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别看亚马逊畅销榜了！那是在浪费你的大脑，去翻顶级教授的私藏。 想深入一个陌生领域，你是不是还在搜“豆瓣高分”或“畅销榜”？结果读了一堆注水书，还是没入行。 Open Syllabus（开放教学大纲项目） 彻底终结了这个痛点。 它是全球顶级精英的“大脑地图”，分析了全球 7000 多所顶尖大学、100 多万份教学大纲，直接告诉你：哈佛、斯坦福、耶鲁的教授们，到底在让学生读什么？ 它不生产内容，它只是把通往真理的“最短路径”指给你看。 它最硬核的三个“降维”设计： 1️⃣ 精英筛选：跳过大众点评，直达权威背书：它统计了每本书在常春藤课堂上出现的频率。如果一本书被全球 500 个顶级教授同时列入必读，那它就是这个领域的“单一事实源”。 2️⃣ 学科映射：精准锁定任何领域的 Top 1 不管你是想搞定“政治学”、“计算机体系结构”还是“艺术史”，只要输入学科名，它会立刻吐出一张按频率排序的必读书单。 3️⃣ 发现冷门：挖掘行内人的“绝版神作” 它能帮你挖到那些在社交媒体上寂寂无名、但在学术圈被奉为圭臬的“神作”。这些书可能从没上过畅销榜，但它们才是真正决定一个学科底层逻辑的“核武级”读物。 巴菲特说要像复利一样积累知识，但前提是你的“利息”得来自金矿。 Open Syllabus 就是那个帮你甄别金矿的探测器。 哪怕你现在不读书，光看一遍这些学科的 Top 清单，你对这个世界的认知边界都会被重塑。 这才是真正的“认知升级作弊器”。 建议立刻收藏，下次当你打算深挖一个新领域时，先来这里领你的“入场券”。
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这是一篇来自 Atomic Habits《原子习惯》的作家James Clear 的文章，开篇就丢出重锤：“The ultimate productivity hack is saying no.” （真正的效率神器不是新工具，而是一个字：No。） 就像程序员那句老话——“There is no code faster than no code.” 世界上跑得最快的代码，是根本不存在的代码；世界上开得最快的会，是压根没开的会。 1️⃣ 我们总以为提高效率，是把已经答应的事做快一点，但这篇文章直接把这个认知掀了：真正的效率，是一开始就少答应。“Every time we say yes to a request, we are also saying no to anything else we might accomplish with the time.” （我们说一次 yes，不只是接下这一件事，而是顺手把同一段时间里所有别的可能性都关掉了。No 反而是在帮你把时间留住。） 所以 No 是给自己存下时间信用，Yes 则是办下一笔时间负债。他用一句话收拢这个洞见：“No is a decision. Yes is a responsibility.” 2️⃣ 很多人觉得，敢拒绝是混到一定地位之后的特权，但作者的看法正好相反：不会说不的人，才最容易被掏空。时间是你最重要的资产，你不看好它，别人自然会替你安排用途。 该拒绝的，除了明显的烂事，还有那些“看起来还行、但其实对你没什么帮助”的礼貌性答应。你对这些东西点头越多，真正重要的事就越没位置。 3️⃣ 更狠的一点在于：连“好机会”也要开始砍。 刚起步时，多尝试、多点头是对的；但随着能力和资源变多，机会成本会上升，这时继续什么都接，只会把自己拖垮。真正的专注，不是见到好主意就冲，而是敢放过一堆“还不错”，只留下那一两件“非做不可”。“Saying no is so powerful because it preserves the opportunity to say yes.” （拒绝之所以强大，是因为它为接纳留下了空间。） 这跟 Steve Jobs 那句名言互相照应：“People think focus means saying yes… But… it means saying no to the hundred other good ideas that there are.” 真正的专注，不是看到好主意就上，而是敢放过 100 个好主意，只守住那 1 个非做不可的。 那怎么判断？方法很简单：一是问自己：如果这件事是今天就要做，我还会答应吗？ 如果现在就不想动，那未来多半也会后悔。另一个更简单：对方一邀请，你的第一反应如果不是“我真的很想做”，那大概率就是不该接。 别先挖坑，再花力气爬出来——拒绝永远比退出省事。 “It’s easier to avoid commitments than get out of commitments.” 逃掉一个承诺，比拆掉一个承诺要容易得多。 整篇文章的底层逻辑只有一句话：删除，比优化重要得多。 我们浪费的精力，往往不是因为做事慢，而是把时间用在了根本不该做的事上。 与其苦练怎么把所有事都做快一点，不如先练会那个最难出口、却最有价值的词：不。很多人的效率拐点，都是从第一次好好说 No 开始的。
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23小时前
用魔法打败魔法：把你的注意力从算法手里“抢”回来！ GitHub 上的「数字断舍离」圣经！ 真的建议所有被手机控制的人，把这个项目焊死在你的浏览器里。 我们现在的状态是：想查个资料，结果在短视频里泡了 2 小时；想写个文档，结果被满屏的通知折磨得精神涣散。 Digital Minimalism（数字极简主义） 专题，就是全球开发者为了对对抗“成瘾算法”合力打造的特种作战工具箱。 它不是在教你“用意志力忍耐”，而是直接用技术手段，从底层物理阻断多巴胺的无节制分泌。 它最硬核的三个“强制”逻辑： 1️⃣「去多巴胺化」：物理隔绝诱惑 它收录了能把手机屏幕强行变成黑白的启动器，以及自动隐藏 YouTube、B站推荐流的脚本。没有了五彩斑斓的封面和自动播放，你会发现那些让你欲罢不能的视频，瞬间变得索然无味。 2️⃣「生理级锁死」：强制身体重启 最怕工作起来不要命，它推荐了像 workrave 这种 CLI 工具。每隔 45 分钟，它会直接从系统底层锁死你的屏幕，不站起来动一动，谁来都不好使。这种“暴力”关怀，才是久坐族的救命稻草。 3️⃣「信息脱敏」：算法对撞算法 针对垃圾信息，这里有能自动清理 RSS 订阅源中“营销号”的算法。用干净的、经过筛选的协议替代满是广告的 Feed 流，让你的阅读体验重回 10 年前的纯粹。 为什么你一定要看这个列表？ 哪怕你现在不打算彻底断网，光看一眼这里面的工具逻辑，你就能看清现在的 App 是如何精准算计你的注意力的。 别再尝试靠意志力去对抗数千名顶级工程师设计的成瘾机制了，用技术手段强制自己“断舍离”，才是最高级的自律。 建议立刻收藏，当你觉得生活被手机塞满时，这就是你的“紧急避难所”。
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23小时前
