我删掉了我的第二大脑
作者在戒酒六年的回顾中，发现自己多年来精心构建的“第二大脑”——Obsidian 笔记、卡片笔记、待办清单——并未真正帮助思考，反而取代了思考、冻结了好奇心。他反思了 PKM（个人知识管理）文化的源起与陷阱：全面记录的许诺带来了抽象的混乱，归档不等于理解，系统越庞大越会推迟真正的思考。作者引用认知科学、博尔赫斯与哲学观点，指出人脑记忆依赖联想与情感，而非文件夹。最终他删掉了全部笔记，只保留一条简单记录，主张“活在知识之中”而非管理知识，并以更有节制的方式重新使用工具。
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看腻了05年A8长文，不妨看看90后A7未遂的故事
一位99年作者的失败复盘长文。大三时通过电商活动倒卖正品球鞋，从个人倒卖到做中间商和社群运营，稳定月入3万；毕业放弃就业，后因抖音监管收紧和电商红利消退收入下滑。考研985失败调剂211，读研期间炒股恒科一度赚百万，却在后续行情中腰斩再腰斩，最终三月爆亏七十万。历经减肥、实习被PUA、转正纠纷、毕业即失业等波折后，作者选择ALL IN AI，进入AI短剧行业做产品经理，立志重新创业从头再来。文中既有对贪欲、幻想与不深度思考的自我批判，也有对奋斗与热爱的感悟。
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。
我养了一群24小时不睡觉的AI，最后拖垮公司的却是我
本文作者通过自身经历，反思了在AI Agent大规模应用后，管理者面临的新挑战。作者发现，当执行层被AI无限加速后，真正的瓶颈变成了管理者的决策能力。文章剖析了信息、授权、验收、情绪四种老板瓶颈，并提出了三层判断制度和五项管理者绩效指标，强调AI不会消灭管理，而是会消灭管理中的表演，迫使管理者直面真正的承重判断。
Being ambitious and being a dad
作者在YC期间隐瞒了自己有女儿的事实，如今是两个孩子的父亲。他热爱工作，但也想成为好父亲，却发现伟大的成就者与好父亲往往难以兼得。他列举了乔布斯、爱因斯坦等例子，指出他们作为父母的失败。但他拒绝在事业和家庭之间做选择，重新定义了野心：既成为伟大的父亲，也创造伟大的事物。他通过专注、健康、明确的时间规则和减少浪费来平衡两者，并鼓励其他有野心的父母勇敢地成为有野心的父亲。
Building With No Constraints
作者分享了使用AI工具Claude Fable在三周内仅用1500美元构建复杂Web产品的经历，对比了过去需要数月和数百万美元的旧模式。文章探讨了无约束构建的双重性：既带来了强大的创造力和效率，又因缺乏限制（如截止日期）导致难以最终交付产品。
GRIP STRENGTH
文章通过纪录片《Comedian》对比了两位喜剧演员Jerry Seinfeld和Orny Adams的态度。Seinfeld认为成功在于“持续工作”，而Adams执着于名利，最终痛苦不堪。作者反思：过度渴望成功往往带来空虚，真正的伟大来自 effortless 的投入。
OPENAI 的反思：PRD 没死，PM 别砍
本文基于 OpenAI Codex 负责人 Andrew Ambrosino 的播客访谈，探讨了 AI 时代下产品管理与开发流程的反思。文章指出 PRD 未死，关键在于选对媒介；反对盲目裁撤 PM，强调学科积累的最佳实践不应被抛弃。Andrew 提出角色应由实际交付内容定义，而非头衔。他警示人们应与结果而非流程结婚，在 AI 降低实现成本的当下，人的判断力、品味与经验变得更为昂贵和稀缺。
为什么我不“凭感觉编程”：一位资深开发者对 LLM 编程的深度反思
文章翻译并分享了 Jacob Harris 关于拒绝使用“凭感觉编程”（即过度依赖 LLM 辅助编程）的观点。作者从经济成本、经验主义、抽象本质、摩擦的价值以及责任感五个维度展开论述。他认为，编程是在复杂现实中建立抽象的过程，需要深度理解架构决策和承担后果，而 LLM 只能解决偶然复杂性，无法处理本质复杂性，更无法替代人类的思考与责任。
潘石屹：我的反思
潘石屹对中国房地产过去三十年的深度反思。文章回顾了从福利分房到商品房的历程，指出行业在向香港学习的过程中异化为高杠杆、高周转的庞氏骗局模式。作者认为，缺乏诚信的扩张、土地财政与金融资源的共谋导致了行业的崩塌，唯有重拾诚信并将购房者利益置于首位，市场才能恢复信心。
你怕 AI 取代你，但 AI 从来没活过，也从没失败过
文章通过与航空维修 AI 创始人的对话，探讨了 AI 的局限性，即无法学习人类知识中未被记录的“隐性知识”。作者指出，人类的经验、直觉、失败教训和局部网络关系构成了 AI 时代的护城河。AI 只能处理结构化信息，而真正的判断力、时机把握和人际连接仍掌握在拥有真实体验的人手中。
