万字长文，讲透辅导孩子做作业的第一性原理
本文从认知心理学与认知神经科学出发，解释辅导孩子做作业时冲突的根源。通过汉诺塔实验等工作记忆容量限制的经典案例，说明大脑天生规避高能耗的主动思考，优先依赖记忆提取。文章系统梳理了大脑能量代谢、多巴胺奖赏机制、外部环境-工作记忆-长期记忆三要素等信息加工架构，指出孩子面对陌生题目时承受生理级别的认知负荷，而大人因已有自动化经验误以为题目简单。理解这些底层规律，才能采取科学有效的家庭辅导策略。
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万字长文（含配图），讲清楚育儿的第一性原理
本文节选自陈行甲《你，是孩子的前传》，提出“根-干-枝-叶”育儿模型：叶是表面问题（如网瘾、厌学），枝是核心能力（价值感、社交、情绪调节），干是亲子关系模式，根是家庭氛围（夫妻关系、父母成长状态、代际传承）。文章以青春期网络沉迷为例，示范从叶到根逐层追问问题根源，指出孩子的问题往往源于家庭系统而非孩子本身。同时用“硬件大升级、软件大更新”比喻解释青春期大脑发育与身份认同探索，强调父母应以共情和教练式提问代替说教，做孩子的护栏与加油站。
富人家10岁的孩子，已经看穿了你30岁还没看透的事
文章通过温州企业家鲍总教育女儿鲍美的故事，揭示了富人家庭如何通过日常对话培养孩子的认知思维系统。鲍美在辩论赛、义卖、友谊、创业比赛和机器人比赛中展现出的第一性原理、博弈论、二阶思维和反脆弱能力，远超同龄人。文章指出，真正的财富差距在于认知传递的时间差，而非金钱和资源。富人家庭从小教孩子“看懂规则”，而普通家庭只教“遵守规则”，这种底层认知的差异在长期运行中会形成天壤之别。
为什么你学了10年英语还开不了口？诺奖得主的理论揭示：大脑根本不想记单词
本文结合神经科学、认知心理学及二语习得理论，深入剖析了传统英语学习效率低下的根本原因。文章引用诺贝尔奖得主Herbert Simon的“组块化理论”和语言学家Stephen Krashen的“输入假说”，指出语言学习的本质是神经可塑性的重塑，而非单纯的词汇积累。作者提出了基于可理解输入（i+1）、模块化学习、高频输出及情绪管理的四步科学训练法，并给出了6-10个月实现流利交流的具体执行路径。
给 AI 装上一条河，它会醒过来吗？
文章将一篇灵长类大脑神经科学的预印本、七世纪玄奘译出的《解深密经》与当今 Agent 架构并置对照，提出一个猜想：意识可能不仅关乎'位置'和'规模'，还关乎'时间上的选择'。研究发现面孔区以约每秒15次的节奏在'被意识到'和'被抑制'的表征间交替。作者类比唯识八识体系，指出今天的 AI 只有前五识和第六意识（推理），缺少第七末那识（恒常自我追踪）和第八阿赖耶识（恒转如瀑流的种子池）。文末给出一个玩具级'常驻之河' Agent 设计，包含种子池、节拍调度器、竞争选择、末那日志和熏习写回五个部件，探讨如何构建一个持续流动而非'每次调用从零开始'的系统。
一个晚上，复现一篇《Science》
作者使用 AI 科研工作台 Open-Science（Codex 订阅驱动），在约 7 小时内从原始数据完整复现了 2024 年发表于《Science》的海马尖波涟漪（SWR）记忆选择研究。工作流采用'先出计划'模式，在查看数据前先冻结分析方法，并通过输入审查发现了作者自己代码与配置间的多处不一致。复现结果分四类报告：基线流形解码、回放候选筛选、CEBRA 编码大多精确复现，仅个别指标未复现；HSE 投射方向与原结果一致。最终交付包含报告、对照表、复现脚本的完整产出包。作者认为 AI Agent 大幅降低了科研复现门槛，未来人人都有机会参与科研。
聊聊肉身出海：移民美国的真实感受（一）