这篇文章揭露的事实，其实有一点毁三观 😮 “你以为是自己做的那些人生大决定，很多时候只是被身边的网络和背后的数学计算出来的结果。” 我们总觉得，自己在选城市、选学校、选工作、选伴侣。 但作者说，真正在动手的是一股看不见的“网络力”：你跟谁频繁来往、在哪个地理圈子、混进了哪拨人，这些关系网络通过成百上千次小互动，一点点把你推向某条“看起来顺理成章”的路。 🌍 世界表面很乱，其实底层非常“数学”：从任何数学定律，到城市和生物的规模定律，到“富者愈富”的马太效应，社会秩序和个人轨迹，都在按照简单而冷酷的公式在跑。 作者最狠的一刀，是把人生拆成几个“关键路口”：出生的家庭、高中、大学、第一份工作、伴侣、居住城市，以及中途有没有勇气重启。 90% 的网络效应，就是在这些节点被定型的。家庭和学校，是你没得选的底层网络——宗教、政治、口音、饮食习惯、世界观，看似“我就是这样的人”，很多只是你长年浸泡在那张网里的自然沉淀。 🏫 大学和第一份工作，则是你第一次真正有机会“选一张新网”：这时候最该问的，不是专业酷不酷、工资高不高，而是“这里的人是谁”，以及他们的轨迹是不是你愿意复制的版本。 作者用了很多生活小例子，把“网络数学”的效应解释得很细。 🍺 比如，为什么饭局超过 6 个人就容易散成小圈？因为潜在对话链路是按 N×(N−1)/2 指数级增长的，人类社交带宽顶不住。 💬 为什么你更容易和同校的 “Sally” 保持一辈子联系，而不是那位当晚聊得超投缘、却不在同一网络的 Bob？因为真正决定关系存活率的，不只是好感度，还有地理距离、重复见面频率、共同朋友数量这些“网络乘数”。 在这个视角下，一些我们习以为常的建议，直接可以被扔掉了。 💼 比如，选第一份工作，主流说法是看钱、看兴趣、看 title，作者的结论却是：这些都不重要，最该优化的是“跟谁一起干”。顶尖人群会成簇出现，一个高密度的高手网络，能给你未来几十年带来的收益，远远大过那点起薪和福利。 🌇选城市也类似：城市不仅是生活方式选择，更是“你未来会认识谁、有哪些机会能自然送到你面前”的大棋盘；很多人一辈子的职业轨迹，其实是当年没留在某个城市的“自动续费”。 👰 婚姻也被这个理论拆解了，冷静到甚至有点冷酷：你不是只在跟一个人谈恋爱，而是在和 TA 的整张网络合并。朋友好不好相处、家人是否投缘、地理圈子合不合，你敢不敢让这些网络永久接入自己的人生系统，往往比所谓“性格互补”更重要。 整篇文章的底层观点，可以用一句话概括： 🛜 日常那些你焦虑半天的小决定，远没有几次“切换网络的决策”重要。 真正值得花力气的，是在关键路口清醒地问自己：我到底要把自己接到哪张网络里去？ 如果把这篇文章改成可执行的提醒，大概就是： 🤝 把社交圈当成资产负债表，在家庭、学校、工作、城市和伴侣这些节点上，把“网络质量”放到第一优先； ✍️ 定期翻看自己的人生“仪表盘”，问一句——这些选项到底是我想要的，还是网络替我筛好的默认路径； 🤔 当你总觉得一切都“顺其自然”时，别急着夸自己通透，可能只是网络力在悄悄替你做了数学上最省力的选择。 强烈推荐搭配沉浸式翻译全文阅读：
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你写论文最头疼的不是内容，而是那一长串又难又烦的 quotation/reference list 吧？ 很多人以为引用只是格式问题，其实它直接决定了你 有没有被教授认可＋能不能顺利通过查重。 就是帮你把这个最容易丢分的环节 “彻底搞定” 的工具。 这个网站本质上不是一个普通引用生成器，它在学术圈里被当成 “免费的自动排版参考文献的圣地”。 它可以瞬间帮你生成 APA、MLA、Chicago、Harvard 等数千种引用格式，不用再倒腾手动格式规则表。 绝大多数人卡在引用上，是因为：引用格式规则复杂到让人头大，手动写 bibliography 太容易出错，教授要求不同风格、不同论文还有特殊要求。 CitationMachine 把你最讨厌的部分自动化了，让你把精力放回写作内容本身。 它怎么帮你解决这些？ 1️⃣ 自动生成准确引用：无论是书籍、网站、期刊还是 YouTube 链接，只要你填入信息，它就按你选的格式输出标准引用文本。 2️⃣ 支持千+引用风格：APA、MLA、Chicago、Harvard 都能一键搞定。 3️⃣ 还提供写作检查、抄袭检测等辅助工具，让论文更“交付级”。 4️⃣ 引用生成后可导出到 Word / Google Drive，直接贴回你的文章。 用过之后你会发现： ✔️ 不再为忘记标点、括号位置纠结 ✔️ 不用去查 MLA/APA 规则手册 ✔️ 不再担心教授因为引用格式扣分 ✔️ 查重前还能顺手把抄袭风险降一降 如果你现在还在手动排 Works Cited / Bibliography， 这个站基本可以当成你的写论文“免踩雷神器”。
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a16z 创始人Marc Andreessen 在最新的一期 Lenny Podcast 里，聊了三件事：重写“AI 和经济”的故事，给打工人和家长各发了一本生存手册，还顺便把「产品经理 / 工程师 / 设计师」这仨人的关系，重新洗牌了一遍。 2025–2026 在他眼里，是接近“柏林墙倒塌”级别的历史拐点。大家对传统机构的信任在崩，地缘政治在洗牌，全球对话被互联网彻底放大。 偏偏就在这个乱局里，AI 正好开始“真的好用”——不是写两首 rap、玩玩 demo那么简单，而是能在医药、法律、科技、编程这些有标准答案的领域里，认真推理、解决真问题。 💼 Andreessen完全不认同“AI 抢工作”这个主旋律。 他拿数据说：过去 50 年，真正能看见的技术进步其实很慢，生产力增长不到黄金年代的一半；与此同时，全球生育率暴跌，很多国家未来将呈现“少子化 + 人口负增长”叠加状态。如果没有 AI，我们现在该担心的是：经济会不会一路缩水，未来谁来做那么多工作。 原话：“If we didn't have AI, we'd be in a panic right now about what's going to happen to the economy.” 在他眼里，AI + 机器人是刚好卡在这个时间点的救火队：一边提高生产率，一边补上没人愿意、也没人能去干的活。 结果是：“剩下的工人们将变得非常金贵，而不是被廉价对待。 ” The remaining human workers are going to be at a premium, not at a discount. 甚至在那种极端高生产率的世界里，更可能的画面是，物价一路往下掉、东西越来越便宜，全社会整体更有钱，更容易兜底失业者，而不是“AI 把人类卷成废土”。 💻 第二个颠覆，他强调别总盯着 job loss，要看 task loss。 一份工作，其实是很多任务绑在一起。秘书这个职业没消失，打字、打印这些任务被电脑吃了，秘书则转去做差旅、活动、协调，高管反而开始自己写邮件了。 AI 也是一样：先替换具体任务（task），再慢慢改造工作（job）的形状，而不是某个职业直接被消灭。所以真正的问题不是“以后还有没有工作”，而是谁能适应这套任务组合被重排的过程。 说到下一代，Andreessen 干脆把 AI 提到了“炼金术”级别。他说，AI 就是那个魔法石……把沙子转变成思维。（ AI is the philosopher stone… sand converted into thought.） 对于自己儿子的培养，Andreessen 走两条线： 🙋♂️ 培养 “agency”（主动性）：别把小孩训练成只会遵守规则、等人发指令的执行器，而是能自己发起项目、自己负责结果的“live player”； 👩🏫 直接用 AI 做一对一教练：聪明的家长的任务，不只是限制孩子用屏幕，而是让孩子学会怎么让 AI 给自己讲题、出题、批改、反复解释，直到真的听懂。 轮到成年人，他给的是一套很现实的职场攻略。 🧩 产品经理、工程师、设计师现在就是一场“三人墨西哥对峙”：工程师觉得有了 AI，我也能当 PM + 设计；PM 觉得自己能写代码 + 设计；设计师觉得自己也可以写点代码 + 当 PM。 