麦克林托克：她先感觉到了
文章讲述了诺贝尔奖得主、遗传学家芭芭拉·麦克林托克发现“跳跃基因”的历程。她通过独特的“对有机体的感觉”，在未被当时科学界接受的情况下，坚持研究三十年，最终证实基因并非静态而是可移动的。文章探讨了这种先验的身体认知与后验的科学验证之间的关系，以及天才在认知范式转换前所面临的孤独与坚守。
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气吞万里如虎：回顾十九世纪的数学英豪们
本文回顾了十九世纪数学史的波澜壮阔。文章指出，十九世纪数学家们将数学从描述世界的工具转变为创造世界的工具，彻底改写了“数学是什么”。重点阐述了非欧几何的诞生（罗巴切夫斯基、鲍耶、黎曼）如何解放了几何学，使其不再局限于描述经验世界，而是研究空间结构与公理本身。这些变革为二十世纪的相对论、量子力学及计算机理论奠定了核心基础。
薇依：注意力就是全部
文章深入探讨了法国哲学家西蒙娜·薇依的生平及其独特的认知论。通过薇依的工厂经历与哲学思考，阐述了“注意力即祈祷”、“重力与恩典”等核心概念，指出认知的最高形式并非“我”的主动抓取，而是自我的退后与清空，让世界穿透进来。
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。
好的写作到底是什么
本文整理自 The Art Of Storytelling 的视频，探讨好写作的本质。核心观点：写作不是把想法誊写到纸上，而是让想法成形。写作是在起点（读者已知）与终点（读者读后的理解）之间找一条最短的直线，即安排信息出现的顺序，让读者自己走到寓意。文章提醒写作者提防知识的诅咒，用词只看能否帮读者往前走，避免用大词炫耀，并强调培养自己独特的声音来自个人对世界的体验，建议写作者过丰富的生活积累素材。清晰比简单更重要，好散文如窗玻璃。
AI 时代的 eval 究竟应该怎么做
作者提出在 AI 时代执行成本越来越低，eval（评估）才是一等公民。他建立了 repo-evals 项目，系统测评各类工具和 skill，并详细介绍了完整的评估方法论：先看真实产出而非介绍；将工具分为原子、分子、复合物三个层级并采用不同检查标准；打分四档且分数拆开可解释；明确 who/when/how 使用场景；绘制工作流并与同类工具对比；标注部署成本和 license；把 README 承诺拆成一条条 claim 逐条核对实测证据；最后按层级使用不同检查清单（确定性、幂等性、工作流正确性、错误传播等）。文章以 guizang social card 为例演示了完整评估页面结构。
提示词不用写得专业，要写到你自己能读懂
作者以AI生图的窗边咖啡馆人像提示词为例，讲解如何整理AI生成的冗长提示词。核心方法是：删流程、合重复、换实景、测删除。要点包括：去掉分栏小标题后整体通读，合并重复表达同一意思的形容词；把'不要杂乱'等否定句改写为具体的正面画面描述；将'高级感、电影感'等笼统大词拆解为具体的光线、配色和构图要求；一次只删一句，对照出图验证效果，但不要为了精简丢掉关键的安排。最终目标是写出自己能读懂、出了问题知道从哪句下手的提示词。
AI 时代，如何突破个人能力边界
作者以技术小白身份借助 AI 获得世界 AI 大赛 Top 10 的经历为例，复盘出三种可培养的元能力：一是结构化思考，把陌生复杂的事拆解到可下手；二是学习与迁移，通过情景化提问从专家身上提取判断依据，并让 AI 协助设计与整理；三是 AI 协作技巧，包括清楚交代背景目标、先确认理解再动手、用具体场景讲解选项利弊、分工验收并具体反馈后迭代。作者认为这三种能力配合使用，是普通人在 AI 时代突破能力边界的金手指，每解决一个问题，能力边界就往外拓一点。
手把手教你写一篇长文：如何把一个想法变成一篇文章
本文系统讲解了如何将一个模糊的想法变成一篇完整的长文。作者首先将长文分为科普、教程、经验、观点、故事五大类型，并分别剖析各类文章的写作陷阱与结构脉络，如科普文要突破“知识的诅咒”、教程要教思路而非仅教操作、经验类文章需要复盘而非流水账。接着介绍从想法到成文的完整流程：确定文章类型与受众、理清脉络、撰写正文、修改精简、拟定标题、配图排版。最后分享了文章发布后提升热度的实用技巧，强调长文的长期价值。
散人杂谈 国庆节特别篇｜你可以随时打开自己，也可以随时关掉自己
作者以GPT上线为个人纪年分界线，在国庆假期中反思技术加速时代的个体处境。从卢德运动、恩格斯停顿讲到人类文明的外包史：火、文字、钟表、计算机，直到AI外包思考本身。借苏格拉底对文字的担忧与法航447空难，区分'外包'与'依赖'；以低本底钢类比GPT前的人类原创数据，呼吁收藏与守护；探讨AI时代的一对一教育、默会知识与线下沟通的升值。核心观点：开时往死里卷，关时往死里躺，两样都是自己，都不用道歉。
公开 dontbesilent 写标题的方法论
作者认为市面上教写标题的黄金公式和蒸馏大V标题的做法方向都是错的。核心问题是：用户输入的原始内容本身就缺乏吸引力，仅靠事后润色标题，要么无人点击，要么沦为标题党。正确流程是在正文完成甚至开始之前就思考标题：AI 应引导用户说出写作意图和素材，发散出吸引人的角度（即恩特曼的'框架'或修辞学的'争点'），再在变现目标、用户能力和流量层级三者间找平衡。一旦平衡点确定，标题、封面、开头和内容方向便自然解锁。好标题应是内容本身更吸引人的副产品。作者近期将开源一个同时写封面、标题和开头的 skill。
