balconychy
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当你刚开始研究一个领域时，你感觉有无数的东西需要记忆。其实并非如此。你要做的是识别能够统领这个领域的核心法则——通常是3～12条。当初你认为必须记住的数百万件事，只是核心原则的不同组合。
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查理芒格推荐的100个思维模型。惊奇的是整理的作者是个程序员。左边导航还有不少有趣内容。
知识体系：如何构建自己的知识体系
自我迭代：从复盘中获得自我迭代
如何提问：提问的智慧
问题分析：5W2H分析法
人的需求：马斯洛需求模型
个人价值：个人价值冰山模型
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飞书这个认知偏差手册蛮全的，收录67种。
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深度休息反而加速学习。
美国神经科学家Andrew Huberman近期的一个访谈视频，谈到大脑学习的最新研究，强调深度休息的重要性。
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推荐最近在读的，对我启发非常大的两本书：
-《舆论》沃尔特·李普曼
-《story Proof》Kendall Haven
一本讲舆论宣传，一本讲故事的组成与科学，似乎完全两个不同的领域，但却有一个共同的基础问题：
人是如何认知的？
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《有钱人和你想的不一样》被书名耽误的好书。
前天听《一人公司》播客的采访嘉宾兰启昌隆重推荐，就拿来读。
发现以前看过，但重读，感受完全不一样。
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用邓紫棋的声音试了下，效果还不错，居然有语气停顿，非常像真人。
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胖猫那事比较恶心。
推荐都看看武志红的《深度关系》。
看完就会发现，在中国式的二人关系（配偶，亲自关系）都存在各种潜移默化且不自知的PUA。
虽然武老师有点看啥关系都不正常的心理医生职业习惯，但书中的描述，确实是中国家庭关系的现状。
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分享个网盘搜索网站，搜索质量不错
阿里云盘，这个三方会员纯粹是赤裸的收割啊。
Infuse 和 Vidhub都跟着一起玩废了。还是自己的nas保险。双11把Nas升级一下，搞成四盘位，省心些。
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#2023
个人书籍推荐
2023年阅读书籍200多个小时，推荐几本觉得非常有价值的书，涉及财富，认知，历史。
财富类
《纳瓦尔宝典》[美] 埃里克·乔根森
你是售卖时间，还是售卖产品？前一个天花板非常明显，一天24小时是你的上限；后者上限很高，如果可以利用软件、媒体的杠杆，上限会非常高。
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精益副业路线图。
AKA：程序员搞钱路线图
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#认知偏见宝典
搞了1个多小时，将Cognitive bias codex翻译成中文的了。
高清SVG版放到博客，点击svg的链接打开，每个偏见都可点击的，会连接到维基百科对应英文词条：
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这机器人的BOM清单已经开源了。
总价32K美金。
Mobile ALOHA's hardware is very capable. We brought it home yesterday and tried more tasks! It can:
- do laundry👔👖
- self-charge⚡️
- use a vacuum
- water plants🌳
- load and unload a dishwasher
- use a coffee machine☕️
- obtain drinks from the fridge and open a beer🍺
- open
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谷歌的NotebookLM确实是辅助图书阅读的利器。
-支持整本书
-要点总结非常靠谱
-对于自己关注的点，进行提问，回答非常的具有启发性
-对于阅读后的思考和消化帮助极大
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#向开源项目学习 Glarity这款浏览器插件最近很火，花了2个小时翻了源代码。我比较好奇的是：
1，如何提取文章内容
2，如何解决大量文本内容的摘要问题
3，如何做的推广
下面尝试回答这几个问题：
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帕金森定律：给的时间越多，工作越拖沓。
Work expands to fill the time available for its completion.
