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“前殖民非洲”这个概念的问题，在于它把广阔、复杂、长期变动的大陆压缩成欧洲殖民到来之前的单一背景。这样的说法默认现代欧洲帝国主义是非洲历史的主轴，仿佛在此之前只有静止、传统和同质的社会。实际情况相反，非洲一直处在历史运动、思想流通、帝国扩张和跨区域交流之中。古埃及、北非的罗马与拜占庭及奥斯曼影响、摩洛哥与伊比利亚的关系、马里、埃塞俄比亚、Ọ̀yọ́ 等帝国，都显示殖民、征服、边疆治理和多民族统合并非外来现代现象。用“前殖民”概括非洲，还会遮蔽非洲人自身作为殖民者、帝国建设者和制度创新者的历史。范蒂人在 19 世纪建立带有书面宪章的邦联，是为了应对阿桑特帝国压力，并推动教育、城市化和治理改良，这无法被静态的“传统社会”框架解释。研究非洲应当具体到地区、政体、时期、语言和制度，而不是让一个以欧洲为分界线的词替代真正的历史分析。
有效的销售渠道，是把陌生人逐步变成长期客户的一套连续体验，而不是一次性推销。漏斗顶部是认知阶段，品牌需要通过搜索、社交、口碑或广告留下清晰印象，但真正立刻购买的人很少。进入兴趣阶段后，潜在客户会比较选择，此时最重要的是提供有用内容，帮助他们理解问题和方案，而不是急着成交。决策阶段需要把价格、条款、对比、试用、咨询、优惠等信息摆清楚，因为许多人正是在缺少确定性时流失。行动阶段不止是购买，还包括复购、推荐和再次触达。搭建漏斗要从受众分析开始，观察用户点击、停留和滚动行为，再用吸引注意的内容、明确的落地页、可下载资料和邮件培育推进关系。真正的难点在于每个阶段都匹配合适信息，让客户自然向前，而不是被迫跨越不信任。购买之后仍要保持联系，用新优惠、感谢和持续服务强化关系。一次未成交也不等于失去客户，后续培育可以让品牌在对方真正需要时重新进入选择范围。
洪灏回顾 2022 年市场判断与投资实践，讨论中国资产估值、人民币、资本流动和市场周期。文章强调，预测正确不等于能直接转化为职业或投资成果；在高估值、政策变化和外部冲击交织时，风险会长期积累，并最终通过剧烈波动释放。作者也借佛教中的无常与苦，反思投资者如何面对判断、得失和周期。
用 AI 改写童话能暴露模型继承的文化预设，也能逼迫创作者重新审视性别角色。把美女与野兽中的性别互换后，ChatGPT 一方面会说关系更平衡，男性美女更主动，女性野兽更脆弱；另一方面又反复把女性角色写得更情绪化、更需要表达脆弱，把男性角色写得更坚定、更有行动力。提示词稍有变化，剧情权力分配也会改变：同样是战斗场景，如果提醒美女是男人，他会从旁观者变成夺剑和保护野兽的人。最终生成的版本不再走原故事中被爱拯救、诅咒解除的路线。男性美女看见女性野兽的善良、忠诚和孤独，与她建立感情，却仍然离开城堡回到家庭；诅咒没有被打破，野兽保持怪物形态，爱只留下记忆。这个结果说明，AI 不只是中性写作工具，它会在重组故事时把训练数据里的性别期待带出来。
玉米在亚洲快速增长，主要由收入上升、城市化、肉类消费扩张和工业化农业共同推动，而不是因为它取代了米饭的文化地位。玉米进入亚洲已有数百年，早期常作为山区主食、面粉、粥、点心、酒类或家庭牲畜饲料。近几十年的变化在需求端更剧烈：肉、蛋、奶消费增加，使养鸡、养猪和乳业需要大量饲料；生物乙醇、淀粉、糖浆和各类工业制品又扩大了玉米的用途。供给端也有优势，玉米适应性强、生长期短、耗水和用工少，能在丘陵高地和雨养地区种植。中国、印度尼西亚、印度、菲律宾、巴基斯坦、越南和泰国都已成为重要生产国，中国甚至长期让玉米产量超过水稻和小麦。但亚洲小农生产效率仍低，进口依赖明显。嘉吉、ADM、正大、中粮等农业综合企业，以及中国对海外肉类加工商和大豆玉米供应链的布局，显示玉米已从地方食物变成区域工业食品系统的底层原料。
生成式 AI 会重新分配五大科技公司的优势，但它未必只属于新创公司。判断关键在于它对既有业务是延续性创新还是颠覆性创新，以及谁能把互补品商品化。个人电脑、互联网、云和移动时代都显示，颠覆性变化常由新进入者推动，但新进入者也可能是大公司内部的另一套业务逻辑。苹果在 AI 图像生成上的位置很特殊：Stable Diffusion 开源、模型足够小，可以被优化到本地设备运行；苹果又控制芯片、操作系统和开发者 API，能把模型变成设备能力，而不是云端服务。Core ML 对 Stable Diffusion 的优化意味着隐私、离线使用和低服务器成本都能成为应用开发者的基础条件。这样一来，苹果可能像 App Store 时代一样受益，小型应用也能基于系统级生成能力做产品；受压的则是依赖集中式算力和付费云推理的图像生成服务。
