首頁

你不需要把每一本書讀完：我從 Naval Ravikant 的閱讀觀重新理解「讀書」

不必把每一本書讀完，也不必把每次閱讀變成績效考核。從 Naval 的公開閱讀觀出發，討論如何依目的選擇閱讀深度、檢查理解，並保留文學、好奇與休息本身的價值。

Engelbart 常被記成「滑鼠之父」，但他的研究計畫更大：把人、語言、工具、方法與訓練視為一個可被整體改善的能力系統。從 1962 年的 H-LAM/T 到後來的 bootstrapping，這套思路仍能幫助我們重新思考 AI 時代的 augmentation。

AI 能協助寫出程式，但作業分數、工作產出與長期理解需要分開檢查。從程式教育與開發者研究出發，討論規格、除錯與驗證為何仍值得學，並提出不犧牲必要資訊與安全條件的練習方式。

AI 幫忙完成作業，不足以判定哪些方法已經學會。本文比較兩項教學研究，區分短期測驗、長期保留與遷移，並提出保留必要支援的學習檢查問題；不把一次成績當成人的價值。

AI 讓 implementation 變快，不會自動讓產品更接近真實世界。我現在用 State、Evidence、Authority、Release 四個詞檢查 AI-native delivery，避免把「看起來完成」誤當成「現實完成」。

我現在不再用筆記數量、backlinks 或 graph nodes 衡量 PKM，而更在意 re-entry、representation、relations、synthesis 與 transfer：一個好的知識系統，應該讓下一個重要的 cognitive move 變便宜。

AI-native 的價值，不是把判斷外包給模型，而是重新設計人與 AI 各自應該做什麼。從 Capability、Agency、Evidence、Recovery 四個判準出發，整理我在產品實作中的七個原則。

一位冥想者如何走進科技創業，並面對多年司法壓力？重讀《臣服實驗》，我從「放下控制、仍然行動」得到啟發，也對照聯邦法院與 SEC 文件，釐清起訴、暫緩起訴、撤案與無罪判決之間的重要差別。

熱情不是起點，而是結果。
與其追隨熱情，不如先用匠人心態打造「職涯資本」，等你有了籌碼，熱情與自由才會真正出現。

第一性原理不是接受既有做法，也不是只靠靈感突破限制。本文用 SpaceX 與 Tesla 的案例，整理定義問題、區分事實與假設、拆解、重組、最小實驗和迭代六個步驟；並釐清火箭材料價值、完整製造成本與售價不能混為一談。