每周一问

本周的自我审视问题：

  1. 客户到底在为什么付费？我是否有“证据”而不是观点？
  2. 我现在最需要的“确定性”来自哪里？
  3. 我的健康系统，本周要变好的核心指标数字是什么？对应的最小动作是什么？
  4. 我这周有没有做一件“更自由”的事？具体是哪一件？
  5. 我这周最该放弃的一个执念是什么？放弃它对自己意味着什么？

向内求：用慢变量，来重写自己的奖励函数

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向内求：用慢变量，来重写自己的奖励函数

这是最近这一年，最大的一个注意力策略变化

具体就是：每天最重要的关注点，不是外部结果，而是自己的健康相关指标。比如最大摄氧量VO₂max、HRV、睡眠平均心率、有氧运动时长、睡眠时长

这些指标有个共同特点：它们是慢变量，高度可积累

它们不直接带来现金流，但它们决定了上层一切快变量的上限，比如：情绪的稳定度、专注的深度、判断的清晰度、精力的续航，本质都由这套底层系统供电

这类指标的特点是，它们是慢变量、高度可积累，它们决定了上层一切快变量的上限

而且只要系统性的去优化，就一定会变好

可控性很强

这种视角的变化，本质是一种向内求

它带来的不是“我要更自律”，而是一整套连锁反应：睡眠更稳、饮食更干净、情绪更不容易被点燃，工作里能更快进入深度状态，思考能更久保持锐度，整个人的乐观主义也会更真实、更有底气

当我把注意力放在这些指标上，自然会发生几件事：我会更早结束无意义的熬夜，会适当远离酒精和垃圾饮食产生，会更珍惜低干扰的深度工作时段，会开始为明天的精力做决策，而不是为眼前的刺激买单

这些改变，是靠指标反馈形成的内在约束，并不消耗自己的意志力，最终形成一套可持续的反馈回路系统

指标在变好，会更愿意继续做对的事；指标在变差，会更愿意及时止损，

这是一种更高级的自洽

至于外部收入，由于这些要素的积极变好，最终无论怎么变化，在我看来，整体的收益一定是更好的，至于具体是多少，不要有期待

这背后的本质，是不要把情绪、判断力、节律交给短期收益来牵引

外部世界有三个无法控制的趋势：市场环境、技术范式、个体运气等等

我们能控制的只有这些，身体系统的稳定性、情绪系统的恢复速度、认知系统的持续输出能力

当我把重心放在这些地方，其实是在做一件事：降低人生波动对自己的伤害，同时放大正向机会出现时自己能接住的能力

AI投放的真相

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AI对广告投放的改变，对很多成熟的市场投放团队，其实没有想象的那么大

原因是，投放这件事的“绝对大头”，并不在于人怎么操作，核心在于竞价机制本身

我们可以把一个成熟的规模化投放项目，成本拆成两大部分：一是竞价成本，二是与竞价投放运营相关的人力成本（账户运营、创意策划与制作、数据分析、复盘迭代等）

大致上，这两部分的成本结构接近9:1，不同公司和行业会有波动，但逻辑不变，平台流量的拍卖机制决定了，出价成本才是那座大山

第一个关键点：AI很难系统性打穿那90%

原因是，竞价是一种“动态均衡”

只要ROI还能跑通，预算就会往里加；只要你能更高效地把流量变现，你就更愿意出更高价去拿量

同时，平台的CPC/CPM竞价机制，本身也很容易被抬到一个区间，接近广告主“可承受上限”

效率提升了，短期确实能更便宜地拿到量，但这种便宜，会迅速被竞争对手的效率提升和平台的价格机制吃掉，最终回到那个“可接受上限附近”

平台不会因为你用了AI就主动让利，平台追求的是自身利益最大化，而不是帮广告主降获客成本

AI把我们的物料效率、创意水平、分析能力拉高，但竞价系统会让这份红利通过更高的出价、更激烈的竞争，重新分配掉

从这个视角看，AI相对最确定的改善空间，确实集中在那10%：人力侧的提效，内容侧的产能，分析侧的速度，流程侧的自动化

我们用AI把创意生产、脚本生成、素材迭代、文案改写、批量A/B测试、数据解读这些环节做得更快更稳，整体成本和效率的改善，天花板往往也就10%左右

这也是我说“改变没有想象的大”的核心原因之一：你再怎么提升那10%，对总盘子的影响仍然有限。

这其实是从成本层面，来看这件事

但AI对于投放，还有第二层更重要的意义：AI对这10%的改善，真正的价值不只是在省人、省时间，还有在竞争层面节奏改变

投放的胜负，很多时候，更取决于谁更快跑出“可复制的有效模型”

