吉姆・罗恩的一个观点：失败很少是轰轰烈烈地到来的，它不会敲门，而是悄悄溜进来。

你有没有过这样的经历：今天有点累，就不晨读了吧；健身房下周再去，反正卡还有一年有效期。

每一个决定单独拿出来看，都合情合理。

但这些小决定叠加起来，日复一日，就把你和你想成为的那个人隔开了。

这就是罗恩说的沉默的小偷，它们不是大奸大恶，而是披着无害外衣的日常习惯

• 开始训练前，姚顺雨用自己的旧东家 OpenAI 举例给团队鼓劲：直到今天，OpenAI 的基础模型也没有依赖过什么神秘的技术，甚至底层架构与 2023 年比没有什么根本性的变化。这也是他如此看中数据的原因。他认为，做大模型没有魔法，也不要相信别人有魔法。真正难的是把最基础、确定能做对的事情都做对 —— 做到这些，足以让混元挤进中国的第一梯队。

1970 年，波音就已经引入了 CAD 电脑画图。但交付给下个部门的时候，却是把结果打印出来，让下一个部门的人用眼睛读、用脑子理解、再靠脑子去执行。

星巴克的咖啡师做咖啡的速度提高 100 倍，星巴克未必能多赚很多钱。星巴克的瓶颈不在做咖啡的速度，在于客流、选址、供应链管理。

同理，你们公司的瓶颈，大概率也不在于每个员工手头的任务完成速度。而在于部门和部门之间的信息流动，在于协调层。

那个在公司里被称为 “很能干” 的人，你仔细观察一下，他到底在干什么？大概率是这样的：他最熟悉各个项目的上下文，能在不同部门之间穿针引线，能把复杂的事情讲清楚让所有人都理解。

他的核心价值，是在一个信息流通不畅的组织里，做信息中介。他们也恰恰是 AI 最应该替代的角色。

• 当我发现圣诞老人并不存在时，我没有感到难过，反而释然了，原来有一个更简单的说法可以解释为什么全世界那么多孩子会在同一天夜里收到礼物。之前的故事太复杂了，我快想不透了

• 这是我从我父亲那里学来的：不尊重任何权威；不要管话是谁说的，但要关注他说的条件是什么，结论又是什么，然后问自己：“这合理吗”

• 基于我划线最密集、最认同的这 3 本书的核心主张，帮我找出与其观点完全对立、批判最狠的 5 本硬核书籍，给我做一次认知压力测试。
• 假设我以当前的阅读结构和速率继续读 5 年，推演那时的我会变成什么样的人，会形成哪些固化偏见，产生哪些知识盲区，错过哪些真正重要的问题，并指出现在必须立刻插入哪 5 本反向修正书来避免那个未来。
• 在我读过的所有书里，按现在的我重读它获得的认知增量最大排序，给出 Top 10 重读清单。
• 把我过去 1 年的阅读按动机分类，给出比例和具体书目，并诚实指出我可能在用哪类书逃避哪件事。

• 一件事情，在大多数时候是没有确定性答案的。认知不是从天上掉下来的，它是靠人不断推演、争论、交流，一点一点磨出来的——这个过程不能省略，因为这个过程就是人本身。 如果认知直接由 AI 给到，且不论它是否全面、是否带着批判性，单是中间那段思考的缺席，就足以让主体性一寸一寸地退场，最后沦为珍妮机前面那个等待被淘汰的身影。
• 帕斯卡说，人是一根会思考的芦苇，宇宙无需武装就能碾碎他；但人依然比碾碎他的东西高贵，因为人知道自己会死，而宇宙对此一无所知。在 AI 时代，这句话有了一个新的读法：模型可以在几乎一切任务上超过我们，但知道自己在做什么、为什么做、做成之后世界会有什么不同的，依然只有这根芦苇。

• AI 的热潮确实让我想起早期低代码和无代码工具的突破。我不怀疑 AI 能成为开发者的有用工具，我知道有些任务它能作为更好的工具来辅助完成。但这些论点总让我再次思考偶然复杂性与本质复杂性的问题。

• 布鲁克斯在《没有银弹》一文中探讨了新工具对开发者生产力的影响。要像程序员一样思考，你必须理解现实世界的复杂性。编程最好被理解为在混乱的现实之上施加简化的表征——我们称之为_抽象_——通过降低复杂性使其可理解。这让我们能够将特定情境泛化为可层层叠加的抽象层。

• 即使更好的工具减少了偶然复杂性，本质复杂性依然存在。我们仍需以正确的方式设计抽象和系统——一种优雅、清晰且可维护的方式——这本身就是一项复杂的工作。而这种复杂性不会消失。这类工作需要技能、经验以及从过去系统失败中艰难获得的智慧。

养成习惯的好处是，在行动时，不必再进行内心的权衡。

不再消耗能量去思考是否要做这件事。

你只管去做。

每个人都害羞。

其他人在等你做自我介绍；

他们在等你给他们发邮件；

他们在等你

约他们出去。

• 在这样高密度、高复杂性的任务上，如果想 scale up, 那人在其中的占比一定要是少的，人只能是驾驭，否则这个效率就会很低，我们就做不出最有生产力最好的东西。
• 要改变视角，工作应该改造成以 ai 为中心，而非继续以人为中心。
• 不要想模型做不到，而且想模型能做到，我应该怎么配合模型做到。
• 如果一个 AI 公司不是以 AGI 为目标，那它就不应该存在。而 agent 是 AGI 之路的一个重要工具，因此大模型公司一定会做agent。
• OpenClaw 出来之后,我一直在想它和claude code的本质区别是什么，对谈里给 OpenClaw 的定义我觉得挺好的：
  • 第一就是随时随地能够联系到他的一个伙伴。
  • 第二就是他能够你在使用过程中越来越聪明。

• 一方面，我越来越擅长自学，也养成了独立思考的能力；另一方面，我变得孤僻，不善与人建立连接。面对人群，我总是局促不安，不知如何表达真实的自己；我害怕袒露想法，总觉得无人理解，也无人愿意理解。

• 人必须与外部世界建立连接，而表达，就是这场连接中的第一道桥梁。

• 我才明白，表达不是可有可无的能力，而是一门人生的必修课

• 真正的表达，不是为了炫耀，也无关于技巧，而是一种自我的袒露。你越愿意将内在推向外部，你就越清楚自己是谁、想要什么、和他人有什么不同。而你越害怕表达、越不敢袒露，你的“自我”就越容易被模糊、被裹挟、被湮没。久而久之，甚至你自己也不认识自己了。

• 表达像是一面镜子，一面不断校准自我认知的镜子。你表达得越多，越真实，就越靠近那个真实的“自己”