Why·Liam·Blog

人生若如初見

在日常生活中,我习惯订阅大量的 RSS、Newsletter 等信息源,每天上班前的第一件事便是浏览这些订阅内容。随着订阅的数量增加,我逐渐发现信息量的增长与实际获取的有效信息并不成正比。

很多内容当下似乎有用,但收藏后却往往再也不会打开。这让我陷入思考:我们的阅读方式究竟应该「广泛获取信息」还是「按需深入查找」?

为了更好地理解这个问题,我参考了几位知名学者的策略,他们在广泛信息与按需查找方面各有独到的见解:

  1. 查理·芒格(Charlie Munger)——广泛阅读 + 适时深入
    芒格提倡「好奇心驱动的广泛阅读」,他涉猎广泛,从心理学到历史、经济学、法律等多个领域。这种广泛积累让他在不同学科中找到普遍规律。但他也强调在关键问题上要深入挖掘。因此,这种方法适合对跨学科有兴趣、需要多维度思考的工作者。

  2. 理查德·费曼(Richard Feynman)——问题导向的学习
    费曼的学习方法以「好奇和问题驱动」为核心。他通常不会无目的地泛读,而是带着明确的问题去学习,这种策略让他能够深入理解复杂内容,并通过「费曼技巧」内化知识。这种方法适合在有具体问题时深入探究的学习者。

  3. 彼得·德鲁克(Peter Drucker)——高价值信息过滤
    德鲁克认为信息过载已成常态,真正有用的内容却凤毛麟角。因此他主张严格筛选信息源,只关注对自己价值较高的内容。这种方法适合需要在特定领域内深耕的学习者,避免信息过多干扰核心工作。

  4. 蒂姆·费里斯(Tim Ferriss)——及时学习法(Just in Time Learning)
    Tim Ferriss 倡导「及时学习」,即在特定需求时才专注学习相关内容,避免为不必要的阅读消耗精力。这种策略帮助他在学习过程中保持目标明确、提高效率,避免认知负担过重。

  5. 卡尔·波普尔(Karl Popper)——围绕核心问题筛选信息
    波普尔在构建理论时,以问题为核心筛选信息。他认为科学家应围绕关键问题展开深度分析,而不是追逐所有信息。应用在阅读上,可以通过设定核心问题或主题,从而将精力集中在最相关的内容上。

  6. 加缪(Albert Camus)与纳博科夫(Vladimir Nabokov)——内在需求驱动的深度阅读
    加缪和纳博科夫的阅读方式不同于一般的广泛信息获取,而是基于兴趣和内在需求,深入研究特定主题。他们倾向于重读对自己有深刻启发的作品,这种方式不仅帮助增强记忆,还能形成更加深入的见解。

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找到 PMF 就像打游戏,它们分别是:

  1. 找到一个重要的问题来解决
  2. 通过与用户对话验证问题
  3. 让用户开始使用你的产品
  4. 让用户持续使用你的产品
  5. 获取你的前五个参考客户

要赢得这个游戏,需要完成所有五个等级。除第一级外,每一级都有多种失败的可能性。我已经列出这些可能性——按顺序依次进行。如果你发现没办法完成某一级,意味着你可能需要对整个公司来个大转型。

从解决你自己遇到的问题开始。这个问题不仅需要你亲身经历过,还要你曾尝试过去解决,否则它就不算是一个重要的问题。

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在生活中,难免会有情绪低谷、状态不佳的时候。然而,在低谷期,有三件事情我们绝不能做,否则可能让情绪更加低迷、生活更加失序。

当我们放弃自我管理、随波逐流时,生活和工作很容易变得模糊。模糊的界限不仅影响效率,还会导致不安和焦虑。

有一位心理咨询师提到,「许多内耗和焦虑的来源正是‘模糊’:模糊的工作生活边界、模糊的日程安排。」这种模糊会让思维凌乱不堪。因此,学会用「有意的清晰」来对抗「模糊的不安」,至关重要。

我们需要为每天的时间安排和任务进行有意识的规划,保持清晰的目标和秩序感,让自己在生活的每一刻都找到价值和意义。

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工作曾经令我很快乐。因为每一天我都能感觉到自己在进步,毫不夸张,每!一!天!都有一些些进步。而且对工作价值非常认同,觉得自己在做的事情,虽然微小但真实的改变一些人的生活,在帮助这个社会变得更好。

当我享受过工作价值带来的成就感、个人快速成长带来的满足感之后,对工作的要求就会变得很高。如果有一天,当下的这份工作,确实没有办法让我有成就感和满足感的时候,工作的过程就会变得非常痛苦。

前几年我就曾陷入这样痛苦工作的模式,而这些痛苦引发我思考一个问题,人为什么要工作?

不说别人,就说我自己,最开始工作只是为了解决生存问题,而且我从来没有想过,除了工作还有什么其他的途径也可以解决生存问题。现在工作,仍然是为了解决生存问题,因为家中有小孩,身上有房贷,老家有父母,没有办法因为自己觉得痛苦,就撂挑子不干了。

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在和 @Yifeng Li 的对话中,我们探讨了字节跳动产品战略的一些独特之处。感触最深的是「中观」的概念:既要有战略视角,又能深入到落地执行,甚至包含对决策的深度反思。这种中观视角,不仅帮助我们理解企业运作的深层逻辑,也揭示了外界难以看到的决策过程和复盘。

在面对 ToC 市场时,字节的策略从未拘泥于传统的「一击必中」模式。字节在小视频领域的成功,正是源于「不断尝试」的策略。火山、抖音和系列收购的布局,尽管前期投入较小,但通过中台团队的高效支撑,迅速孵化出大量产品,实现了市场快速占领。

