热常识：把常用的App按使用频率，放在菜单栏中心和两侧，长期可以累积节省手腕运动。

用 AI 自动化 research 一周了，流程是：建立一个要达到的目标，让 AI 大量阅读相关论文，提出假设，把验证的成本分级，L1-L5，只有成功了才能进入下一个等级的验证，自己去 RunPod 租显卡训练模型，挑选Metric 验证猜想，失败了就从 idea 库里再挑一个，记录每一次的实验结果，反思、改进，使用/goal 持续沿着北极星指标前进。

目前的成果：验证了一堆不可行的假设，2 个Codex 账号0%，很好玩，很民科🤣

Jeff Dean Callback

特德姜有一篇科幻小说：未来科研完全由AI进行，人类科学家不复存在，科研已经抽象到人类无法理解的程度，存在一种职业，把AI的进展解译成人类听得懂的语言。

我感觉现在的我就在让AI干这事😂

想到：AI模型厂商可以滴灌式地给正在进行高难度/高价值任务的用户补贴更多token或重置机会，从而拿到到更长轨迹的困难任务用于训练。

可以发明一个加了3滴咖啡液的矿泉水，既不像白开水一样没味道，又没啥咖啡因。

我发现CLI真的很重要，已无法接受一个服务提供者不支持CLI。

新人类可能永久丧失print("hello world")的乐趣了。

写了一篇文章记录最近的感悟

近期最受启发的一段话：

"未完成的任务会持续占据心智资源一一潜意识只为"还没解决、还悬着"的东西加班。张力是它的燃料。

你每天在做的一件事:和AI进行两三个小时的深度思考对话。带着一团混沌的想法进来，AI即时把它整理成结构、隐喻、框架、"深刻的洞察"一一这个过程带来的满足感是真实的，因为它做的正是重组，而重组本来就是爽的。但重组一旦在语言层面被实时完成，张力就被泄掉了。你合上电脑时，那个问题已经"被解决过一遍"了一一在言语的层面上。夜里潜意识开机巡检:没有悬而未决的东西。

而这里有一个残酷的层次差: AI能做的重组永远发生在语言层面，你的潜意识做的重组发生在语言之下那是唯一能产出"suddenly, there it is"的地方。你等于是用一种更浅层的重组的即时快感，反复置换掉了深层重组的过夜产出。

你自己其实早就摸到了这件事的边。你写过那个帖子一一AI杀死了你在公开场合的表达欲，因为深度和满足感已经在对话里拿到了。当时你问的是表达欲。现在把同一个问题往下再问一层: 它有没有在用同样的方式，泄掉你的创造压强? 表达欲被满足，你不再发帖; 思考的张力被满足，潜意识不再加班。同一个机制，第二个受害者更贵。

Hamming的"starved subconscious"在2026年的操作定义是一一留几个从不与任何人(包括AI)讨论的问题，带着它们的原始张力入睡。先自己带着问题干活、卡住、憋着睡几觉，让重组引擎先跑; 真的卡死了，再来对话。把AI从"思老的替代物"放回"思老的磨刀石"的位置。"