One helpful tip per day:)
Joan Westenberg 认为我们积累的工具越多——应用、设备、平台、AI 助手——就越觉得自己能力丰富。但矛盾的是，每增加一层，我们似乎就变得更脆弱。
1. 问题不是你不能重新学习这些东西——你可以。而是你不相信自己能做到。
2. 纸面上，你是一个拥有十二套系统的生产力强者。实际上，一旦拿走这些应用，你就无所适从。
3. 无害的外包和危险的依赖之间的界限是模糊的，但我们能感觉到自己何时越界。
4. 你不是因为有趣才去做。你是为了证明自己依然能做。
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Josh Swords 认为探索就是尝试新事物；开发就是坚持已验证有效的做法：
1. 优秀的学习者会先大量探索，等他们了解更多后，才能放心地去开发。如果跳过探索阶段，就会陷入困境。
2. AI 消除了挣扎。但挣扎才是关键。那才是你学会思考的方式。
3. AI 本可以帮助我们更多地探索，但它常常被用在过早的开发上。
4. 这就是所谓的“开发陷阱”。你得到了一个答案，但代价是失去了寻找答案（甚至更好答案）所需的技能。
5. 正确的平衡更像强化学习（
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Scott Werner 建议我们要滑向冰球将要到达的位置，而不是它曾经在的位置：
1. 他之所以伟大，并不是因为他预测了冰球的走向，而是因为他能滑到冰场上的任何位置，并保持随时接球的状态。预测只是滑行之后的附带结果。
2. 你不会被 AI 取代。这种担心方向错了。你会被那些在你还在争论冰面是否真实时，就已经学会滑冰的人取代。
3. 找到一家真正理解这一点的公司很重要。它会愿意花钱让你更快。它明白我们已经不再是在打传统的冰球赛。
4. 冰球不会在乎你的经验。当你还在读这句话时，它已经从你身边飞驰而过。
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Aleksa Gordić 分享了他是如何自学的，一步步努力最终进入 Google DeepMind：
1. 有时候退一步，从更广阔的角度去看问题，比立刻开始行动更能帮助你更快达成目标。
2. 他学会了为自己制定一个学习计划——哪怕很粗糙——并长期坚持，从而掌握了纪律和规划的艺术。
3. 交替学习（同时学习多个不同的内容或同一领域的多个主题）不仅有益，而且能让大脑保持新鲜感，不至于无聊透顶。但这也意味着必须格外小心地保持专注。他总是把学习任务按照当下的重要性严格排序。
4. 他认为，我们正生活在一个必须对自己的教育负责的时代。我们再也没有任何借口。
5.
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lelouch 从头开始学习数学，但进展缓慢。直到有一天，ta 才明白：挣扎的原因不是因为 ta 不够能力，而是因为 ta 缺失了大量的前置知识。
1. 理解上的差距并不是能力不足，而是缺乏必要的知识基础。
2. ta 回过头去翻看更早的学习材料，选择更好的学习方法，并拼命练习。
3. 这个过程缓慢且常常令人谦卑，但却必不可少。每一个被掌握的基础概念，都为更复杂的理论和问题奠定了基础。
4. 实际上，ta
