Leo的笔记本

昨天和一个做产品的朋友吃饭。八两的帝王蟹端上来的那一刻,我们聊的话题已经从”他要做什么产品”转到了”他要做什么技能”。 这个转向本身就值得记一下。 一、从”卖产品”到”卖 Skill”,中间那一步是什么 他过去一直想做一个产品出来卖。这次见面,他的方向变了——他想做一个 Skill 来卖。 这两件事看起来像同一件事,差别其实很大。 卖产品,你卖的是一个能直接被使用的东西。卖 Skill,你卖的不是 Skill 本身——Skill 没法独立存在,它必须绑定脚本,绑定 Agent,才能跑起来。所谓卖技能,本质上卖的是 API 能力包:一段被规范化、被工程化、被可调用化的能力。 为什么这个转向在这两年突然变成显学?因为 Claude Code、Codex、Kimi 这一批 Agent 产品出来之后,大家发现”能力”是可以被封装的,而封装出来的东西有人愿意付费。 但卖 Skill 有个隐含前提:你得真的把一套流程跑通过、抽象过、压缩过。否则你卖出去的就是一个空壳子。 二、95% 的时间不是在写代码 我最近又在系统学 Agent 相关的东西,把 Kimi、Codex、Claude Cod...

研路炼钢 | 和一位延毕师兄吃了顿饭，他把读研踩过的坑全讲了（六）——简历不要写你做了什么，要写你能做什么 最后一篇。下午散步的时候，N师兄帮我看了简历，给了一些很直接的建议。说实话，有些话我听着不太舒服，但越想越觉得他说得对。 01｜”我招人看简历，只看最后两项” N师兄自己开公司，招过人，也面过不少应届生。他跟我说了他看简历的逻辑： “项目经验，还有你的核心能力。其他的我基本不看。” 他说很多简历写了一大堆学生工作、社会实践、课程成绩什么的——这些他翻都不翻。 “我只想知道两件事：你做过什么项目，你从中展现了什么能力。” 02｜”不要罗列细节，要总结能力” 他看我简历的时候，指着其中一段说： “你写了’集成测距算法，计算路灯到摄像头的距离’——这个解决了什么问题？” 我说解决了路灯检测中距离计算的精度问题。 他说：”那你就不应该写你用了什么算法，你应该告诉面试官你有解决复杂工程问题的能力。” 他举了自己写简历的例子： “比如我不会写’我把战斗系统拆解成了背包系统、物品系统和拾取系统’。我会写’擅长复杂系统高耦合情况的优化’。” 前者展示的是你做了一件具体的事，后者展示...

研路炼钢 | 和一位延毕师兄吃了顿饭，他把读研踩过的坑全讲了（五）——“技术是最不值钱的东西” 这句话是N师兄说的。他说的时候语气很复杂——他自己就是技术出身，他”非常憎恨这句话”，但随着阅历增加，他发现”说得好像不可逆”。 01｜一个技术人说出这句话的重量 N师兄是我见过的技术最强的人之一。 高二开始学虚幻引擎，本科做外包从50块做到5万块，独自搭建了千万级的仿真系统，现在自己的游戏已经上线。他的代码日志七万字，项目文档几十万字，备份文件每天存3到5次，Ctrl+S的频率是每3到5秒一次。 这样一个人，跟我说”技术是这个世界上最不值钱的东西”。 他知道我不爱听，他自己也不爱听。但他说了。 02｜”你代码写得再屌，那又怎样？” N师兄的原话是这样的： “你在不会写代码之前，写代码这件事情非常重要。但是当你真正写代码写得非常屌的时候，你会发现——这代码到底干什么用啊？” 他拿自己做例子：写了那么多代码给导师，做了那么多项目，最后呢？名字被抹掉，什么都没留下。代码还在那个系统里跑着，但跟他没有任何关系了。 “你代码写得再屌，还不是给别人写的？” 这句话刺耳，但我没办法反驳。 ...

