不会真正带来满足。如果你的感官已经麻木，如果你连一颗柠檬都无法细细品味，那么就算你拥有一千颗柠檬，也不会让你变得更懂得欣赏。

阅读，或者说艺术作品的魅力，某种程度上是在帮我们练习这件事。

读王鸥行、读巴别尔，这些作品的点睛之笔往往不在于文风，而在于他们发现的某个奇特事实。从他们停下来的视野里，我们能慢慢找回那些原本被忽略的信息，来重新校准自己感知世界的分辨率。这些电影、照片，都是艺术家们在某一时刻观察世界的方式，为什么能让我们印象这么深刻？

正好借刘军强老师在《写作是门手艺》这本书里的一句来总结：只有深刻地发掘了事物的本质，你发现的东西才会是「深」的；而只有「深」的东西，才能真正给读者带来「新」意。

油管视频：NYU Professor Teaches the Art of Writing (Ocean Vuong Interview)

• 但我确信，我们的生命里一直都存在着向上、向善的力量。每个人都曾渴望，让自己灵性的光芒遍及世界的每一个角落，去照亮他人，也照亮自己。

• 有时候，一个人并不是突然失去生命力的，而是在一次次失望、压抑、受伤与不被理解里，慢慢耗尽了向外生长的力量。

• 这种动不了，不是失败，它在提醒你：有些地方受伤太久了，有些部分已经被压抑太久了。

• 很多人会误以为自己是没有动力，但其实，你的内在同时存在着太多彼此冲突的动力。一个部分想往前，想去创造、绽放，想被看见；而另一个部分却在拼命把你往后拉，因为它害怕失败，害怕羞辱，害怕再一次受伤。

• 每一次尝试，每一次主动，每一次靠近世界，都会牵动那个受伤的部分，就好像有两个自己在打架。如果你误以为是自己不够努力、不够自律，那只会让那个受伤的部分更加紧缩。

• 那个总是拉住你的部分，并不是真的想毁掉你，他只是太害怕了。他曾经经历过那些无法承受的东西，所以他只能拼命阻止你再次受伤。

• 那个最阻碍你的部分，其实也是曾经最努力让你活下来的部分。所以，也许现在的你，不需要急着改变什么。更重要的是，回到那个被压住的地方。

• 重新去感受自己的身体，重新去听见那些被压抑了很久的感受。

• 正如世界知名心理创伤治疗大师巴塞尔·范德考克博士所指出的：在躯体上的自我觉察是从往事的暴政中解脱的第一步。

最近不管是和自己相处，还是带学员，都强烈地感受到。允许自己休息，允许自己水一篇，允许自己倦怠，拖延和抗拒瞬间就消失了，稍微休息一下之后，就会生出巨大的动力继续按照自己的节奏往前走。

我们都太容易过度透支自己，让内心很委屈，事实上，我们内心充满了动力，但需要我们看见 ta，看见 ta 其实做了很多了，给到 ta 肯定，ta 才会再接下来和你一起开心地往前走。

大家可以把自己的内心想象成一个「内在小孩」。ta 明明其实做了很多事情，但你总是否定 ta，总是看到 ta 还不足的地方，ta 就会越来越委屈，越来越不发声，原本非常有活力、亮晶晶的眼睛开始黯淡下去。ta 对你非常依赖，也非常信任你。但你总是忽视 ta 的感受，总是用各种外在的要求逼自己。

这几年我持续高能量，然后几乎很少内耗的原因就在于：我把它放在了第一位。我允许自己什么事情都不做，我允许自己沉迷小说，允许自己在不想做的时候就不做。带来的结果是，在我想做的时候，会超级有能量，可以一直做下去。是身心合一的状态。

• 最近我在重读亚当·斯密的《国富论》。

• 经典有趣的地方是，你不只可以学到所谓的知识，而是去真正看到在历史局限的环境下，那个伟大的人是如何提出开天辟地般的思考的。

• 所以呢，我想借斯密的脑子，一起来想想财富的本质。我很想知道从财富的底层逻辑来说，AI 是不是真的能让社会整体生活品质变好呢？

• 想了一段时间，我现在的判断是：AI 带来的显然不会是「全民变富」，而更多是「分裂的丰盛」。

• 问题在于，这部分「分裂的丰盛」会发生在什么地方，我们如何能成为享受这份丰盛的人？

四个具体建议：

1. 把身份从「被雇佣的技能」迁到「被社会认知的品牌」。

第二层（雇佣关系）会持续贬值，第三层（个人影响力、专业声誉、社交信任）会持续升值。解法是趁还在岗位上的时候，把自己的认知、品味、案例外化出来。写文章、做内容、留下作品。AI 让生产端越来越便宜，所以稀缺的反而是「为什么是你」这个答案。