“你可以用来完成工作的时间有多少，你的工作就会拖延、膨胀、复杂到让你足以填满那段时间为止。”
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这个软件+字体还挺好看的，收藏了
Excalidraw+字语青梅硬笔字体
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连续看了几个李想的长视频，发现他最牛的是思维模式。
在事实层面思维，而不是概念、语言层面。
从他做用户需求判读就可以看到，不是调查表问用户需要什么车？（这属于语言层面）。
语言的问题是，它是表达现实的工具，但不准确。
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最近培养自己的一个习惯是：先干，再思考。
个人习惯于，深度思考，想明白再去做。这种方法某种程度上，确实效率也高，把握第一性原理，就能把握关键。
但这个方式也有缺点，很多事情不是逻辑推理出来的，光想没有用。得实际的去做，然后产生体感，就会发现新的视角，加深认知。
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理想汽车文化官方账号的这篇解释《高效能人士的七个习惯》文章非常不错。
里面提到的李想的学习方法蛮有意思的：
第一个阶段，会先在脑子里的画出来一个框架，然后寻找阅读所有与之相关的书籍和资料，结束以后，我会把这个框架形成为自己的逻辑。
《高效能人士的七个习惯》简称“高七”，这本书无论是个人还是企业都很适用。在理想汽车是专门作为一套企业管理培训课程去推广。
这篇文章介绍了李想在《理想汽车企业文化与经营战略》培训中关于《高效能人士的七个习惯》部分内容实录。
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心智模型：349 个心智模型简易解释版
发现一篇文章总结了349个心智模型，每个都有简单的解释。可以快速的了解各个心智模型
谷歌翻译成中文，放在了博文：
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久坐不运动，如果产生代谢问题，想再运动减肥都难，因为身体已经不知道如何消耗脂肪了。
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一张图了解RAG的方方面面，还有视频教程。
最近想学Retrieval Augmented Generation (RAG)，有好的教育资源或现成的库可以学习和测试吗？
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大概搞明白为啥自己入睡困难，入睡时间越来越晚了。
英国昼夜节律神经科学教授Russell Foster，与
@AliAbdaal
做了一个长达2小时的youtube访谈，有关昼夜节律和睡眠，看后很受启发。
分享如下：
行动指南
昼夜节律为什么重要
昼夜节律原理
电子产品带来的alerting effects
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小Lin说，分享的快速学习一个领域还蛮有参考价值的，看了两遍之后总结一下，提醒自己。要点：
--框架和结构优先
--使用Why,问最直觉的问题
--找第一手信息
--不要深陷细节，框架第一
--不要把自己当爱因斯坦，啥都自己造
具体解释如下：
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我不学习我就被底下给蒙了。
能说出这句话，表明傅盛还是比较接地气的。
听完摘录一些有启发的点：
互联网是生产关系变革，AI是生产力变革。
-启发：这次是真正的提高效率的革命，要抓住机会。
大模型，小工具
小公司不要去做通用型的工具。会被大公司一巴掌打死。
把事情往小了做。案例：换发型。
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另一作者受启发做的导图：
12 个最有用的通用思维模型
来源：
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#向开源项目学习
@Jimmy_JingLv
的 哔哔终结者 是一款功能非常完整的视频摘要工具。是极佳的产品案例。
尝试从产品的角度分析这款开源产品，启发有以下几点：
1，是一款非常完整的产品
2，最大化利用现有开源组件
3，良好的交互引导
4，对于摘要应用个人的思考和调优
具体如下：
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文章同步助手挺好使的，不用一个一个平台复制粘贴了。
-支持公众号，知乎，微博。
-开源免费
-浏览器插件形式，账号自动识别
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Justin Sung的学习方法带来不少启发，看了两遍总结出核心点。
核心理念
学习是建立自己的相互联系的方便使用的知识网络
-首先是网络，而不是线性的条目，或思维导图式的瀑布图
-是自己的，不是书本会教材的架构，完全以你为背景的知识，与你的经历和经验有关
提高个人学习效率的策略和技巧
优化学习前的准备：在开始深入学习之前，首先要对学习内容有一个大致的了解，包括通过阅读摘要、目录等方式获取关键词和主要概念。
建立知识框架：使用关键词和概念创建一个初步的知识结构，这个结构不依赖于任何特定的学习材料的顺序，而是基于你的先验知识和理解。
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#Epub
在线阅读
测试几款在线Epub阅读，感觉阅读体验最好的是neet reader，英文排版舒适。配合沉浸式阅读插件，阅读英文Epub书，体验非常好：
1，neat-reader:排版舒适，章节以网页长文显示，阅读效率非常高；但所有定制功能都是收费的。适合快速阅读电子书，不用频繁翻页。
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这个图非常好！
纳瓦尔的个人原则，看完后人生豁然开朗
1. 人生要义：活在当下
2. 欲望即痛苦
3. 执怒就像握了一把丢向他人的热煤炭，被烫伤的人反而是你
4. 如果不想跟一个人共事一生，那就一天都不要和他共事
5. 阅读（学习）是终极元技能，可以换来其他任何东西
6. 生活中所有的回报都来自复利
7.
