在硅谷101公路上，我开了十年
作者回顾在硅谷工作的十年历程：从2017年怀着对科技圣地的憧憬来到湾区，到如今依然每天通勤于101公路。文章剖析了硅谷的真实面貌——低密度平房拼凑的城市群，详细计算了高薪背后的账单与生活成本压力，揭示了中产焦虑的本质：收入翻倍却愈发焦虑的享乐适应效应。通过对比乐观的老板与悲观的朋友，作者体悟到焦虑源于参照系不断上移，而通勤的四十分钟是他唯一审视自我的时刻。他期许下一个十年不再困于这条路。
全部文档 / 作者: Thomas Zhou
6 篇
托马斯的硅谷来信 004：啤酒社交
作者分享了自己在产假期间考取 Cicerone 认证体系入门级 Certified Beer Server 的经历，并测试了 Gemini 竟然能全对答题。文章以轻松笔调讲解啤酒入门知识：打破艾尔与拉格的鄙视链误解、颜色深不等于酒精度高、原麦汁浓度不等于酒精度、IPA 不一定苦、酸啤古斯的历史故事等。作者还与朋友实测自研的开源啤酒 Skill，通过拍照识别酒单、推荐酒款、提供酒桌谈资，强调喝酒的意义不在炫技，而在与朋友相处时的松弛感。文末开源了 beer-buddy 项目。
如何变得更有雄心：写给与模型协作的人类使用指南
Claude 团队工程师 Felix Rieseberg 撰写的 AI 使用指南，提出使用 AI 时应从四个维度提升“雄心”：速度、高度、深度与广度。高度指提升抽象层级、关注终极目标而非单一任务；深度指像顶尖专家一样使用专业工具与方法、挑战既有认知、创造新知识并引入外部验证；广度指跨学科调用多元视角与方法。文章还结合心理学中的“自我效能感”概念，引用丹齐格、班尼斯特等案例，说明相信事情可行、目睹他人突破、允许失败能激发更大成就，倡导人们敢于尝试曾认为不可能之事。
AI 会替代人的工作吗？我们担心的到底是什么？｜托马斯的硅谷来信 002
作者从历史案例出发（ATM 与银行柜员、蒸汽机与杰文斯悖论），探讨 AI 对就业的真实影响：工作清单从不是固定的，替代背后也藏着看不见的增量。通过应届生 AI 海投简历、给 Agent 看的广告、AI 家族纪录片等案例，说明智能变便宜会催生新需求与产业重构。作者指出个人焦虑源于相对剥夺感与损失厌恶，建议不要只盯着具体技能（如写代码），而要聚焦创造的价值，服务好半熟人群体——因为 AI 让干活变便宜后，信任反而越来越值钱。
心流已死：与AI协作中的疲惫与反思
作者分享与AI协作时失去心流的体验，描述等待AI时刷手机停不下来、多任务切换导致疲惫等场景，引用吴恩达、Simon Willison的观点及认知心理学研究，分析切换成本和内疚感带来的消耗，并尝试减少并发、拆小任务、调整节奏、优化AI输出等方法来适应新工作方式，反思人在向更强智能妥协的过程中如何找回沉浸与满足感。
Astra：“你花半辈子学会的本事，我临场发挥都比你强”——为啥Astra可能是AGI？
作者在OpenAI发布GPT-6（代号Astra）并宣布AGI时代到来后，探讨到底什么是AGI以及为何GPT-6可能是AGI。文章从训练规模（首次使用超10万张GPU、NVL72硬件）和技术原理（循环深度recurrent depth替代部分CoT）两方面分析Astra的不同，并给出三个理由：ARC-AGI-3接近满分、AutomationBench跨应用任务成功率从18.1%升至41.4%、解决44年未解的Erdős第74题等前沿数学问题。最后作者感慨与AI协作越多越珍惜人际交流。