AI可以让团队更快产出物料、更快试错、更快收敛策略、更快扩量，速度本身就是护城河的一部分

团队跑得更快，先拿到更优的学习数据，先找到更稳的素材组合和人群组合，就能更早把预算打穿，甚至在某些窗口期里形成短暂的碾压

也就是说：行业平均CAC未必降，但头部玩家的扩量能力会变强，腰尾部会被甩开，集中度更高，这一点在很多市场里更接近真实发生的方向

还有一个容易被忽略的“杠杆视角”：AI不一定会降低CPC，但它可能提高CVR、AOV、LTV，从而抬高CPA上限，如果能承受更高的成本，就能在竞价里买得起别人买不起的量

表面上看，获客并没有变便宜，但实际上，增长边界被拉开了，规模化能力也被抬升了

所以，AI对投放最大的改变，往往不是“让投放更便宜”，而是“让强者更敢出价、更快扩量、更稳跑模型”，从而加速分化

最后，如果追求的是“整体效率提升超过10%”，那么就不要只盯着投放团队那10%的提效

需要把AI更大比例用在投放之外的环节，去改写链条的关键变量，比如转化链路、销售承接、复购留存、归因测量、第一方数据闭环，因为这些环节一旦做起来，带来的不是10%的边际优化，而是可承受上限的高效提升

投放终究是拍卖市场，拍卖市场里，“效率红利”往往会被迅速竞价机制消化

真正能长期留下来的优势，是有没有别人抄不走的东西：数据、产品、品牌、渠道结构、以及一套更快更稳的AI增长系统

系统性思维

系统性思维，核心是在看“关系”和“模式”，而不是只看孤立的事件或局部变量

如果缺乏系统性思维，就会容易将自己发现的某个点、某个孤立的方法价值与意义过度放大，忽略系统性的缺失

在《第五项修炼》有一个关于系统性思维的定义：它是一种看“相互关系”而非“孤立事物”、看“变化模式”而非“静态快照”的框架

在《Thinking in Systems》里，“系统”本身也有一个定义：系统是“一组相互连接的要素，被一致地组织起来以实现某个目的”，系统由要素、连接关系、目的/功能三部分构成

这一定义很关键，因为它直接告诉你：很多人盯着“要素”（某个点），但真正决定行为的常常是“连接关系”（信息流、规则、激励、约束）和“目的函数”

再往下，系统性思维里最常用的两块积木是“反馈回路”和“时间延迟”。MIT系统动力学材料里有一句很硬的表述：反馈回路是系统的基本结构元素，系统里几乎所有的动态行为都和反馈有关

系统性思考是一套“习惯”，关注行动如何在时间维度上影响结果

很多人的“锋利点”，往往是某个要素的局部最优；而系统层面的胜负，常由瓶颈、反馈、延迟、规则决定

点当然重要，但它的真实权重取决于它是否踩在瓶颈上、是否改变了反馈回路、是否穿透了系统规则

如何具备系统性思维？

可以用一个极简的练习，把“点”放回系统里，进行重新“定价”，步骤与方法如下

  1. 先写出系统的“目的函数”

我们究竟在优化什么？增长、利润、留存、交付稳定性、体能指标？目的不清，点很容易被叙事放大

  1. 画出5-8步链路，只画“连接关系”

把关键的信息流、决策点、激励/约束写出来，不用急着堆要素，因为连接关系往往比要素更决定行为

  1. 找一条“强化回路”和一条“平衡回路”