显示分辨率和丢帧检测可以自动化，但难点不只是写脚本，而是让自动化结果在 QA 流程里等同于人工签字认可。被测笔记本运行定制系统，发布前必须验证网络、外接屏、休眠唤醒、虚拟机和视频播放；由于产品不能被测试工具改变，插拔显示器、合盖开盖、断开扩展坞都要从硬件层面真实发生。原型用 Linux 控制机、树莓派 GPIO、远程电源插座、物理视频开关、电磁铁和多台摄像头搭出端到端测试台，再用 NixOS 固化系统配置，用 Python 服务提供镜像上传、任务调度和结果下载。分辨率验证的关键是拍摄真实屏幕，通过 OpenCV 和 ArUco 标记定位显示器四角，把照片校正为可分析的屏幕区域，再判断测试图案、方向、排序和分辨率是否符合预期。丢帧检测也沿用同一思路：看用户实际会看到的画面，而不是只相信驱动报告。
语言模型最适合介入写作中期的结构整理，而不是只替人生成段落。逆向提纲的做法是先写出混乱初稿，再为每段压缩出一句话，把这些句子当成可移动卡片，重新排列论证顺序，找出跳跃、重复、漏洞和多主题段落。Scrivener 已经证明了这种界面的价值：卡片和正文一一对应，拖动概要时长文本也随之重排，避免了白板工具里整理完还要手工复制粘贴的断裂。语言模型可以进一步降低门槛，自动为每段生成概要，让作者把注意力放在判断论证流是否成立。已有研究原型把编辑器拆成正文与摘要卡两栏，支持拖放、合并、拆分、删除和新增段落；类似实验也展示了生成摘要与正文同步重排的可能。真正缺口不在模型能力，而在文本编辑器的产品实现：写作者需要的是可编辑、可重组、可回到正文的结构工作台。
持续在互联网上写作，需要先明确写作服务的目标，再围绕具体问题建立稳定节奏。文章建议从自己真正关心且仍有知识空白的领域出发，用清晰结构和个人经验解释复杂想法，并通过长期发布逐步形成判断、作品和关系网络。重点不是每篇都完美，而是持续观察、表达和修正。
这并不奇怪，因为我们几乎从未真正教过人们如何更有效地使用普通的商务交流工具。人们在创建文档时最常见、也是最严重的问题是，他们没有考虑到他们的对话对象以及他们想要实现的目标。这可能表现在很多方面，但最常见的结果是，最终结果在技术上并没有错（语法和拼写可能是正确的，或者事实和数据可能是准确的），但在实现目标方面却完全无效。在这种情况下，我看到的最常见的失败案例是人们从自己的内心深处出发，要么是因为他们已经完全沉浸在某个项目中，要么是因为他们对自己的恐惧或担忧做出了反应。黑马分析公司的乔伊-切尔达丘克（Joey Cherdarchuk）的这篇经典文章已经流传了整整十年，我仍然每周都会给别人发送一次。Bullet points 是一种超级强大的方法，能让内容更容易被受众略读，还能发挥有用的强制功能，让你把要点编辑得简明扼要、大致一致。正如许多文件一开始就暴露了作者的不安全感一样，很多时候，文件中信息的顺序揭示了创建不同类型内容的相对难度，而不是其实际重要性。
清晰写作首先依赖克制，而不是华丽表达。奥威尔给出的六条规则强调，写作者应避开已经被滥用的隐喻和套话，因为熟悉的修辞常常让思想显得顺滑，却掩盖了真正要说的东西。能用短词时不用长词，能删除的词就删除，目的都是减少语言中的装饰和噪音，让句子只保留承担意义的部分。主动语态通常比被动语态更直接，也更能说明谁在行动、谁承担责任。外来短语、科学名词和专业术语只有在确实比日常词更准确时才值得使用，否则只会制造距离感。最后一条最重要：规则服务于表达，而不是替代表达。如果严格遵守某条规则会让句子变得僵硬、粗暴或荒谬，就应打破它。好文字的标准不是看起来高级，而是准确、简洁、诚实地把意思交到读者手里。
手工整理笔记会越来越像多余劳动，真正有价值的不是标签、文件夹和双链本身，而是在需要时把旧材料变成可直接使用的判断、证据和表达。笔记难整理，是因为记录时往往不知道未来用途；一句摘录可能服务于写作、决策、安慰朋友或研究项目，单一分类天然不够。旧笔记还带着当时的语境，重读成本高，常常像翻一堆过期碎片。大型语言模型改变了这个成本结构：它可以自动识别人名、地点、书籍和主题，生成临时分类，把分散材料合成研究报告，并在写作、写邮件、做决定时像 Copilot 一样调出相关证据。第二大脑的重点因此从人维护秩序，转向机器按当前任务重组记忆。未来的笔记系统不该逼人回档案库，而应把个人历史、关系和想法压缩成当下可用的思考辅助。
数据网络效应是一种比普通网络效应更隐蔽的护城河：用户越多，产品获得的数据越多；数据越多，算法越智能；产品体验越好，又会吸引更多用户和更多数据。它不同于单纯依赖规模或品牌的优势，关键在于把学习过程产品化、自动化，让每次使用都能改进下一次服务。搜索、推荐、导航、叫车、日程安排、企业软件、物联网和基因检测都能形成这种循环。早期公司也有机会受益，因为大数据基础设施和机器学习工具变得更便宜、更普及。但真正难点在冷启动：没有足够数据，算法无法证明价值；没有价值，用户又不愿提供数据。可行路径不是向客户空喊“把数据给我”，而是先设计明确的数据采集策略，限制问题范围，建立基础反馈回路，再逐步让产品从人工判断过渡到机器学习。只有数据独特、循环稳定、改进可感知时，护城河才会真正变深。