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11天前的OpenAI DevDay上sam altman问微软CEO两个问题：
1，微软觉得我们现在的合作关系怎么样？
staya笑了会儿才回答，而Sam是一脸严肃的在问。
2，你觉得未来我们的合作怎么样？
11天之后，终于有了答案。
Sam Altman被OpenAI踢出董事会。
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李小龙和张一鸣都不喜欢方法论。
一个功夫行业，一个互联网行业，居然有同样的认识，或许这个世界上核心的道理极少。
文字摘录自，李小龙《生活的艺术家》
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最近看张小龙《微信背后的产品观》大概下面几条人规律是可以解答的：
-人是懒惰的
-人是没有耐心的
-人是不爱学习的（但又怕落后）
和樊登读书一个逻辑。
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Obsei：自动收集和分析互联网信息
功能：
-从各种来源收集非结构化数据，如 Twitter 上的推文、Reddit 上的 Subreddit 评论、Facebook 上的网页评论、应用商店评论、谷歌评论、亚马逊评论、新闻、网站等。
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《The Art of Thinking Clearly》介绍认知偏差简单易懂的书。
99章，每章介绍一个认知偏差，配合案例非常易懂。
这里借助AI总结成：
-含义
-200字案例
-如何避免
的模式，方便大家查阅。觉得好的话，推荐大家看原书。
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也说说我对“AI时代学什么”的思考
简单答案：
对思考的思考
人性
以下是一些简单的思考，欢迎大家讨论：
【用学习闭环 ultra 版解释GPT对人类学习的影响】GPT 之后，有些学习变得不重要了，有些学习变得更重要了，有些学习从不可能变成可能了。
有些学习变得不重要了
旧学习范式中的记忆（通常是死记硬背），做题套路。应试教育、教培路线。
有些学习变得更重要了
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重看《降临》，如果语言本身代表着对世界的认知。
那是否新学习一门语言，就意味着重新对世界构建一个新的语言和认知地图。
翻译可能是一种别扭而低效的做法。
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为什么你不应该阅读新闻
《the art of thinking clearly》的作者停掉所有新闻阅读，反而会：拥有更清晰的想法、更有价值的见解、更好的决策和更多的时间。
而且不要担心错过要闻，因为你的朋友会告诉你。
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#新鲜VS价值
吴军的《信息论40讲》很有启发价值。这里分享一点大脑奖惩对信息偏见的思考。
大脑对信息的奖惩和信息的价值往往是偏离的。
大脑奖罚大体按新鲜度和认同性来奖惩行动
1，新鲜
非常热衷新鲜的事务，所以新AI工具的分享热度很高，会点赞转发
而深度的思考，转发较少。
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微软也加入GPT自动化调教大军。现在估计还是个试验品，看了半天才明白大概是在咋搞。
下面一步步说明：
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Figma非常好的入门教程是官方的Explore ideas教程。
对Figma的整个系统有一个概念性的介绍，并结合工作目标和流程。
回答了：
-目的
-概念
-操作流程
非常适合作为全局性的Figma入门。
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尝试从别人的twitter账号运营中学习。发现一个比较有意思的账户
@aaditsh
。
小伙20来岁，2年时间已经拥有25万关注。最近在做Prompts daily的订阅项目。
发现要运营好还是要有商业意识，从他的一个视频采访中发现一些有趣的点：
1，不断是视频的消费者，还分析主播的商业模式，内容，以及货币化方式
ChatGPT prompts that'll save you hours a day at work (ranked in order):
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Mistral-Medium可以在Poe上免费使用了。
支持32k令牌（约24,000字）的上下文窗口。
意味着你可以上传整整一本书的文字版，帮你总结，然后提问。
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用户说的需求是真实的需求吗？
厂商提供的功能满足了真实的需求吗？
最近看《李想 产品实战16讲》，刚好回答了这两个问题。
详细笔记在博客文章。此处摘录要点。
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为什么不建议用“翻译”学英语。
