70 独立工作的反脆弱性：从 Notion 到 Obsidian 和获客的机械化
喂牛的双关语梗、现金流波动带来的反脆弱性，以及合作中的文化冲突小插曲
这期聊了不少关于独立工作、创业节奏和工具选择的思考。从《邻居家的百万富翁》到「小而美」创业，再到用 AI 烧 Token 积累实操经验，以及 Obsidian 和 Notion 背后开放与封闭的哲学差异。还有一些生活碎片：喂牛的双关语梗、现金流波动带来的反脆弱性，以及合作中的文化冲突小插曲。
#553 《邻居家的百万富翁》：他们不是更聪明，只是没被淘汰
新播客出来了，这期聊的是《邻居家的百万富翁》——但不是你想的那种「跟着学就能富」的解读。
这本书我最初很认同，觉得它打破了很多关于有钱人的刻板印象：不是开豪车住豪宅，而是低调、节俭、默默积累。听起来很励志对吧？
但后来读了 Taleb 的《随机漫步的傻瓜》，我对这本书的理解完全变了。
问题不在于书里说的是不是真的——而在于这些百万富翁本身，来自一个极其特殊的顺风时代。战后经济扩张、通胀温和、资产持续升值……他们节俭、不折腾、活了下来。但我们没有看到的，是在同样策略下被时代淘汰的那一批人。
这就是幸存者样本偏差。研究方法没错，但样本已经预先筛选过了。
所以「节俭是因」还是「节俭是果」？根本说不清楚。
这一期我聊了我理解这本书的整个转变过程，以及最后我真正留下来的那一个判断：
不要把这本书当致富指南——但作为「财富防守手册」，它依然非常值得读。高收入不等于财务安全，消费升级是隐形风险，方法、运气、时代，要学会区分。
#552 生意做不起来，因为没人来
新播客更新了 🎙️
这期从一本书聊起——它把「获客」这件事拆解得很彻底：不是靠灵感，不是靠才华，而是一件可以算账、可以训练、可以重复执行的机械工作。
增长很多时候是数量问题，不是天赋问题。
我也结合自己最近的状态聊了很多具体的事：
• 用 AI 做健康管理，24 天运动周期带来的真实变化
• 从全职工资转向多引擎职业结构后，收入下降，但心态反而更稳了
• 副业收入增长 31% 背后，我是怎么重新设计自己的工作方式的
还延伸聊到了几个我觉得更底层的问题：很多创业者缺的不是点子，而是商业理解；你在建的到底是 Lifestyle Business 还是 Performance Business；以及——在做任何产品或内容之前，先解决「让人知道你存在」这件事，永远不丢人。
如果你也习惯用「懂的人自然会来」安慰自己，希望这一期能把你从「等」里拽出来一点点。
牛马的牛马
周末去一树山喂牛。
女儿在地上拔草，边拔边说：哇，我在费力拔草喂你，我简直是牛马的牛马。
我和她妈都笑翻了。
移车双关语梗
老婆突然说：”哎呀，忘记移车了！”
然后我说：”You’ll be fine, or you’ll be fined!”
