在条件、能力允许的情况下，要选择主导主流的工具、团队，或接近主流范式者。

警惕灵机一动，只做表面微小改进、封装，就宣告自己野心者。

大模型作为高速进化的智能，其在各应用场景的工程应用技术、能力上限，现阶段都离不开「人」的亲自摸黑探索。是高度依赖个人 taste 和尝试的经验主义。

很多人、公司，只是跟随——很难区分他们是因为相信而共识，还是因为看见才投机。

跟随者没有持续创新的视角与能力，更难以定义、领导生态：

因未曾持续自主探索，而缺乏远见与独有的价值观；

因缺乏远见，而缺乏战略定力与投入。因果循环，显而易见。

在一个变化很快的行当里，我们需要在自己的能力范围内，选择讨论度更高、踏实知行、生态最丰富的技术、产品们。

更多人在一起蹚路、交流，更容易在不确定的当下，减少学习噪音，碰撞出更多有延续价值的火花。

补充解释：

1）条件、能力允许的情况：

指用于付费的经济条件、技术理解能力。非技术者可选用更易上手的工具

2）经验主义：

不去尝试，没人能想到 AI 能仅凭日常的提示词，就能推断一个人的 MBTI

也包括 Prompt 工程，我一直认为好的 Prompt 能力近乎直觉，是多次打磨提示过程中，人与大模型的双向 Alignment。

> 封面图摄于 26.1.11 香港-维多利亚港