强化回路负责越滚越大，平衡回路负责把你拉回去，能说清这两条回路，很多局部争论会自动消失

  1. 标出延迟

系统最阴的地方在延迟：你以为没用，其实是没到；你以为有效，其实是旧因在兑现

  1. 用两周实验给那个“点”回算权重

把投入、产出、波动、可复现性记下来。系统性思维最后会落在“可验证的因果近似”，而不是讲得更完整

AI与工具

未来硅世界，最新一期是AI与工具的话题，邀请了一位资深的AI实战专家分享，聊了不少有意思的话题

相关AI工具推荐如下：

核心观点与分享总结提炼如下：

  1. 生产力跃迁：一个人就是一支军队。 借助 AI，咨询顾问能日产 30 份评估报告，以往需团队协作的繁琐流程，现在个人即可搞定，沟通成本归零
  2. 手搓小工具：终结工业化平庸。 利用 Claude Code，25 分钟就能为自己定制专属的文件清理或配置工具，满足大软件不屑一顾的个性化痛点
  3. 审美护城河：量变引发质变。 AI 产出趋同时，独特的审美是你的唯一标识。多研究苹果（Apple）的设计，逛博物馆，刷顶级影视，让直觉在海量优质输入中进化
  4. 资产重定义：别在垃圾堆里淘宝。 API 批量生成的几十万字是“电子垃圾”，随时可复现的都不是资产；真正的资产是你的提示词方法论和不可复制的灵感共创
  5. SPEC 编程法：磨刀不误砍柴工。 复杂项目别直接开写，先和 AI 磨几轮，产出包含 PRD 和技术文档的规范文件（SPEC），文档质量决定了代码的准确率
  6. 编程“三不过”：止损才是最高效。 辅助编程时，一个模块若迭代三次还修不好，别再打补丁，直接推翻重写或修改说明书，避开越改越烂的陷阱
  7. 第一性原理提问：穿透需求表象。 高质量输出源于精准拆解。把问题拆到最细的颗粒度，明确解决的具体目的与预期结果，让 AI 在最短路径上给出答案
  8. 深研利器：Notebook LM 与 Gemini。 处理长文或写书时，利用 Notebook LM 的大海捞针能力配合 Gemini 的长上下文，能快速吃透整本书并生成高质量大纲
  9. 效率中枢：Raycast。 强烈推荐将其作为 AI 的快捷入口，通过唤起命令直接对话或总结网页，让 AI 无缝融入日常流，省去反复切换窗口的损耗
  10. 战略位移：重“写前”而非“撰写”。 写作重心已转向选题、逻辑抽取和模型构建。AI 承担了 99% 的文字产出，而人类的核心价值在于当好那 1% 的建筑师
  11. 创意落地：让灵感瞬间“变现”。 利用 Suno 4.0 将歌词变为音乐只需半小时。AI 极大地降低了试错成本，让普通人也能享受职业级的创作快乐
  12. 角色共处：登山者与雪巴人。 现阶段 AI 是协助你攀登珠峰的“雪巴人”。你负责定义攀登的“意义”（Why），它负责提供专业支持，学会共生而非畏惧

人生自由之路

一个人真正的升级，不在于知道更多道理，而在于：开始对自己的欲望更挑剔，对自己的注意力更吝啬，对自己的信用更严格

来自纳瓦尔在今年年初的一篇播客分享：成功常来自不满足，幸福可以来自少想要

欲望最阴险的地方，是它像一份隐形合同：先签字，再受苦。

一旦把快乐押在“等我做到”“等我修好”“等我赚到”，就等于默认了在它发生之前，你先不开心

更要命的是，目标达成只会给你短暂快感，随后很快回到基线，然后又开始追下一个

真正的浪费也不一定是没产出，而是“人在做事，心在别处”，那个瞬间对你等同于没活过一次

很多人以为自己在努力，其实只是把生命切成了无数段缺席的片段，后来回头看，只剩项目、结果、截图，很少留下体验、质感、成长

纳瓦尔的这篇分享很经典，再提炼下，一共八条原则：

第一条：决定不了就拒绝，好机会通常不需要你反复拉扯，如果你迟迟决定不了，答案往往是No

第二条：新增机会默认拒绝，注意力必须留白，日程不留白的人，人生就会被别人写，一般而言，我们不是缺机会，缺的是空间

第三条：两难时选短期更痛的那条，大脑会夸大眼前痛感，引诱你用短期舒服换长期折磨，选更痛的那条，通常更接近长期的清净

第四条：信任直觉，理性做验证，很多硬决策，脑子擅长做解释，不擅长做选择，肚子先给答案，脑子常常是事后补充理由。真正的直觉是长期训练出来的判断，不是冲动

第五条：把“自尊”当成信用体系来经营，自尊不是鸡汤，不是自我安慰，是你在自己心里的名声。修复它也不复杂：立一套道德准则，然后严格执行；对自己说到做到；多做对的事，尤其是对别人有益的事。每一次兑现承诺，就是往信用账户里存一笔钱。低自尊的本质，是你自己都不信你会履约

第六条：关系不靠履历支撑，靠体验与价值观支撑。能量对不对，待在一起是否轻松，遇到大事是否同心，这些很难量化，但更真实。关系如果长期像工作，你已经在用意志力撑一个不合适的结构。价值观不是口号，是在难题面前你怎么选。

第七条：不要让全球紧急事件实时灌入大脑。人脑不是为“全世界的突发推送”进化的。你想同时在意一切，最后只会被焦虑接管。更可执行的原则是：只关注本地的、你能影响的。别把注意力当慈善。

第八条：把压力拆成冲突欲望。压力往往不是任务太多，而是欲望在互相拉扯：既想被喜欢，又想按自己的方式活；既想赚钱，又想轻松；既想自由，又想掌控。一旦你把冲突写下来，焦虑就会变小。你要做的不是消灭压力，而是承认你无法同时满足所有欲望，然后选一个，接受另一个的损失。

如果把这些规则再压缩成一句话，就是：少一点想要，多一点在场；少一点解释，多一点兑现；少一点新增，多一点留白

这些原则，如果践行得很好，会带来一种新的变化：人生开始变得更自由

原文：podcastnotes.org