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有了大模型之后，大多数普通人才真正的有机会“学习”了——如果把“习”理解为习得的话。
在此之前我们学习一个东西，大多数情况都是一知半解，只知其一不知其二，因为知识像树一样，你为了真正的理解一个表层的知识点或者概念，实际上需要对下一层的很多概念有足够的了解，而下一层也不是终点，你需要学习很多更底层的知识和概念，才能真的搞懂。
但你不太可能靠着石器时代的工具（Google百度等等）在几十分钟或者几个小时内把这些知识准确的理解好。真的能做好可能就需要很多的时间。而我们一般可能就会把这个称为一个“研究”了。
而现在你可以在一个聊天框内和一个AI深度讨论一个话题（当然不能是豆包这种，起码得ds吧🤪），随便延伸、探讨、质疑，你有能力做一个小小的研究。
现在我们终于有能力学习，有学习的能力了。
——在高铁上抱着Claude学习有感。
在此之前我们学习一个东西，大多数情况都是一知半解，只知其一不知其二，因为知识像树一样，你为了真正的理解一个表层的知识点或者概念，实际上需要对下一层的很多概念有足够的了解，而下一层也不是终点，你需要学习很多更底层的知识和概念，才能真的搞懂。
但你不太可能靠着石器时代的工具（Google百度等等）在几十分钟或者几个小时内把这些知识准确的理解好。真的能做好可能就需要很多的时间。而我们一般可能就会把这个称为一个“研究”了。
而现在你可以在一个聊天框内和一个AI深度讨论一个话题（当然不能是豆包这种，起码得ds吧🤪），随便延伸、探讨、质疑，你有能力做一个小小的研究。
现在我们终于有能力学习，有学习的能力了。
——在高铁上抱着Claude学习有感。
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【很多人都以为自己很专注，但他们并不真正理解专注的含义和代价。
所谓 focus，本质要拆分为两个层面：
一是判断力，知道什么是最关键的，并且敢于牺牲其它一切。
二是压强，能投入压倒性的资源把关键要素打穿。】
所谓 focus，本质要拆分为两个层面：
一是判断力，知道什么是最关键的，并且敢于牺牲其它一切。
二是压强，能投入压倒性的资源把关键要素打穿。】
拆解 Anthropic：最好的 AI 公司，可能也是一种组织发明
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有了AI之后，本以为会变轻松。结果反倒是大脑更容易觉得累了。
当AI把那些执行性的，不费脑力的工作接管之后，留给人自己的就只剩那些费脑子的工作。
以前大脑会在不同难度的工作之间来回切换，Effort的程度在Low到High之间变化，现在变成了大脑在一般复杂和非常复杂的任务之间切换，Effort的程度在High到Max之间变化。
尤其是一个Session工作时，会不自主的开另一个Session做别的事情，大脑就不得不进入了一种，分时多线程并行高功率输出的状态。
AI时代，不适合用工作时长来衡量工作量，应该用思考密度、决策数量来衡量！
当AI把那些执行性的，不费脑力的工作接管之后，留给人自己的就只剩那些费脑子的工作。
以前大脑会在不同难度的工作之间来回切换，Effort的程度在Low到High之间变化，现在变成了大脑在一般复杂和非常复杂的任务之间切换，Effort的程度在High到Max之间变化。
尤其是一个Session工作时，会不自主的开另一个Session做别的事情，大脑就不得不进入了一种，分时多线程并行高功率输出的状态。
AI时代，不适合用工作时长来衡量工作量，应该用思考密度、决策数量来衡量！
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llm，agent，harness 这些东西，总有一天会变成非常成熟的基础设施，可能是一年两年三年后，到时候绝大多数人还是要回归到具体的业务，回归基本功
埃隆噗大可: 不要用所谓的技术/模型/harness等一切新概念和探索掩盖自己和业务上对于需求把握上的抓瞎… 和不少人聊，总喜欢给我展示自己的新屠龙术，结果一问场景或者解决的问题，说不清楚… Agent 越强，关注需求和做功的有效性就越重要。共勉
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最近在研究 Harness Engineering 的时候，突然觉得，养娃好像也一样需要 Harness Engineering。
让 Ai 干活的时候不做 Harness Engineering，直接干也能干，短期还会更快。
但项目一复杂、周期一长你就会发现：系统没法自我迭代，全靠你不断手动投入。
而做Harness Engineering ，前期看着慢，一旦 Harness 就位，速度很快就赶上来。
Harness 建好了，系统自己就会生长。
养娃的过程和这很像。
把成绩当做目标，短期比较容易见到结果——考试多几分，排名升几名。
