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有想一起读这两本书的1/2本嘛，可以一起！
📚 3月书单：《狂热分子》《乌合之众》
最近在读《狂热分子》，社会心理学领域的，顺便也打算把《乌合之众》读一遍。
这两本书的切入视角完全不同，但足以为我提供一副相对完善的认知视角：
自下而上——《狂热分子》从个体心理视角，分析人们为什么渴望加入群体，追随极端的信念；
自上而下——《乌合之众》则从群体心理视角，解读人一旦进入群体后，如何迅速失去理性，变得盲从，后者态度更消极悲观。
这两本书更像提供了一副观察世界的『透镜』：
它让我重新审视经济学里默认的『理性人假设』，意识到人对群体的认同感、归属感往往超越纯粹的经济利益计算。
特别是在激励机制的设计中，过分强调个体激励未必能达到预期效果，甚至可能忽略了群体情绪、带来意想不到的反作用。『经济理性』或许并不总是主导人类行为的关键因素，人性的复杂远比模型丰富得多。
“人如何在集体中既找到归属又失去自我”，这件事始终值得深思。
📖 一些碎片感悟，持续思考中。
📚 3月书单：《狂热分子》《乌合之众》
最近在读《狂热分子》，社会心理学领域的，顺便也打算把《乌合之众》读一遍。
这两本书的切入视角完全不同，但足以为我提供一副相对完善的认知视角：
自下而上——《狂热分子》从个体心理视角，分析人们为什么渴望加入群体，追随极端的信念；
自上而下——《乌合之众》则从群体心理视角，解读人一旦进入群体后，如何迅速失去理性，变得盲从，后者态度更消极悲观。
这两本书更像提供了一副观察世界的『透镜』：
它让我重新审视经济学里默认的『理性人假设』，意识到人对群体的认同感、归属感往往超越纯粹的经济利益计算。
特别是在激励机制的设计中，过分强调个体激励未必能达到预期效果，甚至可能忽略了群体情绪、带来意想不到的反作用。『经济理性』或许并不总是主导人类行为的关键因素，人性的复杂远比模型丰富得多。
“人如何在集体中既找到归属又失去自我”，这件事始终值得深思。
📖 一些碎片感悟，持续思考中。
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#每天在认识自己的路上走得更远一些🪐
德鲁克从 性质 和频率 两个维度出发去定义问题，再找相应的解决方案。
通过组合这两个维度，问题被分为四种类型：
1️⃣普遍性频发问题（需系统性解决）；
2️⃣普遍性个别问题（需提炼共性后解决）；
3️⃣特殊性频发问题（需警惕隐藏的普遍性）；
4️⃣特殊性个别问题（需个案处理）。
蛮好的，现实中，遇到问题的时候，如何精准定位问题的类型很重要🤔想了想，可以试着这么干：
遇到问题时，快速自问：
1️⃣“这问题是不是换个人/时间/环境也会出现？”
→ 是→普遍性；否→特殊性
2️⃣“如果我不干预，它下次还会发生吗？”
→ 是→频发性；否→个别性
3️⃣“其他团队/同行遇到过类似问题吗？”
→ 是→普遍性；否→特殊性
4️⃣“解决它需要改变规则，还是处理个案？”
→ 改规则→普遍性；个案→特殊性
问题出现
│
├─ 是否多场景/多人重复发生？
│ ├─ 是 → 普遍性
│ │ ├─ 是否高频？ → 频发（类型1）
│ │ └─ 是否低频？ → 个别（类型2）
│ └─ 否 → 特殊性
│ ├─ 是否高频？ → 频发（类型3）
│ └─ 否 → 个别（类型4）
总结来看就是，先看影响范围，再判发生频率，最后用‘系统归因’和‘个案归因’交叉锁定类型🤔
德鲁克从 性质 和频率 两个维度出发去定义问题，再找相应的解决方案。
通过组合这两个维度，问题被分为四种类型：
1️⃣普遍性频发问题（需系统性解决）；
2️⃣普遍性个别问题（需提炼共性后解决）；
3️⃣特殊性频发问题（需警惕隐藏的普遍性）；
4️⃣特殊性个别问题（需个案处理）。
蛮好的，现实中，遇到问题的时候，如何精准定位问题的类型很重要🤔想了想，可以试着这么干：
遇到问题时，快速自问：
1️⃣“这问题是不是换个人/时间/环境也会出现？”
→ 是→普遍性；否→特殊性
2️⃣“如果我不干预，它下次还会发生吗？”
→ 是→频发性；否→个别性
3️⃣“其他团队/同行遇到过类似问题吗？”
→ 是→普遍性；否→特殊性
4️⃣“解决它需要改变规则，还是处理个案？”
→ 改规则→普遍性；个案→特殊性
问题出现
│
├─ 是否多场景/多人重复发生？
│ ├─ 是 → 普遍性
│ │ ├─ 是否高频？ → 频发（类型1）
│ │ └─ 是否低频？ → 个别（类型2）
│ └─ 否 → 特殊性
│ ├─ 是否高频？ → 频发（类型3）
│ └─ 否 → 个别（类型4）
总结来看就是，先看影响范围，再判发生频率，最后用‘系统归因’和‘个案归因’交叉锁定类型🤔
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最近a16z发了一篇文章，全面解析了AI coding赛道的最新进展，以及未来的潜在机会，里面有一些核心点值得思考：
