前年我们还是挺折腾的， 上午回到老家里房子整理物品。 看了一下， 为了能搬到杭州， 我们把原先在北京很多物品，从大小到的都堆到老家里的老子里， 只带了很少的必须物品， 后面到杭州很多又重新置办的。 最可惜的还是当时那两个升降桌，无法从北京带走， 最后闲鱼以非常低的价格卖掉了。 看着这些昔日的各种杂物，几乎每一件物品都能让我们回忆过去的一点点时光。 这些物品以后不会再被利用， 它们会随着时间一起被埋没很多年 。

不要在用 ai 润色文章了， 推上的人看的是你这个人， 你写的垃圾点， 但有真情实感， 就值得。 就算垃圾点， 也不会有人说你什么， 人天生不是完美的， 用ai 润色的东西， 过于严谨，过于客观， 就没有什么人味儿 最后，自己文章， 给自己一个迭代的机会， 除了迭代写作， 也是迭代自己的深度思考能力。

这个观点和ak 很一致： ai 时代的开发者是那些训练和微调模型的工程师们

2026年赚钱的那点事： 英语、AI、一人公司、流量、个人品牌 解决一个就可以挣钱

一条互动获得一个粉丝，对于普通人已经非常好了，确定的事，可以重复做

历史上最伟大的产品经理是毛泽东。 比如很早就意识到：用户喜欢多媒体内容，不喜欢文字。 故事来自早期举办活动时，毛泽东和伙伴选择了贴宣传纸。结果参加活动的用户很少。深入访谈才恍然大悟：绝大部分目标用户是农民，不识字。 于是改成了上门宣传。

🔥兄弟们，今晚刷到两个东西，直接让我对着电脑发了十分钟呆。 先说第一个。 刚点开@杨涵涵AIGC导演那条霍去病短片时，我还以为是哪个大导藏着的新作。（🔖一定要看完） 镜头运镜像院线大片，人物的表情和神态，画质的滤镜色彩真的绝，音效也是非常到位，真的看了好几遍。

值得推荐阅读

社交媒体不是ai 的社交媒体， 我不喜欢看ai 文， 因为我来推上，就是想看真人的互动的。 看了半天的时间线内容，读了一大堆低质ai 垃圾文章， 整吐了🤮 建议大家从身边做起，清理自己身边的低质量的ai 生成的垃圾文章，净化自己时间线。

framework laptop 太对我的胃口了，可惜国内没有卖的，今年出国一定体验下这台电脑

2026年跟susan 学习， 做一个有信息密度的 订阅服务

这个作家优越感太强了一点。

商业模式的集中体现是定价 对于轻创业或者搞自媒体的大多数人来说，如果定价太乱，往往不是商业模式乱，而是他压根儿没有一个清晰的商业模式，他自然不赚钱了

没有出过国的人，真的应该尽可能早点走出去看看真实的世界。 如果条件允许，最好去那些更成熟、更文明的国家生活一段时间。 否则，很多时候，自己已经身处井底，却毫无察觉。 认知的边界，本质上是惊喜密度的边界。 在信息论里有个很朴素的直觉： 只有超出你预期的东西，才算信息。

我这里有埃伯斯坦的绝密文件， 只要9.9$， 非常适合学英语的家人们， 感兴趣的评论区扣1

被大雪封在家里一个星期，反而有了一段难得完整的回顾时间。回头看，这一周的收获比预期多得多。 首先，感谢网易给我的这个奖励。我真的很喜欢，也确实有点受宠若惊。同时也要感谢 Substack

我领悟到了赚钱的商业模式必须要努力简化，越简单越容易赚钱， 越复杂越难赚到钱。 复杂的东西看懂的人少， 你以为是护城河，实际是没有懂的东西无人问津。 比如大模型训练复杂，但商业模式核心还是收用户订阅费，提供token生成服务。 比如google 搜索引擎复杂，但商业模式核心是广告费。 所以， 我们要努力把复杂的事物包装好，让用户看着简单、但能解决问题。 而不能把简单的往复杂里搞， 这样是忽悠人、割韭菜。 工程师思维喜欢的造东西，向用户炫耀build这个过程有多复杂、多么神奇， 但这不是商业的逻辑。

我领悟到了赚钱的商业模式必须要努力简化，越简单越容易赚钱， 越复杂越难赚到钱。 复杂的东西看懂的人少， 你以为是护城河，实际是没有懂的东西无人问津。 比如大模型训练复杂，但商业模式核心还是收用户订阅费，提供token生成服务。 比如google 搜索引擎复杂，但商业模式核心是广告费。 所以， 我们要努力把复杂的事物包装好，让用户看着简单、但能解决问题。 而不能把简单的往复杂里搞， 这样是忽悠人、割韭菜。 工程师思维喜欢的造东西，向用户炫耀build这个过程有多复杂、多么神器， 但这不是商业的逻辑。