AIDA 模型的价值在于把陌生人变成客户的过程拆成四个连续心理变化：注意、兴趣、欲望和行动。营销先要让目标人群看见并理解“这是什么”，通常依靠能解决真实问题的内容；随后用故事、洞察或差异化主张让人觉得“我喜欢”；再通过持续接触、案例和社会证明建立信任，把喜欢推向“我想要”；最后给出低阻力、高价值的下一步，让人愿意试用、咨询或购买。它适合规划信息和页面路径，但不能被当成完整商业战略。真实购买并不总是线性，冲动消费会压缩阶段，老客户增长和推荐也超出漏斗范围。更好的用法，是让每个触点尽量同时推进多个阶段。
以转化为中心的界面首先要承认一个事实：界面本身不是价值，而是用户抵达价值时必须跨过的阻力。好的设计不是把页面做满，而是减少判断、理解和操作成本。高收益率要求屏幕只保留能帮助用户决策的信息，把无关文案、装饰和次要说明删掉；低逻辑比要求优先暴露少数核心动作，把分享、筛选、更多设置等次要操作渐进隐藏。熟悉性同样重要，用户大部分时间都在其他产品里，过度创新的交互会迫使他们重新学习。透明性要求状态、图标、术语和反馈都能被第一次使用的人理解。实践中可以先用“用户在什么情境下想完成什么、从而获得什么结果”的工作故事明确产品价值，再围绕这个价值检查每个信息块和按钮。不能推动用户接近价值的元素，就是需要被删除、合并或延后的阻力。
不过，幸运的是，在 2020 年，詹姆斯·埃文斯、理查德·弗雷林和维奈·阿亚拉共同创立了 CommandBar，并提出了一个重要的见解：数字化采纳产品常常让人感到沮丧，因为它们会向用户推送信息。CommandBar 在用户需要信息时引导他们，并将用户支持转变为一种愉悦的体验。最简单的理解他们所做的事情的方法是：CommandBar 允许产品团队在他们的软件上嵌入一个智能 AI 代理，帮助最终用户执行操作、获取数据，并与他们共同浏览，展示产品的使用方式。CommandBar 通过其全面的用户支持套件，帮助 B2B 客户处理增长过程中的关键环节：入职、激活、追加销售和客户留存。具有讽刺意味的是，尽管 CommandBar 是一家以销售为主的公司，但他们的业务是帮助以产品为主导的公司实现产品主导增长（PLG）。这就是为什么我认为 CommandBar 会胜出，因为他们正在为那些急于转型为以产品为导向的公司构建 PLG-as-a-Service 层。
Perplexity 以 AI 优先的方式构建搜索产品：团队在产品开发、研究和决策过程中持续使用模型，并围绕用户能否更快获得可信答案来迭代。产品在短时间内形成高频使用和收入增长，说明新一代 AI 产品的竞争力不仅来自模型能力，也来自对核心场景、交互方式和反馈循环的持续打磨。
自 Internet Explorer ()时代以来，无数公司都在尝试打造全新的浏览器体验。打开上面列出的任何一款浏览器，你都会发现它的用户界面和用户体验与你已经非常熟悉的一样，都是相当标准和令人期待的体验。随着Arc浏览器的问世，这一切都发生了改变--该浏览器以全新的理念诠释了网络内容的搜索、发现和交互。我使用Arc 已经有一个星期了，尽管有一些瑕疵，但我个人还是非常喜欢这款产品。想想 Siri 和 Apple Pay 在 iPhone 应用程序中的操作方式，或者谷歌的 Material You 如何改变手机上所有东西的外观和感觉。另一种思考方式是，Arc 像 TikTok 处理视频一样处理网络：它不是一个固定的供你消费的东西，而是一套无穷无尽的可混搭组件，供你拆分、玩弄和使用，以创造属于你自己的东西。
编程正在从“人写源代码”转向“人训练和引导模型”，传统计算机科学的核心位置会被改写。过去的软件工程把思想压缩成可读程序，算法、数据结构、语言和系统是基本功；未来的计算单元可能是大规模预训练模型，人类提供样例、数据、目标和评估，让机器生成实现。代码助手只是开端，更深的变化是软件不再主要靠显式指令构造，而靠模型习得能力。风险也随之上升：模型行为难以完全解释，只能通过实验观察边界，却可能被用于电网、飞机和社会治理。计算机科学因此更像教育学，重点从控制机器执行步骤，变成教会机器在复杂任务中表现可靠。
《焦虑的基本形式》的价值在于把人际冲突背后的恐惧说清楚，而不是给人贴固定人格标签。黎曼把人的基本张力放在两条轴上：亲近与距离，连续性与变化。偏向距离的人害怕被吞没，重视独立、理性和边界；偏向亲近的人害怕分离，渴望被理解、照顾和连接；偏向连续性的人害怕变化，追求秩序、计划和安全；偏向变化的人害怕停滞，喜欢新鲜、自由和可能性。每个人都同时拥有这些倾向，只是权重不同，工作和私人生活中也可能位置不同。模型最有用的地方，是解释为什么一个人的正常做法会触发另一个人的恐惧：有人需要靠近才能安心，有人必须拉开距离才能恢复；有人要先稳定规则，有人要先打破限制。在团队协作中，冲突调解不能只讲道理，还要识别对方正在防御哪一种焦虑。
