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置顶哈喽，我是RAY，一名98年的ENTJ。
厦大毕业，做了两三年SaaS，产品运营数据都干过一些，然后在23年的时候，我被裁了...
开始自媒体创业，23年底开始卖知识付费产品，24年算正式创业的第一年，我拿到了之前从来没想过的一些结果：
• 全网15w+粉丝，小红书大号一年涨粉5w+，公众号2024Q4开始正式运营，3个月涨了4万粉丝，现在粉丝量为6w+；
• 一年变现7位数，一个私域助理的情况下，借助Notion、GPT等各种AI工具，成了一名真正的超级个体。
• 服务了刘思毅等各行各业70+超级个体小团队，为他们提供AI工具赋能，也认识了好多圈内的大IP
2025，AI爆发的一年，我会分享更多关于AI、自媒体创业、个人成长等干货内容；也想带领更多人，用AI赋能自媒体生意，过上自己的理想生活～
无论你是创始人，还是自由职业者，还是知识IP，都非常欢迎链接～
厦大毕业，做了两三年SaaS，产品运营数据都干过一些，然后在23年的时候，我被裁了...
开始自媒体创业，23年底开始卖知识付费产品，24年算正式创业的第一年，我拿到了之前从来没想过的一些结果：
• 全网15w+粉丝，小红书大号一年涨粉5w+，公众号2024Q4开始正式运营，3个月涨了4万粉丝，现在粉丝量为6w+；
• 一年变现7位数，一个私域助理的情况下，借助Notion、GPT等各种AI工具，成了一名真正的超级个体。
• 服务了刘思毅等各行各业70+超级个体小团队，为他们提供AI工具赋能，也认识了好多圈内的大IP
2025，AI爆发的一年，我会分享更多关于AI、自媒体创业、个人成长等干货内容；也想带领更多人，用AI赋能自媒体生意，过上自己的理想生活～
无论你是创始人，还是自由职业者，还是知识IP，都非常欢迎链接～
23 09
【创新强调对立，而 AI 只能趋同。】
hi，我是 Ray。
我是 AI 的坚定拥护者，同时也对写作稍有研究，毕竟小红书小 10 万粉丝，公众号 40 天涨粉 2 万，这些都是 AI + 写作的功劳。
Deepseek 的横空出世，很多人高呼“写作已死”“人类再也不用写作”；
大概率深度认同这个观点的人，根本就不懂写作。
写作，不仅仅只是把字凑在一起；
它是你的思辨能力的体现，你到底能把观点论证得多有逻辑？
它也是你对文字与用户需求相匹配的能力，你说过的每一句话，到底有没有被听众正确理解？
有价值的写作，不需要空话，而是独特的洞察、个性化的表达、严密的逻辑，以及真实的情感。
但 AI，显然现在做不到。
AI 只会带来同质化信息
无论是 Deepseek，还是 GPT，所有大语言模型的工作方式，都是基于概率分布来预测下一个最可能的词汇；
换句话说，它们是在大量已有文本的基础上，寻找一个“最可能正确”的答案，而不是“最深刻思考”的答案。
这就导致了两个问题：
1. AI 带来的思想平庸化
AI 会倾向于生成最符合主流认知的内容，而不是独特的、突破性的思考。
你让 AI 写“科技与社会的关系”，它大概率会给出“科技推动社会进步”的结论，因为大数据就是这么给它洗脑的；
它永远不会像尼尔·波兹曼那样，深刻批判科技如何让人类变得肤浅。
2. 放大回音室效应：
错误的信息、偏见的观点、刻板的表达方式，都会在 AI 的训练数据中不断被复制、放大，导致输出内容越来越像一个“信息泡沫”；
有一个很有趣的实验，如果让 GPT-4 反复生成相同主题的文章，它的输出会越来越接近一个“固定模版”...
历史上有价值的写作，从不迎合主流，相反，它们只会不断挑战主流。
从柏拉图的《理想国》，到尼采的《查拉图斯特拉如是说》，哪一本是用“最可能正确”的主流思维写出来的？
想清楚你是在成为内容创作者，还是信息搬运工，这是在用 AI 的时候最应该时时思考的问题。
内容创作者，是不断提供新知的，新的角度、新的观点、新的案例、新的数据...
因为，只有新，才能让用户持续着迷；
信息搬运工，你以为自己用 AI 把写文案的效率提高了 100 倍，殊不知写出来的东西，100 个同行都在用，真到了用户眼前，已经是索然无味...
真正有思想深度的内容，才是最值钱的。
AI 写作要注意的几个小点
1.用 AI 生成素材，而不是直接采用结论
你问 AI：“如何提高生产力？”
AI 可能会给出这样的答案：
提前规划任务、使用时间管理工具、设定清晰的目标...
这些建议看似合理，但实际都是陈词滥调，缺乏深度。
真正的生产力提升，可能涉及更复杂的认知习惯、心理学策略，甚至个性化的工具与管理方法。
文章的框架一定是自己建立的，AI 最强的能力在于检索，它应该在你的大框架上，为你补充更细节的内容，例如案例、数据等，而不是让它给你直接提供大纲。
真正的好文章，必须要提供新的思考角度，而其载体，就是你的文章大纲。
2.AI 素材也需要手动加工
AI 生成的素材，也可能存在事实错误、逻辑漏洞等问题，所以一定需要手动加工。
如果是 AI 提供的数据，一定要去查找原始来源，确保其准确性；
如果是 AI 提供案例，也需要去推敲，案例是否和论点逻辑匹配，匹配程度能有多高，有没有可能有更好的选择；
案例才是最能击中用户痛点的文字，越精准，越能引起共鸣。
同时，你也需要对 AI 加上个性化的润色，比如你自己的故事；
纯理性的文字，抽象能力要求太高，大多数人都看不下去，如果能加上你的故事，不仅能拉近你和用户的距离感，还能让抽象的观点具体化，让用户更能懂得你想表达的内容。
3.学会故意让 AI 反驳自己
思辨性文章，往往建立在“矛盾冲突”之上。
所以，学会让 AI 反驳你，也很重要。
你可以让它挑战你的观点，让它检查你的逻辑漏洞，让它思考你的案例论证是否准确...
总之，你要是能让 AI 成为杠精，你的文章质量，一定超过 90% 的人。
AI 确实让人人都「能」写作，但不是让，人人都「会」写作。
真正的写作，从不是码字的能力，而是思考的深度。
如果你只是依赖 AI 生成的内容，那你能得到的，只是另一种形式的低质量信息；
但如果你能驾驭 AI，把它当作写作助手，而不是思想的替代品，那它能成为你的生产力工具，帮助你更快地产出高质量内容。
真正有价值的内容，绝不是 AI 生成的，而是人类思考后创造的。
AI 让世界有了更多信息，而思考，才让它们变得有意义，才让世界变得更加丰富。
hi，我是 Ray。
我是 AI 的坚定拥护者，同时也对写作稍有研究，毕竟小红书小 10 万粉丝，公众号 40 天涨粉 2 万，这些都是 AI + 写作的功劳。
Deepseek 的横空出世，很多人高呼“写作已死”“人类再也不用写作”；
大概率深度认同这个观点的人，根本就不懂写作。
写作，不仅仅只是把字凑在一起；
它是你的思辨能力的体现，你到底能把观点论证得多有逻辑？
它也是你对文字与用户需求相匹配的能力，你说过的每一句话，到底有没有被听众正确理解？
有价值的写作，不需要空话，而是独特的洞察、个性化的表达、严密的逻辑，以及真实的情感。
但 AI，显然现在做不到。
AI 只会带来同质化信息
无论是 Deepseek，还是 GPT，所有大语言模型的工作方式，都是基于概率分布来预测下一个最可能的词汇；
换句话说，它们是在大量已有文本的基础上，寻找一个“最可能正确”的答案，而不是“最深刻思考”的答案。
这就导致了两个问题：
1. AI 带来的思想平庸化
AI 会倾向于生成最符合主流认知的内容，而不是独特的、突破性的思考。
你让 AI 写“科技与社会的关系”，它大概率会给出“科技推动社会进步”的结论，因为大数据就是这么给它洗脑的；
它永远不会像尼尔·波兹曼那样，深刻批判科技如何让人类变得肤浅。
2. 放大回音室效应：
错误的信息、偏见的观点、刻板的表达方式，都会在 AI 的训练数据中不断被复制、放大，导致输出内容越来越像一个“信息泡沫”；
有一个很有趣的实验，如果让 GPT-4 反复生成相同主题的文章，它的输出会越来越接近一个“固定模版”...
