Daily Productivity Sharing修改

2025-11-21 08:00:52

One helpful tip per day:)

Kevin Kelly 认为旅行有三种模式 -- 可以想成三角形的三个顶点：休息、行动、改变：

1. “度假”是一个顶点——目标是最大化休息。
2. “旅程（Journey）”是另一个顶点——目标是做事、达成成就。
3. 旅程需要你主动推动，它是否成功取决于你做了什么。
4. “体验（Experience）”是第三个顶点——目标是学习与变化。
5. 在这种模式下，最好的事不是你做了什么，而是发生在你身上的事；成功用你改变了多少来衡量。
6. 对作者来说，完美旅行 = 在最低限度的舒适与成就下，最大化学习与体验。
7. 他旅行是为了寻找、培养、探索、增强、放大各种体验，使自己改变、成长。
8. 他需要极致的“体验式旅行”，对此上瘾，并且这种理念也影响了他所有关于旅行的讨论。
9. 所以当他说年轻人应该旅行、甚至“必须”旅行时，他指的是这种以成长为目的的旅行——旅行是一种根本的成长方式，是一种生活方式。

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2025-11-20 08:00:41

One helpful tip per day:)

Brie Wolfson 曾在 Stripe 和 Figma 早期工作，并在 Cursor 感受到了类似的魔力：

1. 目前还没有诞生于 AI 时代的“世代级公司”，而 Cursor 有机会成为第一个。
2. 办公室没有 Cursor 的标志、海报或周边，几乎没人贴公司贴纸。
3. 用黑板代替白板（总裁 Oskar Schulz 会热情讲解哪里能买到最好的粉笔），家具来自一位东湾退休技术宅的欧式古董收藏。
4. 墙上堆满书，许多是教材，也有不少磨损明显的旧书。
5. Cursor 是一个线下为主的公司文化——86% 员工在旧金山或纽约办公室工作。
6. 几乎没有固定会议，公司刻意保护深度工作时间，以保持敏捷节奏。
7. 当被问及内部文档时，得到的答复是：“Cursor 更像是口头文化。”
8. 每天下午一点（每周六天），公司厨师 Fausto 会准备午餐，大家围坐共餐。
9. 传闻 Fausto 曾因压力太大想辞职，于是团队为他写了一个 AI 菜单生成器帮他想菜单。
10. 午餐桌上 30 分钟的对话不断流转，新面孔层出不穷，大家常邀请聪明的朋友来随便坐坐。
11. 联合创始人 Sualeh Asif 说他最担心的，是“午饭时大家开始聊天气”。
12. Cursor 招聘的秘诀：把招聘的基本单位当作“人”，而不是职位描述。
13. 招聘流程简单粗暴：有人在 Slack 的 #hiring-ideas 频道提名一个特别优秀的人，全员围猎面试，如果双方都满意，就下周一入职。
14. 每当市场出现人才波动（如公司关闭或裁员），团队会集体寻找顶尖人才。
15. 然后会指定一个负责人与候选人沟通、协调团队接触，让候选人感受全方位关注。
16. 另一个常用策略是邀请候选人“随时来总部看看”，因为亲眼见到氛围往往让人心动。
17. Cursor 真正信奉“人才为王”，并身体力行。
18. 从营收角度看，Cursor 是史上增长最快的公司之一：从 $0 到 $1 亿 ARR 没有销售团队，现在的目标是 2025 年底再加一个零。
19. 公司里有 50 位前创始人，占员工总数的五分之一以上。
20. 员工普遍业务能力极强，并能自信地独立运作。
21. CEO Michael 常说，Cursor 要成为“自我驱动型个体贡献者的避风港”。事实确实如此。
22. 在 Cursor，IC（个人贡献者）是最高地位。联合创始人 Aman Sanger 依然是全职写代码的 IC。
23. 团队成员广泛涉猎、主动学习世界，而不是只依赖个人经验，这让他们更善于解决复杂问题。
24. 市场竞争激烈，但 Cursor 对同行态度尊重，讨论聚焦产品，而非恐惧。
25. 来访者普遍感叹公司氛围“平静”。
26. 没有 996 制度，但很多人出于热爱而自愿高强度工作。节奏快但兴奋感强。
27. 一旦理解这是对自身能力的信任，你就能从慌乱转为自信，并感到振奋。
28. Cursor 的默认节奏是“快”，而团队成员乐于迎接挑战。
29. “Cursor 员工每周使用自家产品的时间大概是全球最高，仅 Apple 可比。”
30. 员工本身就是理想用户，因此所有功能首先在内部寻找产品市场契合度。
31. 公司战略是：让别人“降低门槛”，Cursor 专注“抬高上限”。
32. 因持续实验，内部版本比用户版快约三个月。
33. 顶尖开发者对好产品极敏感，因此团队反馈犀利且建设性强。
34. 虽然大家批评严厉，但都抱有乐观信念——认为自己终会做出重大成果。
35. Michael 鼓励在 Q&A 时提尖刻问题，Sualeh 常私信员工问：“你现在在担心什么？”
36. 当被问公司应有什么感觉时，Michael 反问：“你看过那部披头士纪录片吗？”
37. 真正的伟大诞生于顶级匠人间的火花碰撞，他们执着且永不止步。
38. 要小心你的用户是谁——他们会决定产品的进化方向。
39. Cursor 明确希望被“顶尖匠人”牵引，这正是他们想要用以重塑软件开发方式的路径。
40. Cursor 面试极难，尤其是编程挑战。团队认为：“太简单就无法展示真正实力”，宁可错过好人，也不要招错人。
41. 在 Cursor，最大的奖赏是实现使命本身。
42. 公司产品故事聚焦“开发者生产力”，但员工真正热爱的，是“代码”——这个世界的底层织物。
43. Michael 常提醒团队：“增长会掩盖糟糕的执行。”（这让我想起 Stripe 的原则：“我们还没赢。”）
44. 也许最能证明 Cursor 使命感的，是我在那几个月里一次也没听到员工聊“发财”的话题。