人类支配物质世界，靠的不只是聪明，而是三种越来越强的“魔法”：历史、科学和人工智能。历史把经验保存下来，让农业、工艺、数学和制度不再随个人死亡而消失；科学进一步寻找可推广的规律，用实验和数学把小斜坡上的小球、豌豆杂交、行星轨道变成可迁移的控制能力。但科学并非万能，语言、社会、认知、宏观经济等复杂系统往往难以化约成简洁定律。机器学习打开第三条路：不一定理解现象，也能借大量数据获得强预测能力。它延续了统计学中“解释模型”和“算法模型”的分歧，把目标从优雅理论转向有效控制。人工智能的重要性正在于此：它可能让人类在没有清晰规律的领域也能行动，只是代价是可解释性下降，知识的形态从理解世界转向操纵复杂性。
空日历不是管理缺位，而是 Doist 把公司运转设计成异步、书面、低会议的结果。Amir Salihefendić 管着约 80 人的远程团队，却很少把时间切碎在会议里，因为多数沟通发生在 Twist、Todoist 和书面片段中，不默认要求即时回复。个人层面，他用 Todoist 收纳工作、生活、阅读、复盘和一对一议题，每个任务都标项目、日期和优先级，早上先处理关键任务，晚上清理或顺延未完成事项。公司层面，会议只保留给真正分歧、一对一和必要同步。这样做的代价是更依赖清晰写作、自我管理和信任；收益是每个人能按精力峰值安排深度工作，CEO 也能把学习、写作、编程和判断力更新留在日程中心。少开会不是技巧，而是一整套组织制度。
创业的核心不是先融资、招人或做漂亮叙事，而是做出少数用户真正热爱的东西，并围绕它找到增长路径。一个好想法必须清晰到能被一句话讲明白，也必须对应一个迫切需求，最好创始人自己就是目标用户，或者深刻理解目标用户。早期验证不该停留在口头兴趣上，消费者产品要尽快发布看真实使用，企业产品则应尽量在写代码前拿到购买意向。优秀团队比履历更重要，创始人需要不可阻挡、能学习、能沟通，并在使命上坚定、在方法上灵活。新而难的事往往比容易的跟风项目更值得做，因为它能吸引强人加入，也更可能建立随规模增强的壁垒。创业极苦，风险也常被误判；真正危险的未必是失败，而是明明有强烈想法却长期躲在安全但无意义的选择里。成功公司通常来自伟大市场、伟大产品、强团队和持续执行的组合。
创业经验的核心不是找到一条万能公式，而是在反复测试、沟通和修正中减少自我欺骗。产品好不好，最终由用户行为决定；用户即使面对免费产品，也会带着很高预期。创始人必须用极短时间说明价值，把卖点写成好处而不是功能，并持续跟进潜在客户，因为一次没回不等于没兴趣。营销不能替代市场空缺，产品若没有解决真实问题，再多宣传也难以成交。团队方面，资历最高的人不一定组成最强队伍，互补技能、信任感和自主空间更能提高执行力；内部团队通常也比完全外包更稳。增长上，渠道不能押在单一平台，博客标题、社群触达、媒体推介、社交趋势和多语言支持都值得小规模测试。客户支持和透明沟通是信任的基础，小谎言会摧毁长期资产。创始人还要知道何时转向、何时放弃低价值努力，并给自己休息空间，否则产品没倒，人先耗尽。
我每天都看到人们犯同样的错误，主要是因为我们自然而然地模仿大公司的做法。作为一个小企业，我们可以精心设计一个产品，避免所有这些要点，更有可能取得成功。作为一个单独的创始人或小型自营企业，任何类型的产品/服务都需要大量的用户，最好避免。这个想法是一个婚礼目录，我将其定位为 "婚礼的TripAdvisor"（这是在TripAdvisor的全盛时期）。这项业务需要大规模的网络效应才能发挥作用，在没有预算的情况下，试图在这种规模上吸引订婚的夫妇和婚礼供应商，基本上是不可能的。如果你非常努力地工作，并获得了100个用户，你仍然只有每月1千美元的收入，这还没有考虑到运行成本和用户的取消。反过来说，你可以只让一个单一的B2B客户每月为一项服务支付1万美元，并赚取10倍的金额，而且运行成本更低，没有流失。它不仅允许你以更高的价格出售（所以你不需要规模），它's也更容易销售。
《赖以生存的算法》把计算机科学从抽象公式拉回日常选择：招聘、约会、餐厅选择、整理物品、排任务和分配注意力，都可以用算法思想变得更清楚。最佳停止问题给出 37% 规则：先用一段观察期了解候选质量，之后遇到比观察期最好对象更优的就选择，适用于招聘、找伴侣或停车。探索与利用问题解释了什么时候该尝试新选项，什么时候该继续使用已知好选择；时间越充足，越值得探索，时间越少，越应利用已有知识。排序理论提醒人们，追求完美顺序本身有成本，规模越大越明显；有些场景下不整理反而更高效。缓存思想解释了为什么最常用、最近用过的东西应放在最容易拿到的位置，床边衣服堆在逻辑上接近最近最少使用缓存。日程安排则要求先明确目标：若想减少总完成时间，先做最短任务；若截止日期有代价，就按最早截止处理。算法不是替人做决定，而是暴露权衡。