历史上有价值的写作，从不迎合主流，相反，它们只会不断挑战主流。
从柏拉图的《理想国》，到尼采的《查拉图斯特拉如是说》，哪一本是用“最可能正确”的主流思维写出来的？
想清楚你是在成为内容创作者，还是信息搬运工，这是在用 AI 的时候最应该时时思考的问题。
内容创作者，是不断提供新知的，新的角度、新的观点、新的案例、新的数据...
因为，只有新，才能让用户持续着迷；
信息搬运工，你以为自己用 AI 把写文案的效率提高了 100 倍，殊不知写出来的东西，100 个同行都在用，真到了用户眼前，已经是索然无味...
真正有思想深度的内容，才是最值钱的。
AI 写作要注意的几个小点
1.用 AI 生成素材，而不是直接采用结论
你问 AI：“如何提高生产力？”
AI 可能会给出这样的答案：
提前规划任务、使用时间管理工具、设定清晰的目标...
这些建议看似合理，但实际都是陈词滥调，缺乏深度。
真正的生产力提升，可能涉及更复杂的认知习惯、心理学策略，甚至个性化的工具与管理方法。
文章的框架一定是自己建立的，AI 最强的能力在于检索，它应该在你的大框架上，为你补充更细节的内容，例如案例、数据等，而不是让它给你直接提供大纲。
真正的好文章，必须要提供新的思考角度，而其载体，就是你的文章大纲。
2.AI 素材也需要手动加工
AI 生成的素材，也可能存在事实错误、逻辑漏洞等问题，所以一定需要手动加工。
如果是 AI 提供的数据，一定要去查找原始来源，确保其准确性；
如果是 AI 提供案例，也需要去推敲，案例是否和论点逻辑匹配，匹配程度能有多高，有没有可能有更好的选择；
案例才是最能击中用户痛点的文字，越精准，越能引起共鸣。
同时，你也需要对 AI 加上个性化的润色，比如你自己的故事；
纯理性的文字，抽象能力要求太高，大多数人都看不下去，如果能加上你的故事，不仅能拉近你和用户的距离感，还能让抽象的观点具体化，让用户更能懂得你想表达的内容。
3.学会故意让 AI 反驳自己
思辨性文章，往往建立在“矛盾冲突”之上。
所以，学会让 AI 反驳你，也很重要。
你可以让它挑战你的观点，让它检查你的逻辑漏洞，让它思考你的案例论证是否准确...
总之，你要是能让 AI 成为杠精，你的文章质量，一定超过 90% 的人。
AI 确实让人人都「能」写作，但不是让，人人都「会」写作。
真正的写作，从不是码字的能力，而是思考的深度。
如果你只是依赖 AI 生成的内容，那你能得到的，只是另一种形式的低质量信息；
但如果你能驾驭 AI，把它当作写作助手，而不是思想的替代品，那它能成为你的生产力工具，帮助你更快地产出高质量内容。
真正有价值的内容，绝不是 AI 生成的，而是人类思考后创造的。
AI 让世界有了更多信息，而思考，才让它们变得有意义，才让世界变得更加丰富。
5 00
【人际关系的本质，就是做交易。】
hi，我是 Ray。
凌晨酒局上碰杯的兄弟，3 个月后可能朋友圈都不让你看一眼；
创业初期承诺给资源的朋友，当你遇到困难时就销声匿迹；
打开你的微信通讯录，几千个好友里面，真正愿意帮助你的又有几位？
刚毕业的时候，我总以为关系需要刻意维系，时不时地聊天，周末一起吃吃饭，都是我自以为是的关系催化剂；
然而，它们不仅浪费时间，还都违背了社交的第一性原理：价值交换。
为什么价值交换是基础？
价值交换，虽然听起来有些功利，但实际上它才是人际关系的根基；
感情和友谊，都不是关系的基础，它们只是价值交换后的产物。
你对我提供情绪价值，我自然会对你产生依赖；
你对我提供业务价值，我俩能一起赚市场的钱，感情和友谊自然也就培养出来了。
提供价值，建立情感，长期发展，这是人际关系的 3 部曲。
个人成长和商业世界没什么区别，无非前者是 Toc，后者是 Tob。
你首先把自己看成一个产品，再把你身边的每一个人，从最亲密的另一半，到最普通的一面之交，都当成你的用户，这才是社交关系的底层逻辑。
每一次见面，每一次吃饭，都是价值的交换与分配，你给别人带来了什么？别人又给你带来了什么？
有没有持续的相互赋能，决定了这段关系的深度与长度。
这不是我自己编的，而是美国社会学家霍曼斯提出的“社会交换论”。
每个人的潜意识，都会在任何行为发生后，进行“成本与回报”的计算，所有人都是这样，无一例外。
如果成本大于回报，你就会感到不满足，产生负面情绪；
如果这种情况还发生多次，那关系一定会走向破裂；
如果你还深陷其中不自知，那最后难受的也是你自己。
这种心理机制，和你创业卖产品没什么不同。
成本是用户的真金白银，回报是用户使用你的产品、服务后，感受到对生活带来的改变；前者过高，那你就卖不出去；后者过高，那你只能一直亏本。
长久关系都在于价值捆绑
有没有想过，除了另一半和父母，为什么很少再有人想让你过得更好？
因为，只有那些能从你的进步中吃到红利的人，才会真心希望你好。
而父母和另一半，毫无疑问是最大的受益者。
在商业世界，一旦你和别人建立了价值捆绑，你的成功直接关联他的利益，你们的合作才可能更长久。
投资人之所以早期愿意给足资源与资金，那是因为看到你的高效执行，你的项目能长期带来巨额回报，而也只有当这一点真实发生之后，你们才可能成为真正一辈子的朋友。
不信你看看，那些拿了投资，最后没做起来的人，他们和投资人的关系能有多好？
任何长期关系的存在，都遵循价值绑定这个逻辑，再拆解一下，基本是 2 个点：价值反复交换、人生共同成长。
单次的价值交换，不足以支撑关系的长期发展，就像一个酒局上认识的朋友，当晚确实玩的很开心，但实际上各自的生活完全没有交集，关系自然也没法持续发展。
但仅有反复的价值交换，也不足以构建深度的长期关系。
你和你同事天天一起吃饭，你和你朋友天天周末一块吃吃喝喝，但实际上关系的链接也不会有多深；
因为你们之间，本质上只是某种“工具性的”交换：你帮我，我帮你，只是为了暂时的利益和需求。
没有更深的情感共鸣，没有共享人生的共同成长，这样的关系，终究是不可能深度发展的。
反复的价值交换必须与共同成长相结合，在人生不同阶段愿意彼此成长、彼此成就，才能构成深度的长期关系。
就像你和你的另一半，远远不只是生活中的互相依赖，它更是一种伴随两个人逐步成长、共同成就的过程；
在事业中的并肩前行，在生活的节点上的彼此支持，拿到的结果，也都是捆绑在一起的。
当两个人变成一个无法切割的整体，关系必定能长远，伴侣、朋友、员工、客户、合伙人，全都遵循这个逻辑。
