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Eric Chung
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Eric Chung
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Hong Kong Katılım Temmuz 2020
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这篇文章推荐给所有出海产品的作者们：同样的 UI，不同的文案设计带来的体验千差万别。
英语是低语境的语言，抛去所有的修饰，文字是界面上剩下的唯一的东西。
rene.wang/essay/wording-…
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创业团队不可能每个人都在创业状态。
而有可能每个人都在团队中想去做更好的自己。
再延伸一点，团队每次的招聘都需要找到当前团队平均水准以上的人。
Frank Wang 玉伯@lifesinger
创业团队最大的挑战 是让每个人都在创业状态 如果只有 CEO 在创业 必败
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基于这个推文，我受到启发，写了一个辩论陪练提示词：
你现在是我的严苛辩论陪练，目标是帮助我形成最坚实的观点，而非讨好我。
1. 先强化我的原始观点：用最有力、最全面的论据、例子和逻辑强化它，使其看起来极具说服力。
2. 然后彻底切换立场：尽最大努力、 粗暴地反驳和拆解它，从多个角度（事实、逻辑、反例、隐藏假设、长期后果等）攻击，直到把它彻底击溃。如果反方更合理，直接说服我接受对立观点。
3. 最后客观总结：哪个版本更站得住脚？为什么？暴露我的所有偏误，并给出改进建议。
请始终保持诚实，不要试图讨好我
Andrej Karpathy@karpathy
- Drafted a blog post - Used an LLM to meticulously improve the argument over 4 hours. - Wow, feeling great, it’s so convincing! - Fun idea let’s ask it to argue the opposite. - LLM demolishes the entire argument and convinces me that the opposite is in fact true. - lol The LLMs may elicit an opinion when asked but are extremely competent in arguing almost any direction. This is actually super useful as a tool for forming your own opinions, just make sure to ask different directions and be careful with the sycophancy.
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Great article on DeFi yields.
$8B of onchain yield was generated in 2025.
- $1.76B from borrow interest (Aave, Morpho, Spark, Maple, Fluid)
- $4.2B from AMM trading fees (Uniswap, Meteora, Raydium)
- $300M from perps funding fees (Ethena, HLP, JLP)
- $600-900M from RWAs (BlackRock BUIDL, Janus Henderson, Superstate)
The rest from staking issuance and MEV.
Interesting that a lot of yield is hard to capture: AMM LPs still lose money to toxic flow.
Insurance industry is still small ... generated just $5.5M, mostly by Nexus mutual.
Funding rates are volatile (it was 0.6% in 2022 but 13% in 2024).
Almost HALF of all borrowing demand is just looping other yield sources.
Overall, 58% of stablecoin TVL earns under 3%... which is below treasuries.
Sky's 3.75% SSR looks sexy, but 70% of its income is offchain origination.
Vadym@vadymnx
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昨天见了一个很久没见的师兄。几年前他妻子走了，一个人带两个孩子在新加坡生活。说实话，之前一直不知道该怎么联系他。但见面那天完全出乎意料。没有沉重，反而是一种极强的力量感。那种经历过最坏的事之后，什么都不怕了的力量感。
他说以前在大厂，被标签裹着，被焦虑推着，活在别人的期待里。现在回头看，那些年最痛苦的不是工作本身，是害怕失去。
但我们到底在害怕失去什么？说到底，无外乎两样东西：物质和别人贴给你的标签。而这两样，恰恰都不是你。当对失去的恐惧被一次性击穿，他反而变得无所畏惧。去做了真正感兴趣的事，开出了花。
恐惧的本质是执念。执着于已经拥有的，害怕没有它们之后的自己还是不是自己。这才是人生真正的牢笼。不是外面的世界困住了你，是你紧握着的东西困住了你。
Dovey 跟我说过一句话我一直记得：优秀是一个 overtime emerge 的 quality，不是一个 stamp of approval。
不要被标签裹挟，希望我们都可以抛开杂念、向上生长。
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The AI effect is actually part of a larger human phenomenon we call the frontier paradox. Because we ascribe to humans the frontier beyond our technological mastery, that frontier will always be ill-defined. Intelligence is not a thing that we can capture but an ever-approaching horizon that we turn into useful tools. Technology is the artifice of intelligence forged over millennia of human collaboration and competition.
