Alin A

最近在 vibe coding 的时候，让 ai 写的各种面向真人的 handoff 文档写的都一股黑话，读起来非常拗口，然后我就用 grok 给我想办法，它给我推荐了一套语言规则：ASD-STE100。 它它最早是欧洲航空业为了让英语不好的维修人员也能安全看懂手册而搞出来的，现在已经成了航空航天、军工等领域的常见要求，其他行业也有人在用。 把技术英语写得像说明书一样直白、统一、不容易出错。 我就让 AI 去使用 ASD-STE100 规则并且用中文重写 handoff 文档，果然条目逻辑好了很多，大家可以试试

现在顶尖大学里教 Agent，已经开始一路教到 GPU 了。 非常推荐 Harvard 的 CS2680 Modern AI Systems 。课程从 Claude Code、Agent Loop、Eval 和 Token 成本开始，一路往下做到模型部署、Routing、KV Cache、量化和 speculative decoding。 作业设计也很有巧思，5 个作业都围着同一个 Agent 系统往下拆，先看它怎么工作，再自己搭 Harness，最后一路优化到推理层。 感觉它更像是在回答一个问题： 一个现代 AI Agent，到底是怎么从应用层一路跑到底层系统的？ 做 Agent、Harne…

AlexandrWang在谈到“如何拉开与99%人的差距” 时，给出了极其朴素甚至残酷的答案: 顶层竞争根本不拼智商，拼的是极端执行力的非对称倾斜。 他的三条核心准则: 1.绝对聚焦，压榨认知带宽:绝大多数人的忙碌只是“低密度伪勤奋”。真正的专注是把全部精力砸在唯一的核心支点上，拒绝任何无关干扰。 2.把“过度交付”做成护城河:行业标准要求走1英里，你就走完10英里。当所有人都按合同完成100%时，常态化交付200%的人会直接卷走全部声誉与溢价。 3.带靶向的超额输出，拒绝无目的内耗:努力不是盲目自我感动，而是针对具体目标的持续过载测试。把每一次交付都当成生死决战来打。 商业世界最公平…

很多技术人创业失败，不是栽在能力上，而是栽在了思路上。 他们一上来就想：我有技术，怎么基于技术赚钱？ 听起来没毛病，但本质上——这就是打工人思维。 打工人的逻辑很直接： - 我有什么 - 怎么用它赚钱 创业者的逻辑截然相反： - 市场上有什么需求 - 怎么搞定这个需求 - 需要什么东西去搞定它 张一鸣有次说的，我一直记得： "很多时候，小朋友都能发现设计中有违直觉的部分。为什么产品经理发现不了？因为太想验证某个想法，太受某个教条所影响。" 翻译过来就是——别从你的技术出发，要从用户的真实需求出发。 需求 → 方案 → 能力补齐 这是创业者的思路。 相反的思路会让你困在一个死胡同： …

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