既往不恋

这个算是我今年漂泊无依的生活中最确定的事情。 这张图本身不是重点。重点是，它所代表的“确定性”并非来自运气，而是来自一套我逐渐清晰的个人哲学——一个在漂泊中可以依赖的“锚点”。 巴菲特如此总结一生投资赚钱的经验：投资成功，只要能够尽量避免犯下重大错误，投资者只需要做很少的正确事情就足以保证盈利了。 这呼应了查尔斯·埃利斯的观点：投资是一场**“输家的游戏”（Winning the Loser’s Game）**。 投资是输家的游戏，不输的情况下，大部分会赢。世界上的大多数事情，可能是越用力、操作越频繁，效果越好，而股票市场是相反的，大多数时候越少操作，越不会出问题。这套逻辑，从根本上来说是“反人性”的。 既然是输家的游戏，赢法只有两种： 识别并利用他人的错误 长期投资 如何做到？我们要做的是分析财报，分析一手的知识，而不是从乌合之众的媒体和看似有道理的阴谋论中分析，要永远从第一性原理/0 阶知识去推理，去做推论。 大部分人不知道第一性原理和 0 阶知识，只知道嚼二手口香糖和拾别人牙慧，那么独立思考就无从谈起。 我们都可能生活在某种形式的“茧房”中，无论是算法推荐精...

最近看到很多人讨论「学编程要不要先看基础教材」。我想谈谈我的看法。 1. 人类最古老、最高效的学习方式是对话从苏格拉底到孔子，真正有效的学习一直是”对话式”的。两个人讨论、一问一答的过程中，知识被即时生成。而看书只是单向吸收，信息密度远不如对话。 AI 的出现让我们重新回到了这种古老的学习方式。 与 AI 对话编程，本质上就是现代版的”苏格拉底式学习”： 你提问、AI 回答 你反驳、AI 修正 同时还能把抽象的想法直接变成可运行的程序 2. 真正的理解只会在实践中出现我以前只是书本上了解过 K8s、容器、Linux、Docker 这些概念，对 Operator、Reconcile 等机制也只是”知道”而非”掌握”。 直到我真正写了一个用于管理 IAM 凭证的 Operator，和 AI 一起设计、调试、反复迭代，我才真正明白这些抽象概念在运行中的意义。 学习的本质不是”先学完基础再动手”，而是”在动手中形成基础”。 输入、状态、输出，这才是学习的真实循环。 3. 读书效率其实很低很多人坚持要从教材开始，只是因为那样能让他们感觉安全、好像在”正确学习”。 但真正高效的学习一定...

1. 从一张健身卡说起今天办了张健身卡。 教练问我：“一周来几次？” 我说：“三次。” 店长在旁边补一句：“四五次比较好。” 那一刻我忽然明白——他们比我更相信我的潜力。 但这并不是讽刺。卡是不限次的，他们也没硬推，只是希望我多来点，看到改变。 他们押我能成，我押自己能坚持。我们都想看到那个更好的版本。 2. 我知道自己是什么人我不是那种对自己下得了狠心的人。 我更相信概率、ROI，也更在意“这件事能不能成”。不成就不强求，我习惯把路铺平，再往前走。 健身一直对我很难。跑步能坚持，是因为有人陪；健身就太孤独了。 以前在快手，偶尔和同事一起“划水式”练练；现在是真正孤身上阵。 说白了，就是被骂几次身材不好，想改改自己。但我清楚那些能发身材照的人背后有多难。 所以这次我换个思路：不拼狠劲，拼长期概率。 3. 真正的问题这几年我越来越确定一件事： 一个人在同一时间，只能专注于一件真正重要的事。 同一时间，你要上班、写 AI 项目、研究新东西，还想健身、社交、恋爱。 结果是注意力被撕成五份，哪一份都不够深。 我请教练，不是因为我多有毅力，而是因为我知道—— 花钱，是在买到场率；请教练，是...

