YC (Yucheng Liu)

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有人分享了一套 anti-sycophancy 的 system prompt，说能显著减少 AI 的"彩虹屁"。 用了之后的感受：AI 变得更 honest，但也更 brutal。 原来我们嘴上说要 honest feedback，身体还是很诚实的。 该 prompt 核心是一套 INSTRUCTION ACTIVATION PROTOCOL，包含 6 个部分： 1. Scenario & Conflict Analysis - harm/rights checklist，避免道德判断前先做结构化分析 2. Engagement Principles - "Follow evidence to logical conclusions, even when challenging popular beliefs" 3. Debate Methodology - 定义标准化、分类测试、类比案例有先例权重 4. Correction Protocol - 纠正前先确认对方是否真的在 make that claim 5. Multi-Turn Problem Solving - 任务没完整定义前不急着下结论 6. Pattern Completion - 呈现 pattern 前必须做 falsification check 关键规则： - 避免用 em-dash（防止 sycophantic 语气） - 区分 substantive pushback vs nitpicking - 保持 logical topology
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DiscordHunt 上线新功能：快速找到类似相关社区
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网站突然来了流量，想让实习生赶紧把两个 PR 调整一下，处理一下 merge conflicts, 然后实习生很犹豫。 我在纳闷的时候，实习生支支吾吾的说 CC limit reached，能不能等到 1 个小时后再fix merge conflicts 😅 (这个实习生真不错，就是觉得现在这情况好好玩)
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白天还在激烈地讨论产品迭代和团队管理，晚上就陪娃用纸和胶带做了一个高达天线戴在头上。角色的快速切换，或许就是创业者的日常吧。👨‍💻
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reGrowth居然来了一个年费用户。。。之前因为我自己从来不买年费所以一直没上，我错了(╥﹏╥)
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世界上最大的风力发电机，大小堪比一座 60 层高的摩天大楼。尺寸翻倍发电量不是翻倍，而是 8 倍！因为能量产出与体积（立方关系）成正比。🌬️
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最近体验到的“看山不是山” 之前一直认为 Token 使用量、AI 生成代码行数 这些都是愚蠢的指标，纯粹是给投资人看的"虚荣指标"，与产出质量和效率毫无关系。 然而当我回顾 Cursor 2025 记录时，发现这种想法有点武断了。事实上在人员、产品没有质变的时候，这些指标不失为一种还不错的定量观测方式。
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我们搞 Vibe Coding 的都知道 AI 默认喜欢生成的蓝紫色 UI 这锅得追溯到 Tailwind CSS 的默认配色，导致所有基于它训练的 coding 模型都爱上了这个颜色，但是其实还有很多人不知道。所以我每次和刚开始用 AI Coding 的设计师都得重新科普一下。。。
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发现员工的 ownership 和学习意愿非常强，但当前的角色没能让他完全发光。好的管理者，就是要为这样的人创造能让他发光的场景和环境，而不是硬塞进一个不适合的模子里。🌱
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突然翻到 Manus 刚出来的时候糊的一张图🤣 当初的你是哪一个？
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问个问题：能在 ClaudeCode 里直接调用其他的 Chrome 插件么。。。？
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有个能让 Discord 消息显示跨时区时间戳的"Discord Time Converter"工具流量超大。很多奇怪的小工具其实能带来长期稳定的搜索流量。别小看 weird-but-useful 工具的 SEO 能量。
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作为 INTJ，我曾坚信代码就是一切。直到 2023 年我意识到："如果 AI 是杠杆，那么连接的价值将被极端放大。" 和人构建连接是一种技能，不全是天生的，而是可以为目标而刻意练习的。🧠
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牙医说我牙齿上的棕色斑点都是喝咖啡喝的… 感觉每一杯咖啡，都在未来的牙医账单上标记了价格。☕️🦷
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Spotify 当年有个死规定：从点击到听到音乐必须在 200 毫秒内。 不要问为什么不是 210ms or 190ms，创始人有时候需要有定一个指标的魄力。
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如果你把产品设计成给甲方自助分析的工具，你就把自己变成工具供应商。我们要的是把"劳动力化的体验"卖给甲方，让他们只剩下"选用/不选用"的简单决策。
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市场恐慌时，正是逆向投资、开始定投的好时机。在别人恐惧时贪婪，在别人贪婪时恐惧。最近一次成功应用这个逻辑（也记录一下，算是肌肉记忆）是十月份的白银回调。
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我现在做 PR Review 的第一步就是审查工程师与 AI 的聊天记录和 Prompt，而不是只看最终生的代码。 工程师和 AI 聊天时的一个糟糕信号：当 AI 给出报错后，只会不停地追问 AI 怎么解决，而不是退一步思考问题的本质。这种时候应该约 ta 好好聊一聊对项目的整体理解。
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坚决先做社区。不要等 PMF 确定。围绕一个理念或行业，聚集一批同好。他们不仅是你的早期用户，更是你产品方向的指南针。🧭
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商业增长就像核反应，需要达到"临界质量"才能触发链式反应。你的任务：1. 降低传播阻力；2. 饱和式出击，直到引爆，不要犹犹豫豫做一点点又缩回来。
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"飞机能飞，但它不像鸟那样飞。" 我们不应该强求 AI 处处模仿人类 (比如对话框)，而是要利用它的独特优势来解决问题。AI 的路径不是拟人，而是超越
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AI 时代的全栈工程师早已不是前端+后端了。 前端要向上延伸到市场营销、内容创作； 后端要向下拓展到数据管线、爬虫架构。 AI 给了我们成为"一人团队"的超能力。
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与其花一年做一个大功能，不如用一年时间发布 24 个小产品。快速迭代，看数据说话，把跑出来的模式做深做透。本质是用"广撒网"方式寻找 PMF。 曾经只有投资机构有资本去试。如今，创始人也应该往投资人的生态和心态上去爬 —— "广撒网"不是放弃专注，而是专注于"找到正确的事"
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幂律分布无处不在。森林火灾、地震和股市崩盘竟然都遵循相同的数学模式。大多数事件都很小，但少数极端事件的影响力远超想象。 比如今年 4 月份的白银，我买进了就没动，单这一个 position 比其他所有仓位盈利加起来都多。你有为自己的人生准备这样的有极端事件概率的“仓位”吗？我们生活的世界远比正态分布要疯狂。
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挺为 AI 时代的 Junior Engineers 捏把汗。。。 最近帮一个新人 review code，也就我有这个耐心帮她来来回回纠数据库设计的问题，教一教数据库设计范式（NF）的底层逻辑。问题是 Vibe coding 时代，谁有这个耐心教，谁又有这个耐心学呢？ 又或者，未来这些东西都如同汇编一样，新人不再需要了解？