需要思考和解决的问题太多了 26.6月总结¶
0. 前言¶
现在的每一天我都感觉，需要思考和解决的问题真是太多了。
无论是工作上的还是生活上的，重要的还是不重要的，都会出现在我面前等待着我。
当然它们有积极的一面，也有消极的一面，但还是觉得这样活着还是会感到些许疲惫。
更何况，现在我的耐心，也变得越来越难以保持，总在想着下一个，过程变得越来越“随便”。
加速焦虑的环境，膨胀廉价的文字，精美统一的图纸，渴望进化的飞轮，丰富梦幻的想法......
人们贪婪着，上瘾着，迷恋着，竞争着，这些标签和结果，
不断想用结果来证明自己，踩着过去的自己来宣告着自我的价值。
而我也渐渐地感觉到，这一切都容易变得虚假起来，变得类似起来，变得“光鲜亮丽”起来。
他们说这一切的变化叫做“革命”，享受着推翻事物的快感，挥舞着高高在上的旗帜。
我其实也能理解，只不过再难以看清对方和世界，灵魂上雕刻的印记，和残留的花纹。
1. 工作上¶
这个月我依然还是忙碌在我的 AICR 专项中，预计还会持续到至少今年结束。
期间主要推进的进展的话围绕几个关键词展开：“能力”、“指标”、”总结“和”规划“。前半段主要就是打磨着能力的形态扩展着它的使用量级，然后围绕着数据指标的反馈和归因来对这部分能力进行迭代和优化，并随着迭代和优化继续根据反馈和归因来循环，直至达到预期的效果；而后半段的话主要就是面临着Q2的结束和Q3的开始，重新回顾之前设定的Q2规划所完成的相关进展进行收尾和总结，同时也在根据当前所面临的困境和需要体现的价值以及差异化，来规划下个季度所需要做的事情。
与 AI 的深度绑定
目前我几乎与 AI 也已经深度绑定，比如前面提到的所有事情几乎都是在 AI 的协作中完成的，我所需要执行的数据分析、数据归因、方案设计、策略实现、信息总结和技术调研等等，我也不断在尝试用 AI 来打造和沉淀我的相关工作流，设置着更多的定时任务和打磨更多的个人 Skill 等。在这些过程中，感受最深的主要有三点：
首先是 AI 确实降低了启动和落地的成本。以前面对一份数据、一篇空白文档、一个还不清楚的方案或者一个陌生的技术问题时，最困难的往往是怎么迈出第一步。现在我可以先让 AI 帮我整理信息、生成初版分析、补充可能的路径，或者先把一个模糊的想法变成可以继续讨论和修改的产物。很多过去需要花很长时间才能进入状态的事情，现在能更快地开始，也能更快地看到一个初步的结果。
但降低启动成本，不代表它已经替我完成了理解。AI 给出的第一版更像是一个可以继续工作的起点。如果我没有继续参与，没有核对数据、补充上下文、修改判断和真正推动落地，那么所谓的提效，很可能只是更快地得到了一份看起来完成的东西。
然后是对 Harness 和 Loop 的理解越来越具体。AI 真正稳定地完成一件事情，依赖的不只是模型本身，也不是多写几个 prompt，而是模型外面有没有一套能支撑它做事的系统：任务是否定义清楚，上下文是否准确，工具是否可用，边界是否合理，结果是否可以验证，失败之后能不能知道问题出在哪里。这些共同构成了我所理解的 Harness。
而 Loop 解决的是另一件事：这一次执行产生的数据、结果、错误和反馈，能不能重新进入下一次执行，让能力继续调整和变好。无论是 AICR 能力本身，还是我自己的 AI 工作流，都不能停留在“这一次跑通了”。真正有价值的状态应该是，做完之后知道为什么有效，失败之后知道哪里出了问题，积累下来的经验也能够继续被复用。Harness 让 AI 有条件稳定做事，Loop 让它能够从真实反馈中持续变化。
