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Daily Productive Sharing 1278 - I Spent 90 Days Rebuilding My Brain. Here's What I Learned.

Joan Westenberg 发现高效其实是深度的敌人而所有有趣的事物都藏在深度里

1 她每周会留出整整一天不使用 AI
2 那一天她坚持用自己大脑生成内容用自己的语言表达而不是依赖任何外部支架
3 就在那时她意识到自己一直缺失的东西原创思考所带来的满足感
4 现代生活让人习惯性地逃避这种状态因此坐在模糊与不确定里不急于转移注意力本身就是一种激进的自我找回
5 每一条思路最终都走进了死胡同或者落入陈词滥调但这正是重点她正在学习如何与一个问题待在一起即使它迟迟不给答案

https://letters.acacess.com/daily-productive-sharing-1278
3
DPS 周刊 201 - 一个月可能写五十万行代码?

过去一个月,我重新捡起了写代码,准确地说,我自己并没有写多少代码,绝大部分都由 AI 代劳。

vibe coding 也好,context coding 也好,spec coding 也好,都只是不同的叫法,整体的体验就像是在大型策略类游戏。我可以从写代码的角色中脱离出来,更像是一个架构师,一步步指引这些工具写出需求。

很多声音会觉得,这些工具的出现会让程序员这一职业变得没落,其实我倒是很乐观。

https://letters.acacess.com/weekly-201/
👍1
CleanShot 2025-07-21 at 17.32.20@2x.png
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误触了模型,选了 Claude 4,不到两小时账单就爆了 😅
🥰5
Daily Productive Sharing 1291 - Refactoring in the Age of Unlimited Code Generation

Scott Werner 说,过去需要几个月才能完成的工作,现在用 Claude 几个小时就能写出来。它一个下午能写的代码,超过了他一周的产出。

1. 但问题在于:AI 不知道何时该停止添加功能。
2. 我们不得不将完整的子系统“拆出来”,赋予它们独立的存在。过去我们称之为“模块化”或“拆分”,现在这一过程必须以 AI 的速度进行。
3. 我认为,未来高级开发者的角色会转向模块级别的模式识别。不是判断“这段代码写得好不好”,而是“这段代码在不在该在的位置”。
4. 这不是“过早优化”,而是在源头上与熵作战。
5. 如果你尽早拆分模块:
- 主应用会保持聚焦、易于理解
- 被拆出的模块可以独立演进,不会影响主应用
- 出错的地方变少
- 未来 Claude 需要处理的上下文变少
- 每个部分在孤立状态下都更容易理解

https://letters.acacess.com/daily-productive-sharing-1291
Lex 这期采访了 DeepMind 的创始人 Demis Hassabis,有几点很有意思:

1. 他酷爱游戏,以前还开发过游戏,最爱的是《文明》。他认为游戏可以塑造人的世界观,可以让人不断地失败,不断地在模拟环境中接受挫折,从而成长;

2. 被问及高质量的数据会不会被用尽,他表示乐观,因为数据还在以越来越快地速度产生。而且人工合成的数据质量也越来越高,所以训练数据不会不够;

3. 至于当下的 AI 进展,他认为只会越来越快,人们会越来越需要 AI。GPU / TPU 不仅对训练很重要,对于推理更重要,因为后者的增长太快了;

4. 在未来的五到十年,任何领域熟练掌握 AI 的人都会成为该领域的超级人才,就像我们一直说的十倍程序员那样。

https://overcast.fm/+AAeZyCkkrCw
Daily Productive Sharing 1296 - Conditional Self-Worth

Anne-Laure Le Cunff 解释了什么是条件式自我价值:大脑会把自我价值当作一张资产负债表来处理,这是因为它习得了如何通过社会奖励来导航。而它出乎意料地具有破坏性:

1. 心理学家 Edward Higgins 发现,我们身上存在三个版本的自我:真实的自我、理想中的自我,以及我们认为他人期望的自我。

2. 在孩童时期,我们学到:好成绩 = 让父母骄傲,赢得比赛 = 获得关注,乐于助人 = 获得爱。

3. 重新塑造根深蒂固的条件式自我价值模式并不容易,但它可能对心理健康产生巨大积极影响。

4. 当你发现自己在进行这种心理运算(“如果这个项目失败,我就一文不值”),停下来问问自己:“我的价值真的取决于这一件事吗?”