Andreessen 直接说：“They're actually all kind of correct.” 因为写代码、写 PRD、出设计初稿这类机械活，AI 已经能扛很大一部分了，真正会涨价的，是那种会两三门手艺、还能指挥 AI 干活的人。 Scott Adams 的老观点在这儿被他重新激活：在两个领域做到“中上”，叠起来，往往比在一个领域做到世界级更稀缺。放到 AI 时代，就是：会写代码 + 懂产品 + 有点设计品味，再加上会用 AI 把这些能力乘以 10，你就不再是一个工种，而更像一间 mini-company。 作为投资人，他也不装“上帝视角”。大模型最后是不是只剩几家、护城河到底是在模型、在应用，还是在“一个人 + 一群 AI agent”的新公司形态，现在谁都说不准。 比较健康的心态，是：保持乐观，但别自以为看懂结构，把子弹留给那些有主见、有野心、敢把 AI 当底座来重做一切的创始人。 如果要给这期对话留一句给打工人和创作者的总结：别再把 AI 想成来抢你饭碗的怪物，它更像给人类打了个补丁——“全人类 IQ 上限解除”。 最危险的姿态，是站在一旁看热闹；最安全的姿态，是立刻开始把自己练成那个“会两三门本事 + 懂得对 AI 下指令”的人。 Marc 自己说：“People who really want to improve themselves and develop their career should be spending every spare hour… talking to AI, being like, ‘All right, train me up.” 从今天起，每天留一点时间跟 AI 深聊，把它当成老板派给你的最重要 side project：升级你自己。
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别再盯着 K 线了：这是全球顶级大脑的“源代码库”。 如果说市面上的理财号是在教你“怎么看盘”，那 这个网站，是在教你“怎么重塑大脑”。 它不仅仅是一个网站，它更像是把巴菲特、芒格、达里奥、索罗斯这 100 多位“人类投资天花板”的脑回路，做了一次彻底的逆向工程（Reverse Engineering）。 这是我见过最硬核的“认知开源库”，含金量极高： 它是投资智慧的“GitHub” 作者做了一件极其浩大的工程：把散落在几千页年报、几十年的采访、无数本书籍里的碎片信息，全部结构化了。 它不是按“人”分类，而是按“思维模型”分类。想学“护城河”？想懂“复利”？想看“管理层评估”？这里没有废话，直接把所有大师关于这个主题的最强洞见，像代码库一样整理得清清楚楚。 专门调试“人性 Bug” 很多人的亏损，不是因为不懂数学，而是因为不懂自己。 这个网站最精彩的部分是“心理学（Psychology）”板块。它详细记录了大师们在崩盘时刻是如何呼吸、如何决策的。当你在这个板块里游荡，你其实是在调用这颗星球上最聪明的一群人的大脑，来调试（Debug）你自己的贪婪与恐惧。 极度降噪的“信息过滤器” 在这个充斥着短视频和噪音的时代，拥有这个网站是一种降维打击。 它会让你意识到，99% 的金融新闻都是无用的噪音。真正决定胜负的，是那些几十年不变的“底层常识”。这才是你最稳健的资产。 给普通人的“食用指南”： 不要把它当成书来读，要把它当成“字典”或“API 文档”来查。 - 遇到市场大跌时： 搜索“Risk Management（风险管理）”，看看大佬们怎么说。 - 每周一个主题： 给自己定个小目标，这周只读“Capital Allocation（资本配置）”。 - 日常洗脑： 哪怕每天随机点开一篇，也是在用顶级智慧训练你的直觉。 最后： 不用把自己卷成职业操盘手，但你完全可以“剽窃”他们的操作系统。不妨给这个网站一个月时间，像刷副本一样，把这些认知地图一片片点亮。
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以为自己在“用工具提高效率”，结果只是把互联网推向了更嘈杂的深渊。 这个 Reddit 帖子的作者先把锅甩回开发者自己：爬邮箱、群发、AI 写外连邮件。本来想“规模化”，结果把互联网搞成一片噪音。 你发 1000 封邮件没人回，这不叫销售，这叫扰民；你以为在搞增长，其实在制造污染物。 作为独立开发者，按理更该靠自动化来追赶大公司。但现实更残酷：大公司能拿预算“烧口碑”，小团队烧不起。 对小创业者来说，信任就是命根，一旦被当成 spam 号，你就没戏了。 所以他反着来：停掉极端自动化的流程，回归“笨办法”——逛论坛、看评论、找“被某个问题折磨的人”。 慢归慢，但一旦对上人，一定会有回应。不是你话术多牛，而是对面感受到：你是人，不是脚本。 这个帖子，核心观点其实非常硬核：当触达成本被工具压到接近 0的时候，真正稀缺的就不是“能联系多少人”，而是“你值不值得得到回应”。 想拿到第一批用户，可能不是缺更强的工具，而是那些你一直想躲开的那点脏活累活干得不够——认真找人、认真倾听、认真沟通。 “小团队唯一的货币是信任。”真诚永远是最强的必杀技。 三条反直觉： 1️⃣ 越是小团队，越要少群发；越慢越像人反而越有优势； 2️⃣ 冷启动拼的不是脚本，是找到“现在就有痛点”的那个人。 3️⃣ 行动也简单：少撒网，多对话； 每次外联先问自己——我是在交朋友，还是在制造噪音？ 而给我个人的启示是：在 AI 时代，无论是开发还是内容的成本只会越来越低，如何上规模的同时不失真诚的本心，是所有人都不能逃过的课题。 可以结合评论一起看：
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当一家公司总能创新、一个领袖能让人自发追随、一个草根团队却打败资源更强的对手时，而我们习惯用“运气，天赋，资源”来解释。 但这篇文章给了一个更锋利的答案：真正的差异不在“你做什么”，甚至不在“你怎么做”，而在“你为什么做”。 作者Simon Sinek把它整理成一个极简模型：黄金圈The Golden Circle（Why → How → What）。 绝大多数人对“我做什么”讲得很清楚，对“我怎么做”也能说几句，真正稀缺的是能把“我为什么存在”讲明白。 普通公司从外向内沟通：功能、优势、价格、再问你买不买。 激励型组织反过来，从内向外先讲信念，再用产品与行动证明。 苹果不是先说“我们电脑最好”，而是先说“我们存在是为了挑战现状、坚持不同思考”，电脑只是顺带做出来的载体。也因此你会觉得从苹果买手机、播放器都“合理”；但你很难想象从戴尔买音乐播放器——因为它没先给你一个能认同的“为什么”。 一句很扎心的金句贯穿全文：人们买的不是你的产品，人们买的是你的信念和宗旨。 作者把这个逻辑直接落到大脑结构上：理性和语言负责解释“是什么”，但真正做决定的，是掌管情绪、信任和行动的那一部分大脑，却偏偏说不清理由。 所以才会有那句很真实的话——“数据都懂，但就是感觉不对”。真正能打动人的沟通，一定是先对准信念，再让理性来补充说明。 最后还有一个现实的“传播关口”：创新者和早期采用者加起来大约 15%-18%，跨过这个拐点大众市场才会打开。问题在于：你怎么在这些人成为客户之前就找到“能意会的人”？ 答案仍然是回到黄金圈——用“为什么”筛选同信念的人，让他们先被点燃，再自发进行扩散。 作者总结了三个给创业者的 idea： 1️⃣ 真正的竞争优势不是更会讲功能，而是更敢讲信念； 2️⃣ 招人最重要的不是技能匹配，而是价值观匹配，技能可以训练，信念很难伪装； 3️⃣ 别急着讨好所有人：做生意不是跟所有需要你的人做，而是跟相信你的人做，规模反而会更大。 把你正在写的产品介绍、招聘说明拿出来再翻翻，先别急着堆功能、列要求。 试试按这个顺序来写：我们为什么做这个 → 我们打算怎么做 → 我们具体做什么。 开会也一样，别一上来就汇报进度。先花几分钟对齐：我们到底为什么做这件事？ 做决定的时候，也可以多问团队一句：这个选择，是在实践我们相信的东西吗？ 你会慢慢发现，好的带领往往不是“来，按我的方案做”，而是“来，这是我们共同相信的方向”。
