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置顶一起“出海”吧，将目光投向全球，利用数字化工具和全球化资源，不断探索和开拓国际市场。
“出海人”：
1. 构建全球视野：深入理解多元文化和市场差异，开启全球化思维模式，为您的事业带来新视角。
2. 打破地理限制：通过电商平台、社交媒体等数字化工具，将您的产品和服务推广至全球范围。
3. 建立国际网络：在各国建立合作伙伴关系，形成强大的国际供应链和销售网络，共同探索新的商业可能。
4. 持续创新：适应全球市场的不断变化，利用最新市场信息和技术趋势，保持您的竞争力和创新力。
—————
再分享一下我觉得挺好的优质信息源：
❤书籍类
New York Times Book Review
www.nytimes.com
纽约时报的书评栏目，提供了新书的发布信息、专家的书评和推荐书单。
●Publishers Weekly (出版商周刊)
www.publishersweekly.com
全球领先的书籍和出版业新闻网站，经常发布新书发布信息，包括投资和金融类书籍，以及各种主题的书单。
●The Economist (经济学人): www.economist.com
经常发布书评和推荐书单，尤其是关于经济和投资类的书籍。
●Goodreads:
www.goodreads.com，一个书籍推荐和社交平台，你可以在这里看到新书发布、书籍评价和推荐书单。此外，他们每年还举办 "Goodreads 读者选择奖"，读者可以为他们最喜欢的书投票。
●Book Riot:bookriot.com
一个致力于读者和书籍之间连接的博客平台，提供各种书籍评论、新书发布和专家推荐。
●Oprah's Book Club: www.oprah.com
Oprah 的书籍俱乐部经常推荐新书和热门书籍，许多书籍在这里被推荐后都成为了畅销书。
●Literary Hub: lithub.com
Literary Hub 提供新书发布信息、专家书评和各种主题的推荐书单，它汇集了多个出版社和书店的信息。
●古登堡计划 (Project Gutenberg): www.gutenberg.org 古登堡计划是一个志愿者运作的数字化和文化作品存档项目。它提供了超过60,000本免费电子书，主要集中在美国版权已经过期的旧作品上。
●Electric Literature: electricliterature.com Electric Literature 是一个致力于使文学更相关和访问的非营利组织，他们提供新书发布信息、书评和推荐书单。
●Five Books Decision Making: fivebooks.com
Five Books 是一个邀请专家推荐他们认为是某个主题最好的五本书的网站。
●一个能看到行业大牛和其推荐书籍的网站
bookauthority.org
❤学术类
●推荐比谷歌学术更好用的网站
www.semanticscholar.org
（国内也能用，不会经常断和被封，基于人工智能自主学习，可以快速筛选出相关内容并推荐）
●www.edge.org 牛人的对话。
❤视频类
●高质量视频网站，包括学术演讲，诺奖得主和名校教授讲座videolectures.net
❤技巧
●《哈佛商业评论》在微信读书可以阅读。《麻省理工评论》《科学美国人》和《经济学人》一流思想的诞生源头。
“出海人”：
1. 构建全球视野：深入理解多元文化和市场差异，开启全球化思维模式，为您的事业带来新视角。
2. 打破地理限制：通过电商平台、社交媒体等数字化工具，将您的产品和服务推广至全球范围。
3. 建立国际网络：在各国建立合作伙伴关系，形成强大的国际供应链和销售网络，共同探索新的商业可能。
4. 持续创新：适应全球市场的不断变化，利用最新市场信息和技术趋势，保持您的竞争力和创新力。
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New York Times Book Review
www.nytimes.com