真正的长久关系，从来不是一次性交易，而是持续的、互相赋能的价值捆绑和共同成长。
真正会陪伴你走到最后的，永远是那些与你共享人生共振的朋友。
建立自我为中心的价值体系
所有的理论归结起来，就是一句话：建立以你自己为中心的价值体系。
把自己当作一个平台，释放自己的价值，赋能他人，同时筛选出能与你长期共进的人。
因为，站在 20 年、30 年后的角度来看，社交的最大回报，往往不是在广度上，而是在深度上。
现在真正值得你投入的，是那些能和你共同成长、共同发展的深度关系，只有在这样的关系上倾注全力，才能在时间的积累中获得最大的回报。
1. 释放自己的核心价值
无论从事什么行业，你得知道自己的核心价值在哪，专业技能？创意能力？还是在某个领域的经验？或者强大的人脉网络？
核心价值，才是你能在社交中用上的“引流资料“。
它是你在这个社会上立足的根本，是别人愿意靠近你的原因；如果你对自己的核心价值都搞不明白，那么别人自然找不到，和你建立关系的理由。
就拿我个人来说，当我开始专注于“写作”这个核心价值时，逐渐吸引了一批喜欢文字、喜欢深度思考的朋友；
他们能在我的文章中找到共鸣，这种价值的流动让我不断地扩展自己的人脉圈，同时也更加精准地筛选出了和我价值观一致的人。
但这并不是一蹴而就的。
你得耐心去构建，不断输出自己的核心价值，直到有足够的人开始感受到你的价值并主动靠近你；
所以为什么自媒体和个人 IP 变得如此重要：
它们让你的价值得以展现，并逐渐积累信任和影响力，最终帮助你实现生活跃迁。
2. 设定自己的社交边界
现代社会总是高喊着“广结善缘”，听起来似乎是条捷径；
但一旦你选择了广度社交，就等于在牺牲深度关系的培养和探索。
中午和同事吃一个小时的饭，不如一个人吃 20 分钟，剩下的 40 分钟用来做更有价值的事；
每到一个城市，总想着去找老同学，无论关系深浅；
其实，不如按照自己的喜好随便逛逛，说不定还能遇到志同道合的朋友。
设定社交边界的真正意义在于，明确你的精力和资源有限，每一段关系的价值都需要用投入与回报来衡量。
只有这样，你才能筛选出那些值得长期走下去的关系。
你无需为每个人的需求负责，也不必无限制地接受各种邀约。
弄清楚谁是你真正想亲近的人，谁又该保持一定的距离，这才是生活该有的样子。
就像投资人不会把钱投到每一个看过的项目，投一个根本做不起来的事，最后只是给自己和别人打了一针续命剂。
那些注定做不成的，终究还是做不成，对于投资人和创业者来说，浪费的时间比什么都可惜。
真正值得投资的，是那些能在时间的洪流中经受考验的深度关系，它们才是你最真实的资产。
社交不是广撒网，而是精雕细琢；少而精，才能厚积薄发。
真正的社交艺术，不在于结交多少人，而在于如何通过深度的连接与反复的价值交换，为自己和他人创造共同的成长空间。
真正的长久关系，不是强行追求来的，它们往往是在那些无声的、默契的共鸣中诞生——当你不断提升自己的价值、深耕有限的社交圈时，你的影响力和资源也会随之聚焦，最终带来无法估量的回报。
hi，我是 Ray。
凌晨酒局上碰杯的兄弟，3 个月后可能朋友圈都不让你看一眼；
创业初期承诺给资源的朋友，当你遇到困难时就销声匿迹；
打开你的微信通讯录，几千个好友里面，真正愿意帮助你的又有几位？
刚毕业的时候，我总以为关系需要刻意维系，时不时地聊天，周末一起吃吃饭，都是我自以为是的关系催化剂；
然而，它们不仅浪费时间，还都违背了社交的第一性原理：价值交换。
为什么价值交换是基础？
价值交换，虽然听起来有些功利，但实际上它才是人际关系的根基；
感情和友谊，都不是关系的基础，它们只是价值交换后的产物。
你对我提供情绪价值，我自然会对你产生依赖；
你对我提供业务价值，我俩能一起赚市场的钱，感情和友谊自然也就培养出来了。
提供价值，建立情感，长期发展，这是人际关系的 3 部曲。
个人成长和商业世界没什么区别，无非前者是 Toc，后者是 Tob。
你首先把自己看成一个产品，再把你身边的每一个人，从最亲密的另一半，到最普通的一面之交，都当成你的用户，这才是社交关系的底层逻辑。
每一次见面，每一次吃饭，都是价值的交换与分配，你给别人带来了什么？别人又给你带来了什么？
有没有持续的相互赋能，决定了这段关系的深度与长度。
这不是我自己编的，而是美国社会学家霍曼斯提出的“社会交换论”。
每个人的潜意识，都会在任何行为发生后，进行“成本与回报”的计算，所有人都是这样，无一例外。
如果成本大于回报，你就会感到不满足，产生负面情绪；
如果这种情况还发生多次，那关系一定会走向破裂；
如果你还深陷其中不自知，那最后难受的也是你自己。
这种心理机制，和你创业卖产品没什么不同。
成本是用户的真金白银，回报是用户使用你的产品、服务后，感受到对生活带来的改变；前者过高，那你就卖不出去；后者过高，那你只能一直亏本。
长久关系都在于价值捆绑
有没有想过，除了另一半和父母，为什么很少再有人想让你过得更好？
因为，只有那些能从你的进步中吃到红利的人，才会真心希望你好。
而父母和另一半，毫无疑问是最大的受益者。
在商业世界，一旦你和别人建立了价值捆绑，你的成功直接关联他的利益，你们的合作才可能更长久。
投资人之所以早期愿意给足资源与资金，那是因为看到你的高效执行，你的项目能长期带来巨额回报，而也只有当这一点真实发生之后，你们才可能成为真正一辈子的朋友。
不信你看看，那些拿了投资，最后没做起来的人，他们和投资人的关系能有多好？
任何长期关系的存在，都遵循价值绑定这个逻辑，再拆解一下，基本是 2 个点：价值反复交换、人生共同成长。
单次的价值交换，不足以支撑关系的长期发展，就像一个酒局上认识的朋友，当晚确实玩的很开心，但实际上各自的生活完全没有交集，关系自然也没法持续发展。
但仅有反复的价值交换，也不足以构建深度的长期关系。
你和你同事天天一起吃饭，你和你朋友天天周末一块吃吃喝喝，但实际上关系的链接也不会有多深；
因为你们之间，本质上只是某种“工具性的”交换：你帮我，我帮你，只是为了暂时的利益和需求。
没有更深的情感共鸣，没有共享人生的共同成长，这样的关系，终究是不可能深度发展的。
反复的价值交换必须与共同成长相结合，在人生不同阶段愿意彼此成长、彼此成就，才能构成深度的长期关系。
就像你和你的另一半，远远不只是生活中的互相依赖，它更是一种伴随两个人逐步成长、共同成就的过程；