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模型训练崩了可以重来，人崩了怎么重启？ 发现一个看得脊背发凉，却又舍不得关掉的网站：Hacker News Burnout Guide 一个专门收集“硅谷老哥血泪史”的文档库，聚焦程序员职业生涯中最致命的杀手：枯竭（Burnout）。 这是硅谷老哥们的血泪自救指南 ，它不是教你如何年薪百万，也不是教你如何带团队，而是教你在灵魂烧成灰之前，如何完成一次成功的“赛博逃生”。 这里有几百位资深工程师血淋淋的复盘。 他们会详细描述那种“确诊”瞬间：面对一行写了三年的代码突然感到生理性作呕，或者盯着屏幕半小时，却发现大脑已经无法理解逻辑嵌套。 更硬核的是，它提供的不是“鸡汤”，而是“处方”。 你以为自救就是请假去大理？这组指南会告诉你那叫逃避。 它给出的战术极其具体且反直觉： 1️⃣ “只做 Ticket 不思考”： 暂时关闭创造力，把自己降级成执行机器，给过载的大脑降频。 2️⃣ “物理隔离”： 彻底断开一切带屏幕的设备，去感受真实的重力和光影。 3️⃣ “职业重构”： 认真和你讨论降薪去“养老厂”或转岗做 PM 的实操可能性，帮你重新算一笔账——代码在人生里的权重，到底值不值得你拿命去填。 对每一个还在“卷”的互联网人来说，最大的爽点其实是：它给了你一个“重启”的许可。 我们总觉得模型训练崩了可以调参重来，却忘了人脑不是显卡，烧坏了真的没法换。 你跟着这些老哥们的自救路径走，从一个案例读到另一个建议，很自然就会拼出一张“人生避坑图”。 你可以把它当作一份“防沉迷手册”，没事就翻一翻。 不用非得等崩溃了才看，而是在每一个想摔键盘的深夜，提醒自己：你首先是一个活生生的人，其次才是那台产出代码的机器。 等你关掉网页，走出写字楼看到路边的树影，那种重新拿回人生掌控权的底气，其实就藏在这些硅谷老哥的“认怂”经验里。
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读完这篇文章我才发现：我们一直把“聪明”想窄了。 很多人以为聪明=反应快+算得准+脑子转得飞。但作者说，这些特质更像“硬件”。 真正拉开差距的，其实是“软件”，一种很少人愿意长期坚持的习惯： 🤚 在自己还没真正弄懂之前，绝不停下。 他描述了一个很有画面感的场景：作者认识的最聪明的人，题解出来、定理证完了，并不会像我们一样松口气、关掉脑子。 相反，他会继续追问：能不能换一种方法再证明一次？这些不同的证明到底哪里相通？ 🧠 同一件事被反复从不同角度“啃”下来，知识就不再是薄薄一层答案，而是长成一个立体的结构。 你理解的不只是“结果”，还有“为什么必然如此”。 原来，“聪明”很大一部分不是天赋，而是人格里的几种品质——诚实、勇敢、正直。 🤯 尤其是：不肯糊弄自己。 别人都说“对”的，不算数；你自己不能把它讲清楚、想明白，就不算真的相信。 聪明的人最大的共同点，是他们对“一知半解”非常敏感，甚至会被这种模糊感折磨到坐不住。 接着，作者把这种聪明人的能力拆成三层—— 1️⃣ “The Will To Think 思考的意志”：因为深度思考很累，比起把一个问题追到尽头，大脑更喜欢在“差不多懂了”那里原地躺平。 2️⃣ 自我诚实：你自己是最容易骗到的人，所以要不停对自己追问“我真的懂了吗？”作者说写作是最好的照妖镜——一旦你试图把理解写出来，逻辑断裂、概念飘忽会立刻暴露，逼你把含糊的地方补齐。 3️⃣ 真正的理解往往需要“落地”：抽象概念只能走一段路；能画出画面、能举出具体例子，才算把它钉进脑子里——这也是为什么寓言比口号更能让人记一辈子。 文章里最刺痛的部分，是作者对应试教育的吐槽： 学校奖励“速度”和“会做题”，却在不知不觉中磨掉了我们追求理解的耐心。 他举自己学微积分时卡在 dy/dx 的例子：你完全可以靠套路拿高分，但其实根本不懂。久而久之，多数人学会的不是数学，而是“别问太多，先过关”。 如果你想把这篇文章真正用到自己身上，作者给出的做法其实非常落地。 ❓ 遇到一个结论，别急着收工，强迫自己从至少两个角度重建它；用写作或讲给别人听来测一测“我到底懂没懂”； 🤓训练自己“敢显得笨”，像 Gladwell 说他父亲那样反复问“我不懂，你再解释”，直到那根刺真的拔出来。 🔎 理解不是背稿，是亲自看见；越靠近事实，你越不容易被“假懂”骗。
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👀 我还是第一次看到把“该不该做内容付费”这个问题讲这么清楚的文章，分享给大家。 内容变差，不是创作者的问题，而是钱的方向错了。 这篇文章用电视和音乐的历史，讲清楚为什么“免费+广告”注定拉低质量，以及作者眼中内容行业接下来真正的出路在哪里。 过去 20 年，媒体行业做了一个“当时看起来很合理”的选择：既然互联网没有印刷成本、分发几乎为零，那就让广告来买单——全世界免费看内容，出版机构也能做成全球生意。 听上去是双赢。问题在于，商业永远会朝“钱来的方向”优化。 当你向广告主收费，你就不可避免地把自己变成了软件和规模主导的商品生意，品牌、质量、读者关系都变成了次要变量。 作者一句话点破：商业模式就是重力。你向谁收钱，你就会变成谁需要的样子。 于是我们得到今天的结局：免费内容不会消失，只会更便宜、更泛滥、更被“体验”牵着走；与此同时，真正想要可靠、方便、无广告、值得反复读的东西的人会越来越多。 作者拿电视和音乐做类比：以前我们能忍广告，是因为没见过更好的。直到 HBO、Netflix 把“付费、清爽、好看、不被打断”的体验做出来，大家才意识到，原来电视本不用受这份罪。 音乐也是，Spotify 让行业从“都在免费下载、完蛋了”走到一个更大的付费市场。 内容迟早也会走同一条路——不是人突然变高尚了，而是当你服务的是读者而不是广告主，东西自然会越做越好。 他顺手把几句老掉牙的唱衰全推翻了。 📺 “人只为娱乐付费，不为信息付费”：这句话其实是低估了那些真正有钱、有选择的人对理解世界的需求； 🎵 “人只为音视频付费，不为文字付费”：忽略了人买的从来不是形式，而是省时间、质量高、用起来顺手； 📂 至于“人不会为以前免费的东西付费”：只在“免费还能保持优质”的时候成立。一旦免费内容越来越像垃圾桶后面丢的食物（大概还能吃，但不稳定、不放心），很多人反而愿意为一顿靠谱的饭掏钱。 有个比喻很扎心：免费内容的富余，就像街巷里扔的剩饭，看着多，不等于你真有胃口。 那未来怎么办？ 作者并不觉得“大家都去做订阅”是解法，因为人会订阅疲劳，一个人最多也就掏钱支持几家。 更现实的路径是“打包”：出版业大概率不会出现一个包揽一切的 Spotify，但会有几个像 Netflix、Hulu 那样的内容套餐，再加上一点点铁粉直订（比如 Patreon）和公司报销的专业订阅。 平台负责技术、分发、推荐和营销，把创作者从这些杂事里解放出来；而真正活得好的，会是那些能靠读者付费站住脚的差异化内容，而不是靠点击和广告续命的。 不管你做内容还是产品，先问清楚一件事： 你现在优化的是眼球，还是用户的长期价值？钱从哪来，方向就会把你往哪拽。