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●Publishers Weekly (出版商周刊)
www.publishersweekly.com
全球领先的书籍和出版业新闻网站，经常发布新书发布信息，包括投资和金融类书籍，以及各种主题的书单。
●The Economist (经济学人): www.economist.com
经常发布书评和推荐书单，尤其是关于经济和投资类的书籍。
●Goodreads:
www.goodreads.com，一个书籍推荐和社交平台，你可以在这里看到新书发布、书籍评价和推荐书单。此外，他们每年还举办 "Goodreads 读者选择奖"，读者可以为他们最喜欢的书投票。
●Book Riot:bookriot.com
一个致力于读者和书籍之间连接的博客平台，提供各种书籍评论、新书发布和专家推荐。
●Oprah's Book Club: www.oprah.com
Oprah 的书籍俱乐部经常推荐新书和热门书籍，许多书籍在这里被推荐后都成为了畅销书。
●Literary Hub: lithub.com
Literary Hub 提供新书发布信息、专家书评和各种主题的推荐书单，它汇集了多个出版社和书店的信息。
●古登堡计划 (Project Gutenberg): www.gutenberg.org 古登堡计划是一个志愿者运作的数字化和文化作品存档项目。它提供了超过60,000本免费电子书，主要集中在美国版权已经过期的旧作品上。
●Electric Literature: electricliterature.com Electric Literature 是一个致力于使文学更相关和访问的非营利组织，他们提供新书发布信息、书评和推荐书单。
●Five Books Decision Making: fivebooks.com
Five Books 是一个邀请专家推荐他们认为是某个主题最好的五本书的网站。
●一个能看到行业大牛和其推荐书籍的网站
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❤学术类
●推荐比谷歌学术更好用的网站
www.semanticscholar.org
（国内也能用，不会经常断和被封，基于人工智能自主学习，可以快速筛选出相关内容并推荐）
●www.edge.org 牛人的对话。
❤视频类
●高质量视频网站，包括学术演讲，诺奖得主和名校教授讲座videolectures.net
❤技巧
●《哈佛商业评论》在微信读书可以阅读。《麻省理工评论》《科学美国人》和《经济学人》一流思想的诞生源头。
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作为一个老广，一个找地道美食（而不是刷分、网红店）的方法，有几个规律。
1、服务员态度差。（你爱来不来）
2、点评无优惠券。
3、点评通常4.6-4分之间（抱怨的通常是等位太久、环境一般）
1、服务员态度差。（你爱来不来）
2、点评无优惠券。
3、点评通常4.6-4分之间（抱怨的通常是等位太久、环境一般）
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很多人喜欢问：如果这辈子只能读三本书，你会推哪三本？
AI 一般都喜欢推荐《穷查理宝典》。
因为从《穷查理宝典》里，查理芒格说“我这辈子遇到的聪明人（来自各行各业的聪明人）没有不每天阅读的——没有，一个都没有。沃伦读书之多，我读书之多，可能会让你感到吃惊。我的孩子们都笑话我。他们觉得我是一本长了两条腿的书。”
AI 是懂人情世故的，都不好意思当面说你“这个不是好问题”
AI 一般都喜欢推荐《穷查理宝典》。
因为从《穷查理宝典》里，查理芒格说“我这辈子遇到的聪明人（来自各行各业的聪明人）没有不每天阅读的——没有，一个都没有。沃伦读书之多，我读书之多，可能会让你感到吃惊。我的孩子们都笑话我。他们觉得我是一本长了两条腿的书。”
AI 是懂人情世故的，都不好意思当面说你“这个不是好问题”
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以前认为上学最重要的是把教材学得比别人好。
