求道之元能力：认识论
文章系统讲解认识论这一元能力，即管理自己'相信什么'的能力。核心内容包括：区分事实、解释（模型）、预测与价值判断四类认知误区；评估证据来源等级；用可证伪性明确错误标准，避免维护立场的傲慢；以概率思维和置信度应对不确定性；在新证据到来时更新认知而非固守立场。作者强调不要把感觉、情绪和价值立场当作事实，同时价值判断本身也极其重要。
全部文档 / 作者: Zede
8 篇
求道之元能力：问题分解能力
本文介绍了问题分解能力，旨在帮助读者避免过早回答，学会慢思考，从而更快找到真正应该回答的问题。文章详细阐述了问题分解的六个步骤：定义问题、拆解变量、寻找关系与机制、提出假设、寻找证据、得出暂时结论。通过将模糊、情绪化的问题转化为结构化、可分析的问题，读者可以更有效地解决问题。文章以自媒体播放量下降为例，演示了如何应用这些步骤进行系统性分析，并强调了迭代和持续改进的重要性。
求道成神：如何培养学习能力
本文是作者“求道之旅”系列的第一篇，聚焦于七大元能力之首——学习能力。作者指出，低效学习往往源于目标不明、标准不清，而高水平学习者会先明确“为什么学”和“怎样算学会”。文章从认知和实践两个维度展开：认知上，需建立知识地图、找出20%核心概念、建立模型；实践上，强调主动回忆、间隔重复、刻意练习、费曼解释、迁移学习和反馈迭代。最后以学习逻辑学为例，展示了完整的学习流程，旨在帮助读者将知识真正应用于现实思考。
我的成神计划：飞升成神（缘起篇）
作者提出'成神计划'，主张在AI时代摆脱碎片化信息，践行长期主义，系统学习世界底层知识，构建跨领域世界模型。路线分为四层：认识真相（元能力、逻辑数学概率、物理系统）、建立跨领域模型（进化生物、神经认知心理、经济博弈、历史社会政治）、获得现实行动与财富能力（商业金融）、认识并超越自身心智（哲学）。学习过程遵循输入知识、建立模型、预测现实、实践验证、修正模型、对外输出的循环，最终建立能解释世界、改变世界、认识自己的完整模型。
AI时代仅剩的稀缺资源：时间，关系，声誉
本文总结了AI时代未来十年的六条核心职业建议。在AI擅长解决标准化问题的背景下，人类的价值转向无法被模型评分的工作。建议包括：聚焦时间、关系和声誉等真正稀缺的资源；培养发现问题而非仅解决问题的能力；选择最雄心勃勃的挑战；死磕交付的最后10%；同时提高捕捉机会的概率(xG)和转化效率；以及把研究当作一种心态去探索未知。未来属于能选对方向并创造卓越结果的人。
我们都低估了hermes！--本地部署hermes真的太强了
本文介绍了本地部署 AI Agent Hermes 的强大功能与应用，包括接入微信、知识库管理、自我进化等特性。文章详细提供了 Windows 环境下的部署教程，涵盖模型配置、微信接入及常见问题解决方案，展示了其在 OCR、记账、多端协同等场景的实战效果。
Graph Engineering 提高你的 AI 处理复杂任务的效率
文章介绍了 Graph Engineering（图工程）的概念，旨在解决 AI 处理复杂任务时的效率瓶颈。通过将传统的线性任务流程转化为任务关系图，利用节点和边实现多任务并行、汇总和验证。文章详细讲解了并行处理、扇出与汇合、独立验证节点以及循环设计等核心要点，并提供了适合新手的 Graph 设计模板及常见问题的解决策略。
Web3 入门指南：方向、通用知识体系与基础大纲
本文为 Web3 新手提供了一份系统的入门指引。作者首先梳理了 Web3 的七大职业发展方向，包括基础设施、金融交易、投资研究、应用产品等。随后，文章详细列出了九大通用知识模块的学习大纲，涵盖了互联网基础、区块链原理、比特币与以太坊机制、钱包实操、Web3 生态（DeFi/NFT/DAO）、Token 经济学及链上安全风险。作者建议收藏文章并利用 AI 辅助学习这些核心概念，旨在帮助初学者利用碎片化时间快速建立 Web3 认知地基。