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分享一个比 Google Maps 详细 100 倍的铁路迷圣经： 一个专门做“全球铁路基础设施”的开源地图项目，聚焦交通、地理、工程和城市规划。 openrailwaymap 和我们平时用的导航地图，风格完全不一样。 不是告诉你怎么坐车最快，也不是搜附近的饭店，而是把地表上所有“铁轨”的信息，直接拆解到颗粒度级别。 这里的细节程度，是真的夸张。 从每一条侧线、每一个道岔，到具体的轨距、电压、信号机位置，基本都是普通地图上被抹掉的“工业骨架”。 比如你可以看到京沪高铁的最高限速分布，也能翻出欧洲小镇里废弃了几十年的森林窄轨，甚至连某个偏僻货场里的调度灯位都能精准定位。 更恐怖的是它背后数据的密度。 它基于 OpenStreetMap 的海量数据，由全球几十万铁道迷和志愿者共同维护。 所以你能感受到，那种把地球表面的交通动脉一层一层剥开的力度。 对普通人来说，最大的爽点其实是：终于有地方可以系统性地看清“世界如何流动”。 高铁是怎么跨过无人区的，大城市的地铁网是怎么像毛细血管一样渗透的，工业时代的煤炭通道又是如何布局的。 这些宏大的工业命题，平时在书本里看很抽象。 但你在这个网站上，从一个枢纽缩放到另一个车站，很自然就会拼出一整张 “人类文明的硬连接图”。 网站有完整的图层切换：你可以看“速度视图”感受陆地航行的快感，也可以看“信号视图”研究铁路大脑的逻辑。 如果现在的你，已经对千篇一律的平面地图感到乏味，又隐约觉得自己对这个世界的物理连接充满了好奇。 不妨给这个网站一点时间，像玩模拟经营游戏一样，把每一个枢纽当作“地理副本”刷掉。
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“如果你想要获得某样东西，最可靠的方法是让自己配得上它。” 多年前，美国已故著名投资家、商业思想家和律师查理·芒格在南加大法学院进行了一次令人印象深刻毕业赠言。整场演讲的思维逻辑就是上面这句朴素的公理。 这种“配得感”并非道德说教，而是一套极其严密的、关于如何在这个复杂系统（Complex Adaptive System）中生存的跨学科算法。 他认为，世界是多维交织的，单一学科的视角无异于自残；只有构建起跨学科的“思维格栅”，并不断通过“逆向思维”去识别风险，才能在厄运降临时保持清醒。 芒格的一个核心看法是：世界从来不是单线程运行的。现实里的问题，几乎都是多种因素缠在一起的——只用一个学科、一个角度去看问题，就像闭着一只眼睛开车，迟早要出事。 真正靠谱的做法，是在脑子里搭一张“跨学科的思维网”，再经常用反向思考去找风险、找漏洞，这样倒霉事真的发生时，你不至于当场懵掉。 他整套思路其实很一致：先从一个人该怎么做人、怎么要求自己开始，用理性和工具把判断力打磨好，最后指向一个很高的目标——一个不靠繁琐流程、而是靠彼此“配得上的信任”运转的社会。 在他眼里，文明越高级，越不需要那么多条条框框。 芒格反复强调，真正拉开差距的，往往不是“天赋多高”，而是你是不是个学习机器。他见过太多人，未必最聪明，但有个共同点： 每天睡前，都比早上多懂一点点。 要做到这一点，靠的是多学科思维——把各个领域里最重要的那几个“大概念”装进脑子，形成一个随时能调用的心智网络。否则，你只会从一个角度看世界，很容易变成他口中的“完美傻瓜”。 他也给了几把非常好用的“认知手术刀”—— 🧠 用反向思考拆问题：别老问“怎样成功”，先问“怎样一定会失败”。答案通常很朴素——懒、靠不住、爱逃避责任。 📢 他特别讨厌过度的意识形态，觉得那东西会把人的脑子“腌坏”，最后只剩口号。 🤔还有一个很现实的提醒：人都有自利偏差，所以想说服别人，别指望讲道理和道德，多半得从“这事对你有什么利害”讲起。这是尊重人性，不是玩心眼。 芒格把知识分成两种—— 一种是“普朗克式知识”：真的懂，知道为什么，能被追问、能落到现实里，出了问题也能自己扛； 另一种就是“司机式知识”：会背稿、会复述、会站在台上讲得头头是道，但一旦深入追问、换个情境，就露馅了。 别把关键决策、重大责任，交给那些只会讲、会演、会显得很专业的人； 要交给那些真的理解事情本质、付过“理解成本”、能在不确定性里做判断的人。 芒格的演讲里里有几个特别人间清醒的提示—— 1️⃣ 不学跨学科，不是时间不够，而是一种懒惰。现实里的问题本来就纠缠在一起，你非要只看一面，本身就是不负责任。 2️⃣ 避免失败，往往比追求成功更管用。只要你能避开懒惰、不靠谱、极端立场和自怜情绪，就已经超过绝大多数人。 3️⃣ 推动事情靠的不是高尚，而是利益对齐。你得先承认人会为自己着想，顺着这个本能做事，事情才真的能往前走。 如果把这篇演讲落到行动上，其实也不复杂： 把“靠谱”当成底线；把学习当长期习惯；遇到问题先列“反向清单”；远离会把你激励成坏人的环境；多跟你真心敬佩的人共事；用清单和反证逼自己保持清醒。 芒格的那句狠话可以当收尾： “文明的最高形态，是一张由‘应得的信任’织成的无缝之网。” 流程越少、信任越多，系统才越高级。
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🤯官方都惊了！我们也没想到沉浸式翻译还能这么玩：直接植入 Steam 客户端本体？ 这波是真·邪修玩法！在收到大量玩家用户的“爆料”后，我们火速针对 Steam 环境进行了适配和优化。 现在，你可以像在 Chrome 里一样丝滑使用 Steam 了！🎮✨ 在这个“魔改版” Steam 里，你可以： ✅ 双语无缝对照：商店页面、游戏简介、外文评论区、创意工坊……一键全汉化，舒适度拉满。 ✅ 输入框神技： 还在用翻译软件复制粘贴？在 Steam 输入框打中文，快速敲击 3 下空格，原地翻译成英文！跟开发者反馈、跟老外对线（bushi）效率翻倍。 ⚠️ 注：受限于 Steam 平台内置 Chromium 内核机能，暂不支持视频/预告片字幕翻译哦 👇 具体怎么卡进 Steam 后台安装？手把手教学视频看这里
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AI 领域动作频频的谷歌又有了新发现。不过这次是在教育领域。 如果你关注教育效率、家里有学龄儿童，或者你自己需要快速啃透专业文档，这篇报告不仅展示了未来，还给出了当下的解决方案。 🤯 核心结论非常震撼：使用谷歌发明的全新 AI 方案重构教材，学生在 5 天后的知识留存率整整提高了 11%。 这不是“小变化”，几乎可以算得上革命性！ 这个研究最反直觉的地方在于：它不是在做“减法”（摘要），而是在做“加法”（重构）。 传统观念认为 AI 的作用是把厚书读薄，然后快速地理解。 但谷歌发现，真正的效能来自于将“死板的教科书”转化为“定制化的多模态体验”。 当内容根据你的兴趣（如篮球、音乐）重写，并转化为多种格式时，原本枯燥的知识点会直接嵌入你的长期记忆。数据显示，100% 的受试学生表示这种方式让他们面对考试时更从容。 这也和之前很多 AI 大佬用哆啦 A 梦讲解深度学习一脉相承，只不过更有数据支撑。 谷歌是这么做的：他们的研究员使用 Gemini 2.5 Pro 搭建了一套名为 LearnLM 的精细工作流，分为两层： ✍️ 底层逻辑重写： 你上传 PDF，输入你的年级和兴趣（例如“足球”）。AI 会保留原书所有知识点，但把所有原本生涩的案例替换成你熟悉的“足球”场景。比如解释牛顿定律，它不再用小球撞击，而用点球射门举例。 🧙♀️ 多模态生成： 基于改写后的文本，系统同时生成 5 种学习介质： 沉浸式文本：图文并茂的阅读流。 互动测验：实时检测盲区。 叙事幻灯片：类似老师上课的 PPT。 思维导图：宏观把控结构。 模拟对话音频：这是技术难点，它模拟了一场师生对话，甚至包括学生犯错后老师纠正的过程。 这个功能已经在 Google Labs 上线，名字叫 "Learn Your Way"。 现在，马上登录 Google Labs。找一份你一直想学但读不进去的硬核 PDF（技术文档或理论书）上传，在兴趣栏填入你最熟悉的领域。 重点体验 Audio Lesson（音频课）。不要只看文字，去听那段生成的模拟对话。这是目前市面上最接近“人类私教”的体验，它能帮你利用碎片时间真正听懂复杂的概念。
