手册要推动动手,靠的是把"先猜—撤掉帮助—换题"做成页面动作,再用交付机制和公开分享把学员推过心理门槛。
AI根据立正公开的文章和视频整理,不是他本人回复。重要的判断,请回到出处核对。
让学员先写下预测,再对照AI结果
推动动手最直接的做法,是让学员在求助之前先留下自己的判断。可以设计成页面上的一栏:写下你打算怎么做、觉得哪里会出错,然后再看 AI 的结果;错了才有得学1。检验是否真的学会,则看撤掉帮助、隔一段时间、换一道题之后还做不做得出来,这三步可以变成手册里的复做记录1。课程本身也把动手当作目的而非手段,认为离开面对面环节后,最难克服的就是让学员真的去读、去想、真的动手2。
用交付和公开分享制造动手压力
光靠内容留不住动手,机制更管用。Build to Refund 用退费把"交付"变成硬要求,理由是不需要完美软件,只要把手弄脏、建立 build 的肌肉记忆3。同一篇还指出,很多学员其实做了不少东西,只是不愿分享,卡在被评判的恐惧、完美主义和怕显得炫耀这三重心态上3。手册可以据此设计一个低门槛的公开动作,比如把过程和卡点写出来,而不是只展示成品。
把难留在关键处,别耗在配环境上
AI推演选难的那条路不等于所有环节都自己扛。配环境、申请 token、调端口这类被称作"假困难"的事,消耗意志力却不增长智慧,可以交给 AI 和工具;难要留在这件事值不值得做、该怎么拆、做出来好不好这些判断上1。手册若想推动动手,可以把这类无关摩擦写成"直接跳过"的提示,把页面留给需要学员自己下判断的地方。
现有材料没有立正谈过学员手册或纸质笔记本的具体设计,以上是从动手、交付与分享相关讨论中推出的可能做法。
出处
- 1假学习的终结
给出先猜、撤掉帮助、换题三步,以及假困难与关键处的区分,是手册页面动作的主要依据。
- 2对AI课程和GenAI Builders社群的规划
解释为什么自学模式难以推动动手,以及课程为何把动手本身当作目的。
- 3"Build to Refund"项目,是你动手+Career Signaling的机会|"Build to Refund": Your Opportunity to Start Building and Signal Your Career Potential
说明退费机制如何强制交付,以及学员不愿分享的三重心态,适合设计推动公开的动作。
追问2026年10月5日
你必须要知道,纸质笔记本只是一个媒介,真正重点的是你觉得课代表有什么思想。如果他只能留下一页的思想和重点给他的学员,你觉得他会留什么呢?
如果只能留一页,最可能留的是「降伏其心」:先看清自己真正想要的是什么,别把名声、播放量、收入这些代理指标当成目标本身。
一页纸该留的是看清真正需求
立正把《金刚经》的「降伏其心」用在自己身上:钱已经够了,他选择少赚一些、把时间放在生活、修行、代码上,但难处是看到别人更红、做得未必更好却被更多人认可时,会心有不甘,想是不是也该去做那些事。王路的回答是,钱未必是真正吸引你的东西,更深层的需求可能是被尊敬、被认可、被认真对待,而名声、播放量、课程销量都只是代理指标。看清这一层,才知道这些指标是不是唯一满足方式1,2。
如果只留一页,这一页最值得留的就是这个问题本身:你说想要的那个数字背后,真正想要的是什么?它是否一定要通过名声、title、收入来满足?这不是压抑欲望,也不是假装不在乎,而是看见欲望真正指向哪里1。
代理指标会伪装成正当目标
productivity 之所以危险,是因为它看起来太正当。「我想更高效」「我想把时间利用好」几乎没人会反对,但它背后藏着一个判断:一个人的时间应该尽可能转化成产出。一旦接受这个判断,散步、发呆、陪人聊天都会被一种隐秘的声音审判为浪费时间,今天总是为明天服务。立正说自己越来越 productive 时并不一定更自由,只是把自己训练成了一个更高吞吐量的系统3。
所以那一页要防的不只是钱和名声,还有「效率」这种更难识别的代理指标。判断标准可以很简单:这件事十年后你还愿意继续做吗2?
现有材料里没有立正直接谈过学员手册该放什么,以上是从他关于降伏其心、代理指标和 productivity 的公开表述推出来的可能方向,不是他本人给出的手册设计。
出处
- 1把一切名词还原成动词:我和王路聊《金刚经》、佛学谱系、AI 与创作者的心
最完整地展开「降伏其心」与代理指标的关系,适合核对这一页该留的核心问题。
- 2立正本人的话 · 让心自由,才能更好地活着|对话《金刚经50讲》王路
立正本人可确认的发言,说明他为什么选择少做那七件事,适合核对成立条件。
- 3如果让我做一个role model,我想成为一个不 productive 的role model
解释 productivity 为什么是更难识别的代理指标,适合补充那一页要防的东西。
追问2026年10月5日
在 AI 时代,为什么用纸质笔记本记录反而可能更重要?