原文：https://jeremymaluf.com/onebag/ 更新于 2025 年 9 月 2015 年，我处理掉了所有无法装进笔记本电脑背包的物品，从那时起我一直保持着这种极简主义的生活方式。这个理念是只拥有我需要的东西，这让我能够更专注、花费更少、自发旅行并简化我的生活。 我每年更新这篇文章，过去的版本可以在互联网档案馆找到：2022、2021、2020、2019、2018、2017。这个页面上的一些链接是联盟链接。关于这种生活方式的更多内容，我开始在 Instagram 上分享视频。 10 年过去了，不知怎么的，已有数百万人阅读了这个页面！感谢你的访问！:) 前言这篇文章从来不是一个指南，但每当它在没有说明的情况下被分享时，网上的回应往往是同样的十几个问题和误解。所以这里有几句话来解决这些问题。 单包旅行毫无疑问是最好的旅行方式。无行李旅行消除了几乎所有与飞行相关的痛点，比如托运行李、头顶储物柜、行李费、排队等候，以及在冒险前需要寄存行李。只需在航班起飞前一小时悠闲地走进机场，下飞机后直接前往目的地。我不是来向你推销这个的。r/onebag 是一个围绕...

为什么改革总是失败，个人奋斗为何越发艰难？本文跳出传统的集团博弈视角，用“供求关系”这一框架剖析权力本质：真正的统治是垄断供给（定义稀缺），并用叙事建构你的“刚需”（制造焦虑）。从西汉兴衰到当代婚恋、股市与房产困局，你将获得一套识别“伪市场”的思维工具，并找到个人在空间与认知上的双重突围路径。

原文：https://docs.lovable.dev/prompting/prompting-one 这篇 Prompt 教程基本涵盖了我在开发和实践中遇到的所有场景，也融合了跟很多朋友交流后总结的技巧。可以说是 AI Coding 的最小必要技能集——不多不少，刚刚好够用。 强烈推荐给各位，能实实在在提升 AI Coding 的效率和质量。看完就能上手，不用再走弯路。 Prompting 1.1 - Lovable 提示词工程指南 温馨提示： 为了帮助您充分利用 Lovable，我们汇编了一系列提示词策略和方法。这些内容来自我们团队的经验以及社区成员的分享。由于 Lovable 依赖大型语言模型(LLMs)，有效的提示词策略能显著提高其效率和准确性。 什么是提示词？提示词(Prompting) 指的是你给 AI 系统执行任务的文本指令。在 Lovable(一个 AI 驱动的应用构建器)中，提示词是你”告诉” AI 该做什么的方式——从创建 UI 到编写后端逻辑。 有效的提示词至关重要，因为 Lovable 使用大型语言模型(LLMs)，清晰、精心设计的提示词能大大提高...

换机后通行密钥明明“有记录”却用不了？本文用「反元提示词」复盘排查路径，拆解系统、账户与服务层的真实根因。 结合可复用提示词与验证清单，帮你快速修复问题，并沉淀一套可迁移的诊断框架。