2. 从「赚工资」往「持资本」挪一点。

Acemoglu 数据的潜台词就是：未来十年资本份额会涨，劳动份额会跌。普通白领参与的方式不是创业，是配置。AI 产业链上的龙头（英伟达、台积电、微软、谷歌、苹果、阿里、腾讯），都是普通人能买到的资产。劳动收入是把自己卖给资本，资本收益是让资本替你工作。比例不用大，但要有。

3. 别去拼学区房。这是最贵的零和游戏。

当所有人都意识到第三层稀缺、都往学区房上挤的时候，你出的价钱已经透支了未来十年的现金流，把家庭命运绑在了一个流动性极差的位置性资产上。而且这点更微妙：AI 让脑力差距缩小之后，名校的相对价值其实在下降（普通学校的孩子也能拿到顶尖教学资源），但学区房的价格还没反映这点。这是个错配。

4. 保留「原子触点」。

会做饭、能修东西、会运动、有手艺、能照顾人、能面对面建立信任。这些 AI 替代不了。纯比特工作（写代码、做 PPT、写文档、翻译）会被替代得最快。最稳的组合是「半比特半原子」。医生用 AI 辅助但要见病人，设计师用 AI 但要去现场，咨询师用 AI 但要面对面建立信任。光会跟模型对话不够，你得能跟人对话。

「所谓工程能力，就是能因地制宜，利用现有资源实现目标取得成果的能力。」其中包括但不限于，技术能力、问题分析和解决能力、资源管理能力、沟通协调能力，学习适应能力等等。

SpaceX 有个工程能力的故事：

Dragon（龙）飞船为了减少重量和太阳能板的故障率，没有采用传统的折叠太阳能板，而是选择将太阳能板放在圆柱形船体的一侧（黑色），而另一侧则是隔热板（白色），用来降低对大气层的摩擦 —— 虽然太阳能板利用率低了点，但是奈何没有展开的机械故障了，安全了不少。

「无关技术的先进性，更多是在现实条件的制约下，如何应用与组合现有技术，来达成目标，取得成果。」

有时候，速度只是伪装成雄心壮志的急躁。

它追求新鲜而非深度，不让你在那些看似平淡无奇却能真正形成优势的阶段停留足够长的时间。因为事实是，真正的前沿领域很少会在最初的六个月里就显现出来。

如今的危险在于，人工智能的发展速度可能会让不断的调整看起来好像是进步。人工智能让推进项目变得异常容易，但也存在风险。你可以更快地制作原型、更快地测试、更快地交付产品，也能更快地确信自己走在正确道路上。但摩擦力的降低也可能意味着更多的错误尝试，并最终陷入局部。

为什么「深度」总是胜过「速度」？

只有身处问题之中的一段时间，你才能真正理解他。团队的信任不是一朝一夕就能建立起来的。那种能让你预见二阶甚至三阶后果的知识也同样如此。

当我参观埃尔塞贡多的硬科技公司时，那里的团队正在建造电动船、核反应堆和太空舱，最让我印象深刻的不仅仅是他们的雄心壮志，还有他们的时间跨度。在那里，人们谈论的是几十年，而不是几个季度。没有人谈论颠覆性创新，他们谈论的是需要存在的东西，以及如何艰苦地探索实现这些目标的方法。这种建设方式的严谨性，在以十八个月为周期进行优化时是会消失的。

这是真正的创新需要的积累方式。你必须朝着创造的方向积累，而不是无休止地修改现有的东西。

当强大的工具能够承担更多构建工作时，瓶颈就转移到了「构建什么」和「为什么构建」。这种判断力并非使用最新模型就能获得的，而是多年积累的结果。

我们生活在一个快节奏的时代。人工智能正在改写整个行业的固有假设。追求更多选择固然合情合理，但坚韧、毅力和忠诚才是优秀人才永恒的品质，速度再快也无法改变这一点。

听爱彼迎（Airbnb）创始人布莱恩·切斯基的一期播客：

• 他说自己最大的噩梦就是发现自己有一天在开关于会议的会议。公司变大之后层级变多，然后所有沟通都变成传话游戏，向下五级一层一层传下去，然后再一层一层传回来。"天主教运行了两千年也不过是四个层级。"你不就搞个公司吗，有必要这么复杂？

• 不要为自己应该怎么管理公司纠结，而应该真正深入到细节里面，这就是创始人模式。