YC (Yucheng Liu)

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今日份最搞笑图片
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和品牌方聊推广，发现一个规律： 创作者切入产品的角度经常很奇怪，完全不是官方想推的点。 但在 attention is all you need 的时代，这些奇怪的切入点反而效果是最好的。
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不进则退，没有「躺着数钱」的业务 未来是一个你必须永远精进、永不停歇的修炼过程。 即使做出能带来百万年收入的产品后，也不能停止脚步——那样太无趣了，而且会被迅速超越。短暂停下做 reflection 可以，但不可能躺在过去的光辉里。 **推论**：接受这个现实：你不可能找到一件事让你一辈子衣食无忧，家里有矿也不行。
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「Niche」的存在周期会被大幅缩减 短期内 niche 有机会，长期看就像「AI 画不好手」这样的问题——很快会被解决。 你花很大精力把某个垂直问题解决得很好，在几个月内受欢迎，随着新的开源工具或论文或大模型出炉，这些壁垒瞬间被推平。强 AI 时代这个周期可能只有几周。 **推论**：不要把护城河依赖于某个 niche，要依赖于持续进化的能力。
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层级越高，定义越模糊 经理、总监、VP 的区别不是「管更多人」，而是「处理更大的模糊性」。 - IC：执行明确任务 - 经理：把模糊需求转化为明确任务 - 总监：定义什么是「需求」本身 - VP：定义什么是「问题」本身 **推论**：想要晋升，练习的不是更高效执行，而是更好地定义问题。
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「资深」的定义是能处理模糊 区分初级和资深的不是技术深度，而是对模糊的承受力。 初级：给明确任务，完美执行 资深：面对不明确问题，能拆解、推进、协调、交付 **推论**：如果你总是等待明确指令才能行动，你还停留在初级阶段。
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昨天写 skills 的时候突然意识到，目前 claude code 的 skill 不支持依赖关系？？
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不确定性是职场成长的常态 职业成长的本质，是从一个能完美执行 To-do list 的人，成长为一个能独立处理模糊、复杂问题的人。 你的层级越高，面对的不确定性就越大，沟通和协调能力也变得越重要。这颠覆了「爬梯子 = 更明确的任务」的常见叙事。 **推论**：不要期望职位越高任务越清晰。恰恰相反，模糊性是资深的标志。
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耐心是非线性成长的前提 能等到那一天的人，和等不到的人，区别不在于能力，而在于耐心。 非线性成长需要： - 长期主义心态 - 在看不到结果时继续投入 - 相信积累会在某个时刻爆发 **推论**：培养耐心不是美德，而是生存策略。
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精力分配的非均匀性 与其把精力平均分配到每一天，不如： - 在等待期保持耐心、积累能力 - 在关键「攻坚爆量」阶段全力投入 时间的价值不是均匀分布的，你的精力分配也不应该是。 **推论**：识别哪些是「等待期」，哪些是「关键期」，然后差异化分配精力。
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时间是非线性的 「你可能十年的钱是那一晚上挣到的，但是绝大部分人他就熬不到等到那一天的到来。」 创业和个人成长不是线性过程，而是充满非线性跳跃。关键时刻的一天可能比普通的十年更有价值。 **推论**： - 不要用线性思维规划人生 - 等待期的耐心和关键时刻的爆发同样重要 - 大多数人失败不是因为能力不够，而是熬不到那一天
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质量 > 数量 这个原则在任何规模都适用：5 人团队如此，500 人公司也如此。 每增加一个平庸的人，不是 +1 而是 -1： - 沟通成本增加 - 决策质量下降 - 文化被稀释 - 优秀的人被拖累 **推论**：宁可让现有团队承担更多，也不要为了「有人做」而招错人。
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追求人才密度而非人数。 Netflix 的核心理念：少数优秀的人 > 大量普通的人。高密度人才环境会自我强化——优秀的人吸引优秀的人，平庸的人会被自然淘汰或自行离开。