韭菜筛选最有效的方法， 就是发表一些很SB的言论， 然后总是会有人上当。

人的主观能动性我认为是无法被工具替代，agent 重在执行， 真正到了上升级艺术层面的高度， 还是人类这个万物之灵长。

@PandaTalk8 有几种方式： 1. 优化成本，一个任务根据子任务复杂度调用不同模型 2. context 管理优化，减少成本 3. 多个渠道打折 api, 薅羊毛，用工程设计去解决不稳定问题 3. 拿补贴，比如 google cloud 起步就给至少 10 万美刀 4. 大厂，有钱，直接补贴用户，甚至给用户发钱获客

我们这里考公考编的十有八九啊 ， 坐我旁边的女大埋头复习一整天了，长的还挺好看的。

三家大模型厂商的API 价格很贵， 作为AI应用怎么能从这里面赚到钱呢 。 比如一定订阅型的AI产品， 一般定价也就是20$/月。 这样的AI 应用不是很难赚到钱吗， 中间价格太低了， 用户很容易把额度用光了。

如果不这样， 我们怎么会记住他呢。懂了吗。

AI/LLM 对软件开发这个行业最大改变的就是能力上移。 过去基础性的、底层的开发任务由初级或中级工程师， 这些工程师奋斗在第一线，熬夜加班的刷经验值、上分。 3-5年后， 熬到高级工程师的水平， 专注于疑难杂症以及更高层次的软件系统的抽象设计。 继续在这个阶段上分。 5-10年后， 这些工程师开始负责大的系统的架构设计与团队管理。 这时他们会被人称为架构师，这些架构师专注于顶层的（抽象层）的设计，他们设计整套的软件架构，基于软件架构来设计的组织形式。 AI/LLM 之后， 初级水平开发者在组织内被少量的高级工程师用AI/LLM取代，并且这些高级工程师也具备架构能力， 而架构师在今天除了系统架构能力以外， 对于团队领导力、管理能力才是他们最重要的能力。 所以， AI/LLM 对程序员的影响最大的群体就是处在初、中级水平的开发者。

说的非常的好： 一万个小时的刻意练习的本质不是重复，而是一万个小时的迭代。

“3万月薪” 就像是马窝被捅破了， 评论区都炸了。

实话说，这个家庭耽误人家孩子发展了

关于如何提高审美。 我的看法是，你不会因为看的电影足够多，就成为一名好导演。界面设计也一样，需要进入一个 “看-做” 的循环，如此反复，不管你用的工具是 Figma 还是 AI。

没有一本书是禁区，只有你自己设的墙。 你走进图书馆，看到《相对论》，转身就走； 看到《资本论》，觉得太厚； 看到《电路分析》，说"我不是学这个的" 但你有没有想过，这些书之所以吓到你，不是因为它们难，而是因为你从小被训练成"有些书不是给我看的"。 这是最大的认知监狱。 真相是：

成功的企业必须追求垄断。

今天看到有推友回国做核磁共振（MRI）,为了结果精准建议按这个顺序选择： 西门子、GE、飞利浦，避坑联影&东软，特别是东软，号称飞利浦的技术（合资过）,但无实质迭代更新。 首选3.0T。

【《反脆弱系统》《黑天鹅》作者塔勒布老爷子说：我如何知道爱泼斯坦是个骗子】 我的一个数学家朋友在2004年被告知，爱泼斯坦是通过“数学期权交易”赚到钱的。我的朋友对此印象深刻，因为爱泼斯坦拥有曼哈顿最大的豪宅。

警惕那些整天自我吹嘘却没有其他证明的人。 尤其是创业中的年轻人， 要小心些。 有些阅历很深的大佬，全靠那一张饱历经风霜的脸和吹牛B的嘴。 在我看来全是忽悠的居多， 你损失钱是小事， 被这样的人耽误了你可就亏大了。 多学点逻辑学， 就能轻松分辨出真话还是假话了 通常一个谎言需要两个谎言去圆这个逻辑，而两个谎言需要四个谎言去圆， 四个就需要十六个谎言。 到这份上， 他自己都记不住自己说的谎了

小学、初中的数学知识，压缩整理后并不多， 但要那么多时间去学习， 对于一些孩子来说有点浪费时间了 如果把小学的数学压缩到10页A4 纸， 初中20页 。 帮自己孩子学懂、学会， 是否可行呢

深度认同。 多数人做决策时，眼睛只盯着账面上的数字，花了多少钱，用了多少材料。真正吃掉人生的“隐形杀手”，反倒视而不见。 一个年入百万的人，花 3 小时修马桶，看似省了 300 块上门费，算是精打细算，实际上是用价值数千元的时间去交换几百块的服务。

罗伯特·B·西奥迪尼 《影响力》 这本书读过两遍以上，但总觉得好像没有读透它，挺惭愧的。 这次新版出来了，出版社赠送了这本书，其实不是对方主动赠送，是我自己的要求，因为这本书我要认真阅读一次。 翻译是朋友！

估算自己的投入产出比， 包括任何你决定要做的事情。 不能仅仅只看显性成本，比如你花了多少钱、投入了多少物料之类的。 还要看你个人投入的多少时间和精力，还有你在投入这件事的时候，你为此放弃了什么样的机会。 这些隐性成本的考量非常的重要，甚至要远远大于那些我们能看得见的投入。