作者分享了自己从中国移民美国后的真实体会。移民的初衷很简单：想直接使用谷歌、X、YouTube等互联网服务。选择美国是因为从事CS和AI行业，硅谷资本、人才和信息密集，同时喜欢自然风光和子女教育优势。作者坦诚描述了难以适应的方面：英语非母语带来的日常沟通负担、美式文化差异（如不熟悉橄榄球导致的社交尴尬）、以及与国内亲友分离的孤独感。文章认为是否移民因人而异，关键看个人关心的重点；若从事AI或科技行业建议一步到位赴美，养老则推荐南欧。
所有数学课外班的终点，都是家长的一对一
文章探讨数学课外补习效果不佳的根源：课堂只能教会方法，而旧习惯占据孩子的自动化行为，'上课听懂'与'回家会做'之间隔着习惯养成的鸿沟。作者指出分数无法反映孩子的真实问题，家长应承担课堂与书桌之间的衔接角色，做到三件事：看见（分清孩子卡在题上还是情绪上）、拆小（把大要求变成可执行的小动作）、退出（逐步撤掉辅助，让孩子对自己的学习负责）。最终目标是家长的陪伴也能撤掉，孩子养成自主学习习惯。
小红书获客指南（一）· 调研篇
这是小红书获客系列长文的第一篇，聚焦市场调研。作者以自己的小红书采集插件（5天140单）为案例，系统讲解获客前的调研方法：先设想目标人群并将其具象化为具体的人；用第一性原理把需求拆解为'内容落差×人工填补成本过高×工具可信度'公式；把用户四大顾虑（封号、效果、价格、售后）转化为选题库；对没有内测用户的读者，介绍评论区小数据采样调研法，包括种子词设置和'身份+做内容'的选词技巧；最后讲解如何给用户非买不可的理由，以及用100问反推法把人群转化为具体问题。每一步都附有可直接复制的AI执行指令。
The art of creating generational wealth（创造世代财富的艺术）
文章提出“家庭财富树”系统，包含四大分支：Rules（规则）——通过家族宪章和家庭备忘录规范共享资产的使用；Structure（结构）——用王朝信托等法律结构避免每代传承时的税收损耗，以范德比尔特家族财富消散为反面案例；Liquidity（流动性）——借鉴洛克菲勒家族的无限银行概念，用寿险保单构建家族银行，保证不被迫出售长期资产；People（人）——通过真实商业实践教育下一代，如作者让7岁女儿经营电商网站，培养正确的金钱观。核心观点：世代财富的关键不在于赚多少，而在于保有与传承的系统。
一个家庭最大的远见：不是攒钱买房，而是培养一个“能全球跑的人”
文章提出，家庭真正的远见不是攒钱买房留资产，而是培养一个敢出门、见世面、能独立撑起人生的“能全球跑的人”。作者认为钱财会贬值、房子会老旧，唯有孩子的眼界、格局与认知才是家族代代相传的底气。守在原生圈层的人容易被认知和人情束缚，而走出去的孩子认知领先、心性坚韧、能扛大事，甚至能带动整个家庭实现阶层跃升。所谓“一代出走，三代翻身”，父母最大的智慧是成全孩子的远方，而非将其拴在身边养老。
关于 Goal 的 What、Why、How
文章从第一性原理探讨 AI Agent 的 /goal 模式：为什么需要 Goal（解决模型长程任务中的偷懒、中途停止和目标漂移问题），以及 Codex 和 Claude Code 的底层实现差异。Codex 由执行任务的 Agent 自己判断完成状态，Claude Code 则采用独立上下文的对抗性审查，由验收模型判定目标是否达成。作者认为 Goal 本质上是 Harness 层为模型能力缺陷打的补丁，未来必然会被模型内化，并给出设定清晰可验证目标的实践建议。
为什么你总是浪费晚上的时间（下班后疲劳的神经科学）
文章从神经科学角度解释了为什么人们下班后瘫在沙发上刷手机、无法启动锻炼或阅读。作者指出，一天高强度的认知工作会让前额叶皮层反复激活，导致谷氨酸积累，削弱其决策和自控能力，使人倾向于选择最简单的即时满足。真正的恢复需要让前额叶皮层'下线'——散步、听熟悉的音乐、做熟悉的菜、静坐发呆等无需决策的活动，20-30分钟即可让大脑清除化学堆积。单纯'逼自己一把'行不通，因为意志力本身就是已耗尽的前额叶功能，正确做法是绕开损耗而非硬撑。