你 get 到这个梗了吗？
#551 慢一点的创业，反而更真实
新播客上线了 🎙️
这期从一本书《小而美》聊起——但老实说，这本书没有给我那种「被观点击中」的感觉。它更像是在不断确认一件事：有些路走起来零散、没有主线，也许不是失败，只是不符合主流叙事而已。
我借这本书重新问了自己几个问题：
如果不是为了做一家「伟大的公司」，创业还可以是什么？
在咨询、服务、真实交付里反复碰壁的经历，算不算走在路上？
怎么从低价值区间跃迁到高价值区间？
中间也聊了一些我最近在想的事：为什么我会继续做中文科技播客，以及为什么计划在 2026 年启动英文播客。还有在 AI 时代，个人职业路径如何重新获得复利。
后半段更实操一点——面试时怎么展示你用 AI 解决真实问题的能力、把 AI 当成设计评审搭档的具体玩法、独立开发者在 App 上线前真正该关注的信号。
如果你也在找一条不靠规模、不靠融资，但能长期走下去的路径，这期也许能帮你把「慢一点」这件事，看得踏实一些。
工作饱和度与核心价值
前两天听 Lenny Podcast，是一个创业者分享他们公司工作的风格文化。有提到他们公司都是每个人超负荷工作，都是那种快要被淹死的状态。然后大家也都能接受这种状态，因为他们全员都认为只要一旦招够所需要的人，这些人不久后就会自己创造一些其实不那么核心的工作，然后就把大家的注意力目标稀释。
这一点打工人当然听起来觉得太资本家太牛马了，但凡是在大公司工作过的人都知道这一点，就是当你有了一个岗位之后，这个岗位的人，在工作不饱和时会自动去创造一些其实没啥用的工作出来。
对于我们有什么启发呢？我觉得还是理清主线。比如你的主线是赚钱，那么还不如直接把你的注意力就放在拿到有价值的大单、直接产生收益上，类似思路还可以延伸。
疯狂烧 Token 是在积累飞行时数
我最近用 Claude Code，然后开始发现为什么很多大佬都说这个阶段要疯狂的多烧 Token。
因为哪怕你花两三千块每个月在这些 AI 的产品上，但获得的是那种一手的操作感。这相当于就像是花钱去买飞行训练时间，如果你是想考驾驶员、开飞机，那么是需要积累小时的。
现在这个阶段使用 Token 就是这种概念，能够让你快速的获得那种实操的感觉。具体做什么重要吗？当然也重要。但这种实操的感觉其实意味着你后面怎么来和 AI 进行交互配合，因为也就是这一两年人机交互的方式就会有大的变化。
所以尽快在这个过程中找到自己的感觉，这个价值比那一两千块钱重要得多。
合作中的文化差异
不知道推上的朋友有没有和乌克兰人合作过。我感觉我合作的乌克兰程序员，讲话非常直给，非常冲，让人觉得还挺不习惯。不知道是个例还是普遍现象。
独立工作让我有了反脆弱性
进入独立工作状态，就是能够比较正常从容地面对现金流的波动。
比如看到内容创作的一条线，断崖下跌 80%，这是平台算法因素调整，只占整体收入现金流的很小一部分，但另外同时又看到有新的现金流机会产生，这也能训练自己更好地面对波动。这就是反脆弱性。
难以想象，如果全身心只靠一份现金流，那种心态如何。真的是天塌了。
Obsidian与Notion的哲学对比
最近用 Obsidian 比较多，我用了很多年的 Notion，然后忽然发现了封闭和开放是这个时代最重要的判断价值。也发现了文件和数据的可触达性和可移动性远大于具体工具的美感和精致。
这一点当然就体现在这两个工具的外表。Notion 的 Block 美学和它的设计感是精致简约，它也有 AI。但Notion AI面对这些天天打得头破血流的 LLM 工具，水平相当于小学生篮球队和职业篮球联赛运动员相比。
Notion 目前让我最不可接受的一点就是它有意地将文件系统封闭在自己的手上。用户的信息和数据被精致地圈养在 Notion 的围栏里。也不是不能调用，你可以添加 API，可以用 MCP。但普通人哪有心情搞这些。
Obsidian 代表另外一种哲学。数据是自然存放在任何地方。它只是起到一个帮助查看管理和编辑的功能。这种理念直接让它面向任何大语言模型，都是开放的。最受益的就是 Claude Code。LLM 可以随时接触数据、分析，和它进行碰撞。你的数据和信息外显化得越多，你的 LLM 就越聪明，你得到的结果就更强。
这真的有点像玩游戏的时候训练自己的替身使者，或者召唤兽，和主人的能力相匹敌。但也会根据你喂养给它的数据，放大它的能力。
这一点，是在我和对话框式 LLM 交互很长时间之后才真正领悟到的。我去年和 ChatGPT 对话两万次。整体的成就和反思非常有帮助，但这些信息都淹没在一个个对话框里。我所有和 AI 沟通的记忆存储在 OpenAI，但它并不 Open。
现在这些数据都是 Markdown 格式文件存在本地。我的人工智能访问它们就像鱼进水里一样那么自然。
我终于体会到为什么现在最高阶的顶级设计师纷纷地在研究终端。他们一定也悟到了差不多的东西。
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