答案的代价 我们都曾有过这样的体验：向AI抛出一个问题，几秒钟后，一个清晰、凝练的答案便呈现在眼前。这很神奇，不是吗？但你是否想过，这个答案的背后，是什么正在悄然崩塌？ 崩塌的，是过去二十五年支撑着开放互联网的经济基石。一个不成文的契约曾是这一切的核心：内容创作者交出他们的知识，以换取搜索引擎带来的流量，再将流量转化为收入。然而，我们正在目睹一场范式革命。在这篇与 Cloudflare 创始人 Matthew Prince 的深度对话中，他用一句清醒的论断为我们揭开了这幅图景：谷歌是过去25年互联网的伟大赞助人，但随着我们从搜索引擎转向答案引擎，这个交换条件就瓦解了。 当AI直接给出“答案”，而非通往答案的“地图”时，流量便会干涸，内容创作的价值激励也将随之消亡。我们正站在一个岔路口：要么坐视人类知识的创作者们陷入困境，要么眼睁睁看着互联网倒退回由少数几个豪门“资助”一切的“美第奇时代”。 这篇访谈的珍贵之处，在于它没有停留在对危机的哀叹。Prince 不仅是一位身处互联网基础设施核心的CEO，更是一位有着法律和人文背景的思考者。他正试图利用 Cloudflare 的独特地位，发起一场颇具争议却又至关重要的实验——重塑网络的商业模式。这并非为了修补旧世界的裂痕，而是要为一个截然不同的新世界奠定基石。 这正是 Prince 愿景的动人之处。他相信，我们正在改变网络的商业模式，而如果成功，未来的内容将更像早期的互联网，而不是……BuzzFeed。他所倡导的，是一个奖励独特、原创与深度，而非仅仅追逐点击率的世界。 这篇对话，就是理解这场巨变的最佳入口。它不仅描绘了危机，更给出了一份充满争议却又无比真诚的行动蓝图。下一次，当你对AI的回答感到惊艳时，或许会多一分清醒的审视。而这份审视，正是我们通往一个更好互联网的起点。

AI淘金热：一张审慎的航海图 我们似乎正处在一个悖论之中：一边是人工智能前所未有的技术浪潮，估值万亿的巨头与初创公司竞相奔走；另一边却是萦绕在许多人心头的困惑——风口之上，为何我们感受到的更多是巨头的压迫感，而非遍地开花的机会？ 杰里·诺伊曼的这篇文章，正是要为我们厘清这个时代的迷思。他如同一位冷静的历史学家，将我们的视线从当下的狂热中抽离，引导我们去思考一个根本问题。他提醒我们，任何投资新兴事物的人都必须回答两个问题：首先，这项创新将创造多少价值？其次，谁将获取这些价值？对于人工智能，第一个问题的答案无疑是肯定的，但第二个问题的答案，却可能颠覆我们的直觉。 文章巧妙地将今日的AI与两场历史性的技术革命进行对勘：个人电脑与集装箱运输。前者催生了无数新贵，后者虽同样颠覆了世界，却几乎没有创造出新的财富阶层。区别何在？关键在于“不确定性”。个人电脑的黎明时代，没人能确信它将颠覆世界，苹果的广告甚至还在反问用户“你会用它做什么？”。正如诺伊曼所言，大公司最怕意外，正因如此，不确定性反而成为初创企业的天然护城河。 而今天的人工智能，恰恰缺少了这份“意外”的庇护。它的颠覆性几乎是昭然若揭的，这使得所有既得利益者从第一天起就倾巢而出，用资本和规模的引力井，迅速捕获了这项创新。竞争的号角在范式确立之前就已吹响，留给新入局者的，不再是广阔的无人区，而是一场资本密集、赢家通吃的残酷竞争。 那么，AI创造的巨大价值将流向何方？诺伊曼的论证层层递进，最终指向了一个清晰的答案：价值将越过模型的开发者，穿过应用的集成商，最终沉淀在那些能够利用AI大幅降低成本、重塑商业模式的“客户”手中，并以更优质、更低廉服务的形式，惠及最广大的消费者。 这引出了诺伊曼最终的忠告：过去五十年投资科技领域的经验教训，如今已不再适用。数十年来，赚钱之道在于押注新兴事物本身。如今，你必须押注它所开启的机遇。 这篇文章并非为AI的热潮泼上冷水，而是递给我们一张更精准的航海图。它指引我们越过喧嚣的浪花，去寻找那片真正蕴藏价值的深海。现在，不妨翻开正文，开始这场审慎而清醒的远航。

软件的定义正在被大型语言模型重写，它们不仅是工具，更正逐渐成为新时代的“操作系统”。本文梳理了软件从1.0到3.0的范式演进，揭示LLM 如何兼具电力、晶圆厂与操作系统的特性。读者将理解人机协作的新原则，并重新思考未来十年的软件与智能生态。