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Dion Lim 认为：人工智能不会“崩盘”，而会“燃烧”。像所有科技周期一样，大火会清理灌木、重新分配人才，并留下能支撑下一个时代的基础设施。
1. 野火不仅摧毁生态系统，也维持其健康——清除扼杀新生的浓密灌丛，把养分归还土壤，为下一代森林的繁荣创造条件。
2. 两场火都遵循相同的模式：过度增长 → 突然修正 → 随后复兴。
3. 资本充裕——也许太充裕了。但人才？那才是稀缺资源。
4.
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Joan Westenberg 说我们经常把认知上的清晰误当成了进步：
1. 大脑在“理解了某件事”和“完成了某件事”时分泌的那点多巴胺是一样的。
2. 理解系统、机制和底层原理确实能在我们最终行动时让行动更有效。
3. 问题在于，一旦“理解”取代了行动，而不是为行动做准备，麻烦就开始了。
4. 分析发生在抽象与无限可能的领域；行动发生在具体与约束的领域。
5. 你漂亮的模型一接触现实，就会以你没预料到的十一种方式出错；这让以“自己总是对”为傲的人很难受。
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Every.to 最近分享了他们内部是如何使用 AI 工具进行开发的，每个人都有自己的偏好：
1. Claude Code 是一位“友善型开发者”，擅长拆解问题并解释推理过程；Codex 则是“技术型开发者”，更字面、更精确，常常一次命中正确方案。
2. 通过 Figma MCP 集成，Claude 可以直接接入 Figma 文件，读取设计系统中的颜色、