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微软 CEO 摊牌了：你的“勤奋”正在变得毫无价值！ 大多数人还在讨论怎么用 Prompt 优化周报或者做点小工具提高效率，但在 All-In Podcast 最新的达沃斯专访中，微软 CEO Satya 已经向世界揭示了 2026 年的“残酷新常态”。 这是一份关于你未来五年职业生存的判决书。如果你因为语言障碍错过了这期内容，你可能会失去未来五年判断的重要支点。 Satya 抛出的三个重磅信号，足以震慑我们每个人 ⛓️💥 增长与人力的彻底脱钩（The Great Decoupling） 微软实现了营收和利润的双位数飙升，但员工总数却持平，甚至在某些部门出现下降。 Satya 在节目中直言不讳： "We are entering a phase where operating leverage is key. We can grow revenue without growing headcount linearly." （我们正在进入一个运营杠杆是关键的阶段。我们可以在不增加人手的情况下实现收入增长。） 过去，公司业务扩张意味着“我们需要招更多人”。现在，这意味着“我们需要买更多卡（GPU）”。 对于打工人来说，这是一个恐怖的信号。你的竞争对手不再是隔壁工位的同事，而是能以零边际成本无限扩张的算力。 企业不再通过招聘来解决问题，而是通过“增加算力密度”来解决问题。如果你的产出无法超过电费成本，你就是负资产。 🤖 从 Copilot 到 Agent：从“副驾驶”到“代理人” Satya 提出了一个关键定义：2025 年是 Copilot（副驾驶）时代，而 2026 年是 Agent（智能代理）时代。 "It's not just about chat anymore. It's about an artifact being created, a process being completed." （这不再仅仅是聊天。这是关于创造一个工件，完成一个流程。） 很多人认为 AI 只是一个更聪明的搜索引擎。错！ Satya 指出，AI 正在获得“跨系统执行权”。 Copilot 时代，是你问 AI “怎么写代码”，然后你自己写。 Agent 时代，是你告诉 AI “帮我写个应用”，它会自动调用 GitHub、终端、测试工具，直到把应用跑通。 你还在沾沾自喜于学会了几个 Prompt 技巧，但巨头们正在构建不需要人类介入就能跑通整个工作流的系统。未来的核心技能不是“提问”，而是“设计自动化系统的逻辑”。 💻 算力即能源：新的地缘政治 这是整场对话中最让人惊讶的部分。Satya 的言论揭示了一个事实：微软正在被迫成为一家能源巨头。 "Compute is just converted energy." （算力本质上就是转化后的能源。） 微软已经成为全球最大的可再生能源购买者之一，甚至直接投资重启三哩岛核电站。 AI 的瓶颈不再是模型参数，不再是芯片制程，而是电力。这是一个极为反常识的结论：未来的科技霸权，不由写代码的人决定，而由掌握核聚变和电网的人决定。如果你的国家或公司没有解决能源问题，你的 AI 就会“饿死”。 Satya 的这期访谈可谓彻底撕开了“AI 辅助人类”的温情面纱，露出了“AI 替代人类低效劳动”的底色，醍醐灌顶之余，不免有些凶险。 不要等到被算力替代的那一天，才后悔没有听懂这些信号。
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这份2026 年预测，表面看是一群人闲聊，骨子里其实只在反复讲一件事：当规则开始改变，钱、公司和人一定会用脚投票。 当然，这群人也不是什么普通人，这是创投圈大名鼎鼎的 All-In 播客。 他们把加州提出的“财富税/资产税”叫做 seizure tax (没收税)。 这并不是情绪化用词，是因为这套设计正好踩中了创业和投资最害怕的雷区：你手里可能只有一堆极难变现的私有股权，却要按“被估出来的身价”交一笔真金白银的税。 更激进的是，超级投票权会被按公司市值放大计算，等于把“控制权”当成现金来征税。 他们给出的判断很直白：真正的风险不是税率高不高，而是规则不确定。 哪怕今年没通过，2028 年也可能卷土重来，所以很多人宁愿提前离场，也不愿赌未来。 在宏观层面，他们押注的是一个所谓的 “Trump Boom”：通胀回落、GDP 可能冲到 4%–6%，叠加降息、减税和加速折旧，资金会重新流向能立刻产生现金流的资本支出。 结果就是一场新的“财富迁徙”——德州等低税、低监管州继续吸人吸钱，而加州的高端地产和商业环境，会被税制和监管长期压制。 产业主线反而更清晰：AI 不是一次功能升级，而是一轮成本结构的重写。 他们反复提到三类赢家： 1️⃣ 预测市场（如 Polymarket）正在变成“新闻 + 市场”的新形态，价格本身就是信息； 2️⃣ 关键资源（铜和其他关键金属）会因为电气化、数据中心、国防和供应链重组，出现越来越硬的供需缺口； 3️⃣ IPO回归：公开市场会重新接纳一批真正体量足够大的公司。 输家同样清楚： 1️⃣ “软件工业复合体”——靠卖昂贵 SaaS 授权，再靠维护和迁移吃掉 90% 利润的模式，正在被智能体、自动化和“少人化组织”持续挤压； 2️⃣ 是各州政府长期拖延的债务和养老金黑洞，很可能在“反浪费、反欺诈”的审计浪潮中被迫摊牌。 这期博客认为： 💼 如果你是创业者或投资者，2026 年别迷信宏大叙事，重点盯三件事——政策不确定性（尤其是资产税与监管）、现金流与成本结构（AI 到底替代了什么人）、以及资源与基础设施瓶颈（铜、能源、设备）。 👨💻 如果你是个人，就把自己当成一家公司来经营：把技能押在“能用 AI 更快产出结果的人”身上，而不是只会被动执行流程的岗位。 这期节目里最醒脑的三条反直觉观点是： 🤖 AI 会增加需求，因为成本下降会引发需求膨胀，但这对白领工作不一定是好事； 📈 未来的大交易不一定长得像传统并购，而更像“IP 授权 + 人才打包”，用速度绕开监管； 💻 政治上最容易被集火的，可能不是金融或能源，而是科技行业本身——当 tech 同时被左边当成“资本的脸”、被右边当成“审查的手”，它就会变成全民出气筒。 2026 年拼的不是谁判断更准，而是谁能在规则彻底改变前，把自己站到更不怕风的那一边。