后来思考，为什么同一本教材，同一个老师，有人却总能学得更好更快。
【布迪厄的文化资本】提醒我们：家庭传递的不只有钱，还有语言习惯、判断标准和处理问题的方式。
就像两台电脑装了同一个软件，默认配置却完全不同。
有的孩子从小就知道怎样向老师提问、怎样拆难题、怎样检验自己是不是真的懂了。这些东西，课本里很少写。
读书也一样。作者的结论只是屏幕上的运行结果，更值得研究的是他怎样一步步推出来。
教育的价值，不只是安装知识，而是有机会重写自己的默认配置。
这里推荐的是《怎样解题》。
书中展示：学习可以分为三个层次。
第一层是学习答案，关注“这道题的答案是什么”，学到的是一个知识点。
第二层是学习解法，关注“这道题为什么这样解”，学到的是一类问题的解法。
第三层是学习发现方法，关注“解题者最初是怎么想到这种解法的”，培养的是面对陌生问题时的思考能力。
后来思考，为什么同一本教材，同一个老师，有人却总能学得更好更快。
【布迪厄的文化资本】提醒我们：家庭传递的不只有钱，还有语言习惯、判断标准和处理问题的方式。
就像两台电脑装了同一个软件，默认配置却完全不同。
有的孩子从小就知道怎样向老师提问、怎样拆难题、怎样检验自己是不是真的懂了。这些东西，课本里很少写。
读书也一样。作者的结论只是屏幕上的运行结果，更值得研究的是他怎样一步步推出来。
教育的价值，不只是安装知识，而是有机会重写自己的默认配置。
这里推荐的是《怎样解题》。
书中展示：学习可以分为三个层次。
第一层是学习答案，关注“这道题的答案是什么”，学到的是一个知识点。
第二层是学习解法，关注“这道题为什么这样解”，学到的是一类问题的解法。
第三层是学习发现方法，关注“解题者最初是怎么想到这种解法的”，培养的是面对陌生问题时的思考能力。
128 014
最近很多人都在讨论：Cladue Opus 5.5 用不了了，怎么办？
我现在用 GPT 已经解决所有我的问题，当然我无做视频的需求。
我觉得，【 GPT 6 Pro 和 6 Luna被大大低估了。】
很多人可能开始就用codex 6 Astra Pro做一个完整任务，发现一次对话就用30%以上额度了。以后就不敢开6 Pro了。
主要是没用好 GPT 网页版的 6 Pro。
我实践多次，最优用法是先在GPT 网页版用 6 Pro 把问题想清楚，再到 Codex @ 这个聊天记录 ，利用网页版的方案，用6Luna去执行。（偶尔用6.1sol）
对于边界清晰、材料充分、要求明确的任务，Luna 可以做得又快又准。
以上方案效果是：战略级别慢但准，执行足够高快,也不费token。
（补充知识：
1、网页版不费codex的额度。
2、网页版6 pro的答案不像“6 极高”长篇大论。“6 极高”是GPT-6 Sol（广泛探索、详细讲解、内容组织），6pro是GPT-6 Astra（高难度分析、复杂问题求解、检验关键结论），在战略级别6pro非常好用，它识别任务是否存在致命假设、某项战略决策是否值得投入、复杂推理是否自洽。所以答案短，而且会反复和你讨论。
3、网页版的6 pro和Codex GPT-6 Astra是有区别的。前者适合深度思考、研究、讨论，后者适合核心用途编程、自动化和执行。
我现在用 GPT 已经解决所有我的问题，当然我无做视频的需求。
我觉得，【 GPT 6 Pro 和 6 Luna被大大低估了。】
很多人可能开始就用codex 6 Astra Pro做一个完整任务，发现一次对话就用30%以上额度了。以后就不敢开6 Pro了。
主要是没用好 GPT 网页版的 6 Pro。
我实践多次，最优用法是先在GPT 网页版用 6 Pro 把问题想清楚，再到 Codex @ 这个聊天记录 ，利用网页版的方案，用6Luna去执行。（偶尔用6.1sol）
对于边界清晰、材料充分、要求明确的任务，Luna 可以做得又快又准。
以上方案效果是：战略级别慢但准，执行足够高快,也不费token。
（补充知识：
1、网页版不费codex的额度。
2、网页版6 pro的答案不像“6 极高”长篇大论。“6 极高”是GPT-6 Sol（广泛探索、详细讲解、内容组织），6pro是GPT-6 Astra（高难度分析、复杂问题求解、检验关键结论），在战略级别6pro非常好用，它识别任务是否存在致命假设、某项战略决策是否值得投入、复杂推理是否自洽。所以答案短，而且会反复和你讨论。