最后，也是越来越重要的一点，是人在决策、判断和思考中不能退出。AI 可以帮助我分析、实现和整理，但它无法替我承担“为什么要做这件事”“这个手段为什么有效”“当前结果说明了什么”这些问题。甚至越是深度使用 AI，我越需要先于模型把问题定义清楚，再去判断应该给它什么上下文、设定什么约束，以及最后用什么证据验收。
OneOne 中提到的“理解和解释清楚顶层设计，以及每个手段背后的归因”，我能感觉到自己相比之前已经有一些好转，但仍然不够稳定。有时我可以把逻辑写得很完整，却未必真的能解释它为什么成立；也可能能把事情推进下去，却没有把其中最关键的判断留下来。真正的理解不能只停留在文档里，而要进入真实的数据、反馈、失败和落地过程里。只有真实地去做，判断才会被现实修正，最后留下来的东西才真正属于自己。
AICR 领域的挑战和机遇
在之前执行的过程中，我其实没有充分意识到 AICR 这个领域的重要性。有些时候，我还是会把它当成一个具体专项、一项内部能力或者一个需要完成的产品去看待：把功能做好，把指标提升，把问题解决，好像也就完成了当前阶段的任务。
但今年随着 Verify 环节变得越来越关键，我开始重新认识这件事情。当 AI 生成代码的速度越来越快，真正困难的问题也开始从“能不能生成”转向“生成的代码到底对不对、好不好，以及我们凭什么相信它”。Code Review 也不再只是软件工程里一个已经成熟的普通环节，而正在成为整个行业都需要继续克服的难题。
从这个角度再看，我开始意识到，我们正在做的并不只是一个满足内部需求的产品或者工具。它所面对的是一些非常硬核的底层问题：如何理解代码和上下文，如何判断真实风险，如何让结论有证据，如何验证一个手段为什么有效，以及如何在复杂场景里持续获得反馈并修正结果。这些问题没有稳定答案，也很难依赖某一个模型或者某一套工程方案一次性解决。
这里说的“行业前沿”，更多是在描述问题本身，而不是评价我们当前的结果。行业里还有很多人也在寻找答案，我们离真正做好当然也有很长的距离。意识到这一点以后，我更难满足于完成既定动作，因为它并不等于问题已经得到解决。
这也让我重新理解 OneOne 中提到的“不同的职业发展，以及不同的成长路径”。不同的发展方向当然需要不同的专业积累，但底层仍然会回到一些可以迁移的能力：能不能看清真正重要的问题，能不能在不确定里建立判断，能不能定义约束、设计路径、验证结果，并把一件复杂的事情向前推进。
AICR 对我来说的机遇，可能就在这里。它迫使我面对那些很难回答、也无法只靠执行绕过去的问题。尤其在使用 AI 解决复杂问题和长任务时，如果人自己都说不清楚目标、边界和验收，AI 即使完成了很多步骤，也可能只是在模糊的方向上走得更远。模型能力越强，人的问题定义、过程约束、结果验证和归因解释反而越重要。
甚至在之前，我都没有意识到自己正在做的事情能够被放到这样一个高度上理解。回头看，会觉得好像就是我们这样一群还在不断补能力、找答案的人，正在尝试解决一个听起来很高级、也很困难的问题。说是“草台班子”，似乎也不为过。
可很多成熟、复杂的东西，一开始也没有那么完整。普通的人在现实条件里边做边学，经历摸索、试错和修正，才一点点把事情做出来。
对现在的我来说，知道这件事很重要，也知道自己离真正做好还有距离。能做的还是继续去做，把遇到的具体问题解决掉，再把每一次判断、验证、反馈和失败积累下来。
孤独感和状态波动
与 AI 深度绑定，以及长期独自面对技术问题，也带来了另一种很明显的感受，就是孤独。以前做业务需求时，很多问题会自然地在产品、设计、QA 和研发之间流动。即使事情同样复杂，过程中也会不断获得来自不同角色的反馈。现在很多时候，需要我先独自把问题想清楚、把方案搭出来，再寻找合适的时机与别人对齐。