终端、控制台和 Shell 不是同一种东西，而是一组从电报、电传打字机和早期 Unix 继承下来的层层抽象。TTY 最初是有键盘和打印机的实体设备，人把字符输入机器，机器把结果打印出来；ASCII、回车、换行、DEL 等控制字符，都来自这种机械通信时代。后来纸张被屏幕取代，视频终端出现，再后来现代系统用虚拟终端和终端模拟器复刻这些行为。控制台更接近系统提供的本地交互入口，终端负责承载输入输出，Shell 则是在其中运行的程序，解释命令、启动进程、连接管道。今天开发者在黑框里输入命令，看似只是在操作软件，其实仍踩在一整套旧硬件协议、字符编码和 Unix 设计传统之上。理解这些来源，能减少把 terminal、console、shell 混用造成的误会。
投资者的学习能力首先体现在行为改变，而不是读了多少书或听了多少播客。Alix Pasquet 的核心方法是把学习放回真实世界：阅读、独处思考和社交观察要平衡，否则投资人很容易困在知识泡泡里。早期职业选择应优先导师而非短期收入，因为好导师能压缩试错曲线；寻找导师时要说清钦佩什么、能为对方做什么、希望得到什么，并用行动反馈建议是否有效。研究优秀投资者也不能变成英雄崇拜，重点应放在初始条件、所处网络、关键书籍、隐形优势和时代环境，而不是机械模仿结果。快速成长往往来自五人制足球式的高频练习：在短时间里接触大量交易、客户和反馈。建立基金或做重大决策前，还可以反向做失败点分析，分别问创意生成、组合管理、风控、招聘和领导会怎样失败，再从多位聪明人的回答里寻找重复模式。好的投资文化还要求资深者帮助年轻人完善想法并让其获得信用，因为教学本身会扩大组织能力。
MasterClass 不真正关于精通，因为它销售的主要不是训练体系，而是可信度和灵感。大学能高价存在，是因为它同时打包技能、探索空间、身份认证和社交体验；多数教育科技公司试图拆解这些功能，却很难同时击中用户真正愿意付费的部分。MasterClass 选择绕开传统教育竞争，把 Serena Williams、Martin Scorsese、Neil deGrasse Tyson 等顶尖人物包装成高制作质量课程。用户买到的更像墙上的偶像海报：它点燃想成为某种人的欲望，却不负责替代日复一日的枯燥训练。这个模式的护城河不在知识本身，因为建议到处都是；稀缺的是建议背后可验证的成就和无法复制的经历。名人课程还能形成常青内容库，只要一个人跨过伟大门槛，其经验就可能长期被后人消费。MasterClass 的广告也延续同一逻辑，先用电影级片段制造兴趣和欲望，再自然导向订阅，既降低获客成本，也让营销本身成为可传播内容。
人工智能作业的真正冲击不在于学生能偷懒，而在于传统作业假设的能力验证方式被打穿了。ChatGPT 可以生成看似原创、结构完整、语气自信的答案，却可能把霍布斯和洛克的政治观点混在一起；它不像计算器那样确定性地算出结果，而是根据训练语料预测最像答案的文本。计算器出现后，老师可以要求展示步骤，因为正确路径明确；语言模型生成论文、读书报告和历史辩护时，问题变成如何判断推理是否真实可靠。它也暴露了产品层面的变化：底层模型已存在一段时间，真正引爆公众感知的是免费、易用、可对话的界面。教育、搜索和问答平台都会面对同一挑战：形式上可信的文本不再自动意味着知识可靠。未来的作业需要更强调事实核验、过程解释、课堂互动和学生自己的判断，而不是让学生重复世界上早已写过无数次的段落。
好几次有人问我对布莱恩-切斯基（Brian Chesky）关于 "在不确定性中领导：设计引领的公司 "的演讲有什么看法。我喜欢他让这么多设计师认识到，是的，作为一名自我认同的设计师，确实有可能共同创办和经营一家《财富》500 强企业，并从中获利，改变公司的模式。不要再害怕队友挖的战壕线，不要再害怕上一家公司，不要再害怕 LinkedIn 上你名字下面的副标题。十年前，我写过一篇关于设计层次框架的文章： 设计师越资深，他们要解决的问题就越抽象。为了更具体地说明这一点，让我们举例说明一些级别和相应的职责： 设计师 1 级：设计一个表单，让人们编辑自己的个人资料。泰勒-斯威夫特（Taylor Swift）用手轻轻拂过他的手时，她正在设计，并策划了最后一段恋情。any creative endeavor in pursuit of an outcome. 但是，如果有一件事我希望你能从中得到启发，那就是：设计是任何追求结果的创造性努力。
战略不只是在重大决策前预测未来，也是在持续行动中形成更好的判断。文章把战略工作拆成直觉、洞察生成、验证和解决方案设计：先快速提出假设，再用数据、案例和执行约束检验，最后把零散证据综合成连贯选择。好的战略既要明确放弃什么，也要能指导下一步实验。