在事业中的并肩前行，在生活的节点上的彼此支持，拿到的结果，也都是捆绑在一起的。
当两个人变成一个无法切割的整体，关系必定能长远，伴侣、朋友、员工、客户、合伙人，全都遵循这个逻辑。
真正的长久关系，从来不是一次性交易，而是持续的、互相赋能的价值捆绑和共同成长。
真正会陪伴你走到最后的，永远是那些与你共享人生共振的朋友。
建立自我为中心的价值体系
所有的理论归结起来，就是一句话：建立以你自己为中心的价值体系。
把自己当作一个平台，释放自己的价值，赋能他人，同时筛选出能与你长期共进的人。
因为，站在 20 年、30 年后的角度来看，社交的最大回报，往往不是在广度上，而是在深度上。
现在真正值得你投入的，是那些能和你共同成长、共同发展的深度关系，只有在这样的关系上倾注全力，才能在时间的积累中获得最大的回报。
1. 释放自己的核心价值
无论从事什么行业，你得知道自己的核心价值在哪，专业技能？创意能力？还是在某个领域的经验？或者强大的人脉网络？
核心价值，才是你能在社交中用上的“引流资料“。
它是你在这个社会上立足的根本，是别人愿意靠近你的原因；如果你对自己的核心价值都搞不明白，那么别人自然找不到，和你建立关系的理由。
就拿我个人来说，当我开始专注于“写作”这个核心价值时，逐渐吸引了一批喜欢文字、喜欢深度思考的朋友；
他们能在我的文章中找到共鸣，这种价值的流动让我不断地扩展自己的人脉圈，同时也更加精准地筛选出了和我价值观一致的人。
但这并不是一蹴而就的。
你得耐心去构建，不断输出自己的核心价值，直到有足够的人开始感受到你的价值并主动靠近你；
所以为什么自媒体和个人 IP 变得如此重要：
它们让你的价值得以展现，并逐渐积累信任和影响力，最终帮助你实现生活跃迁。
2. 设定自己的社交边界
现代社会总是高喊着“广结善缘”，听起来似乎是条捷径；
但一旦你选择了广度社交，就等于在牺牲深度关系的培养和探索。
中午和同事吃一个小时的饭，不如一个人吃 20 分钟，剩下的 40 分钟用来做更有价值的事；
每到一个城市，总想着去找老同学，无论关系深浅；
其实，不如按照自己的喜好随便逛逛，说不定还能遇到志同道合的朋友。
设定社交边界的真正意义在于，明确你的精力和资源有限，每一段关系的价值都需要用投入与回报来衡量。
只有这样，你才能筛选出那些值得长期走下去的关系。
你无需为每个人的需求负责，也不必无限制地接受各种邀约。
弄清楚谁是你真正想亲近的人，谁又该保持一定的距离，这才是生活该有的样子。
就像投资人不会把钱投到每一个看过的项目，投一个根本做不起来的事，最后只是给自己和别人打了一针续命剂。
那些注定做不成的，终究还是做不成，对于投资人和创业者来说，浪费的时间比什么都可惜。
真正值得投资的，是那些能在时间的洪流中经受考验的深度关系，它们才是你最真实的资产。
社交不是广撒网，而是精雕细琢；少而精，才能厚积薄发。
真正的社交艺术，不在于结交多少人，而在于如何通过深度的连接与反复的价值交换，为自己和他人创造共同的成长空间。
真正的长久关系，不是强行追求来的，它们往往是在那些无声的、默契的共鸣中诞生——当你不断提升自己的价值、深耕有限的社交圈时，你的影响力和资源也会随之聚焦，最终带来无法估量的回报。
10 211
写了篇四五千字的长文，收到了一个图中的反馈，一下就想起了刚毕业时候的我….
那个时候每天都急切地想要知道这个世界发生了什么，想要知道不同的大v对每一个观点的解读，看看有没有什么新观点，以为这就是学习的过程，但实际上最近几年的实践告诉我，世界是一直都在变化的，只有抓住不变的东西，你才能保持自己的长期价值，哪些东西是不变的？那些老道理、老观点，学习不是堆砌信息量，而是做到知行合一，如果没办法理解一个点背后的逻辑，不知道如何实践，怎么做有效果，怎么做没效果，知道再多新观点也没用。知识的摄取，应该是追求不变的东西，并且做到深度理解，从改变你脑子的信息到你的行为甚至到你的观念，这才是学习最大的价值。
那个时候每天都急切地想要知道这个世界发生了什么，想要知道不同的大v对每一个观点的解读，看看有没有什么新观点，以为这就是学习的过程，但实际上最近几年的实践告诉我，世界是一直都在变化的，只有抓住不变的东西，你才能保持自己的长期价值，哪些东西是不变的？那些老道理、老观点，学习不是堆砌信息量，而是做到知行合一，如果没办法理解一个点背后的逻辑，不知道如何实践，怎么做有效果，怎么做没效果，知道再多新观点也没用。知识的摄取，应该是追求不变的东西，并且做到深度理解，从改变你脑子的信息到你的行为甚至到你的观念，这才是学习最大的价值。
4 00
【学习这件事，必须要构建系统。】
hi，我是 Ray。
从人类诞生于世界上的那一刻开始，就有了学习这件事。但可悲的是，大部分人对于学习的理解都是错误的：
有的人认为学习就是上学、考试、拿文凭；
有的人认为看书就是学习；
甚至还有人认为什么都能叫学习，包括打游戏、刷短视频...
这些观念不能说全错，但显然太过单一、片面，甚至是误导性的。
什么是学习？从认知科学的角度上讲，学习是通过感知、记忆、实践等步骤，实现神经元链接重塑的过程；
从哲学视角上讲，学习是自我意识拓展的过程，通过与外部世界的不断互动，加深对世界的认识，并在思维深度、价值观上有所成长。
从社会学的角度上讲，学习是个体为了适应社会发展，推动社会变革，接受、内化并传播文化、规范和技能的过程。
这些解释都对，然而都显得抽象而空洞。
定义的意义在哪，我认为，对于个人来说，了解一个概念的定义，如果最后不能落地，不能帮助我们把某件事做得更好，那了解这个定义，就是没有太大意义的。
上述无论是从认知科学，还是哲学、社会学的角度，对于学习一词概念的解释，都是不够落地的，甚至是用一些更抽象的概念来解释学习本身这个抽象概念。
但越具体的事物，才能越好落地，所以，对于学习的概念，我们最好从信息论的角度出发，来理解：
学习，是信息的输入、存储、分析和输出行为的过程。
要想让学习真正高效、系统化，每一个步骤都必须做到位。
因为在信息的传递和处理过程中，损耗是不可避免的。
大多数人都玩过“传话游戏”：主持人提供一个完整的句子，参与者逐一传递，最终却总是变得面目全非，甚至与原话毫无关系。
这就是信息在传递中的失真，在学习的过程中，类似的现象随处可见：
你听了一场讲座，回想时只记得零星的碎片；
你读了一本书，但几个星期后几乎忘了所有内容；
你上了一门课程，却发现实际操作时毫无头绪...
