abc123

hello,world!

[abc123 @ab12588]

@caozlog 中国发展的太快了，思想转不过来

[Amto @XAMTO_AI]

李笑来居然亲自下场给自己孩子写了个打字练习工具，还随手扔到了 GitHub 上……

比特币首富现在的副业是写儿童教育工具？这人真的闲不住。

试了一下，说实话比金山打字好玩多了，界面干净，节奏感也有。

家里有小孩的可以让娃试试，反正免费。

🔗 项目地址：https://t.co/NEiNry9RT0
🔗 GitHub：https://t.co/Rb8NnNBt4J

[撸毛吃猪脚饭|上Gate玩事件合约 @mnmn94253156337]

一个很适合中文创作者:
md2wechat-skill

Markdown 写完，怎么一键变成能发的公众号排版。

支持 40+ 样式、专业主题、代码块、引用、列表、AI 配图、批量发布。

很多人用 AI 写完长文，最后还是卡在排版：复制到公众号格式乱、代码块丑、图片要重弄。

这个 Skill 直接把 Claude Code 变成公众号排版助手。

对写教程、项目公告、研报、AI 自媒体的人都很实用。

GitHub：
https://t.co/sTrQUDw0CE

[淘沙者(TheSandPicker) @Etudecn]

这段马斯克 2003 年在斯坦福的 45 分钟闭门演讲，真的有点东西。
不是那种空话连篇的创业鸡汤。
而是他亲自把“怎么从 0 搞出一家公司”一层层拆给你看。
更狠的是，
他没在讲概念，直接把自己当时手里那三家公司，到底怎么活下来的，整个过程都摊开了。
这种内容放到今天看都不过时。

很多人听完的反应都很统一：
这 45 分钟，顶得上你翻十本创业书。
那种真正能用的干货，往往就藏在这种老素材里，不吵不闹，但句句都是实战。

[snowboat @snowboat84]

最近Andrej Karpathy @karpathy 结束了他的AI教育创业，去了Anthropic。有人说这是背刺OpenAI，也有人说他是AI教育创业失败。

抛开这些八卦，作为普通人，我想见贤思齐，看看能从他身上学到什么。

首先说说，他的哪些事情是我们学不到的？

第一，英语区里的文化语感。

英语本不是他的母语。他是捷克斯洛伐克人，但是他15岁去了加拿大，整个高中和大学都在英语环境里度过，英语对他来说是有文化感和语感的语言。我们这种博士才来美国的人，很难达到那个程度。缺的不是英语水平，是那种高密度的浸泡环境，以及从青春期开始就和英语母语者建立的深层学习关系。这一层补不上。

第二，顶尖的学术和职业履历。

他在加拿大的资源其实一般，但是后来去到斯坦福，就开始获得顶级资源。先是成为OpenAI的co-founder，又在Tesla最重视自动驾驶的那几年加入并主导FSD项目。顶着这两个title可以吃一辈子，这种成长背景和行业机遇，可遇不可求，普通人完全无法复制。

再来说说，什么是我们可以学习的。

第一，Building in Public。

他从19岁就开始这件事了。本科期间在YouTube开了一个叫badmephisto的频道，做魔方教程。读博期间他手搓了ConvNetJS，一个用纯JS写的深度学习库，打开浏览器就能看到神经网络在训练。之后每隔一两年，他就出一个从零手搓的小项目。2020年micrograd，2022年nanoGPT，from scratch重现GPT-2。2024年 llm.c，纯C训练LLM。2026年microgpt，200行无依赖跑通整个GPT。

二十年里没停过。每个项目都放在GitHub，配博客或者视频。这就是Building in Public的实质，做完一件事就留下一个公开的工件。

第二，Learning in Public。

这一点其实更值得学，因为门槛更低，但大部分人不好意思做。

他写过一篇博客叫《What I learned from competing against a ConvNet on ImageNet》。当时他自己亲手给ImageNet图片做人类标注，跟神经网络比赛准确率，然后把整个过程写下来。他还写过一篇《A Recipe for Training Neural Networks》，本质上是把自己训练神经网络踩过的坑列成 checklist。

