读完我的个人知识库，AI 帮我总结了我的 5 条人生原则

我的知识库总结卡

当我让 AI 读完我最近的个人知识库里面的Principle Insight卡片，然后给我一段简短的总结作为我的自我提醒，它给了我五句话

我的理解：

今年我得到的一个重要教训是：我曾花费大量时间在脑海里演绎产品的无数个版本，想象它上线后的种种反响，却迟迟不敢把一个足够简单但可用的版本，交到真实用户手中。

这种状态看似是在精心打磨，实则是在用想象替代验证，用完美主义拖延真正的风险暴露。

直到我将脱敏猫的v0.4 发给第一位律师，我才真切体会到：只有在真实用户手中，产品才会显露出它最真实的样貌。

这是一条简单的原则：将有限的精力，优先投向“真实用户”和“可信结构”——例如那些已被验证的脱敏规则、稳定的工作流，而非再多调研一个产品或追逐一项新技术、学习一篇新论文。这不是拒绝学习与探索，而是坚信：先让最小可行版本站稳，再向上构筑。

我的理解：

拖延和焦虑的背后，往往藏着对不确定的恐惧——害怕出错，害怕被否定，于是用“再多准备一点”来掩盖“不敢开始”的真相。

今年有好几次，我清楚地感觉到自己在原地打转：同一份文档改了又改，同一个功能设想多种方案，同一个疑问查阅无数资料，却依然没有答案。

后来，我强迫自己做一个简单的切换：一旦察觉又陷入“准备循环”，就立刻停下，转而去做一个极小、可行动的实验。比如，把一个版本发给一个明确的人，提出三个具体的问题，然后等待一份能够落地的反馈。

这不是盲目行动，而是用一次具体的实验，替代无止境的纠结。事实也证明，许多在脑海中盘旋数周的问题，用户往往三分钟就能给出清晰的yes or no。

一个忐忑不安的“半成品”沟通时刻

我的理解：

在产品早期，资源与精力都极为有限。此时最容易踏入的陷阱是：为了一个“可能的机会”就轻易承诺合作，为了不伤和气就把席位让给不合适的人，或是为了显得开放而对那些消耗你能量的人模糊边界。

有人说着“我可以帮你推广”，但没有看过你的产品；有人不断给出“你应该怎样”的建议，却从不关心你的目标；有人擅长提出质疑，却提不出改善的建议。

后来，我建立了一个简单的判断标准：这个人，是想与我“共同承担风险”，还是只想“搭便车”？

若是前者，即便他当下资源有限，我也愿意并肩探索。若是后者，哪怕他背景光鲜，我也会礼貌拒绝。因为在起步阶段，共识与共担的意愿，比现有的资源更为稀缺。

我的理解：

在创造的过程中，人很容易被单次事件所定义：一次用户差评，就怀疑自己不行；一个功能失利，就认为方向全错；一篇内容无声，就感到价值丧失。

这种心态会导向两种极端：要么陷入过度自责的内耗，要么开启过度防御的封闭。

后来，我尝试转换视角：不再将自己视作一个“被评价的角色”，而是看作一个“可持续升级的系统”。

用三层框架管理注意力：

• 核心Core：专注于产品开发与真实用户。

• 支撑Support：维护内容渠道与工具效率。

• 滋养Nourish：保障休息、运动与重要关系。

用数据与复盘替代情绪：

• 不说“我失败了”，而是分析“这个版本的误报率是多少，下一版如何优化”。

• 不说“我选错了”，而是思考“这次试验得到了什么数据，下一个变量该调整什么”。

于是，每一次所谓的“失败”都变成了一个清晰的数据点，一个可调的变量，一次让系统迭代升级的机会，而不再是对个人价值的否定。

我的理解：

有些人，你愿意向他袒露最脆弱的想法，他会稳稳接住；也有些人，你只是渴望一点支持，他却将困境视为谈资。

对于前者，值得用“诚实但小剂量的信任”去维系：

诚实：不伪装，不绕弯，有困难坦诚困难，有想法直言想法。

小剂量：不一次性倾倒所有情绪与期待，而是一点点分享，一步步深入。

这样做，既能帮你快速识别谁才是那个愿意接住你的人，也能避免因一次性付出过多而在得不到回应时感到巨大失落。

对于后者，我学会了不在一段没有边界的关系中过度付出，也不因“不想得罪人”而随意分配自己的时间与精力。

一个时常被讨论的话题：AI 是否会取代我们？

我始终是一个技术乐观主义者。当 AI 能替我“读完”并梳理出我一年来散落的笔记，呈现给我这五条清晰的原则时，我感受到的不是被取代的焦虑，而是一种解放。

它没有取代“我”的思考和判断，而是像一个极其高效、不知疲倦的辅助认知系统，帮我完成了信息的预处理、归类与连接，将我从庞杂的信息碎片中打捞出来。

于是，那些真正定义“我”的东西——我的犹豫与洞察、我的挫败与坚持、我一次次在具体选择中体现出的价值倾向——反而在 AI 的“摘要”中，被映照得更加清晰。它没有给出一个冰冷的、通用的“成功法则”，而是把我自己走过的路、沉淀下的选择，提炼成独特的原则。

当有了更好的应用环境，AI 正在帮助我找回“我”。 它通过承担那些重复、耗时的信息处理工作，将我最宝贵的注意力资源归还给我，让我能更聚焦于感受、判断、创造与联结——这些人类最独特的部分。这或许就是工具的意义：不是成为目的，而是通过扩展人的能力，让人更成为人。

这五条原则，是 AI 梳理我一年笔记所得。原来那些无意识间的坚持，早已构成了行动的脉络；那些一直想表达的话，可以被总结得如此简洁。

如果你也在做一件“不确定但想试试”的事情，或许这五条原则也能有一些帮助：

• 精力投向真实与可信处，而非脑海中的排演。

• 用具体实验应对拖延，而非停留在准备的循环。

• 以价值观筛选伙伴，把席位留给愿意共担风险的人。

• 视自己为可升级的系统，用结构与数据代替情绪。

• 用诚实与小剂量的信任，滋养少数关键的关系。

愿我们都能在自己的路上，找到属于自己的节奏与笃定。