研路炼钢 | 和一位延毕师兄吃了顿饭，他把读研踩过的坑全讲了（四）——比赛到底有没有用篇 接上三篇。这一篇聊的是我自己最受刺激的话题。我花了两年时间在各种竞赛上拼命，拿了好几个奖，一度觉得这就是我在导师不给资源的情况下能走的唯一一条路。直到N师兄给我看了他做的东西。 01｜”正儿八经好的东西，根本不需要上比赛赛场” 那天下午，N师兄给我看了他之前做的那个千万级仿真系统的演示。 我当时的反应就两个字：震惊。 那是一个真正把虚拟世界模拟出来的东西——不是PPT，不是Demo，是一个可运行的完整系统。项目报告二十多万字，开发日志七万多字，全部是他一个人敲的。 看完之后我脑子里第一个念头是：我他妈之前还为了自己做的那几个作品沾沾自喜，现在觉得自己非常傻。 N师兄跟我说了一句话：”正儿八经的国家、政府项目，人家根本就不看你什么研究生竞赛。你的东西真正好的话，政府会抢着要，不需要你去趟比赛这个浑水。” 02｜”比赛全是草台班子” 说实话，这句话刺痛了我。 因为比赛一直是我在导师不给资源、不给支持的情况下，自己”自谋出路”的唯一方式。导师不给我引荐人脉，不给我项目资源，那我只能自己去参...

研路炼钢 | 和一位延毕师兄吃了顿饭，他把读研踩过的坑全讲了（三）——AI到底能干什么篇 接上两篇。吃饭聊到最后，我和N师兄聊到了AI。我们俩都是高强度AI用户，都花了真金白银买会员。但聊完之后我发现，我们对AI的判断出奇地一致——好用，但没那么神。 01｜我的AI全家桶 先交代一下我自己的使用情况。 我现在同时在用Claude、ChatGPT、Kimi，全部付费开了会员。GitHub Copilot也在用。国内的几个模型也都试过。 为什么花这么多钱？因为它是生产力。 我的判断标准很简单：它能不能帮我转化出我要的结果。花一块钱做出小学生水平的东西，不值；花一万块做出博士水平的东西，值。这不是钱多钱少的问题，是效率和结果的问题。 N师兄也认同这个判断：”你花了钱，提升了效率，获得了结果，就完事了。” 说实话，有一天AI平台宕机了，我坐在电脑前都不知道该干嘛。不夸张。 02｜”AI特别适合替代初级程序员” 这是N师兄的原话，也是我们聊得最深的一个话题。 他做了快两年的商业项目，对AI的定位非常清晰： AI适合干什么？ 当你已经把项目架构搭好了，核心模块做完了，骨架全搭好了，现...

研路炼钢 | 和一位延毕师兄吃了顿饭，他把读研路上的体会全讲了（二）——研究生创业篇 接上篇。N师兄不仅延毕了一年，还在研二的时候注册了公司，做了一款游戏，已经上线。听他讲创业的过程，我才意识到——做事和做生意之间，隔着一整套不一样的认知体系。 01｜”我一开始没想着要创业” N师兄说他并不是从一开始就计划开公司的。 “是机缘巧合碰到了几个朋友，大家都有想法。公司是研二的时候成立的，2024年9月。” 他的合伙人是计算机背景出身、之前在某知名游戏公司当过高管的朋友，后来自己出来创业。这位朋友最初是想直接开公司，把N师兄招成正式员工。但N师兄想了想—— “不如自己先拼一把。先把事情做起来，做起来之后再谈合作的形式。” 后来三个人成了合伙人。股份大致是51、33、16。美术方向的合伙人是大股东，出资最多，拥有最终拍板权；N师兄持股33%，负责技术和产品；第三位合伙人持股16%，负责策划。产品已经在海外平台上线。 02｜”先做事，再开公司” 这是N师兄反复提到的一个观点，我觉得特别值得记下来： “开公司的目的是为了盈利。如果手上的产品已经足够好、可以开始盈利了，那再考虑以公司形...

研路炼钢 | 和一位延毕师兄吃了顿饭，他把读研踩过的坑全讲了（一）——导师关系篇 前两天和一位即将毕业的师兄吃饭，聊了整整一个小时。他延毕一年，论文自费两万多，跟导师关系一度非常僵。他说的很多话让我后背发凉——因为我正在经历几乎一模一样的事情。 01｜”我是奔着产学研合作来的，不是来当执行工具的” N师兄本科就做过大量商业项目，来读研的时候，心里想的是和导师建立一种合作伙伴关系。 “我不喜欢那种模式——老师拍脑门说’这个好像可以做’，然后你去做完来找他汇报。我喜欢的是大家一起去做一件事。” 他甚至直接说：”我很讨厌向人汇报事情。因为以前都是我听别人汇报的。” 这话听着有点狂，但他确实有这个底气。他入组之前，导师跟他说要新开一个研究方向，整个平台是他一个代码一个代码敲出来的。问题在于—— 他遇到技术难题去找导师，导师说：”我不会，你自己做。” N师兄当时跟我说了一句让我印象很深的话： “课题是你分给我的，理论我一问你也不会，那到底在干什么呢？” 他说，如果他一个人真能抗衡大厂的团队，他还在这儿干什么？直接去大厂当leader了。 02｜一个人扛起千万级项目，最后名字全部...

