真正的支持是：快速给出最优解的同时，保留选择权，或者说是提供一种哪怕选错了，也能持续提供解决方案的兜底能力（而非无限压缩对方的选择空间）。
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​每个人都有自己的选择，愿赌服输。
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​Missionaries will eventually beat mercenaries.

几个非常好的思维方式：
​– Talk is cheap, show me the code.
​– Show, not tell.
​– 知行合一，反求诸己。
​– 菜就多练，干就完了。
– 失败了是经验，成功了是结果。
– 逢山开路，遇水搭桥。
​– 凡事都有两面性，去找最有利于自己的那一面，顺势而为。

有一种infra是通过开源的方式，搭建拥有自己血脉的生态，通过让渡部分短期利益，获得中长期稳定收益，让整个生态的每一个角落都存在自己的影子，从而获得不死不灭的永生能力，以及无限游戏的解锁权力。
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​他们不怕被人赶超，因为具备足够的实力与护城河，也看得到更遥远的目的地，所以希望以开源的方式把蛋糕做大。在每一寸都拥有自己身影的地方，只需要估算出合理利润，就可以通过微调获得丰厚的回报，以及那些短视之人获取不到的额外资源。
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​弱者只守一城，强者重构王国。

定目标–>执行–>完不成（说明我菜）–>菜就多练–>重新定目标–>接着执行–>完成

生生不息，循环不止。

娃问考不好会不会骂她。我说：

​为什么要骂？
第一，骂能不能改变考不好的结果？（不能）
第二，骂能不能立刻把成绩提高？（不能）
那么，为什么要骂？

如果考不好，那我需要做的是：
1、先关心你的情绪是不是会受没考好而影响？
2、考试的目的是查漏补缺，而不是分数结果。
3、再来分析试卷：
– 如果分数不高，需要看一下是不是试卷整体比较难？
– 如果试卷不难，要去了解下是不是最近遇到了什么事情影响了情绪？
– 如果都没有，就去分析试卷，看看是不是有不该丢分的题目（很简单就能修复）、梳理同类型错题（梳理–举一反三）、看看拉分题（占比以及解决思路）。

上述是处理问题的逻辑。建立清晰的规则与逻辑解决问题，而不是依靠个人情绪的好坏。如果做不到，那是我的问题。

可以被打败，不能被打垮。菜就多练。

情绪是弱点，解决不了问题。

人生主线👇🏻
反求诸己，知行合一。
​虚若怀谷，自强不息。
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八字箴言👇🏻
​菜就多练，干就完了。

​​共勉

一旦进入「沉浸式提升自己」的心流，内心的困惑与浮躁就会消减许多。做事之前想清楚自己的目标，才能在过程中不受干扰地前进。
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​所有的决策都不只有一个唯一目标，而是一连串不同层级的目标（上、中、下）组合而成的最优解集合。因此，在做出决策后，不需要因为呈现出的结果未遵循既定的轨道行进，就产生挫败感，因为那只不过是其中一个选项而已。做一个inside outsider，静待提前布好的棋局会走向何处，也是一种不错的选择。

当你已经通过客观条件与局势分析，那么便可在初始状态下就模拟出不同策略选择下的可能路径、障碍、应对策略与结果。剩下的，只需要顺势而为，专注于平行时空的任务即可。
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​珍惜时间，把时间当金钱一样评估自己的投入与产出，而不是肆意挥霍（除非你的时间不值钱，只是用来娱乐消遣的）。

不争辩过去，只塑造未来。

AI，i人好伙伴。一通生气，被AI一顿输出治好了。

效率就是：别人需要投入时间和钱的成本，通过实践与信息收集才能习得的路径，我们用逻辑推理就在脑海中把各条路径需要哪些资源、适合什么场景、可能会遇到什么困难、有何应对策略等等全部跑通了，并足以利用这一时间差，提前布局，拿到结果。然后在休息片刻后，快速进入下一个计划。
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​这就是把自己当成系统去训练，在脑海中实现「建模–分析–输出」的能力。

不仅有「人机协同」，还有「AI协同」。在模型即Agent的阶段，模型能力一提升，速度慢的半年都白干。
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​所以对于一些低频、轻量级的应用场景，与其尝试搭建固定的工作流，不如去保持市场敏锐度，了解更多的AI产品，在具体应用过程中发现不同产品之间最佳的协同工作流，手工处理。在每一轮执行过后，脑中快速复盘产品特点与适合切入的工作节点，看看是否还有更高效的处理流程，边干边优化。
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​AI时代，专业能力（指过往IT相关专业与实务技能）与商业嗅觉（包括但不限于对具体应用场景的梳理、用户需求的理解、技术框架的基础认知、变现能力等）都很重要。没必要硬比拼出一个高下，更重要的是发现各自比较优势后的互补，通过团队协作把效率拉高至2-3倍，相互成就，共同成长。
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​在这一过程中需要放下ego，相互理解，沉着冷静，摒弃情绪，专注于解决问题本身，享受深度思考的过程与输出结果的喜悦。

以下是一段乔布斯的话，共勉👇🏻
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「When you get really good people, they know they’re really good, and you don’t have to baby people’s egos so much, and what really matters is the work. And everybody knows that.」