我是如何搭建自己的 Brain OS
让 AI 不只是回答问题,而是持续积累判断力。它不是一个 App,也不是一个复杂的软件项目,而是一套由 Markdown、Git、Wiki、日志和 Agent Skills 组成的个人知识与决策操作系统。
阅读全文 →这里不做时间线式的碎片记录,只保留能支撑判断的长文:AI 观察、职业转型、系统设计与方法论。
让 AI 不只是回答问题,而是持续积累判断力。它不是一个 App,也不是一个复杂的软件项目,而是一套由 Markdown、Git、Wiki、日志和 Agent Skills 组成的个人知识与决策操作系统。
阅读全文 →AI 时代,阅读通过追问、批注和反复交互,保存自己的思考过程,形成可以继续连接和输出的知识脉络。
阅读全文 →SoulOS 不是替我记忆的知识库,而是一套接受遗忘的外部系统:让读过、听过、想过的内容,在写作与思考时重新回到我眼前。
阅读全文 →把一份营养学讲书稿转成核查过的个人执行清单:12 条可执行动作、12 条数值核查、按影响÷成本排序。
阅读全文 →从《抗炎生活》讲书稿中抽出的可执行清单:厨房换油方案、每周采购项、双轨生活习惯自测,附对书中四条数值主张的事实核查。
阅读全文 →AI 时代的未来教育,落到普通家庭,可能不是更早学工具,而是让孩子更早学会负责、提问、判断和行动。
阅读全文 →从 Apple Intelligence 的组织重组、五模型架构、PCC 私密云计算、中国本地化路径,看苹果为什么必须在 AI 时代重新证明自己。
阅读全文 →翻译 Satya Nadella 关于 AI 时代企业、人力资本、代币资本与前沿生态系统的思考,并补充个人评注。
阅读全文 →在公司制定的晋升游戏里工作十五年后,我开始意识到:真正的困局不是晋升失败,而是把自己活成了标准件。AI 时代,重新成为自己也许正是出路。
阅读全文 →Palantir 的 Ontology 不是更高级的知识图谱,也不是豪华 RAG,而是一套企业业务世界的可执行模型。
阅读全文 →AI 当然会改变企业,但企业连数据、流程、责任边界都没理清,就谈不上让 AI 做决策。
阅读全文 →当团队写代码的速度突然变快十倍,你还在用过去那套办法管团队吗? 如果研发组织进入 AI 原生阶段, 什么样的技术经理会变得更值钱 ? 什么样的技术经理会被组织自然淘汰?
阅读全文 →模型本身只是 CPU。让"无状态" LLM 变成会用工具、有记忆、能自我纠错的 Agent, 靠的不是模型升级,而是它外围那一整套被称为 Harness 的基础设施。
阅读全文 →围绕 任务、工具、流程、输出边界 的可复用提示词增强包。 这页面把分散在 Anthropic 官方仓库、Superpowers 框架和 Google ADK 团队总结里的内容整合起来—— 读完之后你会知道什么时候该用 S...
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