AI 可以给出很多视角，却不能完全替代人与人之间真实的回应。如果长时间只面对模型、数据和文档，工作会慢慢缺少一些“人味”，我也更容易困在自己的判断里。六月反复提醒我的一件事，就是人是需要反馈的。我要更主动地把还不完整的判断拿出来沟通，尽早接收不同视角，而不是等到所有事情都想清楚以后再与别人对齐。
与此同时，波动也不只来自自己。外部的数据、反馈、优先级和环境会变化，内部的精力、情绪和动力也会变化。我很难让所有事情始终处于稳定状态，也很难要求自己每天都保持同样的耐心和投入。
接受波动并不是对问题放任不管，而是承认它本来就是现实的一部分。真正需要稳定的，可能不是每天的情绪和结果，而是自己在波动之后仍然能够重新辨认重点、调整方法、继续向前。每一次状态恢复、反馈和重新开始，也都可以留下一些下次调整时还能使用的经验。
2. 生活上¶
六月生活上的变化并不剧烈，更多是一些具体而微小的动作：饭后散步、去赤峰旅行、尝试游泳、养花草、记录 5% 的改变，以及提前安排一些生活目标。它们没有一下子解决状态和动力的问题，但会让我不再完全依赖某一刻的情绪，仍然能够做一点事情，也给生活留下几个可以重新开始的入口。
这些动作还有一个很重要的作用，就是让我更多地接触现实和世界。饭后走到外面，游泳时重新感受到身体，旅行时观察陌生的地方，在家里照顾一株植物，这些事情会让身体和感官重新参与进来，把注意力暂时从信息、屏幕和反复思考中移开，也让我感觉自己确实处在生活里。
六月还有一个不太容易概括的变化，是我开始更具体地感受到自己所处的环境。以前很多注意力都停留在工作、信息和屏幕上，居住的空间经常只是一个背景。最近我会更留意房间里的光线、空气、声音、身边的物品和植物，以及自己每天如何在这里生活。环境本身可能没有发生很大的变化，但我对它的感受变得更清楚了。
这种变化更像是让我重新注意到物理世界。生活不只发生在脑子里的计划和问题中，也发生在每天居住的地方、身体的感受和周围环境的细节里。对这些东西多一点感知，也会让我更具体地知道自己正在过着怎样的生活。
另外一个想继续保留的变化，是把自己的想法写出来并发表出去。六月旅行后的提醒就是要多描述、多表达，最近也开始更愿意分享写完的文章、读书想法和一些个人判断。写的过程会迫使我重新梳理自己到底想说什么，发布之后得到的反馈，也能让我看到别人是如何理解这些内容的。
我以前有时候会把表达看成一项需要做好的任务，于是越在意结果，越不容易开始。现在更想把它当成一种日常分享，不一定每次都很完整，也不一定必须得出明确结论。只要表达的是自己真实经历过的事情和形成的判断，这个过程本身就有意义，也能增加一些与他人的联系。
3. 一些反思¶
追求真实，以及独属于自己的成长
我在前言里提到“追求真实”，并不是想拒绝工具，也不是说只有粗糙的表达才算真实。对我来说，真实更像是确认一件事：最后被表达出来、被留下来的东西，确实来自我的经历、感受和判断，而不是一个被别人眼光、时代潮流和 AI 共同加工出来的形象。
这也关系到什么才是独属于自己的成长。现在新的概念、工具、工作流和成功经验出现得太快了，人很容易沿着别人已经画好的路径前进，追逐那些看起来更先进、更完整的东西。但别人的成长路径不一定属于我。真正属于我的成长，应该发生在我面对过的具体问题里：一次没有解释清楚的判断，一次状态波动后的重新启动，一次真正落地的实践，或者一次终于愿意表达出来的想法。
成长也不能只靠和过去比较来证明。有些阶段并没有明显的进步，甚至会反复、迟钝和退回去。把这些状态记录下来，弄清楚它们如何影响了我，本身也会留下经验。我也不需要总是否定过去，来证明现在有所成长。
专注于当下，以及重新体验过程
