我跟龙虾协作就有一种又爽又恨的感觉，太恨自己菜了。因为我们协作的上限取决于我自己，我就是木桶的那个短板。

昨晚为了解决一个问题，我已经跟他深度对话一个半小时，其中我输出总共一个小时25分钟，我个人输出（还是typeless 语音转文字）2300个字，给他喂了 46 个各种各样的项目文件交代背景，共计 23M

我已经两眼一抹黑，晕头转向了，他还在孜孜不倦地干活和发问🤢🤢🤢🤯🤯🤯🤯🫨🫨🫨🫨🫨🤕🤕🤕🤕

我发现现在很多公司都有做产业上下游及软硬件整合的趋势。无论是硬件厂商还是软件公司，都在向对方的领域延伸。

1. 硬件厂商向下游延伸
(a) 从芯片、板卡等上游厂商往下做成品 OEM，甚至直接做品牌。
(b) 许多工厂型企业也开始转型做品牌。
(c) 核心逻辑：跟自己客户抢生意。甚至跨步更大点的直接从tob 转toc 产品。离 C 端消费者越近，利润空间通常越大。
（d）极少有想往供应链上游去走的公司，除非是少数的寡头垄断，你的出货量足够大，形成了供应链优势，你不得不自己做。比如苹果自研芯片，字节自研芯片

2. 软件/互联网公司和硬件公司相互延伸
(a) 互联网公司普遍想做硬件延伸，例如飞书做安克录音豆，或是早期爱奇艺做 VR 眼镜。又例如说算法公司想做硬件，就像我对象他们是做 3D 视觉和高斯泼溅算法的，技术非常牛逼。他们很想要物理载体，就是通过手持硬件，把技术变成 C 端的一些扫描仪之类的产品。
(b) 那硬件公司也想做算法去提高附加值。芯片公司，搭配 Turnkey 的解决方案卖客户，或者是卖激光雷达去搭配视觉识别算法。在原来呢，它们都是去找外包去做方案整合。
（c）整合的优势在于提供整体解决方案，高议价，好协同

Why？在竞争加大的环境下，大家都很焦虑，既想多赚一点，也需要为公司扩张讲出新的故事？

开诚布公是顶级阳谋

新花瓶到了，拼多多不到7块钱两个，心里音乐有点不安，商家卷价格后果一定是全社会共同承担的

重点来呀，为啥这种凹凸不平的花纹是在瓶子里面？
不太好清洗

用AI工具实现work/study smarter,not harder，之前从未想到过这种方式属于我

平静，满足，以及深深的感恩

写文章，学着虾米姐用AI 的方法，让他逼问自己去想通想法和想法背后的东西。
你妈的，Ai每一层逼问我都让我更触达核心。这些questioning 都太好太好了，我又遇到了一个用Ai 的aha moment
这种时刻才是Ai真正赋能于我，帮助我的——让我了解到，我不知道自己不知道什么。
对于想要无限往外探索的人来说，这是我迷恋Ai教练最根本的一点。

为什么用 AI 及 AI 产品，特别是付费了的，反而会有一种怕“薅”多了的感觉？

因为可能自己内在的信息、想法还有能量没整合得够好，总觉得输出一些东西、留下一些痕迹，就是更多的熵增。简而言之，是对秩序有要求，但是目前达不到，所以不想制造更多的混乱。

Ps我自己的 Gemini 和 GPT 有很多用过即弃对话窗口，需要再整理及删掉了

早上起来直接拿起手机就学习了，结果学得还挺起劲，挺沉浸的。这比我正儿八经地端坐在电脑面前、要求自己早起，效果要好得多。

我想起简中AI 大神张Zara说过：学一样新东西，还是做自媒体公开表达，最重要的一点就是要“低门槛”。

要足够低门槛，心里和物理门槛，能够随时随地去做。这才是最高效的启动方式。

对于我这种容易拎不清凡事一板一眼的人来说，这真的是一个非常好的心态

包括我现在做输出也是，感觉每天都有太多语料了，都不知道发到哪一个平台合适，或者担心能不能引起共鸣，是否对别人有用，或者是否有曝光和涨粉

其实重要的是，先跑起来再说

想着把今天跟客户讨论的音频从飞书提取过来，然后喂notebooklm 关于其中我没听懂的部份，遗漏的细节。

一拍脑袋，这不就是 Granola 的模式吗？
1. 他全程跟着你朗读，全程陪着你听
2. 你可以随时提问
3. 他完全省略了“先转文本，再从文本导入分析软件或大模型”的繁琐过程

这Granola 🟰飞书妙记➕NotebookLM！！！

遗憾是Granola为了保护隐私，不储存音频，所以我没法像妙记一样倒带回去听我听不懂的带口音的英文，如果granola识别不准的话，那整个文本的意思就误解了

这个小区的房子隔音差到什么程度呢？

我从厨房走到浴室在走到自己的房间，再到整个走廊绕一圈，无论在哪个方位，都能够完全清楚地听到楼上(或者楼下)这位大哥在浴室里360环绕声——伴奏、洗澡的流水声，他的跟唱。

关键是他放的是 Rap，中文rap，我们普通人唱这个很烫嘴的。
我住在他隔壁，逃无可逃。
本浴室歌后第一次遇到劲敌。

PS：我相信他也听到了我刚才洗澡唱的梁博的《领悟》。