-语音单词和中文词语的意义重叠很少
简单的一一对应，导致各种误解和疑惑
-单词只有在情景下才有意义
不要去记单词，而要记忆情景下的意图表达
重看《降临》，如果语言本身代表着对世界的认知。
那是否新学习一门语言，就意味着重新对世界构建一个新的语言和认知地图。
翻译可能是一种别扭而低效的做法。
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继续分享《有钱人和你想的不一样》阅读笔记
分享12：不要为你的收入设置上限
-不要根据时间拿报酬，而是根据结果
-时间上限非常明确，一天24小时
-摆脱基于“安全感”的生活，月薪是一种虚假的安全感
《有钱人和你想的不一样》被书名耽误的好书。
前天听《一人公司》播客的采访嘉宾兰启昌隆重推荐，就拿来读。
发现以前看过，但重读，感受完全不一样。
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林亦LYi的格斗之王 AI着实有趣。作者也将与ChatGPT对话的过程公开，这里分享一下启发。
对于林亦的这个项目我比较好奇的是：
他怎么去突破这个未曾搞过的问题？
怎么用ChatGPT解决问题的？
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用what ,why,how的框架，更容易让AI帮你挖掘书中有用的内容。
比让AI直接总结强。直接总结，更倾向于，注意力的导向，即只告诉你这里有什么是相关的，但并没有具体内容；也就是说是非常high level但无法落地的信息。
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张小龙的话真的值得细读和发散的去思考。
《微信背后的产品观》书中提到两点：
-人是环境的反应器
-需求是满足人们的贪嗔痴
贪嗔痴是佛学的概念，佛学要理解事物的“空性”。
空性的大体意思是：
-事物不是固定，独立存在的。
最近看张小龙《微信背后的产品观》大概下面几条人规律是可以解答的：
-人是懒惰的
-人是没有耐心的
-人是不爱学习的（但又怕落后）
和樊登读书一个逻辑。
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初步阅读ImageBind论文， 大体理解了论文的方法。
主要功能：将多个模态的Embedding对齐。也就是说图像，声音，深度图，文本，热度图，IMU数据统一到一个向量空间。从而实现不同模态的相互检索与转换。
具体训练方法：将所有的向量空间对齐到图像Embedding；利用天然的结对数据（网页图像文本，
Wow,
@MetaAI
is on open-source steroids since Llama.
ImageBind: Meta's latest multimodal embedding, covering not only the usual suspects (text, image, audio), but also depth, thermal (infrared), and IMU signals!
OpenAI Embedding is the foundation for AI-powered search and
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编程还是个挺费脑袋的活。昨天从上午10点干到晚上10点，干出个MVP。虽然大部分代码都是GPT写的，但持续的评估决策，到最后有点精疲力尽。还是要悠着点。
比较开心的是，有GPT的加持，一天能干原来差不多一个星期的活，更多的精力可以用在做决策和开阔认知。
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个人体会，英语不但影响思维，还影响性格。
我说英语的时候要外向许多。
大概是英文，英语语境里几乎难以看到内向这种表达方式，都是不服就干的状态。
而中文语境，经常会用内向，听话这些词来规训。
AI突破之后，到底还要不要学英语？补充一个不为人知、很难辩驳的理由……
每次人工智能那边一有啥突破，人们就要讨论一遍“到底要不要学英语”🤣。
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最近一直在思考产品需求的挖掘。所有的根基似乎都指向人性，而不是理性的思考。
以前看心理学发现一个反常识的事情：人们先决定，然后寻找理由。
这似乎是一个常态，张小龙在《微信背后的产品观》也说产品的核心是要“好玩”，“酷”，“爽”。
尝试画了一个框图来辅助自己思考和总结。
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过了一遍
@madawei2699
MyGPTReader开发日志，里面有详细的作者在开发过程中使用ChatGPT的对话过程。有不少启发，记录如下：
1，未来做好一个应用类的项目，最关键的是想法和产品思维及商业模式。具体的执行ChatGPT可以让你一个人像一个军队。
2，如果你有详细的需求直接扔给ChatGPT，会有不错的启发
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有时我喂给GPT的代码需求描述的文字，可能超过了代码本身的文字量。
有时想，不如自己敲代码算了，细想还是，别。描述本身就是思考的过程，有助于明确流程。AI的工具还是要用起来，不断探索其边界。