AI 让结果越来越容易获得，也让我越来越容易对结果上瘾。一个答案、一篇文档、一段代码、一个方案都可以更快出现，于是耐心也在不知不觉中被改变：总想着下一个，等待的时候切去看其他信息，拿到完整结果后又缺少精力重新审查。看起来完成了更多事情，但真正停留在一件事里的时间反而变少了。
结果当然重要，它会告诉我事情有没有做成。但如果只看结果，很多真正会改变人的东西就会被跳过去：卡住的时候如何继续思考，失败之后怎样重新验证，表达不清楚时如何找到问题，以及一个判断怎样在现实反馈里被慢慢修正。这些过程不够高效，也不够光鲜，却构成了经验本身。
所以“专注于当下”对我来说，也意味着在一件事情上多停留一会儿。AI 在输出的时候，我可以继续梳理问题；结果出现以后，还需要重新检查和判断；生活没有立即答案的时候，也可以先感受此刻正在发生的事情。这样至少不会因为结果出现得太快，就把原本需要经历的过程省略掉。
文档越来越多，实践细节反而更加重要
现在文档正在变得越来越多，也越来越容易生成。很多文档逻辑完整、结构正确、概念丰富，但读完以后仍然很难知道它到底解释了什么。有时候不是文字写错了，而是它缺少真实对象、真实约束和真实过程，只是在一套看起来成立的逻辑里继续推演。
这也是为什么实践细节正在变得更有价值。一个方案具体解决了什么问题，为什么选择这个手段，中间失败过什么，数据和反馈如何改变了判断，最后又用什么方式确认它有效，这些细节很难只靠通用知识生成。它们来自真正做过一件事的人，也保留着事情原本的复杂和人的痕迹。
对我来说，文档更适合记录实践，而不能替代实践。它可以借助 AI 变得更清楚，但里面仍然要保留问题是怎样被理解、处理和修正的。以后重新回看时，我也应该能够知道，当时为什么会做出那个判断。
5% 的改变
六月开始记录 5% 的改变，对我来说它并不是一个要求每天进步的指标，而是在状态不稳定时，主动把改变的门槛降下来。状态好的时候可以尝试更大的动作，状态不好的时候也不需要因此完全放弃。只要还能做一点点，就说明自己没有彻底停在原地。
这 5% 可以是一次饭后散步、一次游泳、照顾好花草、把一个想法写下来，也可以是更早一点睡觉或者少做一件没有意义的事情。它们看起来都很小，也不保证马上带来结果，但会让我不再把生活寄托在某个理想状态到来以后。很多改变本来就不是突然发生的，而是在这些微小动作里慢慢积累出来的。
信息、记忆与外置的大脑
信息越来越多以后，依靠自己记住所有事情已经变得不现实。六月旅行时，我也再次想到需要利用“外置的大脑”，把暂时无法处理、但可能值得回来看的事情先放下来。这也是我持续建设记忆系统、整理知识库和工作流的原因之一。
外置记忆并不是保存得越多越好。它首先应该让我不用一直担心忘记，把注意力留给当下；然后在真正需要的时候，能够重新找到有价值的信息、判断和经验。如果所有输入只是不断堆进系统，却没有被使用，那么记录本身也会变成新的负担。
一个记忆系统是否有用，还是要看它能不能帮助我区分什么值得保留，什么只是暂时经过，以及哪些内容需要重新进入行动。如果系统越来越复杂、维护成本越来越高，却没有帮助我解决现实问题，那它也就偏离了最开始的目的。复盘也是其中的一部分：把一个阶段留下来，是为了让过去的经验以后还能够被重新理解和使用。
4. 接下来的一些展望¶
- 继续与 AI 创造更多的价值和深度的绑定，深度参与问题定义和决策，减少重复的事情
- 持续克服 AICR 领域所面临的挑战，以及同时把握好它所带来的机遇，保持耐心和信心
- 保持好5%的微小改变，状态好的时候可以尝试更大的改变，状态不好时需要善待自己
- 珍惜自己的专注时间和精力，聚焦自己当下的一切和应该要做的事情，体验和感知过程
- 追求真实的自己和自己输出的东西，创造和体验那些可以真正属于你自己的时刻和收获