5. 大脑通过多年的强化学习,将成就等同于价值。要更新这一系统,就需要持续性的例证,让自己在不满足任何条件时仍然被重视。


https://letters.acacess.com/daily-productive-sharing-1296/
1
歇了两周,本来想着没人发现也就算了。结果忘记取消 Ghost 的订阅,信用卡又被扣了$180美金的年费,那就继续每天更新吧,希望能一直坚持下去。

马上1300期了,也快五年了😅
🥰11😁3
Forwarded from DPS Build
读了这个帖子,就觉得这个世界还是充满希望的。

不满意现成的搜索引擎,Wilson Lin 直接手搓了一个基于神经网络的搜索引擎:

1. 可以更好地理解搜索意图,而不是简单地匹配关键词
2. 耗时两个月,总花费不超过一千美金
3. 不满意现成的工具,直接写了一个 CoreNN,还开源了

当然这哥们也不是一时之勇,早在几年前就把 HackerNews 的所有帖子都扒了下来,然后做了分析。

另外,他的文笔也很不错,清晰详细。

https://blog.wilsonl.in/search-engine/
👍21
Daily Productive Sharing 1297 - Sell a B2B product

事实上,一个好产品是公司成功的基石,但它本身并不足够。

1. 优秀的销售会引导对话围绕“价值”展开。如果不锚定价值,就相当于把钱白白留在桌面上。

2. 优秀的销售不只是“成交”,而是从理解客户开始。

3. 要将自己视为顾问或值得信赖的顾问。目标是帮助客户实现他们想要的结果(即使那意味着不购买你的产品)。

4. 询问“成功对你来说意味着什么?”:每个考虑购买工具的人心里都有预期的收获。

5. 回归业务目标:企业通常只关心几个核心目标——提高收入、降低成本、减少风险、加快达成结果。

6. 20 封定向邮件的效果远远胜过 1000 封群发邮件。

7. 如果你需要早期用户反馈,就应该集中精力接触那少数关键用户。
说明“为什么是我,为什么是现

8. 在”:如果你发邮件给某人,需要表明你做了功课,内容必须相关,理由必须明确。

9. 在谈论你的产品之前,你必须先理解客户真正想解决的问题。

https://letters.acacess.com/daily-productive-sharing-1297/
Daily Productive Sharing 1298 - If you're facing a complicated decision, your first job isn't to find a solution, but to understand the problem

你玩过数独吗?把九九八十一个格子填满数字。它的真正诀窍在于:你需要弄清楚哪些数字是不允许的,你就知道了约束条件,也就明白了解决方案是什么。

最近借助 agentic coding 写算法也是如此。这些工具很快就能列举出各种解决方案,但是真正哪些适合我们需要解决的问题,还需要我们一步步弄清楚。尽管这些工具能够快速给出方案,快速测试方案,但如何将这些方案组合起来得出最优解,还是需要时间和精力。也许这篇文章会带来不少启发:

1. 当面对无尽的选择时——无论是规划花园、写一篇文章,还是塑造一段人生——你该如何可靠地找到正确的解决方案?
2. 面对一个难题时,不要急于去解决它,而要先确保你真正理解它。如果你理解得足够透彻,解决方案自然会显而易见。
3. Alexander 提出了“形式—情境—契合”(form-context-fit)作为客观判断设计好坏的方法。换句话说,它是一种判断某个问题的解决方案是否合理的方式。Alexander 说,只有当“形式”(解决方案的形态)契合“情境”(问题的背景)时,设计才是好的。
4. 擅长挑选衣服的人,往往是从整体搭配的角度去思考,而不是单独看某一件衣服。
5. 换句话说,擅长买衣服的人,会努力去理解衣服所处的情境(身材、肤色、整体搭配、预算等),然后购买那些能够弥补衣橱空缺的单品。
6. 设计师们通过逐步揭示情境来采取行动,直到他们弄清楚花园需要变成什么样子。
7. 随着情境逐渐清晰,所需的方案也随之变得明确。
8. 现在,当我更清楚地看到整体格局时,我发现自己在多年之前就已离许多好方案近在咫尺,只是当时没有看见。
9. 我常常在还没有真正理解问题细节之前,就过早地执着于某个解决方案。
10. 这是人类一种常见且强烈的倾向:为了让既定的方案看起来正确,而扭曲对问题的理解。这显然会让发现真正的正确方案变得更难。

https://letters.acacess.com/daily-productive-sharing-1298
Daily Productive Sharing 1298 - If you're facing a complicated decision, your first job isn't to find a solution, but to understand the problem

最近借助 agentic coding 写算法也是如此。这些工具很快就能列举出各种解决方案,但是真正哪些适合我们需要解决的问题,还需要我们一步步弄清楚。尽管这些工具能够快速给出方案,快速测试方案,但如何将这些方案组合起来得出最优解,还是需要时间和精力。也许这篇文章会带来不少启发:

1. 当面对无尽的选择时——无论是规划花园、写一篇文章,还是塑造一段人生——你该如何可靠地找到正确的解决方案?

2. 面对一个难题时,不要急于去解决它,而要先确保你真正理解它。如果你理解得足够透彻,解决方案自然会显而易见。

3. Alexander 提出了“形式—情境—契合”(form-context-fit)作为客观判断设计好坏的方法。换句话说,它是一种判断某个问题的解决方案是否合理的方式。Alexander 说,只有当“形式”(解决方案的形态)契合“情境”(问题的背景)时,设计才是好的。

4. 擅长挑选衣服的人,往往是从整体搭配的角度去思考,而不是单独看某一件衣服。

5. 换句话说,擅长买衣服的人,会努力去理解衣服所处的情境(身材、肤色、整体搭配、预算等),然后购买那些能够弥补衣橱空缺的单品。

https://letters.acacess.com/daily-productive-sharing-1298
最近拿到了 Perplexity 的 Comet 浏览器,还蛮惊艳的。

比如去保险公司查他们的产品,本来要一页页翻,甚至还要点开一个个 PDF 查看。换了 Comet 就非常方便了,直接用它访问保险公司的首页,然后让它梳理你想要的产品,它就自动一页页去查看,然后把总结和比较都整理出来。

类似的,比如要找适合自己的信用卡也可以用 Comet 去找。总之很多原来费时费力的活,都可以交给这个 agentic browser。

下面这个是 Perplexity 的邀请链接,可以获得一个月免费的 Pro plan,我朋友拿这个注册了之后,过两天就收到了 Comet 的下载链接,一箭双雕。

https://perplexity.ai/pro?referral_code=84QI8LBM

https://www.perplexity.ai/comet
DPS 周刊 203 - 写在又一个生日之际

又一个生日过去了。

很奇妙的是,我突然在想自己到底几岁了,好像突然变得很模糊,要算一下才明白。不确定是因为到了一定年纪,就不再对年龄那么敏感;还是因为 covid 一下子把时间变得模糊了。

去年母亲问我,活了这么多些年,有何感想?我说,其实还蛮幸运的。没什么大灾大难,没什么大病大痛,还好好活着。想要的,努力努力也都获得了。也折腾了几番,有些结果,没结果的也不至于摔得太惨。看看身边的人,有些运气没那么好,有些早已英年早逝。想想这些,就觉得,有些东西不要太计较,活着就不错了。

新的一岁里,希望能够勇敢地迈出那一步,坚持做自己想做的事,不问结果,坚持就好了。

https://letters.acacess.com/weekly-203/
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