谷歌的问题不是不会做产品，而是公司更擅长把聪明人聚在一起，让大量项目自然竞争，却缺少强约束的产品战略。它像风险投资机构一样押注人才和想法：启动项目很容易，20% 时间、内部实验和宽松文化鼓励任何团队尝试新东西；但一个产品为什么必须存在、为谁服务、如何赢得用户，常常没有被系统地审查。微软式的自上而下规划会压制个人空间，却能让每个项目嵌入更大的拼图；谷歌式自由给了创新机会，也让许多中型产品在没有足够信念和持续投入的情况下出生、试错、关闭。Reader、Inbox、Wave、Stadia 等产品的问题不只是失败本身，而是它们存在得足够久，削弱了外部替代者，又在用户形成依赖后退出。缺少产品战略的代价，最终由员工投入的时间和用户迁移的成本共同承担。
产品管理的首要原则可以压缩为两件事：最大化对使命的影响，并通过他人完成工作。产品经理不直接生产产品，也不独自运营业务，真正职责是判断团队该走哪条路，并让工程、设计、营销、销售、支持等角色更有效地朝同一方向行动。好的产品战略来自三个输入的交叉：组织目标是什么，外部环境发出什么信号，人员、资金和时间有哪些约束。目标不能只会背口号，必须理解客户假设、道德边界、业务愿景和相邻团队的计划；环境信号既包括用户数据和反馈，也包括竞争、政策和社会变化；约束则要求产品经理诚实判断团队能力、预算现实和机会窗口。另一半能力是教练式工作。产品经理不在场上得分，而是帮助队伍提升判断和协作质量。临时写代码、做文档或补运营缺口可以是员工责任，但不是产品管理的本质。真正优秀的产品经理用清晰原则减少沟通成本，让团队即使没有他在场也能做出一致取舍。
路线图优先级的关键，不是给想法打分排序，而是提高判断材料的质量。电子表格里的影响力和成本评分常让人误以为自己在科学决策，实际难点在于提出好想法，并预判它们对客户、产品和业务的真实作用。好的优先级来自多种知识的汇合：客户痛点、工程限制、设计问题、市场机会、战略叙事。只懂单一领域很难做出可靠取舍，多面手或跨职能团队更有优势。路线图应优先从客户问题出发，再评估它们对业务目标的帮助；直接从增长率、利润率等公司目标倒推功能，容易造出看似战略正确却缺少用户价值的项目。大功能也不总是更重要，早期产品的卡顿、困惑、缺陷和核心体验不稳，常比闪亮发布更值得修复。最好的规划过程还会建立团队信任：大家一起面对资源取舍，理解为什么做某事、放弃某事，之后即使环境变化，也能更快调整。
游戏机竞争史的主线，是平台控制与第三方创新之间不断重新划界。早期游戏和硬件几乎是一体的，Atari 2600 用卡带把软件从机器中分离出来，创造了可扩展的游戏生态，也引发了第一批独立开发者。Activision 的诞生说明，游戏的价值并不只在硬件公司手里，创作者也能单独成为产业力量。但无约束的第三方涌入很快带来劣质作品泛滥，最终造成 1983 年市场崩盘。任天堂的反应是重新加强控制：授权、芯片锁、质量认证和收入分成共同构成封闭平台秩序，恢复了消费者信任，也让开发者长期不满。世嘉通过放松限制争取第三方，索尼则把依赖外部开发者变成战略优势，用 CD-ROM、3D 图形和与街机厂商合作吸引内容供给。这套历史解释了后来 App Store、主机授权和平台抽成的争议：开放能带来繁荣，控制能保护质量，真正的竞争取决于平台如何平衡两者。
1952年，时任通用汽车公司总裁的查尔斯 ·威尔逊 被德怀特·艾森豪威尔提名为国防部长。在他的任命听证会上，威尔逊被问到，作为秘书，他是否可以做出不利于通用汽车利益的决定。威尔逊向众议院保证，他将始终将公民的利益置于公司利益之上。他补充说，他很难想象两者会发生冲突的情况：“我认为对国家有利的事情对通用汽车也有利，反之亦然。对于现代人来说，这听起来像是标准的 C-suite 旋转。
快速说明：我偶尔会遇到这样的论点：“我的研究提高了能力，但它比提高能力更能促进一致性，所以它在网上很好”。我不赞成这种说法，并认为在大多数此类情况下，这种研究弊大于利。（参见 差异技术发展 。对于我的模型的简化版本，为什么：。假设对齐 AGI 需要 1000 人年的研究。
“大数据”被夸大成了普遍问题，真实的数据工作多数受限于组织、建模和工作负载，而不是数据规模。十多年来，供应商用数据爆炸叙事推动企业购买可横向扩展的系统，但大量企业的数据仓库其实小于 1TB，许多活跃客户的数据量甚至只有几十 GB。数据规模呈幂律分布，少数巨头拥有 PB 级数据，并不能代表大多数组织。更关键的是，存储增长不等于计算需求增长：历史数据会不断累积，但分析通常只看最近时间段或聚合结果，查询的大多是小表、小窗口和小样本。云平台把存储与计算分离后，企业更容易把旧数据都留在对象存储里，于是存储量暴涨，却不意味着每次分析都需要分布式计算。真正的问题往往是数据是否清晰、业务问题是否明确、查询是否服务决策。把所有困难都归因于“大”，会让团队忽视更普通也更重要的事实：多数分析任务用简单、单机、低摩擦的工具已经足够。
