我和@GillianR 用业余时间精心设计了一个用来给宝宝/角色/产品等等起名字的工具，👉 uniquenames.net

核心玩法是「找灵感」（generate，图3）和「做选择」（narrow down，图4、图5）。

它虽然小，但我们很有自信它不是那种粗制滥造的互联网垃圾。

它的起因是，我们最近需要给新产品起名字，艰难的过程让我们意识到，起名这件事既难又无比重要。AI自然是能起些作用，但对话式的AI在起名场景体验很糟糕。我们一直对于“万事不决就引入对话”的产品感到厌倦，uniquenames就是我们关于人与AI交互方式的一个小探索。我们相信这个产品定义了一些有价值的、新的、好的体验。

没有宏大叙事，也不出于改变世界的使命感。这个产品我们做得蛮开心的，玩得蛮快乐的，@GillianR 的妈妈甚至用这个工具找到了一个超爱的网名😃我们给即友们准备了一个专属的code：JIKE2026，赠送不少额度，欢迎即友们随便玩耍，用完了还想玩的，可以联系我和@GillianR ～如果能提些反馈就更好了！

Why so serious?Just have fun!

而skills显然也不会帮助人们更好地回答这三个问题，反而让人们更没有耐心去关注：
- 为什么这么设计
- 设计重点在哪里
- 要去验证什么东西

去年湖南过年纪实

一到深圳，地铁上就遇见有大哥大姐在聊跨境电商、商业模式、“世界第一个xxx”。在北京这么多年，地铁上是一次都没听到过。

久别之后，还是很喜欢被南方湿热的空气包裹的感觉。

从小到大受过的教育中，印象最深刻的还是一次「不解释」。

我五年级时手受伤住院，那段时间我妈全程在医院照顾。临出院前，有一次我嫌妈做的饭菜不好吃，说了我妈两句。在回家路上，我像往常一样跟我爸撒娇打趣，我爸每一个字都听见了，但就是不理我，让我好不尴尬。

这一次不解释，我记到今天。它对我的教育，深深植入了我对父母的感情和沟通习惯之中。

教育并不是效率工程。教育体验中绝不能缺的一环是，在空隙中寻找，在黑暗中摸索。教育不能只是一步步精准地喂饭。

现在这个时期，具备什么条件，才足以声称“懂人工智能”？从最近面试的100人的简历和聊下来的情况看，可以总结出很有代表性的几种现象：
1. 简历中写了专门的一行“AI技能”，其中主要包括Coze/Dify，FlowGPT，Cursor、Claude Code等等
2. 在LLM出现之前，在学校/工作期间有用CV/NLP解决过问题，但对LLM的特点却脱节式地不了解、不理解；
3. 用LLM做过toC/toB产品，却基本上把对业务效果影响重大的决策和思考，完全外包给算法/研发伙伴；
4. CS/EE/AI科班出身，却在用LLM做产品的过程中，显得毫无「素养」，热门概念如数家珍，解题思路一塌糊涂；
5. 声称平时主要通过看论文来学习AI的最新进展，却完全讲不清楚最近关注的论文的动机、方法、结论是什么。

这些人都在自我介绍时说“我对AI是有比较深入的认识的”。

对于“做AI的”，我觉得只需要信两类人，我努力成为第二类人中的翘楚：
· 对历史和现状了然于胸的大学者，他们不是hype的推波助澜者，他们本身就是领域的活历史和压舱石；
· 在一线做产品/研究，被落地细节整吐了的家伙，他们每天都在创造价值，创造历史。

近年来的一个成长标志：对于人性使然而无法根除的人群/社会现象（比如地位游戏），不再只是一味地抵抗，而是学习游戏规则，去利用这个游戏的积极面，并一直坚持“这只是游戏”的清醒意识，和保留随时跳出不陪玩儿了的选择权。

我们在社交媒体上留给他人的是那种关于遥远的幻想，却被吸收进他可理解的附近之中。

PM用vibe coding做产品的微妙难点在于，虽然是自然语言编程，但PM所掌握的那部分产品设计语言到转化为可用的产品之间的鸿沟，也包括UI语言和工程语言。这个鸿沟如果只让AI自行弥合，是很危险的——在UI和工程上如果总是找不到合适的表述来引导实现和提供反馈，很快这个项目就收敛到“积重难返”或“屡教不改”的状态了。

所有有价值的事情，都最好不要进入纯auto-drive模式。还是要多学点语言，多长点意识。

回想一整年所有值得铭记的时刻，无非是在朴素的人间烟火里漫步，或是在灿烂的人间大梦里徜徉。

而不论去年结束在何处，新年伊始，我们一定要先好好回到人间烟火，再重新做起人间大梦。