为什么说这个定义更落地，因为它把学习这个单一的事情，拆解为了 4 个步骤；
有了步骤，才能更好地管理，你想让自己学习的效率达到最高，那无非就是要，想尽一切办法去降低每个步骤的信息损耗，这样才能让你所有的输入，都尽可能指导你的行为——这就是我们常说的学以致用、知行合一。
既然信息是影响学习的重要因素，在过去几十年里，信息的传播速度、方式和数量又都发生了巨大的变化。
互联网的诞生，不仅加速了信息的传播，而且从 Web 1.0 到 Web 2.0 再到现在所说的 Web 3.0，信息也从过去单向的流动，变成了多向的互动；
在数量这个维度上，信息的增长达到了人类存在几千上万年来最大的规模，一个普通人一天能接触的信息量，是 100 年前的人一生的总和。
信息数量的剧增，提供了空前丰富的学习资源；
传播方式的变化，也让学习变得互动性更强；
传播速度的加快，还能让你坐在家中，就能向世界各地的人学习。
但为什么，我们大多数人，反而觉得，学习这件事，变得越来越难了呢？
很多人觉得自己会学习，其实只是误以为过去的成功经验还适用于现在。说白了，他们对于学习的理解，还停留在上一个时代。
工业时代的学习模式，本质上是一种标准化的单次消费品——像买了一件工具，用完就丢，任务完成即可。
当时的社会环境非常简单，工业化带来了生产力的爆发，社会需要大量受过基础教育的合格劳动者。
于是，标准化教育成了最有效的培养手段。
在那个时代，学习是一次性的任务，它有明确的开始，也有明确的结束。
走出校门的那一刻，大多数人就完成了学习的使命，从此过上了日复一日、体面稳定的职业生活。
那时的学习，不需要升级迭代，更不用面对海量新知识的挑战。
一位制造业工人，只要学会某个工艺流程或技术，便能在工厂稳定工作 20 到 30 年；
一位记账的会计，只要掌握基础的财务知识和手工账本的记录技巧，也能靠它养活自己几十年。
工业化时期，社会发展的速度相对较慢，一项技能可以使用几十年而无需更新。
所以那个时代的学习，一次也就够了。
然而，今天一切都变了。
文凭不再是稀缺资源，高等教育的普及，几乎让每个人都能轻易获得一纸学位。
数量多了，价值自然就下降了，学位的含金量逐渐降低，甚至变得越来越像一个求职的基本门槛，它都不一定能让你找到工作，更别说让你过上体面的生活。
所以，信息时代的学习，早就不是完成单次任务，而是要开启一场伴随终生的旅程。
在当下这个时代，唯一不变的，就是一切都在快速变化，如何应对变化，唯有学习，不断地学习，识别新的变化，了解新的变化，抓住新的变化，才可能让人生更加幸福和成功。
什么是变化，变化就是信息的流动、传递和加工，它带来新的技术、新的规则、新的商业模式、以及新的落地应用，并且持续不断地重塑我们的生活与工作方式。
在人工智能领域，Transformer 模型通过对海量数据（本质上就是信息）进行提炼加工，带来了语音识别、图像生成、自然语言处理等一系列技术突破；
在日常生活中，共享经济、短视频平台、云服务这些商业模式的崛起，本质上也是技术变革后的应用创新。
技术一旦成熟，迅速催生新的商业模式，紧接着渗透到我们每个人的生活中，改变我们获取信息、消费内容、与办公协作的方式。
PC 的普及用了 20 年，智能手机用了 10 年，而生成式 AI 只用了 3 年不到。
变化越来越快，意味着新应用的落地速度越来越快，而这就会直接导致：
1. 我们的工作和生活方式被改造的速度越来越快；
2. 原有知识体系、经验、技能的失效速度也越来越快。
曾经，我们习惯于依赖已有的知识，按照过去的经验去应对新问题——这也许在变化速度较慢的时代是可行的，但在今天，这种做法完全行不通。
所以，当下的学习模式，必然是持续性的。
过去，持续学习是一种竞争优势，谁能够持续学习，谁一定就能获得更多社会资源和职业机会。
但未来，持续学习，是一种生存的底层能力，不会持续学习的人，都没办法在社会中找到自己的位置和价值。
持续性，是当下学习的第一特点，更重要的一点，也是大多数人从小到大学习都会忽略的一点，叫强目标导向。
从小学到中学，再到大学，我们的学习过程中，几乎从来不会自发地想到这个简单但又极其重要的问题：
为什么我要学习当前这门课 / 这个知识点？
从小学到中学，再到大学，我们的学习几乎从未有真正的目标，所有的一切，都是为了考一个高分——但它并不是自发的目标，只是被外部强行绑架的目标。
小学的目标是考一个重点初中，初中的目标是考一个重点高中，高考的目标又是为了上一个 985211，上完大学之后呢，好像我们就都找不到目标了...
为什么会这样？
我们根本没有锻炼过“找目标”的能力，甚至从来没意识到这是一种需要培养的能力。
从小到大，我们早已习惯了被别人“塞目标”——久而久之，我们在目标设定上越来越依赖外部指令——就像现在的 AI，用户不发出指令，永远不知道该干点啥。
直到我们离开学校，突然发现没有人再帮我们设定目标了，迷茫和焦虑就成了必然的结果。
所以，离开学校以后，大多数人的学习，都是缺乏目标的。
他们按照以往的方式学习，看到什么学什么，听别人说有用就跟风去学，从来不深入思考学习背后的真正价值。
这不仅是对时间和金钱的浪费，更是一种严重的自我欺骗。
如果你不去思考“我为什么要学习这个？我学完之后要达到什么目标？”那么所有的学习都不过是在原地打转，带来的只是虚假的满足感。
很多人职场新人，最喜欢做的一件事，就是考证。
出于要让自己变得更好的想法，认为只要自己在学习，在做题，在拿高分，那自己就会越来越有竞争力的，以后就能越来越值钱。
这让他们沉浸在“我在不断进步”的错觉之中，因为每考过一个证书，都会带来短暂的满足感，似乎在向“变得更好”的目标迈进了一步。
然而，这是一场彻头彻尾的自我安慰——一种用无效努力换取心理安慰的“伪成长”。
它的核心问题是，没有目标，生活中的一切行为都没法评估价值，包括学习这件事。
就跟爬山一样，你得清楚自己的目的地，才能评估出自己还差多少，自己往哪个方向走才是正确的。
如果连山顶都不存在的，你就只能站在原地，或随意乱走，始终在同一个地方原地踏步。
信息爆炸的今天，你从早上睁眼起床，到晚上闭眼睡觉，各种信息不断在冲击你的大脑，朋友圈里的新闻推送、工作群里的各种消息、短视频平台的推荐内容，甚至朋友随口提到的八卦……所有的信息都在争夺你的注意力。
它们之中，到底哪些需要接收，哪些需要拒绝，哪些只是随便听听，哪些需要认真记录，如果你的目标不够明确，这些问题你都会想不清楚。
在大脑每天高频接受信息的情况下，你是没有意识去做临时判断的。
如果目标不清晰，你只能跟着大脑的随机选择，被算法信息流裹挟，陷入我们常说的“碎片化信息焦虑”。
你反而容易把最需要的信息挡在脑外，而把真正没用的东西当成宝。
想不清楚，自然就做不明白，你生活中的所有行为，都是因为一个个想法而输出，如果想法都是随机选择后的结果，你又怎么能期望你的行为能够带来好的结果呢？
带着目标学习的人，不管是刷短视频、看公众号，还是随便听一场分享会，都能从碎片化的信息中捕捉到对自己有价值的内容，并将它们整合到自己的知识体系中，最终转化为解决问题的实际能力。
但那些没有目标的人就完全不同。
他们上了很多课，考了一堆证书，学了一大堆自认为有用的技能，却发现这些东西都没办法让生活变得更好，最后学得越多，自己越迷茫。
持续性与强目标导向，这是当下学习模式最大的两大特点。
前者代表的是大量输入和快速迭代，你会持续接触新的知识、新的工具、新的信息；
而后者代表的是有效输出和精准解决问题，让你所有的学习行为围绕具体目标展开。
那如何将这两者连通？答案就是建立知识系统。
持续学习的本质是不断输入，但持续输入并不意味着持续成长。你每天都在接触新概念、新术语、新方法，但如果没有系统化的支撑，它们彼此孤立，没有结构化的连接，反而让知识变得更加混乱和碎片化。
你可能知道 100 个编程概念，却写不出一个能跑通的程序；
你可能学了很多自我管理的技巧，却依然拖延和焦虑，因为你无法形成完整的行动框架。
而在快速变化的时代，强目标导向的学习也从来都不是线性的。
目标不是固定不变的，而是随着外部环境和个人认知的变化不断迭代。
每一次学习都是一次新的反馈，你需要根据这些反馈，及时修正目标、调整学习路径。
如果没有系统化的支撑，动态调整会变成随意调整。
你会频繁改变学习方向，丢掉之前的积累，陷入不断试错的“无效努力”；每次调整后，你都以为找到了新的捷径，结果反而越走越远，始终在原地打转。
动态调整的前提，一定是建立动态知识系统，把它作为持续优化和修正学习路径的基础。
所以，想要彻底掌握学习这项技能，你必须要构建自己的系统。
hi，我是 Ray。
从人类诞生于世界上的那一刻开始，就有了学习这件事。但可悲的是，大部分人对于学习的理解都是错误的：
有的人认为学习就是上学、考试、拿文凭；
有的人认为看书就是学习；
甚至还有人认为什么都能叫学习，包括打游戏、刷短视频...