这是我最喜欢的寓言。它用很少的文字说了很多，关于我们在孤独的头脑中的居住方式，为什么对齐是珠穆朗玛峰，真理的形状如何是钻石面的。我看到这个故事经常被用来描述组织功能障碍—— 看到了吗？这就是为什么Sales和Product一直吵架的原因！最近，我开始将这个故事视为另一个主题的完美体现：团队在 使用数据 时最常犯的 3 个错误。
使用数据进行产品决策的核心是一个巨大的悖论。 吉姆-巴克斯代尔 而第二幅网络漫画，说明了数据驱动的产品文化会发生什么。为什么我们掌握了这么多关于人们如何使用我们产品的数据，我们能够推测是什么让产品更有粘性或更有价值，但寻求真相却如此困难？在追求数据驱动的过程中，我们遇到了许多核心问题，这些问题都是基于我们如何收集/分析/决策数据。我想说的最终一点是，有很多问题，正如网络漫画中提到的，这些数据驱动的问题会层出不穷，有太多的仪表盘，也有太多相互矛盾的意见。这种主流文化是一种数据文化、优化文化，是一种采取具体的小步骤来实现大而易懂的指标的文化。可以说，许多大型科技产品的成功--这些产品的核心似乎并没有发生什么变化，只是在不断进步--都是基于这种策略的成功。相反，您可能必须反其道而行之，才能在竞争中立于不败之地： 主要凭直觉，而不是等待数据 超快速决策，而不是渐进决策 当然，我始终主张优化值得优化的东西，比如注册流程和关键通知。
数据驱动的决策通常擅长优化已有市场，却很难产生真正创新。焦点小组、调查、客户分群和行为数据主要来自已经被互联网服务覆盖的人群，他们的未满足需求往往只剩细小改进空间。早期的eBay、亚马逊和iPhone打破市场，并不是因为更精细地服务既有需求，而是满足了当时主流方案无法满足的需求：陌生人可信交易、可靠线上物流、可随应用变化的触控界面。创新机会更常出现在技术边缘的人那里，包括被忽视的群体、残障用户、没有被现有产品认真服务的人。服务这些人并不必然牺牲大众市场，许多无障碍能力后来成为所有人都受益的核心功能。团队要发现这类机会，不能只收集现成数据，还要练习让不同声音进入决策：主持会议、主动征求反对意见、正确归功、尊重专业经验、把分歧变成探索。创新不是少看数据，而是承认数据只能照亮已经有人走过的地方。
许多数据岗位的空虚感来自一个残酷现实：组织花钱雇人谈“数据驱动”，却没有建立让数据产生结果的机制。仪表盘被紧急要求制作，却几乎没人查看；数据源混乱、缺少文档，错误也没人发现；机器学习项目多年推进，却没有任何计划根据模型输出改变业务动作。问题不只是个人懒散，而是大型组织里预算充足、结果模糊、责任稀薄，最容易滋生表演性工作。管理层喜欢现代化口号，但实际仍要求电子表格式交付，因为这样最快、最容易显得有产出。糟糕的数据基础让真正的分析几乎不可能，基础设施申请又被官僚流程拖垮，一个简单实例可能被报出离谱成本。于是团队既不能删掉必要报告，也很难自动化和改造，只能维持一套没人信但大家都配合的社会剧本。真正有价值的工作更可能出现在利润中心或结果清晰的团队，因为那里产出能被市场、用户或收入直接检验。
最小可行寿命（MVL）") 最小可存活时间(MVL) 在技术领域，大多数公司开始时都会开发一个最小可行产品（MVP）。找到你生活中的 "核心功能"：所有不能为你的生活带来价值的东西都不是核心，你可以不需要它。设计最精简的版本：一旦你只关注你生活的核心特征，你可能会发现你已经可以为自己工作了 尽早收集反馈，并在必要时进行调整：MVL不是一次性的，而是一个持续的迭代过程。使用 "最小可行寿命 "作为模型给你提供了同样的优势：如果不成功，就迭代并再次尝试。最低限度可行生活计划的第一步是评估你目前的状况。被动收入：任何不做任何工作就能提供收入的来源 储蓄：你长期以来积攒的财富 可变支出：任何你可以摆脱或尽量减少的东西，如果你想的话（例如食物、租金、娱乐）。在表格中，你可以看到你的跑道：在你最初的财务状况下，你可以为自己工作多长时间，直到你耗尽资金。
如何思考你的职业生涯。如果你问 22 岁的我我的“职业抱负”是什么，我会茫然地看着你，然后随意地把话题转到你推荐什么程序来为电子游戏制作可爱的 3D 兔子模型，或者是否 的作者 Alias 会如此狡猾，以至于运送 Sydney Bristow 和 Sark。这并不是说我根本没有考虑过我的职业生涯。我雄心勃勃——我想成为大事的一部分。我希望能够在经济上养活自己而不用担心我的父母（因为这是医生的高门槛，也就是“所有职业中最稳定的”，我怀疑他们仍然暗中担心这个。
说到职业，社会就像你的大伯，每逢节假日就会把你困住，然后开始长达 15 分钟、语无伦次的建议独白，而你几乎从头到尾都听不进去，因为很明显，他根本不知道自己在说什么，而且他说的每句话都已经过时 45 年了。只不过，在这种情况下，我们并没有置之不理，而是全神贯注地聆听他的每一句话，然后根据他说的话做出重大的职业决定。其实，并不是我在给你提供职业建议--而是一个框架，我认为它可以帮助你做出职业决定，从而真正反映出你是谁，你想要什么，以及当今瞬息万变的职业环境是什么样的。你不是这方面的专家，但你肯定比我们这个没有自知之明的伟大叔叔更有资格找出最适合你的方法。对于那些尚未开始职业生涯、不确定自己的人生目标的人，或者那些目前正处于职业生涯中期、不确定自己是否走在正确道路上的人，我希望能帮助你们按下思维过程的重启键，并获得一些清晰的认识。
