把 skills 整理了下, 大家可以用用看:

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你自己不动心的东西打动不了任何人。

三角测量法的方法论引申：

用多个相互独立的数据源、方法、研究者或理论考察同一现象，结论汇聚则可信度上升。

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读KK的《科技想要什么》，不断联想到一个问题：「Agent 想要什么？」

让Agent 调用skill 分析一本书时，它努力在搜索网页，再做提取、分析、汇总、报告。如果有一个「出版社信息源」，提供书籍的markdown 版本内容，每调用一次 xx 元，想来也是成立的。

PDF、EPUB 「可以」转成markdown，但不论是我来手动转，还是让AI 多做这一步动作，总觉得流程上不对劲。

它本可以「不这样」折腾一下的。

鱼在水中不知水。

「意识形态」就是我们的「水」。AI 可以很好地帮助我们把它识别出来。

大脑是个预测机器。

我们应该基于自己的认知，多做预测，记录下来，让现实反馈来打磨修正认知模型。

阅读 = Δ(读前的你, 读后的你)

AI 介入之后，「读的你」还得在。不论AI 解读的多么漂亮，后面都得跟着一个「我读完之后如何如何」。

规则的归宿是消失于习惯。

读一本书，其中一种读法是：寻找最小生成器。

找到那个能把书里其余论述重新推导出来的最小核——可能是一个机制、一个公式、一种看法、一个框架。从它出发，可以将书里其它论证给推导出来。

AI 太容易完成逻辑闭环了，需要搞一些「开放问题」在手边，可以时不时与AI 讨论一下，保持不断前进突破的姿态。