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这个笔记软件太牛了！简单到不敢相信，还能这样玩！ TiddlyWiki不是一个普通笔记工具，而是一整套“个人维基系统”，被压缩进了一个HTML文件里。 TiddlyWiki默认就是一个单文件应用，你下载下来，就是一个可以离线打开、随时备份、随便复制的个人知识库。 不需要注册账号，不绑任何云服务，放U盘里、硬盘里、NAS里、网盘里都可以，十年后还在不在，取决于你自己有没有好好备份。 如果你有隐私焦虑，它甚至可以把整个知识库加密。 官方文档写得很直白：单文件模式下可以用AES 128位加密，全库内容变成加密字符串，打不开就是什么都看不到。 密码不会写在文件里，忘了就是彻底打不开，这种“残酷安全感”，一般商业笔记软件很少敢这么玩。 第二个厉害的地方，是它不是给“线性笔记”准备的，而是为“网络化思考”设计的。 TiddlyWiki里所有内容都是一个个小卡片，叫tiddler，可以像维基页面那样互相链接、打标签、交叉引用。 很多用户拿它来做Zettelkasten、个人Wiki、研究笔记，把想法织成网，而不是一篇篇孤立的长文。​​ 你在用Notion的时候，往往还是一个个页面、一个个数据库，再怎么链接，本质还是“文件夹思维”。 TiddlyWiki更像一整张知识地图，任何一个卡片都可以被多条路径抵达，特别适合做长期研究、写作素材库、学术笔记。​​ 第三，它几乎不挑环境，活得特别“顽强”。 只要有浏览器，它就能跑，不分系统、不分设备，连老电脑都可以当你的知识终端。​​ 很多人就是用“一个文件+一个浏览器”，跨Windows、macOS、Linux来回用，连软件都懒得装。​​ 而且它的玩法远不止“记笔记”这么简单。 有人把它改成个人博客，有人做成项目知识库，还有人做成完整的文档网站，主题、插件、宏都能自己折腾。 社区里甚至在讨论“Essential Editions”，帮新手直接选好几套常用场景的预配置版本，一上来就能当“现成系统”用。​ 和Notion、Obsidian、Roam这些比，它到底强在哪里？ 一个在Hacker News上的讨论说得很到位：Notion开箱即用、体验顺滑，但锁在云端，定价、策略、存续你都控制不了。​ TiddlyWiki相反，设置麻烦一些，编辑体验也没那么“现代”，但一旦搭好，就是一个完全由你掌舵的知识基地。 Obsidian是本地markdown+图谱视图，适合喜欢文件结构、又想要可视化图谱的人。​ TiddlyWiki则是“单文件HTML+wiki式卡片”，更适合爱折腾、想要从底层定义自己知识系统的用户。
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这篇分享刺痛了很多创业者，但大家又忍不住点头。 作者没讲怎么成功，而是在狠狠“扒自己皮”：他把公司从0做到1，却在从1到10的路上发现——自己正在变成公司最大的瓶颈。 问题恰恰出在过分努力、过分负责，以至于任何事情都紧紧攥在手里，不敢松开。 他是那种很典型的早期创始人：盯客户、盯产品、盯招聘、所有决定自己扛。公司小的时候这样很管用，可规模一大，这一套就转不动了。没空想战略，因为天天陷在具体事里；招人特别慢，因为看谁都不放心；团队越来越没劲，因为事事等他拍板。 直到一位顾问对他说了实话： “你很会做产品，但不一定擅长带领公司扩张 --- 这是两种不同的能力。” 听懂这句话不难，难的是承认他说得对。 后来他请来一位真正做过规模化的CEO，并且交了实权。头几个月特别难熬：眼看别人做你不一定认同的决定，用不同的方式带队，而你已不是最后一关。但结果很诚实：流程顺了、团队重组了、关键岗位都补上了人。18个月，收入翻了一倍，而他终于回到了自己真正热爱且擅长的产品上。 评论区更扎心。有人说，直到生活出了大事，才意识到自己不仅精力耗尽，连做决定都做到麻木；也有人说，现在比起事事追求“最优解”，持续的稳定和喘口气的空间反而更重要。 值得想的就三点： 1️⃣ 创始人 ≠ 永远最适合当CEO的人； 2️⃣ 真正的瓶颈，常常是“太负责”和“什么都自己来”； 3️⃣ 有时候往后退一步，反而能在公司里留得更久。 这篇文章像一面镜子，照出了很多人在类似阶段的影子。 如果你也正站在“从1到10”的关口，它值得你安静读完。
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这个一定要推荐给你们！！！昨天刷到了一个宝藏书库 ，它厉害的地方在于：不是让你在海量书海里随便翻，而是把「人」放在前面。 它不是那种常见的「大而全书库」，而是专门去整理“世界上最成功、最有影响力、最有意思的人”都推荐过什么书。 这网站做得很克制，只干一件事：从公开信息里，把这些人的书单扒出来，认真整理给你看。 他们说自己分析了上万条公开推荐，最后筛出 8000+ 本被高频提到的书，等于帮你提前做了一遍“质量过滤”。 你可以按行业筛人：创业、科技、写作、媒体、投资、娱乐、体育等，各个圈子的代表人物都在里面。​ 如果你是在创业，想拉升自己的决策水平，那最简单的玩法就是： 先选 3–5 个你很认可的创始人或投资人，把他们重复推荐的那批书列出来，这就是你接下来一两年的核心清单。 相比到处搜“创业必读 50 本”，这个清单更像是“实战派给你开的处方”。 网站还有一个「All books」和「Most Recommended」专区，把所有书按分类和“被推荐次数”做了拆分。 你想看自我提升，就进 self improvement；想提升判断力，就看 psychology、business、economics 这些分类，所有书都是真实有人推荐过，而不是机器人拼出来的列表。 对普通读书人，它解决的痛点： 第一，信息太噪音了。 到处都是“年度必读”“改变命运的十本书”，但很多书一年后就没人提。 反其道而行，它不跟你玩情绪冲击，只给你看一个事实：哪些书，在不同的人、不同时间点，被一再提起。 第二，时间有限，不想再乱投。 我们这一生真正能完整读完、认真吸收的书，其实就那么几十到一两百本。 如果你承认这是现实，那问题就变成了：怎样让这几十本的“命中率”尽可能高？ 这时候，跟着那些你认可的高成就者，去看他们反复推荐的书，是一个非常朴素但有效的策略。 第三，不知道怎么搭「阅读结构」。 有的人书买得很多，但书架像杂货铺：一点心理学、一点理财、一点故事，没有主线。 间接逼你先想清楚一个问题：你想成为什么样的人？ 想提升写作，就去看成功作家在读什么；想写内容，就看媒体人和创作者在读什么；想走投资这条路，就看投资人密集推荐的那几本经典。 走的是一条很“人工”的路： 它不听你的历史行为，而是直接把你丢到一群厉害的人中间，让你自己选——你更想谁来当你的“阅读教练”。 与其被算法温柔包裹，不如主动对齐你认可的人，这就是它最大的杀伤力。 它特别适合这三类人： 想提升自己的知识密度，但不想再被各种“碎片化鸡汤”绑架 想认真做内容、写作、产品、投资，需要一套长期可复用的知识底座。 已经被各种书单刷麻了，开始在意“谁在推荐”远大于“书封面有多好看”。
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这是 2018 年一封马斯克给 Tesla 全体员工的邮件。 当时 Model 3 正逐步爬出“产能地狱”。从这封邮件中，我们能看出追求“第一性”的马斯克在遇到问题时的思考路径。 马斯克把当时特斯拉的目标拆成三件事——提速、提精度、提利润，并用几句狠话把组织从“差不多就行”拽回到“只看结果”。 先说“进度”这件事：Model 3 已经连续三周一周造出 2000+ 台了，但他们要更狠——先停线 3–5 天把产线狠狠干一波升级，然后下个月冲到每周 3000–4000 台，6 月底要摸到每周 6000 台。 马斯克的逻辑也很生活：一条链子再强，最后还是被最弱、最倒霉、最拉胯的那一环拖住。所以目标必须定得比“理想值”更高一点，留出翻车空间。 谁要是做不到（比如 24 小时内做出 850 套零件，等于证明你能撑起 6k/周的薪酬），别找借口，带着原因和补救计划，直接来跟他谈。 然后是精度：他对质量的要求几乎到了“吹毛求疵”的程度：要做到车主拿尺一量，发现和规格对不上时，结论不是“车有问题”，而是“你那把尺不准”。