但培养一个孩子的基础品质，就像给 AI 做 Harness Engineering：短期看不到效果，得不到正反馈。
可一旦这套 Harness 成型，他自己长出来的东西，会远比小时候那些分数值钱得多。
所以家长真正该做的，可能不是盯着他学什么、考多少。
而是给他做好 Harness Engineering，然后放手。
孩子的 Harness，大致分两层：
🔧 硬件：身体。体能、精力、作息、饮食。
身体决定了他的续航能力——能不能持续地、高质量地投入。
🧠 软件：品质。好奇心、勇气、诚实、韧性。
品质决定了他的成长方向——面对未知、困难和错误时，他会怎么选，他会走向哪里。
这些才是长期赛道上真正决定他能走多远的东西。
做 AI 时，我们都很在意 Harness Engineering 做得够不够好。
养娃也该用这个智慧。
让 Ai 干活的时候不做 Harness Engineering，直接干也能干，短期还会更快。
但项目一复杂、周期一长你就会发现：系统没法自我迭代，全靠你不断手动投入。
而做Harness Engineering ，前期看着慢，一旦 Harness 就位，速度很快就赶上来。
Harness 建好了，系统自己就会生长。
养娃的过程和这很像。
把成绩当做目标，短期比较容易见到结果——考试多几分，排名升几名。
但培养一个孩子的基础品质，就像给 AI 做 Harness Engineering：短期看不到效果，得不到正反馈。
可一旦这套 Harness 成型，他自己长出来的东西，会远比小时候那些分数值钱得多。
所以家长真正该做的，可能不是盯着他学什么、考多少。
而是给他做好 Harness Engineering，然后放手。
孩子的 Harness，大致分两层：
🔧 硬件：身体。体能、精力、作息、饮食。
身体决定了他的续航能力——能不能持续地、高质量地投入。
🧠 软件：品质。好奇心、勇气、诚实、韧性。
品质决定了他的成长方向——面对未知、困难和错误时，他会怎么选，他会走向哪里。
这些才是长期赛道上真正决定他能走多远的东西。
做 AI 时，我们都很在意 Harness Engineering 做得够不够好。
养娃也该用这个智慧。
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我从上个周六开始休假，结果第一天就把假期玩成了远程办公。
出来玩的时候，我用手机远程给电脑派活。电脑隔一会发一条消息过来，我就停下来看看进度，发下一条指令。就这样反反复复地持续了两三个小时。
回到酒店后，我突然意识到，我的假期被 AI 给毁了。
虽然古镇逛完了，但整个过程我并没有真正“在玩”，我没有活在当下，没有去感受身边的风景、周遭的事物，所以也没有感受到那种出来玩的快乐，只有疲惫。
我的大脑一直在两种状态之间来回切：刚准备放松，又被消息拉回去开工。
为了守护我的假期，我给自己的 `im2cc` 做了一个“反茄钟模式”。
番茄钟是帮你专注工作的，反茄钟反过来——帮你专注休息。工作5分钟，强制休息半小时，守护你的休息时间。
这两天实际用下来，我觉得它真的有用。在他的约束下，我不会再隔几分钟就想看一下AI 是否返回新消息，休息时间，信息被拦住了。
在那半小时里，我“不得不”踏踏实实地去看眼前的风景，去听浪花拍打石壁，去闻海风裹来的气息。
当我走累了，还是可以坐下来休息一会，用5分钟的时间专注工作一会。
如果你也是那种 AI 一回消息，就忍不住继续干活的人，反茄钟可能是你假期最需要的功能。
GitHub 搜索 im2cc ，按提示一键安装，已装过的 im2cc update 命令更新一下就行。
出来玩的时候，我用手机远程给电脑派活。电脑隔一会发一条消息过来，我就停下来看看进度，发下一条指令。就这样反反复复地持续了两三个小时。
回到酒店后，我突然意识到，我的假期被 AI 给毁了。
虽然古镇逛完了，但整个过程我并没有真正“在玩”，我没有活在当下，没有去感受身边的风景、周遭的事物，所以也没有感受到那种出来玩的快乐，只有疲惫。
我的大脑一直在两种状态之间来回切：刚准备放松，又被消息拉回去开工。
为了守护我的假期，我给自己的 `im2cc` 做了一个“反茄钟模式”。
番茄钟是帮你专注工作的，反茄钟反过来——帮你专注休息。工作5分钟，强制休息半小时，守护你的休息时间。
这两天实际用下来，我觉得它真的有用。在他的约束下，我不会再隔几分钟就想看一下AI 是否返回新消息，休息时间，信息被拦住了。
在那半小时里，我“不得不”踏踏实实地去看眼前的风景，去听浪花拍打石壁，去闻海风裹来的气息。
当我走累了，还是可以坐下来休息一会，用5分钟的时间专注工作一会。
如果你也是那种 AI 一回消息，就忍不住继续干活的人，反茄钟可能是你假期最需要的功能。
GitHub 搜索 im2cc ，按提示一键安装，已装过的 im2cc update 命令更新一下就行。
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