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之前压力大暴饮暴食成瘾，好不容易熬过了戒断反应期，少油少盐少碳水节食，间歇性禁食，成功减肥瘦了10kg，还没开心多久，便秘就严重了。
最严重的时候 10 天排便一次，当时我正在研究每天只吃一餐是否科学。（节食对思维提升作用明显，头脑特别清晰）
幸好我有每天记日记的习惯，详细的记录了一些基础健康数据，定期用 ai 进行分析，看到数据才意识到自己便秘居然这么严重了，平时忙起来真的感觉不到，还以为是喝水少导致的大便干燥
只好暂时增加碳水、脂肪、油的摄入量，于是又胖起来了……
现在调整饮食，每天生吃 500g 沙拉蔬菜，喝一勺橄榄油，2l 水。
希望能早日改善。
值得一提的是，很多慢性炎症的存在，人很难察觉到，因为时间长了，神经系统会建立耐受，适应这些炎症，导致无感。
你可能会觉得不舒服、困倦、有点累，或是身体某些地方有些轻微的不适，但忙起来，就注意不到了。
所以不要觉得自己没感觉，身体就没问题。
一定要定期体检。
身体出现明显不适或长期状态不好，也要去医院检查。
日常要有意识的观察、记录自己的各项生理数据。
尤其是现在有 ai，可以把自己的数据定期让 ai 进行分析，无论是检查问题还是针对性的医疗建议，都很有用。（不要 100% 相信 ai，做好交叉验证）
最严重的时候 10 天排便一次，当时我正在研究每天只吃一餐是否科学。（节食对思维提升作用明显，头脑特别清晰）
幸好我有每天记日记的习惯，详细的记录了一些基础健康数据，定期用 ai 进行分析，看到数据才意识到自己便秘居然这么严重了，平时忙起来真的感觉不到，还以为是喝水少导致的大便干燥
只好暂时增加碳水、脂肪、油的摄入量，于是又胖起来了……
现在调整饮食，每天生吃 500g 沙拉蔬菜，喝一勺橄榄油，2l 水。
希望能早日改善。
值得一提的是，很多慢性炎症的存在，人很难察觉到，因为时间长了，神经系统会建立耐受，适应这些炎症，导致无感。
你可能会觉得不舒服、困倦、有点累，或是身体某些地方有些轻微的不适，但忙起来，就注意不到了。
所以不要觉得自己没感觉，身体就没问题。
一定要定期体检。
身体出现明显不适或长期状态不好，也要去医院检查。
日常要有意识的观察、记录自己的各项生理数据。
尤其是现在有 ai，可以把自己的数据定期让 ai 进行分析，无论是检查问题还是针对性的医疗建议，都很有用。（不要 100% 相信 ai，做好交叉验证）
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滴答清单 MCP 接入 TRAE 的方法：
1、前往滴答清单 Web端，进入设置-账户与安全，在API口令中复制密钥。
2、手动在 trae 中添加配置（json），填入api
{
"mcpServers": {
"dida365": {
"url": "mcp.dida365.com",
"headers": {
"Authorization": "Bearer 你的API"
}
}
}
}
1、前往滴答清单 Web端，进入设置-账户与安全，在API口令中复制密钥。
2、手动在 trae 中添加配置（json），填入api
{
"mcpServers": {
"dida365": {
"url": "mcp.dida365.com",
"headers": {
"Authorization": "Bearer 你的API"
}
}
}
}
6 01
补充个案例：字节剪映的付费功能「提词器」，做的非常烂，可用性极差…这个需求市面上有很多同类产品存活。
Chris-Su: 创业成功过的人没有一个问我“大厂跟你做一样的事情怎么办”这样的无效问题。 因为他们知道做成一件事中间有多少细节，以及这些细节的背后有多少种错误分支。 不同的人做不出一样的事情。 就一个付款功能，淘宝/滴滴/美团们直到今天做的都不顺滑，而拼多多和抖音做到几乎无感。 弱网体验下的im还是只有微信能做好。 大家是无法做一样的事情的，抄也不行的。这世界的真相总是藏在知识和逻辑的缝隙里，而有些人一辈子都在隔靴搔痒。
6 00
之前详细的在日记中记录了排便信息，结合 ai 做量化分析，还真分析出来了一些有用的数据波动。（例如有些常见的促进肠胃蠕动的方法对我效果不大）
不过目前所有的信息都是我自己手动记录的，这阻碍了 ai 的发挥空间。
理论上每天的饮食、水摄入、运动、生理状态（心率、血压等）、wc 时的生理特征指标等等信息越全面 ai 能给出的有价值分析越多。
仅在改善排便这个场景，就需要视觉、听觉、触觉、位置、环境、生物状态、重力感应等等大量的传感器来收集信息。
这种需求对 llm的模型能力要求没那么高，只要信息收集全面，用来做初步的医疗分析、生理数据结构化存储、健康风险提示等等实用价值就很好了。
llm 大模型目前缺乏对现实世界的感知，当下就只能靠人类自己当传感器，人工记录这些信息。
