一年级最容易白花的钱：为几道错题报的班
本文通过作者亲身经历，指出一年级孩子测评报告中的“薄弱模块”可能因样本量过小（如仅测一道题）而产生误导，导致家长盲目报班。作者通过增加练习量、分析错题原因，三天内将孩子正确率从17%提升至90%，并建议家长用少量同类题验证“弱点”真伪。文章强调报班买不到判断力，呼吁测评报告应标明题目数量，避免“一道题的证据”被过度解读。
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从不懂到能判断：责任先到，知识后到，中间这条路怎么走？（00/24期）
本文是《从不懂到能判断》系列的总纲，面向责任已到、知识未跟上的普通人，提出陌生任务快速上手的方法体系。核心是'陌生任务控制环'七个动作：定界、建图、取证、试探、反馈、更新、决策，辅以风险、权限、退出三道护栏，以及任务定界卡、红线清单、证据三角、假设账本等八件工具。系列共六卷二十四期，从看清问题、审慎取证、拆解验证、小步试探到独立决策与综合实战，强调思考口诀：上手速度约等于有效反馈速度乘以修正能力除以致命错误概率。
把自己拆成13份之后，我把第一份卖了：把判断变成可移交资产的方法论
一位做了二十多年系统的作者讲述了如何把自己的判断力从脑中经验拆解为规则、再焊进机器成为'物理形态'的可售卖资产。文章从一次四分之一返工和一篇废稿讲起，埋葬'不可替代'的旧信仰，提出'可复制 > 不可替代'的新逻辑，并给出盘家底、写魂、验收闭环、覆盖度清单、代码层门禁、素材三刀切、模板化交付七步施工图，同时坦陈拆解的反噬：拆出去的规矩会反过来拦住自己，资产化也会侵蚀人对判断的敏感度。
AI究竟让我们停止学习，还是重新学会学习？
文章从《经济学人》报道的一项针对26811名中国中学生的研究切入：使用生成式AI后作业成绩提升18%、用时缩短30%，但六个月后闭卷考试成绩下降约20%。作者结合自身经历——从不会写代码到借助AI开发出上架App Store的应用——提出“句号型AI”与“冒号型AI”的区分。AI既可以替人完成任务让思考终止，也可以成为进入陌生领域的门票，引发持续追问。作者认为能力外包与能力扩张可以同时发生，真正危险的是认知地图停止生长，关键在于我们如何使用AI。
听完李飞飞两小时访谈，我重新理解了 AI 时代的“主体性”
本文基于对李飞飞两小时访谈的思考，探讨了AI时代人类“主体性”的重要性。作者指出，AI不仅能学习写作模式，还能帮助人们看见习惯和盲区，但关键在于如何使用：是直接获取答案，还是用它来拓展思考。文章强调，对孩子而言，AI可能剥夺他们与困难相处的机会，因此教育者需参与规则设计。同时，作者认为语言模型虽强，但世界不只由语言构成，空间智能提供了另一种理解方式。最后，作者提出三个问题，提醒人们在AI辅助下保持主动性和判断力，避免过早交出方向盘。
写给那些想用 AI 编程、但每次都卡住的人
本文探讨了 AI 编程时代的真正门槛。作者指出，虽然 AI 解决了“写代码”的问题，但对于初学者，真正的鸿沟在于缺乏“系统思维”和“判断力”。文章详细拆解了判断力的六个维度，并为非技术背景人员提供了从“改”代码、逐行阅读、刻意制造 bug 等五个具体的成长阶段，强调真正的核心能力不再是语法，而是对软件运作的直觉。
辅导孩子学习诗词 Prompt
作者分享了一个用于辅导孩子学习诗词的 Prompt 设计方法。核心思路是把一首诗变成一幅只由诗中文字组成的图：字的位置和走向即画面本身。方法分四步：先找出诗中的事物及其关系；再将关系转换为空间投影，如'垂下'让字沿弧线往下排、'风'让字斜穿画面；然后生成图片；最后对照检查，确保所有字出自原诗、画面可辨认、能按阅读路径读出原诗。该 Prompt 巧妙结合了文字与图像，帮助孩子直观理解诗词意象。
Grok Bot Pages 新手保姆级教程：报告、备忘录、仪表盘实操
本文是 Grok Bot 新功能 Pages 的上手教程。Pages 可与 Bot 协作生成并持续修改成果页，分三种类型：报告管材料、备忘录管决定、仪表盘管进度。作者强调提示词中应写清收录范围、日期口径（北京时间）和保留原始链接等细节，避免返回无用内容。文章给出三个实操案例，含完整提示词模板与效果演示，并介绍进阶玩法——通过留言让 Bot 把推特文章转换为 Pages。最后总结三步收尾清单：先做报告、再做备忘录、最后做仪表盘。
H3 古风舞蹈创作方法论：从动作动链到导演级运镜
作者系统总结了一套基于 H3 模型的 AI 古风舞蹈视频制作方法论。核心原则是先建立舞蹈再建立镜头：从作品意图、音乐分析、编舞设计出发，构建持续层、动链层、微动作层三层舞蹈结构，写出包含受力、路径、重心、惯性等完整物理过程的动作链，并按音乐节拍与动作密度对齐。镜头设计强调真实摄影机几何而非抽象角度术语，每次运镜都需有目的。文章还涵盖参考图视觉权限界定、跨段连续性检查、负面约束的正向替代方案、提示词语法结构与交付前的导演级自检流程，旨在建立可复用的模块化 AI 舞蹈创作系统。
深度体验 EverOS Cloud：让 Agent 记忆与经验沉淀为技能的测评
文章针对 AI Agent 开发中记忆缺失、RAG 低信噪比切片、状态冲突与多主体污染三大痛点，测评了 EverOS Cloud（API v2）这一 Agent 记忆操作系统。核心机制包括语义事件切割、记忆整合消解冲突、多主体严格隔离，在 LoCoMo 基准上达 93.05% SOTA，减少 90% 以上 Token 消耗。其自进化技能引擎可将任务执行链路沉淀为 Case 并蒸馏为可复用 Skill，任务成功率最高提升 234.8%。接入仅需两行核心调用，支持记忆治理 API、多模态资料挂载、MCP 协议兼容 Claude Code 等工具，以及云/本地双模部署。作者认为其适合需要跨会话跟踪意图与沉淀业务 SOP 的场景。
How I Turn Any Question Into a Machine You Can Run
作者介绍了一个免费 Claude Code skill——anatomy（作者 wheresryan22，MIT 许可），可以把任意问题变成一个可交互的『机器』教学页面：一个独立的 HTML 页面，包含真实的机器模型、按步骤点击的按钮、展示内部工作原理的剖视窗口、由真实模型驱动的实时数字仪表、每步提示和拟声词。文章以意式咖啡机如何产生 9 bar 压力为例，详细给出安装、构建提示词、可读性优化、儿童绘本风格样式和自动化质检等 6 个步骤及全部提示词，特别适合向孩子解释机械原理。
软件工程专业困局
文章探讨软件工程专业的教育困局：大学教育未能培养学生在团队中编写可维护软件的能力，课程项目与业界真实复杂度脱节。作者援引《软件困局》和《黑客与画家》，指出软件工程专业在高校鄙视链中处于劣势，计算机科学专业实际是数学家、博物学家与黑客的混杂体，而大学以论文数量为考核标准，倾向于培养近似数学家的学生，而非创造优美软件的黑客。作者强调黑客的工作是软件设计而非学术研究——设计不一定是新的但一定是好的，并以Dennis Ritchie、Linus Torvalds、陶建辉等人为例，批评当前教育缺乏整体性关联分析能力的培养。