行知合一

行知合一

行知合一(新的理解方式)

或许其他人也经历我这个阶段,感觉上看的书也不少了,当然是那种通识知识,就是说基本上我再去看书,很多道理上的东西,我基本上都是没有新概念了。

那些大道理、通用的、共性的东西,每个人都在说,因此很多书都在讲一样东西,让人看了很无趣了。我说的是少了获得新知的兴奋,这让人无趣。很多道理我也都听到过了,我觉得在接着去看书,我不那么开心了,因为我认为不那么有趣了,当然我说的是通用知识。

有些书,比如金刚经,更多的是让人处于一种能量场,比如我在看金刚经,我本身就会被金刚经影响,我的内心就会更平静,思绪更宁静。还有很多小说,比如我在读《四世同堂》时,同学说我为何那么失落。比如我在读《老人与海》,我就特喜欢刀子般的北风吹在脸上,好似自己在抗争什么,感觉自己就像那个死死攥紧渔线、将手掌勒出深痕的老人。

在上面的视频中,提到的,知行合一,最开始灶爷的看法是,提高认知,由认知来指导行动,因此他认为应该先看很多书,然后再去行动。

这种看法也大概是很多人的看法吧,总觉得应该先提高认知,然后才能去行动。

现在他的看法,知道就是行动,行动过的知,才是真知。仅仅看书了解到的知识,那些并不是知道。给你说再多大道理,再正确的东西,你仍然会置之不理,仍然会撞了南墙才知道,哪些是对的。

那么如果是这样的话,我们就突然轻松了,如释重负。我们并不需要很高的学历、高人指点、不可错过的书籍、演讲,那些看起来必不可少的前置知识、条件,似乎没有那么重要了。

如果你真的知道了,想做错也难。如果你不知,别人提前告诉你,自己提前看书,脑子里清楚记得这个道理,最后落到行动中还是错。

关于人才

灶爷作为领导者,创始人,需要去招聘人才。下面是他关于招聘的一些看法。

  1. 自驱力。这是他最看重的点。他在亚马逊的工作经历中,他看到了很多老油条,或许那种大组织下,个人努力很难有突出表现,导致磨灭了激情吧。
  2. 接受新事物的能力和激情。他招聘了一个天文专业的人,这个人统计学基础非常好,对 AI 模型很感兴趣。从学历和专业上讲,他是一定进入不了灶爷的人才库的。但是最后他却成为了数据部分的负责人,就是因为他的学习能力、自驱力,用了半年时间,一片片论文读去,从一个AI 门外汉,到灶爷公司的 AI 数据部分负责人。灶爷说他是他所见过的读论文最快的人,比他见过的博士生都快。

如何维护自己的自驱力、赤子之心呢?

你真的、真的、真的只是别人游戏中的一个 NPC 罢了。如果你玩别人的游戏,心灰意冷,那就放弃吧!

如果你明显感觉到你玩不好他的游戏,如果你感觉到玩别人的游戏没有出路,那就不要去玩别人的制定的游戏。那就玩自己的游戏,创建自己的游戏、创建自己的系统、创建自己的规则!!!

最后又回到了那个道理:Be Yourself!

关于市场

提到了做 to c 产品,提到了客户需求调查。听起来很有意思,比如说客户跟你说,对对对!!这就是我想要的!!如果你做出来,我一定买!!!但是到最后买的人很少,公司面临倒闭!

还有其他故事,我听的津津有味。或许等我去做的时候,一定会犯同样的错误吧。

既然如此,那就没什么可以总结的了。哈哈!!!

抽象的不重要?

抽象的东西总有一种简洁的美感。让人看到就觉得高深、正确、真理!

抽象的东西,怎样说,怎样对。越抽象,越正确。

但是真到了具体场景中,抽象理念可不能帮你,只有你犯过的错,经验教训,体感等等,这些实实在在的、久经磨练的东西,才能让你掌握好“度”,让你做出不偏不倚的决定。

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为什么 Harness 最近突然火了?

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它到底是什么 Harness Engineering 不是多写几句 prompt,也不只是给 AI 配几个工具。它本质上是在设计一整套让 AI 稳定工作的开发流程:给它上下文,接上工具,写清规则,保留状态,观察执行,出错后还能继续恢复。模型只是大脑,Harness 才是让这个大脑真正进入项目、持续干活的工作台、护栏和反馈闭环。没有这套东西,模型再强,也很容易停留在“一次回答很好看,但一进真实流程就不稳定”。 你为什么现在就得学 因为开发已经开始从“人写代码,AI偶尔帮一下”,走向“人搭系统,AI持续参与执行”。如果你还停留在旧思路里,把 AI 当聊天框、问答器、代码补全器,那套方法很快就会落后。接下来真正拉开差距的,不是谁更会问问题,而是谁先学会把 AI 接进文档、代码、测试、日志和协作流程里,让它稳定复现、

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我的第一个产品上线了!这是程序员的成人礼

Get Out VideoLanding page for Get Out Video 说实话,我到现在还有点小激动。 上面的链接是我的第一个产品,一个帮你从 YouTube 提取字幕、快速分析视频内容的工具。从写第一行代码到真正部署上线让用户能访问,我终于完成了程序员生涯中的第一个「成人礼」。 这个工具是做什么的? 相信很多人都有过这种经历:刷到一条看起来很有料的 YouTube 视频,标题很吸引人,但一点开——好家伙,一个半小时。 这时候你就陷入了两难: * 直接划走吧,万一真的很有价值呢? * 硬着头皮看吧,时间成本太高了,而且很多时候看完发现干货没多少,后悔得不行 * 想快进预览一下吧,视频这玩意又不能像文字那样扫一眼就知道讲什么 我的产品就是想解决这个问题。 你把 YouTube 链接丢给它,它能帮你 1. 快速提取视频的字幕内容(不管有没有官方字幕都能搞定) 2. 自动总结核心观点,让你几秒钟就知道这个视频值不值得花时间看 3. 对于那些知识密度一般的视频,直接看总结就行了,

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前两天刷到一个 AI 做的短剧《嫡女泣血,母亲掀翻帝王家》,当时我就震惊了。虽然口型还有点对不上,但那个人物精致度,那个氛围感,真的让我这个技术宅有点坐不住了。 于是我心血来潮,决定自己动手试一试。结果这一试不要紧,直接把我的钱包试空了,还顺带把市面上的 AI 视频工具踩了个遍。 今天就来跟大家聊聊,想做一部 AI 动态漫,到底要经历多少“九九八十一难”。 一、 工具吐槽大会:谁是真导演,谁是 PPT 经理? 在 AI 视频生成这个圈子里,工具主要分三派:硬核极客派、偷懒神器派,还有氪金大佬派。 1. ComfyUI:硬核极客的“可视化编程” ComfyUI 就像是给了你一堆乐高积木,你想搭什么都行,前提是你得懂怎么搭。 * 优点:极其灵活,什么 Stable Diffusion、AnimateDiff、

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