什么时候感觉开始变成熟一点了？当开始意识到这些基础的事情：

现实不是“我有道理 你没道理”；
常常是“我的道理遇上了你的道理，方向上有同有异，同方向上尺度有大有小，坚定的和愿意改变的”；
没能力把自己的道理表达明白的人，未必是没有道理；
明白以上我常常做不到，别人做不到也是正常；
倘若咱们愿意允许和包容彼此的试错，真是非常棒了

判断力是由很多具体的case（尤其是足够好的case、各种corner case）、真实的数据信息积累起来的
脱离这些context只看逻辑甚至直接去搭体系是没有意义的，只是看起来像模像样但其实无效

懂得在繁杂的业务场景里什么是重点、什么是关键有效动作、知道“什么是好，这些具体的业务突破能力是1，体系化和agentic自动化是后面的0

刚自己在一个盲区方面的误判也再次说明了这点。zoom in和zoom out是缺一不可的，不然不要侥幸妄想自己有判断能力

搞业务：用ai build：开会见人=6:3:1
现阶段的时间分配大概得是这样了，循环着来

相对来说，所有非AI部分（比如理解特定业务场景的实质并找到best practice）都很慢，但也因为不是模型预训练能具备的知识，也就成了稀缺价值的部分

看到20几人团队年净利2亿，这种高人才密度的boutique小团队真的是佩服

本身业务能力强的人再用好AI，这样超高人效的小团队相信会越来越多

产业问题果然还是找对key person进到核心圈，人才密度和信息质量就能大幅提高哈哈
AI解决效率问题，对的人解决原子世界的非流通context和产业协作意愿问题

这周出差会排的太满 反成最大损失唉
fable刚来得及用掉5h额度就没机会了
最近一年多在某些业务环节里最容易出现的摇摆也是类似问题。有些业务问题要招到合适的人来做好很不容易，整个周期长、不确定性高。自己直接去搞对应业务然后用ai-native的方式做出来，简单开发之后就变成现有团队也能胜任了，甚至有的可以重构之后让这个问题环节直接消失

但矛盾点在于，一则团队总需要人才储备不能啥啥都自己上，尤其是现在重心做创新业务的时候；二来有些问题一次次都是当时的AI难以胜任但过几个月可能就可以了。那就看是等模型继续进化，还是先招人做起来

昨晚回去试fable5就发现一个场景能很好地解决了。可惜只是做了单次任务还没来得及build，顿觉远不如把这几天用来直接fable干活

既懂特定行业业务又能用AI创造性解决问题的人还是太难找了（不是把业务口的需求开发成产品，而是在理解业务能找齐重要context的情况下用AI解决现在业务团队没能做好的事）。但凡多几个人一起，上面的纠结都不需要了。至少现在全员codex让现有业务团队的小伙伴们尽可能提高AI fluency吧

要补哪个短板，就直接去对应的修罗场里炼，能活下来就差不到哪去了
以领域的top tier beta作为反馈环境RL出来

PLG or SLG不是选择的问题，是判断问题
产品力强是PLG的必要不充分条件

以上仅指希望实现非线性增长的情况

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有些文化是无声的默契
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这个抽卡成功率好高啊