这些观念不能说全错，但显然太过单一、片面，甚至是误导性的。
什么是学习？从认知科学的角度上讲，学习是通过感知、记忆、实践等步骤，实现神经元链接重塑的过程；
从哲学视角上讲，学习是自我意识拓展的过程，通过与外部世界的不断互动，加深对世界的认识，并在思维深度、价值观上有所成长。
从社会学的角度上讲，学习是个体为了适应社会发展，推动社会变革，接受、内化并传播文化、规范和技能的过程。
这些解释都对，然而都显得抽象而空洞。
定义的意义在哪，我认为，对于个人来说，了解一个概念的定义，如果最后不能落地，不能帮助我们把某件事做得更好，那了解这个定义，就是没有太大意义的。
上述无论是从认知科学，还是哲学、社会学的角度，对于学习一词概念的解释，都是不够落地的，甚至是用一些更抽象的概念来解释学习本身这个抽象概念。
但越具体的事物，才能越好落地，所以，对于学习的概念，我们最好从信息论的角度出发，来理解：
学习，是信息的输入、存储、分析和输出行为的过程。
要想让学习真正高效、系统化，每一个步骤都必须做到位。
因为在信息的传递和处理过程中，损耗是不可避免的。
大多数人都玩过“传话游戏”：主持人提供一个完整的句子，参与者逐一传递，最终却总是变得面目全非，甚至与原话毫无关系。
这就是信息在传递中的失真，在学习的过程中，类似的现象随处可见：
你听了一场讲座，回想时只记得零星的碎片；
你读了一本书，但几个星期后几乎忘了所有内容；
你上了一门课程，却发现实际操作时毫无头绪...
为什么说这个定义更落地，因为它把学习这个单一的事情，拆解为了 4 个步骤；
有了步骤，才能更好地管理，你想让自己学习的效率达到最高，那无非就是要，想尽一切办法去降低每个步骤的信息损耗，这样才能让你所有的输入，都尽可能指导你的行为——这就是我们常说的学以致用、知行合一。
既然信息是影响学习的重要因素，在过去几十年里，信息的传播速度、方式和数量又都发生了巨大的变化。
互联网的诞生，不仅加速了信息的传播，而且从 Web 1.0 到 Web 2.0 再到现在所说的 Web 3.0，信息也从过去单向的流动，变成了多向的互动；
在数量这个维度上，信息的增长达到了人类存在几千上万年来最大的规模，一个普通人一天能接触的信息量，是 100 年前的人一生的总和。
信息数量的剧增，提供了空前丰富的学习资源；
传播方式的变化，也让学习变得互动性更强；
传播速度的加快，还能让你坐在家中，就能向世界各地的人学习。
但为什么，我们大多数人，反而觉得，学习这件事，变得越来越难了呢？
很多人觉得自己会学习，其实只是误以为过去的成功经验还适用于现在。说白了，他们对于学习的理解，还停留在上一个时代。
工业时代的学习模式，本质上是一种标准化的单次消费品——像买了一件工具，用完就丢，任务完成即可。
当时的社会环境非常简单，工业化带来了生产力的爆发，社会需要大量受过基础教育的合格劳动者。
于是，标准化教育成了最有效的培养手段。
在那个时代，学习是一次性的任务，它有明确的开始，也有明确的结束。
走出校门的那一刻，大多数人就完成了学习的使命，从此过上了日复一日、体面稳定的职业生活。
那时的学习，不需要升级迭代，更不用面对海量新知识的挑战。
一位制造业工人，只要学会某个工艺流程或技术，便能在工厂稳定工作 20 到 30 年；
一位记账的会计，只要掌握基础的财务知识和手工账本的记录技巧，也能靠它养活自己几十年。
工业化时期，社会发展的速度相对较慢，一项技能可以使用几十年而无需更新。
所以那个时代的学习，一次也就够了。
然而，今天一切都变了。
文凭不再是稀缺资源，高等教育的普及，几乎让每个人都能轻易获得一纸学位。
数量多了，价值自然就下降了，学位的含金量逐渐降低，甚至变得越来越像一个求职的基本门槛，它都不一定能让你找到工作，更别说让你过上体面的生活。
所以，信息时代的学习，早就不是完成单次任务，而是要开启一场伴随终生的旅程。
在当下这个时代，唯一不变的，就是一切都在快速变化，如何应对变化，唯有学习，不断地学习，识别新的变化，了解新的变化，抓住新的变化，才可能让人生更加幸福和成功。
什么是变化，变化就是信息的流动、传递和加工，它带来新的技术、新的规则、新的商业模式、以及新的落地应用，并且持续不断地重塑我们的生活与工作方式。
在人工智能领域，Transformer 模型通过对海量数据（本质上就是信息）进行提炼加工，带来了语音识别、图像生成、自然语言处理等一系列技术突破；
在日常生活中，共享经济、短视频平台、云服务这些商业模式的崛起，本质上也是技术变革后的应用创新。
技术一旦成熟，迅速催生新的商业模式，紧接着渗透到我们每个人的生活中，改变我们获取信息、消费内容、与办公协作的方式。
PC 的普及用了 20 年，智能手机用了 10 年，而生成式 AI 只用了 3 年不到。
变化越来越快，意味着新应用的落地速度越来越快，而这就会直接导致：
1. 我们的工作和生活方式被改造的速度越来越快；
2. 原有知识体系、经验、技能的失效速度也越来越快。
曾经，我们习惯于依赖已有的知识，按照过去的经验去应对新问题——这也许在变化速度较慢的时代是可行的，但在今天，这种做法完全行不通。
所以，当下的学习模式，必然是持续性的。
过去，持续学习是一种竞争优势，谁能够持续学习，谁一定就能获得更多社会资源和职业机会。
但未来，持续学习，是一种生存的底层能力，不会持续学习的人，都没办法在社会中找到自己的位置和价值。
持续性，是当下学习的第一特点，更重要的一点，也是大多数人从小到大学习都会忽略的一点，叫强目标导向。
从小学到中学，再到大学，我们的学习过程中，几乎从来不会自发地想到这个简单但又极其重要的问题：
为什么我要学习当前这门课 / 这个知识点？
从小学到中学，再到大学，我们的学习几乎从未有真正的目标，所有的一切，都是为了考一个高分——但它并不是自发的目标，只是被外部强行绑架的目标。
小学的目标是考一个重点初中，初中的目标是考一个重点高中，高考的目标又是为了上一个 985211，上完大学之后呢，好像我们就都找不到目标了...
