沿着jg老师的思路，一个个人的解读：
一个软件 = 意图确认+意图识别+意图实现

所以，软件已死，广义来说恐怕还是很片面的。过去，软件更重gui，现在更重cli，未来可能主要是api，这是一种演进，而不是替代。

人类想要agent的源动力之一，就是解放自己，只要agent能解决自己的问题，就是好agent，至于它做事的方式和人类有多相像，我理解本质上不重要。这里是因为我的想象力有限，所以把优秀的agent和优秀的人比，如果有人能把优秀的agent用其他方式描绘出来，感觉会很有意思。

所以，这里的描述，是在用已知的，做类比和推演，描述未知的。本质上，不是在讨论人和agent的对比（这又是另一个宏大的话题） //@emmm.O_o: 那ta是厉害的实习生小伙伴 还是 厉害的agent呢 总觉得哪里好像不太对 （冒犯了🤔

许愿即刻给会员开通*给非会员发消息*的功能，同时非会员增加接受消息的功能（可以限频）。这样，非会员可能找到付费的原因，会员也会觉得不那么坑...

不要挑战大众的认知，不要挑战投资人的常识

同感。但确实发现团队里 善用ai和不善用，用ai和不用的人，生产力有很大区别。有时候给低效员工苦口婆心时，心里默默控诉自己控制力太强了😂

be an expert or build a system by which you can ingest/extract that expertise

ref：www.youtube.com

一份亲力亲为的信息爆炸时代头脑清醒指南

1. 清理信息源，减少噪声。garbage in，garbage out
2. 多做“阅读理解”。发现值得品味的信息（哪怕短短几个字），仔细琢磨，深入阅读，甚至和ai聊几轮、记录。相比之下，海量泛读完，脑子反倒更混乱
3. 训练“关机”的能力。忍住不看ai不玩ai，睡眠充足是头脑清醒的基础
4. 输出。虽然老生常谈，但输出过程确实锻炼脑力。你以为自己想的很清楚，但敲了几个字，发现写不下去->倒逼持续思考。不过也要非常警惕，输出成习惯的人，会有“出口成章”的惯性
5. 质疑一切。看到任何第一眼感觉牛逼的信息，强迫自己退一步，再退一步。多退几步，就能触及更本质的东西

团队里最近来了一个本硕都北大、硕士在读的实习生，从ta的身上，看到了厉害的的agent的画像😂

1. 理解能力强。你说啥ta都能get，复杂的场景，多给一些context，也懂了
2. 出活。交代完事情，kuku干一会儿，就一堆产出。即使有ai的加持，团队里其他人也没有如此高的单位产出
3. 过程管理好。有明确产出或阻碍性问题了，即时反馈。既不会很打扰，又不会耽误事儿
4. 有自己的思考。做方案时有批判性思考和判断力，也会反驳我，让我更信任
5. 不犹豫有决断。产品方案很多时候各有利弊，容易让人摇摆不定，但ta会果断决策，要么“听话执行”，要么选择一个自己最认可的，不陷入过程中做没有反馈的犹豫

总结，执行力非常强，感觉做啥都不会差。硬挑毛病的话，就是创新力上中规中矩。（但我感觉这两者本身有一点互斥）

下一层的约束带来上一层的自由