他的YouTube系列Neural Networks: Zero to Hero也是一样。两个小时一个视频，他坐在电脑前边写代码边出声思考，包括卡住的地方、调试的过程，不修饰，不剪辑炫技。学生看到的不是结果，是一个真人怎么搞懂一件事。

Learning in Public还包括Teaching in Public。他读博期间主导设计了CS231n 这门深度学习课，从第一届150人涨到第三届750人，成了斯坦福最大的课之一。但更关键的是，他把整套课程的 slides、笔记、作业、视频，全部免费放到网上。

Building in Public和Learning in Public这两件事，是每个人都可以做的，而且完全可以现在中文区做起来。我们现在说做个人IP，其实Andrej Karpathy是最好的做个人IP的例子。

至于如何变现个人IP，不要太指望你直接通过在自媒体平台做in public系列就可以赚钱。Karpathy自己也没靠YouTube广告或者卖课吃饭，他的钱来自Tesla股票、OpenAI股权这些真正的工作。Eureka Labs想直接卖AI教育课程，最后也没真正做起来。

个人IP真正的价值在于给你选择权。它可以让你卖课，卖产品，但是更能让你被人记得，被人主动找到，让原本你够不到的机会自己来找你。可能是一个好工作的offer，可能是一个合伙人，可能是一个客户，可能是一笔投资。这些东西的回报可能超过你自己的预期。

[abc123 @ab12588]

@pblmnz Chinese come

[abc123 @ab12588]

@WiseInvest513 可以，不错向你学习

[Frank Wang 玉伯 @lifesinger]

非常赞同。最近也在尝试用 YouMind 搭建自己的内容创作工作流，摸索出来的经验和 Dan Koe 类似，不过还远没有像 Dan Koe 这样如此自律每天执行。

AI 是认知和勤奋的放大器。过去有一个模糊的想法，很长时间想法就是模糊的。有了 AI 后，模糊的想法可以很快变得清晰。模糊的想法有些是自己脑海里浮现的，有些是看他人内容时被触发的。这两种场景下，AI 都是让模糊认知变清晰具体的好工具。

更进一步的，就是通过 AI，让十分努力的自己，能变成一个百分努力的自己。就如 Dan Koe 的每天两小时一样。没有 AI，这两小时就是两小时。有了 AI，这两小时相当于原来二十小时。AI 让勤奋的人，变成了疯狂勤奋。时长可能还减少了。

赞叹 + 自勉。

[BAS (Building Agent Passport.) @BASCAN_io]

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[abc123 @ab12588]

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[pieverse @pieverse_io]

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[Turtle @turtledotxyz]

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[Turtle @turtledotxyz]

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[abc123 @ab12588]

英语水平确实好

[蔡子博士Chris @caiziboshi]

户子这英语水平，估计秒杀中推九成用户没问题，但相比王路飞还差一大截！

[lanxing ｜蓝鸟会🔆 @lanxing4]

3个月写完支持系统实践指南。
11月16号没出来，在这条推点赞评论转发的朋友，平分1600刀。

[abc123 @ab12588]

@Menghuanlangqi2 @annie11181 @YouTube 催更

[EnHeng嗯哼.Ai @EnHeng456]

这次回北京，我给家里的小朋友们都安利了 @GiggleAcademy，结果全员上头！

特别是我妹妹，从下载的那一刻起就没停下来，已经连着学了半个小时，完全沉浸其中

对于孩子来说，枯燥的死记硬背很难坚持，但 Giggle 把学习变成了好玩，游戏化的设计和轻松的节奏让他们在玩中自然吸收知识。m

虽然还只是第一版，但细节做得非常用心：第一关通过图像+发音帮助记忆单词，第二关马上反向测试，刚好巩固所学

如果家里也有正在学英语的小朋友，真的一定要用这个来学习，轻松又高效，孩子会主动上头学习的那种。@cz_binance

[abc123 @ab12588]

@tinyfool 这也算知行合一

[戴姐 @chodaileyii]

投资人芒格怎么看特朗普，但是美国人选了他。