为什么会这样？
我们根本没有锻炼过“找目标”的能力，甚至从来没意识到这是一种需要培养的能力。
从小到大，我们早已习惯了被别人“塞目标”——久而久之，我们在目标设定上越来越依赖外部指令——就像现在的 AI，用户不发出指令，永远不知道该干点啥。
直到我们离开学校，突然发现没有人再帮我们设定目标了，迷茫和焦虑就成了必然的结果。
所以，离开学校以后，大多数人的学习，都是缺乏目标的。
他们按照以往的方式学习，看到什么学什么，听别人说有用就跟风去学，从来不深入思考学习背后的真正价值。
这不仅是对时间和金钱的浪费，更是一种严重的自我欺骗。
如果你不去思考“我为什么要学习这个？我学完之后要达到什么目标？”那么所有的学习都不过是在原地打转，带来的只是虚假的满足感。
很多人职场新人，最喜欢做的一件事，就是考证。
出于要让自己变得更好的想法，认为只要自己在学习，在做题，在拿高分，那自己就会越来越有竞争力的，以后就能越来越值钱。
这让他们沉浸在“我在不断进步”的错觉之中，因为每考过一个证书，都会带来短暂的满足感，似乎在向“变得更好”的目标迈进了一步。
然而，这是一场彻头彻尾的自我安慰——一种用无效努力换取心理安慰的“伪成长”。
它的核心问题是，没有目标，生活中的一切行为都没法评估价值，包括学习这件事。
就跟爬山一样，你得清楚自己的目的地，才能评估出自己还差多少，自己往哪个方向走才是正确的。
如果连山顶都不存在的，你就只能站在原地，或随意乱走，始终在同一个地方原地踏步。
信息爆炸的今天，你从早上睁眼起床，到晚上闭眼睡觉，各种信息不断在冲击你的大脑，朋友圈里的新闻推送、工作群里的各种消息、短视频平台的推荐内容，甚至朋友随口提到的八卦……所有的信息都在争夺你的注意力。
它们之中，到底哪些需要接收，哪些需要拒绝，哪些只是随便听听，哪些需要认真记录，如果你的目标不够明确，这些问题你都会想不清楚。
在大脑每天高频接受信息的情况下，你是没有意识去做临时判断的。
如果目标不清晰，你只能跟着大脑的随机选择，被算法信息流裹挟，陷入我们常说的“碎片化信息焦虑”。
你反而容易把最需要的信息挡在脑外，而把真正没用的东西当成宝。
想不清楚，自然就做不明白，你生活中的所有行为，都是因为一个个想法而输出，如果想法都是随机选择后的结果，你又怎么能期望你的行为能够带来好的结果呢？
带着目标学习的人，不管是刷短视频、看公众号，还是随便听一场分享会，都能从碎片化的信息中捕捉到对自己有价值的内容，并将它们整合到自己的知识体系中，最终转化为解决问题的实际能力。
但那些没有目标的人就完全不同。
他们上了很多课，考了一堆证书，学了一大堆自认为有用的技能，却发现这些东西都没办法让生活变得更好，最后学得越多，自己越迷茫。
持续性与强目标导向，这是当下学习模式最大的两大特点。
前者代表的是大量输入和快速迭代，你会持续接触新的知识、新的工具、新的信息；
而后者代表的是有效输出和精准解决问题，让你所有的学习行为围绕具体目标展开。
那如何将这两者连通？答案就是建立知识系统。
持续学习的本质是不断输入，但持续输入并不意味着持续成长。你每天都在接触新概念、新术语、新方法，但如果没有系统化的支撑，它们彼此孤立，没有结构化的连接，反而让知识变得更加混乱和碎片化。
你可能知道 100 个编程概念，却写不出一个能跑通的程序；
你可能学了很多自我管理的技巧，却依然拖延和焦虑，因为你无法形成完整的行动框架。
而在快速变化的时代，强目标导向的学习也从来都不是线性的。
目标不是固定不变的，而是随着外部环境和个人认知的变化不断迭代。
每一次学习都是一次新的反馈，你需要根据这些反馈，及时修正目标、调整学习路径。
如果没有系统化的支撑，动态调整会变成随意调整。
你会频繁改变学习方向，丢掉之前的积累，陷入不断试错的“无效努力”；每次调整后，你都以为找到了新的捷径，结果反而越走越远，始终在原地打转。
动态调整的前提，一定是建立动态知识系统，把它作为持续优化和修正学习路径的基础。
所以，想要彻底掌握学习这项技能，你必须要构建自己的系统。
2 00
世界和你想象的不一样。
今年过年，见了好些之前的同学，有研究生刚毕业的，有工作三四年准备跳槽的，也有还在读博的，
不管是哪个局，大家好像都聊到了同一个话题：
就业真难。
毕业生数量暴增，高校就业率新低，以互联网为代表裁员大潮一波接一波，甚至好多高学历都开始送外卖...焦虑、迷茫，看不到未来，成了当代年轻人无法摆脱的困境。
我根本就插不进去话，因为我是唯一在自媒体上创业拿到点小成绩的个体户。
2 年前，我刚从互联网被裁，我很清楚这种迷茫的感觉。
但最近 1 年的创业经历告诉我，从来都不是没有出路，只是我们被困在了“思维框架”和外部操控的陷阱里。
焦虑更多来自于信息的操控你看到的世界，是你想象中的世界，是被操控过的世界。它们都不是真实的世界。
你每天刷到的“就业寒冬”“35岁职场危机”，真的能代表全部的现实吗？
算法从来不是中立的。
它不断给你推送相似的内容，直到你被彻底裹挟：你越搜“就业难”，就越能看到失败案例，焦虑情绪就会被无限放大，最后你只能剩下绝望...这跟以前我们说的“生病别去查百度”是一个道理。算法提供的一条条信息，就像情绪设计的漩涡，让你越陷越深。
这不是你一个人的错，这是典型的“信息茧房”效应：你看到的东西越多样化，眼界就越开阔；你要是被单一化信息包围，认知就会越来越狭窄，并丧失对世界的独立判断。
错误的输入，只会带来错误的输出。
想摆脱焦虑的第一步，是看清楚这个世界到底在发生什么。
2024 年应届毕业生数量突破 1180 万，比 10 年前翻了一倍。 是的，竞争在加剧。但与此同时，就业市场上的新兴岗位也在不断增长：教育、健康、文创、短视频等领域的人才需求这几年增长超过 30%。这些新机会，算法都没有推荐给你，但它们是真实存在的。
当你被困在单一的信息环境中，你不可能看到那些积极的变化。
算法存在的目的，不是为了讲真相，只是为了让你停留更久。它引起你的情绪共鸣，它让你的焦虑不断拉扯，但它绝不会引导你深入思考。
了解真实世界是需要带脑子的，而情绪化内容不耗费任何脑力。
没人愿意花 1 个小时在平台上学习，但看各种没营养的短视频，一刷就是 3 个小时。因为平台不在乎你的认知是否升级，只在乎你的注意力。你越感到焦虑，越容易被操控，最后就会陷入“反复确认负面现实”的循环。更理性地选择信息源，才是摆脱焦虑的核心方法。
别被情绪绑架，审视你的输入，才能真正改变你的输出。只有当你跳出算法精心设计的怪圈，主动拓宽自己的认知边界，你才会发现——世界和你想象的，真的不一样。
摆脱单一叙事，就需要多维度去构建信息源，给你一个我自己的模型框架：