供应商如果觉得这标准太离谱也行，那就去给“标准没那么高”的车厂供货，特斯拉这边就别合作了。 最后是利润：规模到了，就不再用“亏钱换增长”当借口。全球费用逐条审，大于100 万美元的支出先按暂停键，必须一条条用“第一性原理”把报价拆开。他还点名“俄罗斯套娃式外包”：外包给外包，外包再外包，中间一堆人抽水但不干活；再加上按工时计费，就天然鼓励把小问题拖成大工程。 他放话：外包商下周有“最后一次证明自己”的机会，不够优秀，周一就解约。 这封信里最值得照抄的两个操作也很简单粗暴： 🔇 大会议能砍就砍，没那么紧急的高频会议也砍； 👋 你在会议里明显没贡献，就直接走人。他说得很直白：不礼貌的不是离开，是让别人陪你浪费时间。 三条反直觉的点给带团队的人“提神醒脑”： 1️⃣目标要故意定得“过高”，这不是虚张声势，是给现实的不确定性留余地。 2️⃣极致标准不是为了刁难谁，而是用来筛选合作对象，“不适合就分开”。 3️⃣真正的效率文化不是“大家都坐满一小时”，而是“只为有价值的事情占用时间”。 读完你会发现：这是一次组织级“降噪”，而不仅仅是一次打鸡血。 把目标写得有容错空间，把瓶颈直接点出来，把会议当成本来管，把沟通当系统来修。 如果你带团队，今天就能拿去用。
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被严重低估的宝藏网站，用数据看穿世界真相！想写深度内容却没数据？这个网站直接把底层逻辑喂到你嘴边。 它是牛津大学团队和一家英国非营利机构做的长期项目，专门研究贫困、疾病、饥饿、气候变化、战争、不平等等这些全球性大问题。 它厉害的地方在于，不是随便扔一堆表格给你，而是把几十年的数据做成可交互的趋势图，还配上通俗的解释文章。 你可以拖时间轴，看某个国家 50 年的变化，也可以一键切换国家，直接对比谁在进步、谁在原地踏步。 比如你想聊“世界到底有没有在变好”，它能给你看全球极端贫困率、儿童死亡率、识字率这些硬指标的长期曲线。 很多我们以为“越来越糟”的东西，用图一拉长，你会发现答案完全不一样。​ 对内容创作者来说，它解决了几个很扎心的痛点。 第一，数据太分散的问题。以前要写篇全球视角的内容，要在世界银行、联合国、各国统计局之间来回跑，还要自己清洗、做图。 现在直接在这个网站搜关键词，比如“cancer”“suicide”“education”，就能拿到世界和各个国家的长期趋势，图和数据都整理好了。 第二，不会写代码不会做图的问题。它所有图都是交互式的，你只要点几下就能选国家、选时间区间、选展示方式。 最后一键导出图片或 CSV 数据，贴进小红书、公众号、PPT 都非常顺手。 第三，版权焦虑的问题。官方写得很清楚：所有图表、数据和文章都是开放获取的，按 CC BY 授权，只要署名就可以自由使用，甚至商业也可以。 这意味着你不用再担心“能不能用这张图”，只要在图下写一句“数据来源：Our World in Data”，就合规又专业。​ 它和世界银行、联合国这些数据库最大的区别，是“数据 + 解读 + 可视化”一体化。 世界银行更像专业统计工具，指标多但解释少，对新手不太友好。 Our World in Data 会用长文帮你读完研究，翻译成普通人也看得懂的故事，再用图把逻辑走一遍。 举个很适合内容创作的例子。 立陶宛曾经是世界自杀率最高的国家之一，但近二十年自杀率几乎砍半，这种反转故事，在网站上一拉数据就一目了然。​ 你完全可以围绕这条曲线，写“一个国家如何从绝望边缘拉回自己”的深度稿。​ 再比如癌症。 用“病例数”“死亡人数”看，全球数字是在上涨，但网站会告诉你要看“按年龄结构调整后的死亡率”，趋势其实是在下降。​ 这种“表面更可怕、实际更安全”的反直觉结论，是特别适合做爆款内容的素材。​ 如果你是做数据分析、教育或产品的，它还有更爽的一层。 它的可视化工具 Grapher 是完全开源的，代码挂在 GitHub 上，许可是 MIT，意味着你可以在自己的网站、项目中复用同类交互图。 每个图背后的数据集也有固定的 CSV 地址，可以直接用 R、Python 批量抓取，做模型、做仪表盘都没问题。
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悄然间，我们已经一起走到了3万粉丝这个小小里程碑。 说句掏心窝子的话，是因为你们的使用、反馈和每一次互动，这个数字才有意义。 多的不说了，关注+转发+点赞这条帖子 随机抽 30 位小伙伴 赠送价值 207 元的浸式翻译pro版季卡（3个月） 🫶
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如果有一家公司，公开了全员薪酬算法、面试题、融资 PPT，甚至连怎么裁员都写在网站上，你会觉得它是疯了，还是自信到可怕。 PostHog 就是这样一家公司，而且它已经拿下了 7500 万美金 E 轮融资，估值大约 14 亿美金，正式进入独角兽行列。 更特别的是，它不光把代码开源，还把整套「公司操作系统」写进了一个对全网开放的 Handbook 里，从薪酬、招聘、远程协作，到战略、融资、裁员逻辑，全部摊开给你看。 1⃣它是一整本「公司说明书」。 你在 Handbook 里能看到：他们怎么看远程办公、怎么拆岗位等级、薪资怎么算、绩效怎么评、什么时候加人、什么时候收缩团队，全部是可以落地执行的规则，而不是空话。 很多公司把这类东西锁在内部 Confluence / Notion 里，PostHog 则是直接放到互联网上，连应聘者和潜在用户都可以随便翻。 2⃣它把「钱」这件事讲得足够明白。 在 Compensation 页面，你可以直接用他们的 Salary Calculator：选职位、选地区、选 Level，系统会算出一个大致薪资区间，外加期权和涨薪节奏的说明。 他们还写得很清楚：一年做三次薪资 review，会根据市场基准主动调整，不靠员工去「谈涨薪」；如果你搬家，可能会因为地区市场价调整薪水，这些都提前写进规则里，而不是随机拍脑袋。​ 3⃣它把「不舒服的话题」也写在明面上。 例如，当公司需要优化团队或裁员时，他们在 Handbook 里说明了相关逻辑：提前通知期、补偿方式、哪些情况属于业务调整、哪些属于绩效问题，甚至强调这种安排的出发点是避免让人被财务压力绑架在不合适的岗位上。 对很多打工人来说，这些内容平时要么看不到，要么只在八卦里流传，而 PostHog 提前告诉你「最坏情况会怎么发生」，反而多了一份安全感。 如果你不是他们的员工，为什么还要花时间读这个网站？ 给三个很实际的理由： 1⃣这是目前市面上少见的、实战强于鸡汤的公司 Handbook。 里面有大量可立即拿走用在自己团队的东西：薪酬等级的划分方法、远程团队的节奏设计、招聘流程模板、面试评价标准、试用期和绩效反馈机制等，都是 PostHog 真正在用的，而不是为了 PR 编造的故事。 2⃣它是一套验证过的「独角兽级别」公司操作系统。 PostHog 不只是理念新，它已经在开放源代码、全远程、开发者优先的赛道上跑到了独角兽的位置，说明这套系统在真实市场、真实团队里被检验过，而不是实验室方案。 对正在做创业项目的人来说，这相当于有人把自己的通关存档公开给你看，你不抄一遍真的有点可惜。 3⃣它本身就是一个「选公司」的筛选器。 哪怕你从来不打算加入 PostHog，读完这套 Handbook，你会更清楚：什么样的薪酬制度算透明、什么样的远程政策算靠谱、什么样的裁员方式算体面，从而在面对别的公司时，有了一把更清晰的标尺。 简单说，看完别人家真做到了什么，你再看自己所在的公司，就会更容易识别哪些只是包装，哪些是真正在尊重员工。