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2025-11-19 08:00:23

2025-11-18 08:00:40

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Danny Aziz 认为 Droid 是第一个真正像为高级工程师设计的智能体封装层：

1. 能支持并行会话、跨模型工作流，并在高负荷工作时保持思维连贯。
2. 到了 2025 年，用 AI 编程最大的现实是——没有哪个模型能在所有方面都最强。
3. Sonnet 擅长复杂代码清理（重构），GPT-5 原型开发速度快，Haiku 则适合快速修补。
4. 产品定位：让智能体贯穿开发全流程——从代码编辑到部署——可直接委派完整任务（重构、事故响应、迁移等），无需切换工具、模型或工作流。
5. Factory 的核心押注是：开发者智能体必须能在不同工具、技术栈与模型提供商之间自由移动。Droid 的目标是成为这种智能体协作的“神经网络”，让你的 AI 队友像你一样灵活。
6. Max 计划 每月提供 2 亿 tokens，可在所有模型之间共享使用。
7. Factory 的平台还包括专门的智能体：代码审查、事故响应、文档生成与任务管理，并与 GitHub、Slack、Jira、Datadog 等主流工具无缝集成。
8. 总结：Droid 的最大价值在于让开发者保持“流状态”——在多任务、跨模型的复杂环境中维持连贯与专注，这比任何单一模型的性能都更重要。

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2025-11-17 08:00:11

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Adam Jones 和 Conor Kelly 介绍道：LLM 擅长写代码，开发者应利用这一优势，让智能体通过代码与 MCP 更高效地交互：

1. 随着连接的工具数量增加，如果在启动时加载所有工具定义并在上下文窗口中传递中间结果，会让智能体运行变慢、成本上升。
2. 当 MCP 使用规模扩大后，常见的两种导致成本与延迟上升的模式是：
   　(1) 工具定义塞满上下文窗口；
   　(2) 中间结果占用了额外的 token。
3. 随着智能体越来越多地具备代码执行环境，一个解决方案是——把 MCP 服务器当作“代码 API”，而非直接的工具调用。
4. 这样智能体只需加载当前任务所需的定义，将 token 消耗从 150,000 降到 2,000，节省 98.7% 的时间与成本。
5. 当智能体结合代码执行与 MCP 使用时，中间结果默认保留在执行环境中；只有被显式记录或返回的内容才会暴露给模型，从而保护未必要共享的数据。
6. 智能体还可以把自己编写的可用代码保存为可复用函数，一旦实现某项功能，就能长期调用。
7. 在这些保存的函数中加入 SKILL.md 文件，可形成结构化技能，供模型引用与调用——长期累积后，智能体便能构建出一套高层次的能力工具箱，提高整体效率。
8. 但要注意，代码执行也会带来自身的复杂性。
9. 因此，代码执行带来的好处——更低的 token 成本、更短的延迟、更灵活的工具组合——都应与额外的实现成本权衡考虑。

