素材来源

• 这次治理 whoami、原则和个人 OS 时，我把很多计划和旧材料放进 os/治理计划/，结果又给自己造了一个很大的阅读负担。
• 之前我已经写过“个人技能要从真实使用中长出来”。这次我发现，学习、写作和个人 OS 也是同一回事。

先说结论

我又犯了一个一直在犯的老毛病：先收集一大堆东西，再想着以后慢慢读、慢慢挑。

以前是书、课程和工具。

现在有了 AI，又变成让它咔咔咔生成一大堆画像、原则、计划和评审。

AI 写得很快，不代表我能看得完，更不代表那些内容已经是我的。

真正该做的是一点点加：

0 → 0.1 → 0.2 → 0.3 → 1 → 100

每次只加今天真正需要、马上就能用的那一点。

我一直在重复什么

我总想先把一个主题准备完整，再正式开始。

• 想学一个东西，先收集很多书和课程。
• 想选一个工具，先研究一堆产品和方案。
• 想做个人系统，先把目录、规则和自动化设计完整。
• 想治理 whoami，又让几个模型各写一份完整计划。

表面上是在认真准备。

实际上，真正的问题还没开始解决，我已经给未来的自己留了一大堆作业。

材料越多，我越难找到真正有用的东西。最后不是理解得更深，而是越看越累。

这里其实我又想起来，我之前不是搞了一个 New issue？的一个技能嘛。然后可能新进了几百个英雄，最终好像什么也没干。

os/治理计划/ 就是这次的现场

我把多份计划、旧 whoami 和旧原则都放进 os/治理计划/。

当时觉得先留着，之后还能慢慢读、慢慢比较，不会漏掉好东西。

现在再看，这个目录里的每一个文件都在对我说：

你以后还要回来读我。

这不就是又造了一个 inbox 吗？

我本来想减少噪音，最后却把噪音集中到一个目录里，变成了一项更大的阅读任务。

再让 AI 总结一遍也没用。它只会在原来的内容上再加一层内容。

我不需要把 os/治理计划/ 全部读完。真正重要的判断已经在使用中冒出来了。剩下的材料等 cleanup 时一起删掉就行。

两种完全不同的做法

错误的路，是先让 AI 生成一万，再从里面挑一个。

正确的路，是先解决眼前的问题，只做一个能用的 0.1。用过以后，哪里不顺，再补下一个 0.1。

一万份 AI 内容，不是一万份资产，只是一万份等着我处理的东西。

0.1 可以是什么

0.1 不需要完整，但必须马上能用。

• 学习：先解决一个问题，只读一本书或一个章节。
• whoami：先留一句我真正认领、会影响下一次判断的话。
• 原则：先写一条我真的愿意用来约束行动的原则。
• skill：先做一个能跑的动作，遇到问题再改。
• 个人 OS：先跑通一条“事实—判断—行动—结果”的路。
• 写作：先写清一个判断，不把所有相关材料都塞进来。

0.1 不是随便做一点。

它要能回答三个问题：

1. 我现在要解决什么？
2. 今天能不能用？
3. 用完以后怎么看结果？

AI 应该帮我做什么

AI 不需要每次都向我展示它能写多少。

它只需要帮我做三件事：

1. 把眼前的问题说清楚。
2. 给出今天能用的最小版本。
3. 和我一起把它做完、跑一遍、看看结果。

多个模型也不用各写一整套方案。

真有一个具体分歧，再让它们围绕这个问题互相反驳。没有具体问题，就不要继续增加材料。

以后怎么做

• 不再让 AI 一上来生成一套大而全的个人系统。
• 不再为了“以后可能有用”建立新的阅读清单。
• 新增一段内容前，先问它会改变什么行动。
• 先用现在这个版本，真遇到问题再改。
• 当前版本已经能用，就停手，回到真实任务。

下一次我又想收集很多书、生成很多计划、找很多模型一起写时，先问一句：

我现在真正需要的 0.1 是什么？

如果答不出来，就什么也不要加。

最后一句

真正的生长，不是从 AI 生成的一万里筛出一个。

真正的生长，是从现实里长出 0.1，用掉它，再长出下一个 0.1。

以后 AI 又准备咔咔咔生成一大堆时，我要直接告诉它：

别给我一万。先给我今天能用的 0.1。