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@feltanimalworld
大学的时候，数字电路老师让我们看一本砖头一样厚的英语教材，一下子打开了新世界的大门，真好懂，真详细，解释的真好。对比起来，国内所有的教材都是类似与字典的手册，只能用来查，压根没法用来学。
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提升认知最好的方式就是：
找一些自己认为不应该存在的东西，然后让现实啪啪打自己的脸，每一次打脸就是一次认知成长。
分享几次自己被打脸事情：
1，拉卡拉就不应该存在
我的认知：看到拉卡拉推销手机刷卡硬件，一想到二维码支付，就觉得这完全是个不应该存在的东西。
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最近正好在系统的看认知偏差，有一大类都是与概率相关的，而且实际到人类基本认知方法“归纳”，这也算是一种统计概率。
看了这本书的序，感觉刚好从概率角度说这个课题，抽空读读。
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要搞清楚自己做的事情的目的是啥，可以直接问ChatGPT，用5个WHY分析到底。最终可以对齐公司目标和自己目标。
Prompt:用5个WHY分析一下为什么要[]
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Meta开源的Massively Multilingual Speech太厉害了。
个人觉得最大的创新点是：大大减少语音标记数据时长要求。
对比Whisper：FLEURS基准的54种语言上将Whisper的单词错误率减少了一半以上，这还是在
在一小部分标记的数据上进行训练得前提下。
标记数据:whisper(680K) VS MMS (3K 和 45K）。
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好文。
带来对学习不一样的认知。
曾经在公司做过两年技术翻译，确实要翻译好，都是要补充相关技术领域的基础概念和知识，只有先理解逻辑才能翻译好。
文中提到李长栓翻译课在此:【李长栓老师北外翻译课程-哔哩哔哩】
对学习本质的系统性误解，对科学学习的系统性忽视，就
是中国教育的“房间里的大象”。
《科学学习，房间里的大象。｜ 一个同传的自白》
我在大学当了 10 年老师。每天上课，我都感到自己在和房间里的大象搏斗。但我却没有见到任何人和文章讨论这头大象，似乎没人看到大象的存在。
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ChatGPT非常适合用来做“面相网状知识”的学习
Justin sung提到一个重要的观点，就是：书籍尝试用线性的组织逻辑，去讲解一个网状的知识体系。
这里面的问题在于：当网络被压扁成线性，并且还要做取舍时，很多信息会丢失。
Justin Sung的学习方法带来不少启发，看了两遍总结出核心点。
核心理念
学习是建立自己的相互联系的方便使用的知识网络
-首先是网络，而不是线性的条目，或思维导图式的瀑布图
-是自己的，不是书本会教材的架构，完全以你为背景的知识，与你的经历和经验有关
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@mranti
学习方式是确实要变了。什么要学，怎么学，可能会完全颠覆。
最近尝试多用AI学习，两个大的感受：
1，编程的代码可能就是最小积木了，要学的是基础的使用原理。类比就是，以前需要自己炒菜，现在直接餐馆点菜，关键是要了解不同菜的口味和营养；偶尔会下厨，但也只是煮个面条。
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感谢分享。听了两个小时录播，记录几个启发（思考）。
-不要被分析工具局限
-绝对不做功能清单
-追寻最基本的规律
-很闲，所以有时间做探索产生创意
具体记录如下：
今晚跟沉浸式翻译作者
@OwenYoungZh
、amymind脑图
@ahshengchen
直播，笔记摘要如下
问：对于独立开发者，如何判断并满足真实的市场需求？有什么有效的推广策略？
从自身痛点出发，做Demo验证，尽快接触一个个真实用户，收集反馈建议，有人打赏或有人付费，都能证明需求的真实存在。
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这个提示词CO-STAR框架写法，蛮有用的。
第10级 - CO-STAR模型
根据新加坡提示工程大赛的获胜框架CO-STAR,构建完整的提示词:
C - Context (背景信息)
O - Objective (明确目标)
S - Style (希望的风格)
T - Tone (语调)
A - Audience (目标受众)
R - Response (回应类型,如表格等)
这个讲解 ChatGPT 提示词技巧的视频值得一看，播主将常见的提示词技巧分成了10个级别，最后一级的 CO-STAR 框架，来源自新加坡政府科技局（GovTech）组织的首届 GPT-4 提示工程大赛冠军总结的一个通用框架，适合绝大部分内容生成类场景。
转译：ChatGPT 提示词十级技巧: 从新手到专家
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