纸质笔记本的价值不在纸本身,而在于它逼你留下自己的判断和当下反应,这些正是 AI 生成不了、也替不了的部分。
AI 降低了执行成本,判断和品味反而更稀缺
材料里的观点AI 能快速生成、改写、画图、写代码,过去稀缺的是「能不能做出来」,现在越来越稀缺的是「知不知道什么值得做、什么算做好」。AI 处理的是已经被定义过的好,它能模仿风格、执行标准、优化明确指标,但标准还没形成时的判断——这个方向有没有生命力、这个粗糙的东西是垃圾还是新东西的胚胎——需要人在场,因为品味里有在乎,你得长期和一件事纠缠才分得出真假1。手写记录慢,恰恰逼你停下来做这种判断,而不是让 AI 替你生成一百个版本再挑一个顺眼的。
写下来是为了抓住当下反应,事后回忆已经失真
材料里的观点人常常先做出行为,再编出理由,而且自己不知道那是编的。当下反应是有价值的窗口,但大脑工作记忆带宽不够,没法在它暴露的同时处理它,等事情过去,很多细节已经从记忆里掉了,重新回忆时已经损失很多2。手写记录的作用就是趁那个窗口还在,把停顿、防御、不舒服这些瞬间留下来。回听自己发的语音、回看自己录的视频之所以有用,也是因为透明的东西只有在裂缝里才变得不透明,你才有机会看到自己的盲点2。
如果目的是留下自己的判断,纸笔是一个可试的起点
AI推演如果你现在用 AI 的主要方式是让它生成,然后你挑一个看起来还行的,可以试一件事:在让 AI 动手之前,先手写两三句你自己的猜测——你觉得答案大概是什么、哪个方向值得做、什么算做好。等 AI 输出后,对照你写的那几行,看差在哪里。这个动作能帮你验证的是:你的判断是在 AI 之前就有的,还是被它的输出带着走的。反馈信号很直接——如果每次对照都发现你写的东西和最终选择无关,说明你还没在用自己的品味做筛选,而只是在接受 AI 的平均答案1。
现有材料没有直接讨论纸质笔记本这个媒介本身,以上是从品味、当下反应和复盘这几条线索推出来的关系,不是关于纸笔的专门论述。
出处
- 1Taste是你感受quality的能力,是可以提高的
解释 AI 降低执行成本后,为什么判断和品味成为更稀缺的能力,是理解这个问题的核心。
- 2把一切名词还原成动词:我和王路聊《金刚经》、佛学谱系、AI 与创作者的心
说明为什么当下反应需要趁热记录、事后回忆会失真,支撑手写记录的必要性。
你也有想问的?
卡住的时候,问问立正:回答附有出处,可以点回原文核对。
也可以接着问:
别人还问了
- 一个打算做几十年的非营利社群,不把规模当目标。它应该怎么定义成功,才不会变成假装忙碌的 fake work?什么样的成功定义是真的?
把成功定义成"某个具体的人或事发生了可验证的改变",而不是活动量、成员数或影响力这类感觉。指标只是衡量策略的代理,不能当目标本身。
- 大家都在抢着用 AI agent,把能自动化的都自动化了。往后看十年二十年,这个世界会缺什么?什么会变得真正稀缺?
稀缺的不是会用 AI 的人,而是能判断 AI 结果好坏、能收口负责的人,以及愿意把时间还给身体、关系与思考的人。
- 有个投资人讲 alexzandra wang
最直接的是周楠那期访谈,标题就点明他讲 Alexandr Wang 为什么是顶级创始人;片段里还提到 Scale AI 在 2021 到 2022 年因自动驾驶降温而客户变少的转折。
- 找到10%高价值的工作,但是在AI时代,对于data scientist来说,高价值的工作是什么呢?我觉得我之前很多的高价值的工作现在都没有价值了,而且留不下来,而且别人不会觉得是我做的。
AI 让“处理信息”这件事变便宜,所以数据科学里原来值钱的分析、建模、报表正在贬值;新的高价值位置是判断该做什么、把模糊问题变成可执行系统,并对结果负责。
- 为什么个体AI用的很好但是整个公司团队没有上来?
个人用得好,是因为他一个人就能把背景、判断和反馈闭环起来;团队上不来,是因为这些能力散在每个人脑子里,组织结构和激励又没跟着改。
- 职业院校实训科教师(体制内)+ 个人开发者/IP 运营者。想请您诊断我这套工作流架构:① 最脆弱、迟早出事的一环是什么?② 最过度建设(投入产出最差)的一环是什么?③ 如果只能再做一件事,您建议做什么?
最脆弱的是学生数据与云服务混用的那条链路;最过度建设的是多设备、多模型、多平台的全互联架构;如果只做一件事,先给「学生数据不可上云」划出一条可验证的物理边界。