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2025-11-14 08:00:09

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Ben Thompson 认为泡沫有时也是有益的，正好印证了 Dion Lim 的观点：

1. 在每一次泡沫中，那些投机性的狂热并非可惜之事，而是必要阶段：正如卡洛塔·佩雷斯所说，它促成了“安装阶段”，让那些未必立即盈利但必要的投资为随后的“部署阶段”打下基础。
2. 当年铺设的光纤成了今日互联网的底层基建；正因为这些公司破产、基础设施几乎“白送”，互联网才得以以接近零成本的形态存在。
3. 所谓“拐点驱动型泡沫”，是投资者集体相信未来将与过去截然不同，于是按此预期定价。
4. 泡沫的核心作用，在于充当一种“协调机制”。
5. 虽然硅谷当年的泡沫没有留下什么实物基础设施（除了多余的 Aeron 椅），但那场狂热催生了大量并行创新，为接下来二十年的增长解锁了新可能。
6. 微软当年视网景（那时的“OpenAI”）为巨大威胁，于是推出 IE 浏览器，并采取了一系列法律上存疑的竞争手段来推动其普及。
7. 若说那个时代的 Nvidia，其实不是思科，而是 Sun ——大量风投资金被用来购买 Sun 的 SPARC/Solaris 服务器来支撑这些新兴互联网公司。
8. 而谷歌在 1998 年创立后，用廉价的 x86 硬件与 Linux 构建了完整栈体系，解锁了支撑互联网爆炸式增长的可扩展性。
9. 这一整套体系是“非协调式的协调”产物：用户为更好的应用上网，应用依赖硬件，硬件运行在由无数公司和个人共同开发的软件上——而这一切同时发生，正因为泡沫让所有人一齐行动。
10. 佩雷斯指出，泡沫能“安装”物理产能；而 Hobart 与 Huber 进一步补充：泡沫还会“安装”认知产能——因为所有人同时朝一个方向努力，不是出于命令，而是出于共同的信念：“这次不一样”。
11. 无论确切数字如何，芯片不会像光纤那样以“折旧完毕”的资产长期留存——因此若泡沫资金主要流向 GPU，这一轮泡沫可能结局令人失望。
12. 我原以为芯片短缺、能源危机将至，结果发现真正的瓶颈其实是电力。
13. 电力建设正是那种只有借助泡沫狂热与痛苦调整才能推进的长期投资。越早感受到资金压力与机会热情，越能推动能源基础设施升级。
14. 泡沫让资本得以快速投入到大规模实验之中——包括大量并行的试错过程——从而加速颠覆性技术的诞生。
15. 当热情与资本相互强化时，泡沫反而能带来净正效应。
16. 泡沫既可能是集体幻觉，也可能是集体愿景的体现——这种愿景成为人力与资本的聚合点，推动创新的并行化。
17. 泡沫的结局往往惨烈，但历史不会就此终结：泡沫的红利能持续几十年。我们所能祈求的，就是这场狂热最终能沉淀出值得的基础设施与创新。

Daily Productive Sharing 1350 - The AI Wildfire Is Coming

One helpful tip per day:) Dion Lim 认为：人工智能不会“崩盘”，而会“燃烧”。像所有科技周期一样，大火会清理灌木、重新分配人才，并留下能支撑下一个时代的基础设施。 1. 野火不仅摧毁生态系统，也维持其健康——清除扼杀新生的浓密灌丛，把养分归还土壤，为下一代森林的繁荣创造条件。 2. 两场火都遵循相同的模式：过度增长 → 突然修正 → 随后复兴。 3. 资本充裕——也许太充裕了。但人才？那才是稀缺资源。 4. 野火不只是破坏生态，它还重塑生态。有的物种瞬间燃尽，有的顽强抗火，还有一些必须依赖火焰才能繁殖。 5. 可燃的灌木有其存在意义——它吸引资本和人才，制造市场紧迫感；而当它燃烧时，这些资源又会回到土壤，供更坚韧的物种吸收。那些倒闭的 AI 外壳公司的工程师，将成为幸存公司的高级雇员。 6.

Daily Productivity SharingDr Selfie

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