One helpful tip per day:)
Joan Westenberg 问人们为什么会相信他们所相信的，他们总能给出一些理由。
1. 观点是先出现的——由大脑通过模式匹配瞬间拼凑而成；而那些理由，是后来才被编造出来，用来合理化他们早已认定的信念。这就是“虚构合理化”（confabulation），它主导了我们大约 80% 的公共讨论。
2. 当你接触到一条新信息时，还没等理性思考介入，你的大脑就会先运行一个快捷算法：我所属群体中那些地位高的人对此怎么看？
3. 心理学家称这种现象为“虚构合理化”，即我们创造出听起来合理的故事，用来解释其实源自潜意识的决策或信念。
4. 这些理由只是对一个早已注定结论的事后辩护。
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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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Sean Goedecke 建议在设计软件系统时，做最简单而有效的事：
1. 把时间花在深入理解当前系统上，然后做最简单有效的事。
2. 然而，和许多技能一样，真正的掌握往往在于学会何时少做，而不是多做。
3. 你真的可以用这种方式从零开始构建一个完整的应用：从最简单的事情开始，然后只在新的需求迫使你时才去扩展。
4. 当你在看一个问题时，最先想到的几个解决方案往往不是最简单的。
5. 找出最简单的解决方案需要考虑许多不同的做法。换句话说，这才是真正的工程。
6. 简单的系统有更少的“活动部件”：当你在使用它们时，需要考虑的事情更少。
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Robin Guo 认为生活更像是德扑，而不是国际象棋：
1. 在德扑里，你即使打得完美也可能输，而有的人胡乱出牌却能把整桌人都赢光。
2. 国际象棋假设了一个受控环境：信息完全透明，只有一个对手，结果可预测。
3. 生活要混乱得多。它有多个玩家、隐藏的底牌、随时可能改变的规则，以及足以击垮技巧的运气。
4. 一旦你开始用扑克的视角看待生活，就会发现大多数人其实在一个扑克的世界里用下象棋的思维在行动。难怪他们常常因“正确”的行动没有回报而沮丧。
5. 扑克带来的最重要教训是：要以概率而非结果来思考。