但人工记录显然是不可能全面详细的，也就简单记录一些重要的基本数据。
不知道 ai 传感器方向什么时候能大规模应用。
不过目前所有的信息都是我自己手动记录的，这阻碍了 ai 的发挥空间。
理论上每天的饮食、水摄入、运动、生理状态（心率、血压等）、wc 时的生理特征指标等等信息越全面 ai 能给出的有价值分析越多。
仅在改善排便这个场景，就需要视觉、听觉、触觉、位置、环境、生物状态、重力感应等等大量的传感器来收集信息。
这种需求对 llm的模型能力要求没那么高，只要信息收集全面，用来做初步的医疗分析、生理数据结构化存储、健康风险提示等等实用价值就很好了。
llm 大模型目前缺乏对现实世界的感知，当下就只能靠人类自己当传感器，人工记录这些信息。
但人工记录显然是不可能全面详细的，也就简单记录一些重要的基本数据。
不知道 ai 传感器方向什么时候能大规模应用。
3 20
楼下开了一家健身房，步行两分钟就能到。
工作烦闷的时候，下楼遛弯可以顺便去健身。
不但能起到平复情绪的效果，还能明显提高专注状态。
于是我开始尝试训练新的条件反射，将工作时产生的负面情绪作为触发器，提高去健身房的频率，并以此替代过去的不良习惯：产生负面情绪时会忍不住暴饮暴食。
有点像是成瘾患者戒断时使用镇静剂的效果。
必须强调，这是一个过渡期的策略，长期使用存在风险：长期将高压情绪与健身房环境绑定，可能会产生反向的条件反射。大脑可能会将健身房与工作压力建立潜意识联系，削弱健身房本身带来的多巴胺和内啡肽奖励。
但这个策略短期内对我非常有效，它极大的缓解了情绪性进食成瘾的戒断痛苦。
难以坚持运动，对我来说一直是个老大难问题。
去运动，能明确感知状态会变好，但就是不想去，大脑明确的排斥去健身房。
多年挣扎无果，一度让我认为，可能我就是不爱运动的人。
之前选择健身房，也能意识到距离近是极大的优势，但过去我的认知里，总觉得小于 1 公里就很近了，如果这么近的距离，我还是懒得去，那就说明我确实不想去。
没想到这次偶然更换健身房，距离缩短的量变带来了质变。
曾经我得出的结论是，我讨厌运动，但目前来看，我讨厌的是去健身房的过程。
如果仅从理论层面进行分析，可能我永远都没办法发现那个引发质变的临界点，毕竟日常生活中，没有多少人会专门去做这种小事的量化分析——即使我自己有这个意识，但我也不用在健身房选址上，因为它看起来太简单了。我有必要以步行距离 10 米作为一个变量来做分析吗？
但最终的结果远远超出了我的预期。
工作烦闷的时候，下楼遛弯可以顺便去健身。
不但能起到平复情绪的效果，还能明显提高专注状态。
于是我开始尝试训练新的条件反射，将工作时产生的负面情绪作为触发器，提高去健身房的频率，并以此替代过去的不良习惯：产生负面情绪时会忍不住暴饮暴食。
有点像是成瘾患者戒断时使用镇静剂的效果。
必须强调，这是一个过渡期的策略，长期使用存在风险：长期将高压情绪与健身房环境绑定，可能会产生反向的条件反射。大脑可能会将健身房与工作压力建立潜意识联系，削弱健身房本身带来的多巴胺和内啡肽奖励。
但这个策略短期内对我非常有效，它极大的缓解了情绪性进食成瘾的戒断痛苦。
难以坚持运动，对我来说一直是个老大难问题。
去运动，能明确感知状态会变好，但就是不想去，大脑明确的排斥去健身房。
多年挣扎无果，一度让我认为，可能我就是不爱运动的人。
之前选择健身房，也能意识到距离近是极大的优势，但过去我的认知里，总觉得小于 1 公里就很近了，如果这么近的距离，我还是懒得去，那就说明我确实不想去。
没想到这次偶然更换健身房，距离缩短的量变带来了质变。
曾经我得出的结论是，我讨厌运动，但目前来看，我讨厌的是去健身房的过程。
如果仅从理论层面进行分析，可能我永远都没办法发现那个引发质变的临界点，毕竟日常生活中，没有多少人会专门去做这种小事的量化分析——即使我自己有这个意识，但我也不用在健身房选址上，因为它看起来太简单了。我有必要以步行距离 10 米作为一个变量来做分析吗？
但最终的结果远远超出了我的预期。
6 10
也不完全是钱的问题，钱只是阻碍因素之一。创业是个「没条件创造条件也要上」的事情。凡是抛出负面身份标签，将其作为重要因素请教别人能不能创业的人，现阶段就不适合。不懂技术、宝妈、性别、学生、负债、学历低、文科生、社恐、年纪大、没经验、跨行、失业……都是如此。
哥飞: 有时候会觉得，拒绝宝妈、大学生等这些低收入群体，其实只是为了我个人的口碑而已，是自私的行为。 我相当于挡住了他们想要前进的一种可能。 我明确的知道，这类人群的成功率是很低的，也就是他们进来了，大概率一年后啥都没干成，学费白花了。 我是为了确保我社群的成功率，才有筛选的。 而不是为他们去着想，而去拒绝的。 所以，我是不是很自私？
10 00
推荐非睡眠深度休息方法（Non sleep Deep Rest），亲测有效。在网上搜 nsdr，听音频引导就行。工作间歇用来休息放松效果显著。
小晚: 大家保重脑子…
3 00