这里是 Jonathan：一个 05 年大学生的自我介绍与长期主义宣言
本文是 05 年大学生 Jonathan Wu 的个人介绍。他正在学习 AI，使用 Codex 探索 AI 视频生成与剪辑工作流，同时认真经营 X 平台，将其视为长期时间轴和动态名片。他兴趣广泛，涵盖投资、读书、健身、Web3 等，秉持长期主义与复利信念，强调在值得的事情上坚持足够久，并保持好奇心与行动力。文章记录了他开始做 X 的契机、个人信念以及对未来的开放态度。
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AI 真的能帮你学习吗？我复现了一篇 1000 人的顶刊实验，发现了残酷的真相
作者基于 PNAS 一篇近 1000 名高中生参与的随机对照实验，用 AIPOCH Open Science 复现研究数据：练习阶段用 AI 的两组成绩明显更高，但撤掉 AI 独立考试时，GPT Base 组比对照组低 17%，带引导的 GPT Tutor 组基本持平。结论是问题不在用不用 AI，而在于人有没有参与思考：直接抄答案只是完成任务，只给提示不给答案的 AI 才能促进真正学习。作者还提出三条检验是否真正学会的标准，并用 .science 研究包把研究交给 Codex 接力分析，展示了可复现、可继续的开放式 AI 科研工作流。
从0到20000粉丝，我的X起号攻略
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玩转 X 回复与互动（工具篇）
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深度复盘：Miles 15天万粉的4层涨粉漏斗
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在 X 的四年复盘和反思：万粉之路与认知转变
作者回顾了自己在 X 平台四年半涨粉一万粉的历程，复盘了几个关键涨粉时刻：'国产良心' NFT 项目出圈、与 Vitalik 深度访谈、发起 Web3 实习计划、坚持原创写作以及最近的套利共学活动。文章指出'蹭大 V'效果有限，做实际产品和发起真实需求的活动才是有效策略。作者还分享了认知转变：涨粉不是目的，公开预测、验证和复盘才能提高判断力；同时从技术理想主义转向重新理解金钱的价值，认为钱是可编程的资源。贯穿作者人生使命的是作为密码朋克主义者，与失控的数字未来对抗。
如何让 AI 替你学习并制作一个动画视频
作者分享了一套用 AI 学习教程并制作原创 IP 动画的完整工作流：将公开教程与成片交给 Codex 学习拆解，整理成可迁移的“创作方法卡”，再结合原创 IP「哎呀」的新故事与角色素材，生成导演脚本并调用 MiniMax H3 制作动画。文章详细讲解了参考资料准备、提示词设计、导演脚本编写、如何把模糊感受翻译成具体修改指令、角色情绪反应设计、内容包装分层，以及发布前的原创性检查清单。核心理念是：AI 降低生成门槛，但创意、审美与判断仍由创作者决定。
从Web3到AI：提前下注的人凭什么赢
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