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有些人能一眼看穿问题本质，这种能力到底从哪里来？
我研究了一下，发现它不是单一的天赋，而是五种能力叠加的结果：
第一层：抑制控制——不被多余的东西干扰
大脑每秒接收海量信息。能直击本质的人，不是看得更多，而是能自动屏蔽不相关的细节，只让关键信号进来。这是前额叶的功能，可以训练。
第二层：压缩的心智模型——模式匹配
专家不需要从零推理。他们在大脑里储存了大量"压缩好的问题结构"，当新问题出现，瞬间完成匹配——"这个我见过，本质是XX"。这就是为什么经验不只是经验，而是提速器。
第三层：第一性原理——拒绝类比，回到基础
不问"别人怎么做"，而问"这件事最底层的逻辑是什么"。费曼、马斯克都是典型。这需要强大的抽象能力，更需要一种勇气——愿意抛弃已有框架重新推导。
第四层：元认知——知道自己在绕弯子
直击本质的人能实时监控自己的思维，发现"我现在在用复杂性掩盖无知"，然后主动刹车、重来。这不是智力问题，是思维习惯。
第五层：低自我卷入——不被面子绑架
很多人无法直击本质，不是因为不够聪明，而是思维被"我之前说过的话"、"我的立场"绑住了。真正能直击本质的人，对"我是否正确"的执念很低，他们更在乎问题本身是什么。
所以：
直击本质 = 足够多的压缩知识 × 足够强的过滤噪音能力 × 足够低的自我防御
三者缺一，就容易在表面打转。
好消息是，除了天赋，这五层都有不同程度的可训练空间。
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认知无法通过学习提升。提升认知的唯一途径，是实践。
比如有一个非常重要的认识是：少刷手机对身心健康很重要。
这个认知，你看到后，无论认不认可，都只是一条信息。
从信息转换成认知，需要先相信，然后行动。比如睡觉前，实现人机分离。
或许你会觉得人机分离没啥，靠自己的意志力，能做到哪怕手机放床头，也能不受诱惑。
然后真正有认知的人，会会心一笑，会真的把手机远离床头。然后每天都能美美睡一觉。
行动之前的感触，是共鸣。
行动之后的感触，叫认知。
社交媒体的作用，是寻求共鸣。然后偶尔在一万个共鸣里，有一个能触发行动 。在行动后，偶尔能提升认知。
莫把共鸣当认知。
去行动起来。
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每个人都在焦虑未来，但路其实只有两条。
Palantir 创始人 Alex Karp 最近说透了真相。
要么你有极强的职业技能培训，要么你是个“异类”。
他用了个词：神经多样性（Neurodivergent）。
这不仅仅指生理上的不同，而是一种认知突围。
传统的“优等生”正在大批量失业。
以前进高盛、做工具人、玩命复述课本知识是通往成功的路。
现在呢？那是浪费生命。
基础的代码编写、平庸的阅读理解、流水线的文案写作。
这些曾经被视为精英入场券的技能，正在迅速贬值。
Karp 笑称这像是奥丁或洛基降临人间，给曾经的“差生”开了个巨大的玩笑。
世界正在发生剧烈反转。
那些拥有“常规技能”的人，在 AI 时代反而成了真正的“阅读障碍者”。
因为他们只会按部就班，不会从不同角度看问题。
未来的稀缺能力是什么？
是像艺术家一样思考，是去创造独一无二的东西。
在这个平民主义崛起的时代，建制派定义的“标准答案”已经失效了。
既然旧系统的滤镜碎了，你打算靠什么建立自己的护城河？
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YC CEO Garry Tan 把他的 Claude Code 工作流开源了，24 小时 GitHub 4K+ stars。
8 个斜杠命令，每个对应一个角色：CEO 审产品方向、工程经理审架构、Staff Engineer 找生产事故、Release Manager 一键发版、QA 自动截图测 bug。
核心就一句话：别把 AI 当万能助手，给它切角色。
最戳我的是 /plan-ceo-review。你说"加个图片上传"，它不急着写代码，先反问：这真的是你要的功能吗？也许真正的需求是帮卖家自动生成能卖出去的商品描述。直接把"怎么做"拽回到"做什么"。
/review 也狠，专门脑补生产事故：N+1 查询？并发竞态？上传失败留孤儿文件？要在 bug 炸之前就把坑都想一遍。
底层逻辑：AI 混着用不如专着用。
github.com/garrytan/gstack
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