① 生成能力从页面走向应用
从静态展示页面，到带交互逻辑的Web App，AI已经能生成带数据库、用户登录、支付等功能的完整产品，普通人只需要用文字描述需求。
② 非技术用户也能做产品
Bolt、Lovable、v0这些产品，让不懂代码的人第一次有了“独立造应用”的可能，甚至有人通过这些工具实现了变现。
③ 开发者也开始依赖AI生成
对程序员来说，这类工具是更高阶的“AI脚手架”，从npx create-react-app升级到“describe and generate”，比传统CLI好用太多。
④ 目前最大价值是“极致降本”
现在的生成产品更多是用来快速验证想法和低成本做原型，真的上生产环境还有很多坑，比如：
• ❌ 集成第三方服务很麻烦（比如接入Stripe支付，Supabase数据库）
• ❌ 经常出现Bug死循环，AI不断生成错误代码，调不通。
• ❌ 代码太多时会崩，项目大了以后AI本身hold不住。
现在主要是极大降低原型开发成本，做正式产品还是不靠谱，除非是非常简单的需求。
⑤ 未来可能出现用户分层工具
普通用户要简单好用，开发者要代码可控、便于接管，企业用户要合规和稳定。未来这个赛道大概率会分化出面向不同用户的专业产品，而不是一把抓。
他们对未来的一些机会做了一些大胆的猜测：
• 🎯 按用户分层做产品：普通人和开发者需要的产品形态根本不一样，以后会分开。
• 🏢 往企业市场走：尤其是内部工具和企业级定制需求，可能会是一个巨大市场。
• 🔗 一键集成：和主流服务（Stripe、Supabase、Auth0）做深度打通。
• 🎨 更强的设计能力：允许像Figma那样逐像素控制页面设计。
• 💰 更透明的计费方式：现在“按Token收费”让用户很迷茫，以后需要更清晰的定价策略。
• 🧩 可能被巨头整合：比如Figma加代码生成，或OpenAI直接推出“AppGPT”。
总结一句话：
这是a16z非常看好的一个AI新风口，这是一个高速增长+产品形态早期+商业模式不成熟的市场，现在是非常好的创业窗口期，特别是面向某个特定人群（消费者、开发者、企业）深耕的AI产品，机会特别大。
附上原文链接👇
① 生成能力从页面走向应用
从静态展示页面，到带交互逻辑的Web App，AI已经能生成带数据库、用户登录、支付等功能的完整产品，普通人只需要用文字描述需求。
② 非技术用户也能做产品
Bolt、Lovable、v0这些产品，让不懂代码的人第一次有了“独立造应用”的可能，甚至有人通过这些工具实现了变现。
③ 开发者也开始依赖AI生成
对程序员来说，这类工具是更高阶的“AI脚手架”，从npx create-react-app升级到“describe and generate”，比传统CLI好用太多。
④ 目前最大价值是“极致降本”
现在的生成产品更多是用来快速验证想法和低成本做原型，真的上生产环境还有很多坑，比如：
• ❌ 集成第三方服务很麻烦（比如接入Stripe支付，Supabase数据库）
• ❌ 经常出现Bug死循环，AI不断生成错误代码，调不通。
• ❌ 代码太多时会崩，项目大了以后AI本身hold不住。
现在主要是极大降低原型开发成本，做正式产品还是不靠谱，除非是非常简单的需求。
⑤ 未来可能出现用户分层工具
普通用户要简单好用，开发者要代码可控、便于接管，企业用户要合规和稳定。未来这个赛道大概率会分化出面向不同用户的专业产品，而不是一把抓。
他们对未来的一些机会做了一些大胆的猜测：
• 🎯 按用户分层做产品：普通人和开发者需要的产品形态根本不一样，以后会分开。
• 🏢 往企业市场走：尤其是内部工具和企业级定制需求，可能会是一个巨大市场。
• 🔗 一键集成：和主流服务（Stripe、Supabase、Auth0）做深度打通。
• 🎨 更强的设计能力：允许像Figma那样逐像素控制页面设计。
• 💰 更透明的计费方式：现在“按Token收费”让用户很迷茫，以后需要更清晰的定价策略。
• 🧩 可能被巨头整合：比如Figma加代码生成，或OpenAI直接推出“AppGPT”。
总结一句话：
这是a16z非常看好的一个AI新风口，这是一个高速增长+产品形态早期+商业模式不成熟的市场，现在是非常好的创业窗口期，特别是面向某个特定人群（消费者、开发者、企业）深耕的AI产品，机会特别大。
附上原文链接👇
From Prompt to Product: The Rise of AI-Powered Web App Builders | Andreessen Horowitz
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谢广志: 等不来的，路上才有。
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