1. 长短期视角并行不要被短期的困境蒙蔽，也要学会观察长期趋势，低买高卖是投入产出比最高的方法，但低买的时机，就是短期来看最困难的时候。
2. 从微观到宏观观察世界，不要只停留在个别现象上，要构建从微观到宏观的认知框架。在微观上，要去多和一线从业者沟通，那才是最真实的反馈。
无论你做什么业务，用户访谈都是需求验证阶段必不可能的工作，它能让你获得远超网络碎片化信息的洞察。
比如，你想转行做自媒体，就要和已经在这个领域拿到结果的人交流，加入他们的社群，去复制他们的认知。
在宏观上，也要把视角不断放大，从个人到行业，再到整个社会。
一个公司不赚钱不代表整个行业都不行，一个行业不行也不代表整个市场都萎靡，分层次去做信息检索，才能对世界的认识更立体、更客观。
你可以订阅高质量行业分析、财经类媒体、专业博客，而不要只是刷短视频。
3. 多元领域探索，拓宽职业边界我们已经进入了一个“去专业化”的时代，「学什么专业就做什么工作」的观念，应该被彻底摒弃。在创新力排第一的时代，跨界思维才能让你获得更多的机会。
不要只盯着自己学的专业或原本的行业，可以尝试跨领域合作或探索。
比如，你是个学设计的，可以把设计与短视频内容结合，线上获客，做一个自己的小业务。
很多机会都隐藏在主流视野之外，边缘行业或小众职业反而更有前景。
个人 IP 咨询、线上课程策划等自媒体相关的业务，都是可以结合你原本专业，实现微创新的新领域。至少现在看起来，它们都是你值得探索的职业。
你的世界，不该被算法定义，你的人生，更不该被单一叙事框住。你要做的，只是跳出那些精心设计的焦虑循环，去感受真实的世界，去看一看那些在你认知之外的边界。
也许，你的未来，就藏在那些无人问津的岔路上。别急着“上岸”，因为此岸也非彼岸，真正的彼岸，是内心的笃定与自由。
跳出算法，挣脱单一思维的牢笼，去真正理解这个世界，最后你会发现，每一种迷茫的背后，都藏着一场更辽阔的相遇。
今年过年，见了好些之前的同学，有研究生刚毕业的，有工作三四年准备跳槽的，也有还在读博的，
不管是哪个局，大家好像都聊到了同一个话题：
就业真难。
毕业生数量暴增，高校就业率新低，以互联网为代表裁员大潮一波接一波，甚至好多高学历都开始送外卖...焦虑、迷茫，看不到未来，成了当代年轻人无法摆脱的困境。
我根本就插不进去话，因为我是唯一在自媒体上创业拿到点小成绩的个体户。
2 年前，我刚从互联网被裁，我很清楚这种迷茫的感觉。
但最近 1 年的创业经历告诉我，从来都不是没有出路，只是我们被困在了“思维框架”和外部操控的陷阱里。
焦虑更多来自于信息的操控你看到的世界，是你想象中的世界，是被操控过的世界。它们都不是真实的世界。
你每天刷到的“就业寒冬”“35岁职场危机”，真的能代表全部的现实吗？
算法从来不是中立的。
它不断给你推送相似的内容，直到你被彻底裹挟：你越搜“就业难”，就越能看到失败案例，焦虑情绪就会被无限放大，最后你只能剩下绝望...这跟以前我们说的“生病别去查百度”是一个道理。算法提供的一条条信息，就像情绪设计的漩涡，让你越陷越深。
这不是你一个人的错，这是典型的“信息茧房”效应：你看到的东西越多样化，眼界就越开阔；你要是被单一化信息包围，认知就会越来越狭窄，并丧失对世界的独立判断。
错误的输入，只会带来错误的输出。
想摆脱焦虑的第一步，是看清楚这个世界到底在发生什么。
2024 年应届毕业生数量突破 1180 万，比 10 年前翻了一倍。 是的，竞争在加剧。但与此同时，就业市场上的新兴岗位也在不断增长：教育、健康、文创、短视频等领域的人才需求这几年增长超过 30%。这些新机会，算法都没有推荐给你，但它们是真实存在的。
当你被困在单一的信息环境中，你不可能看到那些积极的变化。
算法存在的目的，不是为了讲真相，只是为了让你停留更久。它引起你的情绪共鸣，它让你的焦虑不断拉扯，但它绝不会引导你深入思考。
了解真实世界是需要带脑子的，而情绪化内容不耗费任何脑力。
没人愿意花 1 个小时在平台上学习，但看各种没营养的短视频，一刷就是 3 个小时。因为平台不在乎你的认知是否升级，只在乎你的注意力。你越感到焦虑，越容易被操控，最后就会陷入“反复确认负面现实”的循环。更理性地选择信息源，才是摆脱焦虑的核心方法。
别被情绪绑架，审视你的输入，才能真正改变你的输出。只有当你跳出算法精心设计的怪圈，主动拓宽自己的认知边界，你才会发现——世界和你想象的，真的不一样。
摆脱单一叙事，就需要多维度去构建信息源，给你一个我自己的模型框架：
1. 长短期视角并行不要被短期的困境蒙蔽，也要学会观察长期趋势，低买高卖是投入产出比最高的方法，但低买的时机，就是短期来看最困难的时候。
2. 从微观到宏观观察世界，不要只停留在个别现象上，要构建从微观到宏观的认知框架。在微观上，要去多和一线从业者沟通，那才是最真实的反馈。
无论你做什么业务，用户访谈都是需求验证阶段必不可能的工作，它能让你获得远超网络碎片化信息的洞察。
比如，你想转行做自媒体，就要和已经在这个领域拿到结果的人交流，加入他们的社群，去复制他们的认知。
在宏观上，也要把视角不断放大，从个人到行业，再到整个社会。
一个公司不赚钱不代表整个行业都不行，一个行业不行也不代表整个市场都萎靡，分层次去做信息检索，才能对世界的认识更立体、更客观。
你可以订阅高质量行业分析、财经类媒体、专业博客，而不要只是刷短视频。
3. 多元领域探索，拓宽职业边界我们已经进入了一个“去专业化”的时代，「学什么专业就做什么工作」的观念，应该被彻底摒弃。在创新力排第一的时代，跨界思维才能让你获得更多的机会。
不要只盯着自己学的专业或原本的行业，可以尝试跨领域合作或探索。
比如，你是个学设计的，可以把设计与短视频内容结合，线上获客，做一个自己的小业务。
很多机会都隐藏在主流视野之外，边缘行业或小众职业反而更有前景。
个人 IP 咨询、线上课程策划等自媒体相关的业务，都是可以结合你原本专业，实现微创新的新领域。至少现在看起来，它们都是你值得探索的职业。
你的世界，不该被算法定义，你的人生，更不该被单一叙事框住。你要做的，只是跳出那些精心设计的焦虑循环，去感受真实的世界，去看一看那些在你认知之外的边界。
也许，你的未来，就藏在那些无人问津的岔路上。别急着“上岸”，因为此岸也非彼岸，真正的彼岸，是内心的笃定与自由。
跳出算法，挣脱单一思维的牢笼，去真正理解这个世界，最后你会发现，每一种迷茫的背后，都藏着一场更辽阔的相遇。
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