除了持续的创造之外
还应该有一种持续的训练
持续的观察

最近的一些审美

过去一周思考：
1. 继续专注在做大“带宽”的路径上，尤其关注输入“带宽”增长的机会
2. 大家都在卷软件，但垂直场景硬件也许也有机会，离用户需求场景近，离通用 agent 远，有独立的不可替代性
3. Claude4比3.7不墨迹，写个复杂需求干20分钟已经是常态，甚至会写了一半后推到重来，改小bug还是低效（没有觉得比 Gemini 好很多）

预测：未来的 #交互界面 是实时生成渲染的；交互界面并不是一直需要的，当你所做的事情需要的时候才唤出，其余时间省去；

分钱的三个层面
1. 干活出业绩 —— 局部业绩奖金分好
2. 可承担责任 —— 整体业绩分红分好
3. 忠诚而信任 —— 可以分享权力
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回报的时间 与 回报的金额有兑换，越快拿钱，分的就少点
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很多（甚至大多数）工作问题都是 #分钱 没有分好

最近大家都很喜欢聊AI应用，我觉得用网速类比目前的 tps 是很好的比喻。早期的网速下催生的是邮箱、chatroom、网页等基于文本的应用，随着流量越来越快，能服务的体验也就越来越多。如果 tps 可以在未来 5 年里 x1000 倍，大家在追求的
1. always on 的个人助理
2. 可以 realtime 生成的虚拟娱乐世界
等等都会成为可能，但要等等 tps 的速度

全包定好啦，也检验一下：做牛马的时候训练的一些识别人的经验在生活决策里是否有效果

装修个家也会自己写需求文档给设计师
真的是被字节训练5年的牛马

1. 离目标用户近，不规划和假设
2. 做好分配，用回报去激励人
3. 让每个人都按照自己的能力和兴趣去决定路径

就很 #vibe