3、网页版的6 pro和Codex GPT-6 Astra是有区别的。前者适合深度思考、研究、讨论，后者适合核心用途编程、自动化和执行。
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最近去了趟东莞，发现人对“喜欢”的判断，其实挺不稳定的。
平时进烧腊店，我基本不会主动点烧鹅。但到了东莞，会自然觉得：得试试这里最出名的烧鹅濑粉。
本以为，吃什么是由口味决定的。但很多时候，是场景先替你改了一遍搜索排序。
在烧腊店，烧鹅只是菜单上的一个 SKU，叉烧、烧肉、白切鸡都在抢同一个排序位。
而地点却像给大脑传了一个新的 context。
地方特色真正厉害的，是进了游客的默认执行路径。
平时进烧腊店，我基本不会主动点烧鹅。但到了东莞，会自然觉得：得试试这里最出名的烧鹅濑粉。
本以为，吃什么是由口味决定的。但很多时候，是场景先替你改了一遍搜索排序。
在烧腊店，烧鹅只是菜单上的一个 SKU，叉烧、烧肉、白切鸡都在抢同一个排序位。
而地点却像给大脑传了一个新的 context。
地方特色真正厉害的，是进了游客的默认执行路径。
17 90
一年读 50 本书，收入有增加吗？更自由了吗？关系变好了吗？阅读有无用？这是很多人提及的问题。
读书的本质，只是给自己的系统增加输入。
很多人争论“读书有没有用”。
按照【控制论】的思路，一个系统只有产生输出、收到反馈，再修正下一次动作，才算形成闭环。
书更像训练数据。读再多，只是模型见过的数据更多了；真正改变参数的，是你拿这些东西去做判断、做产品、谈合作、在组织系统获得一个位置等。
所以读书当然重要，但它不是结果。
知识是拿来进入反馈回路的，不是用于堆满上下文。
读书的本质，只是给自己的系统增加输入。
很多人争论“读书有没有用”。
按照【控制论】的思路，一个系统只有产生输出、收到反馈，再修正下一次动作，才算形成闭环。
书更像训练数据。读再多，只是模型见过的数据更多了；真正改变参数的，是你拿这些东西去做判断、做产品、谈合作、在组织系统获得一个位置等。
所以读书当然重要，但它不是结果。
知识是拿来进入反馈回路的，不是用于堆满上下文。
196 4121
最近参观了一些 AI 用得很成熟的团队，也研究过一些很优秀的agent和工作台。发现照搬过来完全行不通。
原因是违反了Gall定律了。
【Gall 定律：一个能正常运行的复杂系统，一定是从一个能正常运行的简单系统演化而来的。从零设计的复杂系统永远无法运行，也无法修补成可运行的状态。】
这很好地解释了为什么“抄最佳实践”经常失效。
我们看到的是别人已经长成的系统，却看不到它是怎么一步步长出来的。
那些流程、规则、Skill、Agent，很多都不是一开始规划好的，而是在业务里先跑一个简单版本，再根据一个个真实问题慢慢加出来的。
所以现在我研究优秀的 AI 团队，不关注他的大而全的工作台。而是：“他最开始解决的那个小问题是什么？下一步为什么会多出这个东西？”
成熟系统可以用来理解方向，但自己的 AI 系统，还是得从一个真正能跑的小系统开始。
复杂是长出来的，不是规划/抄出来的
原因是违反了Gall定律了。
【Gall 定律：一个能正常运行的复杂系统，一定是从一个能正常运行的简单系统演化而来的。从零设计的复杂系统永远无法运行，也无法修补成可运行的状态。】
这很好地解释了为什么“抄最佳实践”经常失效。
我们看到的是别人已经长成的系统，却看不到它是怎么一步步长出来的。
那些流程、规则、Skill、Agent，很多都不是一开始规划好的，而是在业务里先跑一个简单版本，再根据一个个真实问题慢慢加出来的。
所以现在我研究优秀的 AI 团队，不关注他的大而全的工作台。而是：“他最开始解决的那个小问题是什么？下一步为什么会多出这个东西？”
成熟系统可以用来理解方向，但自己的 AI 系统，还是得从一个真正能跑的小系统开始。
复杂是长出来的，不是规划/抄出来的
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