微头条最初的设想是针对微博的分发缺陷,试图建立更健康的内容分发生态。然而,由于创作者内容供给不足,字节不得不依赖 PGC 内容。但这种转向破坏了 UGC 生态,使得平台无法达到预期的活跃度。最终,微头条的定位逐渐转变为明星和粉丝的沟通工具,逐步失去竞争优势。

字节跳动的推荐系统的成功,更多源自于工程师的「手感」和对上下游链路的深刻理解。在早期,字节甚至没有 NLP 专家,仅靠工程师自学书籍完成推荐系统的初期构建。产品的成败与工程师的直觉和操作细节紧密相连,这种「手感型团队」的默契为字节的推荐系统奠定了坚实基础。

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在现代金融市场中,每个投资者都需要一套成熟的投资系统。这不仅仅是为了应对复杂的市场环境,更是为了在长期中保持理性与耐心。本文将借用《投资第一课》中关于「我们为什么需要一套投资系统」的框架,结合当下的个人投资认知,来探讨如何构建一套适合自己的投资系统。

个人认知就像每个人的指纹,独特而深刻,是我们投资行为的起点。投资实际上是认知的变现。没有清晰的投资哲学作为指导,一切的投资策略都会失去方向。因此,思考「为什么要投资」是构建投资系统的核心。

  • 财富的本质来源于知识的积累,呈现为物理技术、社会技术与商业模式的协奏。
  • 长期投资的三段论:股票背后是公司,公司背后是商业,而商业则反映了社会价值。长期来看,这些要素的增长是同步的。
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互联网在我们的生活中扮演着越来越重要的角色,特别是搜索引擎这种工具,它为用户提供了便利,但同时也存在着隐形的代价——时间成本。虽然用户不需要为使用搜索引擎付出金钱,但他们花费在搜索上的时间也是一种资源。因此,能够帮助用户在最短时间内获取最有价值的信息,才是最高性价比的服务。

在工具类产品中,用户的切换成本通常很低,尤其是搜索引擎,用户可以轻松地选择其他平台。在这种情况下,只有具备更好的搜索质量和用户体验,才能吸引并留住用户。事实上,用户的流动性非常强,用户每时每刻都在寻找更好的选择,如果某一平台的体验优于其他平台,用户就会自然流向那里。

GPT 的应用兴起让我们看到,用户在工具类产品中的切换成本之低令人震惊。GPT 以其低廉的使用成本和方便的交互体验,逐渐成为了众多用户的首选工具。尽管它是收费的,但由于其提供了极高的用户价值,使得用户愿意为此付费。相比其他复杂的人工智能产品,GPT 的使用门槛极低,用户不必花费过多时间去学习或适应。这种便捷的用户体验,使其迅速成为众多用户的首选工具。

当我们深入研究用户行为时,产品设计中常常会获得灵感。例如,通过分析搜索日志,可以发现很多用户在同一时间搜索相似的关键词。这提示我们,用户在某些特定领域可能有共同的兴趣和需求。如果能够将这些用户聚集在一起,促成他们之间的交流与分享,或许能产生更多的价值。这个想法最初看似是灵光一现的决策,实际上却是基于数据分析的结果。

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在工具型产品和平台的思考上,很多人一开始都不屑于认为自己只是一个「工具产品」的设计者,似乎平台才是产品的终极形态。然而,深入理解工具的本质后,我们会发现,工具的极致其实就是平台。

微信之父张小龙曾说:「我认为微信是一个工具,而工具的本质就是提高效率,用完即走。」这一观点让我深受启发。作为一个工具型产品,微信的目标从来不是让用户耗费大量时间,而是帮助他们高效完成任务。这也是我们常说的「用完即走」的理念。很多人将工具视作低层次的产品,认为平台才是更高层面的追求,但事实上,人类从原始社会进化至今,正是依赖工具的不断进化。能够打造一个优质的工具,其难度不亚于创建一个平台,甚至更高。

一个好工具的价值就在于帮助用户以最快、最便捷的方式达成他们的目的。这也正是微信所追求的极致,张小龙提到,微信并不会刻意通过设计来让用户花更多时间停留在产品内,而是通过功能的简洁和高效,让用户在最短时间内完成自己的任务。微信在许多功能上表现出「克制」,拒绝过度干预用户的使用体验,而是只提供用户真正需要的功能。通过这种方式,微信尊重了工具的本质,注重用户的目标导向,而非依赖流量、停留时长等运营指标。

张小龙的产品理念还有一个很重要的延伸,就是对于运营的克制。在节日期间,很多平台都会通过活动运营吸引用户,比如春节红包活动。然而,在微信内部,张小龙常强调,作为一个工具型产品,微信不应该因为节日大肆进行运营活动。工具的日常使用属性决定了它不需要因节日而做出过多改变或调整,这一理念让微信保持了其产品的纯粹性。

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回想起来,这已经是 9 年前的 workflows.youdao 了。当时我还是一名 Python 的初学者,因在双语学校学习,日常生活中有大量的中英文翻译需求。因此,我决定开发一个 Alfred 的 workflows,以满足自己的翻译需求。

随着时间的推移,这个项目获得了 1k 的 star。虽然对于一个翻译工具来说,这个数字并不算多,但它足以让我感到自豪和欣慰。

在这个过程中,许多朋友为项目提供了宝贵的建议和代码贡献,我对此深表感谢。正是因为大家的支持,项目才能不断进步。

此外,我很荣幸地宣布,项目也被纳入了 Preserving open source software for future generations 的计划,这让我感到意外和激动。

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由于公司电脑的资料和家里电脑的资料不同步,而我有个人的资料库希望在公司电脑上也可以查看。

因此我设置了 rclone 用于同步改资料库

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