#开源分享

3周前

假设你发现一篇有价值的学术论文，与其停留在阅读和理解，不如先尝试搭建一个简化版的模型，哪怕它在细节上有所欠缺。这个过程就像孩子学走路，最初的蹒跚、摇晃甚至摔倒，都是成长的必经之路。这个“不完美的版本”可能会有各种漏洞，比如代码不优雅、数据样本少、结论不够严谨，但它有一个无可替代的价值——它是你真正理解的开始。把这个简化版开源到GitHub上，就像在一个公开的平台上分享你的尝试。你会收到来自陌生人的反馈，可能是代码的优化建议，也可能是研究思路的启发。这些反馈会让你看到自己没注意到的问题，也会让你发现新的可能性。这个过程中，你不仅在完善技术，更在锻炼解决问题的能力——这才是职场上最珍贵的“实战经验”。更重要的是，写一篇文章解释“为什么它不完美”。这不是在否定自己的努力，而是在坦诚地复盘：你在搭建时遇到了什么困难？哪些部分是你刻意简化的？如果要进一步完善，你会从哪些方面入手？这种反思的过程，比任何证书都更能让你理解知识的本质。就像马云常说的“真正的学习，是从错误中学会正确”，张一鸣也强调“快速验证假设，比空想更重要”。有人可能会说：“我为什么要花时间做一个‘垃圾’版本？”但事实上，这个“不完美”的版本，恰恰是你突破知识壁垒的阶梯。它让抽象的理论变得具体，让别人的成果变成自己的经验。当你把它开源、分享、反思后，你会发现自己已经站在了一个新的高度——这种通过实践获得的成长，远比一张证书更有分量。所以，与其等待“完美的时机”，不如现在就动手。哪怕只是一个简化版，一个不完美的尝试，也能在你的成长之路上留下清晰的脚印。因为真正的价值，从来不是来自“已经完成的满分答卷”，而是来自“敢于开始，不怕犯错，持续迭代”的勇气。这或许就是那些成功人士给我们的启示：动手去做，然后在实践中不断前行。

#实践出真知 #快速迭代 #拥抱不完美 #开源分享 #从错误中学习

5个月前

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8个月前

近两周学 AI编程，给自己做了一整套 AI 阅读总结工具，用起来舒服。工具：一个iOS快捷指令，一个Chrome插件，一个飞书多维表格。工具后续看怎么开源分享，之前教程已经涵盖大部分。效果演示如下：

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