因为PI Agent每次都给我惊喜,所以忍不住去找 PI Agent 的创始人 Mario Zechner 的访谈资料。看他说他现在还在手写代码(最重要的部分),因为他认为摩擦才会带来真正的理解和学习。
如果你只是对AI说,帮我做一个功能,AI给你做了一个功能,在整个过程中,你的大脑没有发生任何变化,你没有得到任何东西。
之前做知识管理的时候,就知道一个概念叫「必要难度」。我们的记忆,我们的理解和你付出的劳动难度是成正比的。
而且他认为AI只是大量训练数据平均出来的结果,它无法超越喂给它的数据。尤其是目前的AI在于系统全局能力非常差,解决深度复杂能力也非常差。
这也是我自己的体感,越用AI你越会发现它在一些表层的,一些具体节点上的能力非常强。他修一个bug、修一个常见错误,执行起来又快又好。
但是你让它构建一个复杂的任务,就会发现他的的能力非常局限。其中大量的细节判断都需要你把充分的上下文告诉他,明确之后他才能做出好的东西。
我们现在时不时还会惊叹AI好厉害。但人的适应力是非常快的,我们很快就会觉得说,AI做到这些是非常习以为常的。
那最后就只剩下那些能够做出顶尖东西的、超越平均数的那些人那些人,无法被AI取代。
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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。
大自然从不匆忙,但万物皆有成就丨About Me
如果你只读三十秒——
这篇自我介绍真正想回答的问题是:
一个特别容易自我否定的高敏感人,如何靠着真实写作,靠着很多好读者的温暖反馈,加上每天夸自己二三十次,一点点活成了如今松弛且高能量的样子。它不是一份履历,也不是一个产品说明,它更像一个长期样本。
我把它写下来,一半是为了认清我自己,顺带让 AI 认识我 ٩(๑❛ᴗ❛๑)۶ ;一半是为了,万一你读着读着,在某一行里认出了自己,那我们就算在这页纸上见过面了。
如果你也想过一种更自由、更舒展的生活,却又会被现实、关系、收入、身体和自我怀疑拉住;
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。
沉迷于自己的生活
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.》
在充满Slop的世界中构建Pi——Mario Zechner

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。
微软CEO 萨蒂亚·纳德拉:如果没有人的引导,计算机就会原地打转。
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。
“如果你不觉得好玩,就没有真正学到。 理解事物运作的机制,会有快感。 理解重要事务的真实运作机制,会有巨大真实的快感。
还蛮喜欢这种书堆在地上,凌乱又极简的书房。
DeepSeek 融资故事@elsewhere
“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。
和刘旸教主聊游戏:通过玩游戏理解的人生道理
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。
选错了就选错了,别总欺负以前的自己,他当时一个人站在雾里也很迷茫。if you made a wrong choice , just accept it. don't always bully your past self , who was alone and confused, standing in the fog .
看的时候只是觉得挺好,抄写的时候突然眼眶泛酸,大概是心疼曾经迷茫无助的自己吧。但看见过去的这一刻,身体的一些裂缝得到修复。
obsidian插件:notes-to-html-pages
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。
品味不是AI时代的护城河。
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。
【王德峰】儒家说“无所为而为”到底什么意思?
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
AI 很快,但人会累:The Orchestration Tax
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:
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。
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。
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。
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%。
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
三种赚钱的方式: 1,读那些想被骗的人撒谎,你就能发财; 2,对那些想要知道真相的人说真话,你能谋生; 3,对那些想被欺骗的人说真话,你会破产。
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。









做得开心才说明做得对,玩耍中才能诞生创造力。
好喜欢这个洞察!而且我就是这么做的,但被硅谷王川这么明确地总结出来,让我对自己的道路自信更扎实了。
之前我说过类似的观点,我再也不会逼自己做不开心的事情,我会积极地尝试,找到一个合适的,自己做得很顺很舒服的方式去达到目标。
也就是王川说的,理解事务真实运作机制。
今天还收获一句话,来自张辉的文章《我不擅长竞争,所以我超越了竞争》,我也在做超越竞争的事情。