AI时代，你的带宽够用吗？ 读吴军《格局》有感 前几天重读吴军老师的《格局》，有一段话把我锤醒了。 他说，一个人的成就，不取决于他做了多少事，而取决于他在最重要的事上投入了多少。听起来是老生常谈对吧？但他接着用了一个很工程化的比喻——带宽。 你的注意力就像一条网线，总带宽是固定的。你同时开10个视频，每个都在缓冲；你只开1个，4K高清流畅播放。 这个比喻让我一下子想到了自己。 我的”高并发崩溃”说来惭愧，作为一个学计算机的研究生，我对”并发”这个概念再熟悉不过了。多线程处理、异步调度、负载均衡——这些我都能给你讲得头头是道。 但轮到管理自己的时候，我却一直在犯最低级的错误：无限制地开线程。 论文要写、比赛要打、小程序要改、公众号要更、论文要读、博客要搭、Claude Code要学、还有每天的散步打卡和喝水任务……有一天晚上我躺在床上，数了一下手头在推进的事情，两只手数不过来。 结果呢？每件事都在”进行中”，每件事都没有”已完成”。 吴军老师在书里说：做事的多少不取决于你想做多少，而取决于你的带宽能承载多少。 超出带宽的部分，不是在推进，是在制造焦虑。 这句话我读了三遍。...

读研最怕的不是没工具，是没有自己的龙最近读到一篇讨论AI工具热潮的文章，作者提了一个很尖锐的观察：全国一半的AI Agent每天在给主人发天气预报，另一半在发新闻简报——而这些事，手机免费就能干。 看到这里我笑了，因为我自己也干过类似的事。 刚接触Claude Code的时候，我花了大量时间搭技能模块、配MCP工具链、研究各种Prompt模板。折腾完了，坐在屏幕前，突然发现——嗯，然后呢？ 工具倒是磨快了，但砍什么？ 这个问题，放到我们读研的语境里，更扎心。 你的”问题资源”是什么？ 原文提出了一个概念叫问题资源。意思是：当AI已经能给出不错的答案时，真正稀缺的不再是解题能力，而是你手里有没有值得去解的题。 谁拥有问题，谁就拥有调度工具和系统的权力。 读研不就是这样吗？ 导师给你一个方向，你读了几十篇论文，跑了几个baseline，然后呢？你的contribution是什么？你发现了什么别人没发现的问题？ 我见过两种研究生： 一种人工具玩得特别溜，YOLO各版本如数家珍，训练脚本写得飞快，但你问他”你这篇论文到底解决了什么问题”，他支支吾吾半天，最后说”我把mAP提了两个点”...

我发现一个现象：很多人用AI用得很勤，每天和大模型聊几十轮，生成PPT、写文案、做总结，但聊完就关了，什么都没留下。 Token花了，结果没攒下来。 最近和朋友聊了一整晚，从AI工具怎么用，聊到怎么靠AI建立自己的长期壁垒。聊完之后我越来越确信一件事： 在AI时代，最值钱的不是你会用什么工具，而是你积累了多少数字资产。 01 AI最大的价值，不是帮你干活 很多人对AI的理解停留在”效率工具”——帮我写个文案、做个PPT、总结个文档。 这些当然有用，但这只是AI价值的表层。 我朋友说了一句话让我印象很深：”你脑子里想法很多的时候，就去跟大模型对话。不用管它回答得对不对，聊完你就知道自己想要什么了。” 这其实是AI的一个隐藏功能：它是一面镜子，帮你把模糊的想法变成清晰的结构。 我自己也有这个习惯。很多时候不是真的要AI给我答案，而是在对话过程中，我的思路自己就理清了。AI做了什么？它只是逼着你把想法说出来、写下来、结构化。 学习也是同样的道理。我之前让Claude读完一整份专业文档，分析重点，然后出题给我做。出题、做题、出题、做题，循环下来，效率比自己啃书快了好几倍。 但关键不是...