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宁缺毋滥，每个新人都应该提高团队整体水平。 Amazon 的 Bar Raiser 机制：每次招聘都有一个独立的评估者，只关心一个问题——这个人是否能提高这个团队的平均水平？如果不能，不招。
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每向上汇报一层，信息就被压缩一次： 真正有用的 -> 被记下来的 - 交易谈判的数小时电话 → CRM 阶段变更 - 架构辩论的白板争论 → 一张 JIRA ticket - 走廊聊天中引发产品转向的随口评论 → 什么都没有 这个问题不是靠装一个 AI 工具就能解决
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主动选择嘈杂、多变、不确定的真实客户场景做产品，「脏活累活」变成市场壁垒和核心竞争力。 大多数人避开混乱，选择干净的数据集、理想的场景、完美的用户。但真正的壁垒恰恰在于：你愿意处理别人不愿意碰的问题。
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最近几年因为一直在做独立开发、一人公司方面的工作，很多创业朋友甚至对我产生了错误预判：认为我一定反对扩张团队。 并不是，我认为当需求开始暴涨，没有道理自我设限。 但是我有两个大前提： 一是 扩团队不能降低人才密度 二是 扩团队不能增加层级 因为两者都会降低沟通效率，这在 AI 时代是致命伤
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“人道”是非线性的——十年的钱可能是一晚上挣到 而耐心是非线性成长的前提，AI 时代当一切都在加速、所有人都更加浮躁的时候，耐心就是你的超能力。
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耐克开年 on fire 🔥
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Plaud 的使用体验和 Limitless 比起来简直是垃圾 除了硬件好一点，软件上问题多到根本不能忍。 问题： 1. 底层逻辑就有问题。默认交互是一种主动技能（也就是你得记着你有这个能力），而不是被动技能（默认打开，无需人工介入） 2. 录音的时候看不到结果，必须完成录音，才能做操作。limitless 是你可以一整天都不用点击任何按钮，文字信息是实时流淌的。我甚至可以开会的时候开几分钟小差，回过神来瞄一眼过去两分钟的文字，而不用动任何按钮 3. 音纹记忆。直接识别出录音里的声音是谁的——这个没道理不支持啊，尤其是主打工作场景的 Plaud ？？
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一年前，前司的 PM 问我在用什么 AI 产品，我跟他讲“just use Cursor for everything”。 今天他跑过来跟我讲“你完全说中了” 然后我说，现在是“just use Claude Code for everything” 😅 不过底层逻辑是一样的。很多非技术背景也完全不用担心，以前像是 IDE，Terminal 之所以让人一看就想跑，是因为学习曲线太陡峭了。现在套了一层，实际上的曲线要比你看到的平缓得多。 这次也许用不了一年，销售人员和 PM 都会开始用 Claude Code 了。
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最近有很多关于 “Agency" 是未来十年人的唯一技能的讨论。 我非常认同这一点，但是说到底，这与其说是技能，不如说是信仰： - 没有无法解决的问题（物理定律允许即可） - 没有唯一「正确方式」 - 没有绝对权威 - 只有现在（There's only now） - 低能动性是默认设置，不要感到愧疚。但这是可以改变的。
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"我超喜欢用 Claude 重做闭源软件。" 这才是 AI 最 punk 的用法：你不开源？我自己写一个功能一样的。技术民主化的终极形态不是等别人施舍，是自己动手。 你用 AI 重做过什么？
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很多人以为 Claude 开了 extended thinking 就一定烧 token。 其实 thinking budget 是上限不是固定消耗。Claude 觉得问题简单，根本不会用满。有时候「思考中...」的动画放了半天，实际 thinking token 用了个位数。 所以别被动画骗了，看账单才是真的。
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有人问 MCP 和 Skills 有什么区别。 简单说：大部分 MCP 能做的事 skill 也能做，而且更省 context。MCP 是给不想写代码的人准备的 abstraction layer。 但 abstraction 是有成本的——你省了写代码的时间，付出的是 context window。