过年的一周，走亲戚看长辈，一年又一年，过年至于我只是一个象征意义，没有特别的感觉了，不像小时候那时候期盼可以放鞭炮，一个一个扔的那种。

本周观影

  • 没看片，《同乐者》第一季开了个头

本周阅读

  • 《如何快速了解一行业》：不错的一本书，麦肯锡前分析师写的，比较体系化，和投资有一定的关联的关系，教的还是一套方法和框架，典型的咨询方法论
  • 《九诗心》：发现不太看不下去（没啥特别的体系，特别发散，而且容易说“大词”太“浮夸”的感觉），准备先放一放

本周播客

  • 《过年六必黑》：每年初一到初六听六哥和黑叔叔（陈晓卿）唠嗑，挺有意思的

本周胡思乱想

  • 学习、思考和游戏的另一天，现在突然回顾一下，之前假期一直是处理和学习工作相关的内容多，现在反而是走在了一条新路子上，学习的是投资和 AI 相关的信息，看的书好多也是和投资相关的，工作相关性在减弱，究其原因是因为目前工作上其实本身已经很熟悉了，而且也没啥有特别多的工作内容和挑战，还有就是本身方向上来说其实我也觉得意义不大，好还是不好？从我内心来讲是希望有更多的事情和方向，但是现实往往不如我意，只能勉强做着，但是还是不要放弃对于目前外部世界和机会的追寻，特别是继续保持我的好奇心，我要做的更多是如何持续构建，而不只是学习和想。

本周文章

2025，全新旅途

真厉害，无聊履历还是自己的思考，文中提到的 PKM（个人知识管理）有参考意义，但是我一直犹豫是否用第三方工具，如：Tana，不过目前因为公司 Mac 限制，我用了 Day One，过去一段时间也一直在尝试考虑 AI Native 的学习和写作方式，作者写的也是很好的参考。

之前有提到过我使用的笔记软件是 Tana +Heptabase，但在 AI 时代下，我基本上只使用 Tana了。
* 使用自定义的 AI Command 进行扩展探索
* Bookmark 自动总结生图
* 无限递归的深入探索
* 结合 OpenClaw 调用和保存
NotenookLM
用了一年多，主要用来深度检索，比如遇到某个问题直接让 NotebookLM 自己补齐材料，然后点击生成 PPT，让自己通过这个 PPT 快速了解这个领域的 Outline，根据知识点快速建立其一个初步的框架。‘
一旦建立了框架，深入学习时的提问就有了方向。后续如果要回到 Tana 进行无限递归的深入探索，学会高效地去提问是很重要的，这样 #question supertag 反哺给自己的信息密度才够高。

老马有一个页面关于 TW 和他组织的关于软件研发未来的工作坊，同时也是敏捷软件宣言 25 周年的纪念日： https://martinfowler.com/bliki/FutureOfSoftwareDevelopment.html

同时写了几个碎片，关于不同的话题，对于 18 号那个需要仔细看看，同时也有其他人的小结：

还有也发布了一个 future of_software_development_retreat key_takeaways pdf（https://www.thoughtworks.com/content/dam/thoughtworks/documents/report/tw_future%20_of_software_development_retreat_%20key_takeaways.pdf），从八个方面做了总结。

"We kept asking the same question in every room: if AI handles the code,
where does the engineering actually go? Nobody had the same answer. But
everybody agreed the question is urgent."

“我们在每个房间里都在问同一个问题：如果 AI 负责代码，工程到底去哪儿了？没有人给出同样的答案。但大家都同意这个问题很紧急。”
  1. Where does the rigor go? 严谨性去哪里了？
  2. The middle loop: a new category of work
  3. Agent topologies and enterprise architecture
  4. Self-healing and self-improving systems
  5. The human side: roles, skills and experience
  6. Technical foundations: languages, semantics and operating systems
  7. Security, governance and the future of agile
  8. Agent swarms: beyond sequential thinking

https://annievella.com/posts/finding-comfort-in-the-uncertainty/ 摘录文中一段，如下：



I walked into that room expecting to learn from people who were further ahead. People who’d cracked the code on how to adopt AI at scale, how to restructure teams around it, how to make it work. Some of the sharpest minds in the software industry were sitting around those tables.

And nobody has it all figured out.

There is more uncertainty than certainty. About how to use AI well, what it’s really doing to productivity, how roles are shifting, what the impact will be, how things will evolve. Everyone is working it out as they go.

I actually found that to be quite comforting, in many ways. Yes, we walked away with more questions than answers, but at least we now have a shared understanding of the sorts of questions we should be asking. That might be the most valuable outcome of all.

我走进那个房间，期待向那些更领先的人学习。那些已经破解了如何大规模采用人工智能、如何围绕它重组团队、如何让它发挥作用的人。一些软件行业中最敏锐的头脑就坐在那些桌子周围。

没有人能完全搞清楚。

不确定性大于确定性。关于如何好好使用人工智能，它对生产力真正的影响，角色如何转变，其影响是什么，事情将如何发展。每个人都在边做边摸索。

实际上，在很多方面，我发现这让我感到相当安心。是的，我们带着比答案更多的问题离开了，但至少我们现在对应该问哪些问题有了共同的理解。这可能是所有中最有价值的成果。

上面这些都是对于 AI/LLM 驱动软件研发未来非常理性的思考和讨论，集合了好多业内人士的智慧，值得学习和反思，等我看完消化完，我要写篇文章梳理一下。

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