平衡意义和金钱，不是把工作降到最低，也不是把人生全部押给职业，而是先承认安全和意义都真实重要，再为工作设定“足够好”的边界。渔夫已经拥有慢生活，商人看到的却是风险准备金；两边都不是蠢话。研究给出的线索是：内在动机通常比头衔和高薪更能维持满足感，重视时间往往比继续追逐收入更接近幸福，而“满足者”比总想找到最优选择的人更容易安稳。好工作未必是理想职业，它可以只是能支付生活、按时下班、留下精力给亲密关系和兴趣的工作。关键不在别人觉得你太懒或太冒险，而在你能否认出自己已经够了。
一个新的 AI 词典：性别。最近关于性别和AI 的对话主要围绕着超越男性和女性二元论来理解性别的需求。例如，美国优步使用的面部识别技术在正确识别变性人方面存在问题（参见 此处 和 此处 ）。例如，美国国家科学基金会 强调了一项研究，该研究 表明“面部分析服务对变性人的表现一直较差，并且普遍无法对非二元性别进行分类。据 CNN Business 报道，¹“ 计算机看待性别的方式并不总是与人们看待它的方式相同。
本周的主题是加拿大最有趣的公司之一布鲁克菲尔德资产管理公司。它曾经是一家企业集团，用了 20 年的时间转型为一家大型投资管理公司。下周，当它将资产管理业务分拆到多伦多和纽约证券交易所时，转型将完成。付费订户也可以获得一些额外的好东西——请考虑通过单击此处加入他们。“私募股权基金是这个时代的企业集团。
在本指南中，我们将讨论 FFmpeg 的热门话题。但在此之前，我们将介绍一些基础知识，以帮助您了解基本的媒体概念和 FFmpeg。随意跳过对您来说已经微不足道的部分！FFmpeg.org 的定义如下：“FFmpeg 是领先的多媒体框架，能够解码、编码、转码、mux、demux、流、过滤和播放人类和机器创造的几乎任何东西。它支持最晦涩的古老的格式一直到最前沿。
数十亿人将相机放在口袋里，用它们记录自己的生活。然而，尽管照片硬件已经大众化， 摄影技术的知识仍然难以捉摸。无数书籍、网页和 YouTube 视频声称提供建议，但往往 专注于对大多数爱好者来说无关紧要的话题——例如购买装备或记住很少能拍出好照片的虚构构图规则。我不是专业人士，但我涉猎摄影已有二十多年 - 在犯了无数错误之后，我已经相当不错了。这个页面是对如何拍出好照片的充满激情的逆向看法，以及一组可以重复的简单实验 在家。
桑德罗·雷巴克 (Sandro Rybak) 的插图。像我这样的少数人可以品尝我们周围的一切。联觉的条件——通过另一种感觉体验一种或多种感觉——提供了一个由我们经验的交集而不是它们之间的界限所告知的世界，一个存在于感觉和感觉之间的世界。在我的世界里，我的味觉对我所看到的每一件事都是独一无二的。想象一下，您在东亚特兰大村的格伦伍德大道上。
当 Paddy Padmanathan 首次提出将一小部分可再生能源引入沙特阿拉伯电力供应的想法时，国家公用事业公司对他置若罔闻。总部位于利雅得的能源公司 ACWA Power 的首席执行官回忆说，2007 年，在有人指出供应商以“极具竞争力的价格”接收石油，远比太阳能便宜后，他被礼貌地告知“走开”。这个世界最大原油出口国的反应在意料之中，几十年来，它以高额补贴的价格愉快地燃烧了数十亿桶石油，为发电厂、海水淡化厂和工业提供燃料。“没有动力，”这位英斯里兰卡高管表示。但 15 年过去了，他和 ACWA 站在中东最雄心勃勃的可再生能源计划的前线，因为这个能源消耗大国是地球上最大的二氧化碳排放国之一，它承诺变得更加绿色和清洁。
地缘政治是失败者的流行语，具有感染力围绕一个核心问题展开：今天每个人都在谈论地缘政治。这个想法很有感染力。它似乎不知从何而来。二十年前，这个词是异国情调的，它背后的含义也很古怪。那时的世界不一样了。
与他更为著名的同事阿尔伯特·爱因斯坦不同，约翰·冯·诺依曼如今并不是家喻户晓的名字，但他的发现塑造了这个星球上每一种生物的生命可能性 十几岁的时候，冯诺依曼为数学奠定了新的基础。后来，他帮助教世界如何制造和引爆核弹。他发明的博弈论提供了当今超级大国决定是否发动战争、经济学家模拟市场行为以及生物学家预测病毒进化的概念工具。冯诺依曼及其雇主新泽西州普林斯顿高等研究院于 1951 年完成的开创性可编程计算机将“冯诺依曼体系结构”确立为计算机设计标准，直至 21 世纪，首先是 IBM，然后是许多其他公司非常富有。冯诺依曼不仅是一位极富洞察力的科学家； 他对他的一些发现对地球构成的威胁也有先见之明。
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