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一切的学习最终都是自学 如果你没有时间集中精力学习新知识，那么就花时间复习已经学过的内容。 作为一个普通人，一个小人物，不要给自己使命感，你来这个世界上的核心目的，就是为了体验美好。 所谓好运，并不是你躺在那里好事就砸到了你，而是你的努力付出，得到了应有的回报 学习技术最需要是耐心而不是智商 阅读无法由AI替代 如果你没见过什么是好的，你将永远无法成长 AI要当作 “知识注入” 和 “向量数据库” 去用， 所以当AI半天写不对代码的时候， 往往不是他笨， 而是缺乏线索 早段限时饮食(早点吃晚餐或不吃晚餐)有助于改善代谢健康 大多数哲学的目的，都是强化你的身心，让你学会，对于那些自己无法控制的事情要漠不关心 金融投资必须用闲钱，非金融投资对普通人更重要，例如教育、运动、健康生活这些 一个人能力的大小，其实很多时候就是你想不想到“源头”去的欲望！ AI要当作“知识注入”与”向量数据库”去用，多提供线索 用户调研不是去问他们要什么，而是要看他们为什么而花钱 只要一件事本质是有益的，就值得全心投入 如果你没见过什么是好的，你将无法成长 学习语言不仅仅只是沟通，更大的目的是为了了解文化，无论母语还是外语 聪明的大脑，勤奋的双手，才是创造一切的根本 语言的编程速度因人而异，符合程序员的个人经历和思维习惯的语言，写起来最快。 如何缓解焦虑 努力提高自己的下限 高兴的时候不做承诺，生气的时候不做决定 聪明的人不仅更擅长思考，他们似乎也更常选择去思考。这里的「思考」指的是那种需要努力的思考，而不是快速的判断或直觉。 普通人更要心力内敛，磨练技能，让自己的人生走向一个更为开阔的世界 人类所有的问题，都源于人无法独自安静地坐在房间里。 笔记工具只是帮你记录更多信息，并不能自动帮你学习 提高认知最便宜，最直接，最快能入手的一项“教育”不是自学，而是反思性写作Reflective Writing 要复盘，要迭代，要深度思考，努力才有效率 编程 meta-skills 很重要；一切技术都有过时的一天，唯有思想才能永恒。 凡事做得到，自己做得到的叫知道，自己还没有做到的，一律不叫知道。 不是你做到过的，一律不是你的 你盯着这些极小概率事件，没有意义的，人要盘算的，谋划的，是自己生命中够得着的东西。 未来属于那些有想法、还能动手去做的人。 避免偏见的最好方法，是保持好奇心和谦逊 投资基础思维: 不纠结，莫强求，拿得起，放得下 大模型的本质：它们是概率系统，而非确定性系统 学习是50%的术语和50%的实际学习 要学好东西，除了教材、书本、视频以外，一个良好的反馈环境太重要了 任何时候，都不要放弃自己的思考 理想的人生，应该是随时死去，都不留遗憾。 与 AI 交谈不像在与一个人交谈，而像在与人类的集体思维交谈。AI 不应该让你减少思考，而应该帮助你增加思考，AI 是你的杠杆，可以让你拓展自己。 做任何事情之前我们都会先去找一下有没有现成的“锤子” 如果一件事情中相对的双方都对现状非常不满意，那通常就存在一个非常满意的第三方 软件工程里面，实践和人品最重要，学历不重要 读书的目的是启发自己，而不要追求知识的多寡 无论什么事情，如果你发现你持续处于被动的状态下，那么你一定要停下来想一想如何把被动变为主动。 能用钱解决的事情，就马上解决它。你会发现世界真美好 不要把职业（career）当成某一件具体的事情，这是人类发明的最危险、最令人窒息的概念之一，也是大多数梦想和直觉的敌人。 职业应该是一个抽象的概念，指的是一个人在日常的工作和生活中，不断探索、培训、实践、逐步进步的过程。 让团队更顺利地运行不是你的工作，你的真正工作是执行公司领导层的使命。 我们已经到了这个地步：学习哪种编程语言无关紧要。现在真正的技能是系统设计、架构、DevOps、云计算—-那些在 AI 之上快速构建系统的技能。 构建强大且可靠的AI智能体，正逐渐不再是寻找魔法般的提示词或依赖模型更新，而变为如何高效地进行上下文工程。 AI 是第二大脑，系统才是第一生产力。 高效学习 大量重试→大量犯错→注意自己犯的错误→改正错误，激活神经系统里的奖赏回路 →休息，放空，让大脑自己巩固 ...