3月2日小记
1.亦仁分享：
学生最大的就业机会在哪？不是研究AI。而是帮企业用上 AI。马克·库班最近点出了一个关键。他说自己经历过每一次技术变革，但AI的浪潮超过了以往所有。问题是，怎么把它用在生意里？
大部分公司，特别是中小企业，完全不知道怎么用 AI 来获得竞争优势。全美有三千多万家公司。其中绝大多数都没有 AI 预算，更没有 AI 专家。这就是机会所在。库班给年轻人的建议是，别光去研究 AI 理论。要去学怎么把 AI 模型定制化。然后走进一家公司，直接展示它能带来什么好处。
比如帮一家鞋店用 AI 卖鞋。这才是未来几年毕业生们最抢手的工作。这听起来像是回到了个人电脑刚刚兴起的时代。当时很多人也不相信一个小盒子能改变什么。现在，历史似乎又在重演。对大公司来说，AI 是提升效率的工具。但对无数中小企业主而言，这可能是决定他们未来生存的关键。真正改变游戏规则的，往往不是发明技术的人。而是把技术普及到每个人手里的人。
我的思考：这样的文字才真的是一针见血，虽然我们身边人好像天天讨论AI 的使用，有些操作看起来稀松平常，但是其实真正懂的人很少，如果你可以帮助企业主提升效率，那真的可以把AI转化成珍贵的“生产资料”。
2.昨天是周日，我设定每周日让 OpenClaw 基于我最近的日志做了一次周总结，然后根据周总结生成下周计划，结果让我非常惊喜，太惊喜了。
我反思为什么会有这种惊喜，就是因为我持续、充分地记录了很多内容，想法、期待、反思、困惑。 这些输入让 AI 对我有了更深的理解，从而给出了更精准的建议。所以，还是那句话，AI 的输出质量，取决于你给它的输入质量，你越愿意记录和表达，AI 越能成为真正懂你的工具。
记录的时候要注意，不要等想清楚之后再记录，想不清楚的时候也可以记录，讲的磕磕巴巴也不要害怕，OpenClaw 帮你整理的清清楚楚，总之有时间逮住就写两句。
3月2日小记
1.今天几件事情和 AI 相关：
- 我在 Mac 上使用 Surge（代理/梯子软件），当前有两类节点：一类速度更快但更贵，一类速度稍慢但更便宜（看 YouTube 够用），但是近期YouTube 流量消耗较大，我希望按场景分流：YouTube 走便宜节点，其他流量走贵一点但更快的节点，我让 Claude Code 帮我合并两份节点代理文件，并按上述规则改配置。结果：几分钟内就改好了，实际使用效果很好。
- 今天在一个项目里跨多个位置进行开发时，遇到了 Git 冲突。以往我会手动处理冲突，流程比较麻烦、也比较耗精力。今天我把这类冲突处理交给 Claude Code，过程非常顺畅：它快速看完上下文后，就把冲突点都处理得很好。想想我在 2012 年第一次用 Git 来处理冲突，当时真的是非常痛苦。
- 我的博客 lijinma.com 的代码之前没有接入 GitHub，Bare Repository 直接放在了服务器上，但是现在为了在 OpenClaw 上面修改博客代码，最好的的方式是通过 GitHub，然后每次代码更新后通过 GitHub Action 进行部署，这样的改代码方式非常舒服，大家可以看一下这个页面，我全是通过 OpenClaw 来写的： https://lijinma.com/ai/
2.昨天去养老院见了一对神奇的长辈夫妇，其中的阿姨分享了半个小时，依然大受震撼（前几年见过一次大受震撼），她年轻时候是销售冠军，现在快 80 岁了依然可以把自己的家人朋友等管理的井井有条，她说这些经验都是当年做销售时候锻炼的能力，所以她也极力推荐自己的女儿去做销售，事实上是，她女儿因为做了销售，现在自己的事业也做得有模有样。
AI 时代，销售能力看起来会变得更重要，因为 AI 让每个人都能获得差不多的信息和工具，这意味着产品和方案层面的差异化在缩小。当产品越来越"同质化"时，谁能卖出去、怎么卖，反而成了更关键的胜负手。所以，AI淘汰的是"人形产品手册"式的销售，但让真正懂客户、懂生意的销售变得更有杠杆，会出现那种超级销售。
3月4日小记
1.今天我自己去了一趟公司，然后在停车场的时候，坐在车里写了一段时间文章，坐到后排座位，打开小桌板、连接车载热点，打开座椅加热、放点音乐，这像是一种可持续的“移动办公/输出”方式，后续值得继续尝试。
最早是看老胡在车里写小记、工作，今天尝试了一下感觉真不错，当我想做输出时，主动切换环境，确实会带来不一样的体验和状态，所以回到家的时候，在小区的路边又停下来工作了一会儿，哈哈。
2.关于 AI 使用，虽然接下来工具还会演进，但大家可以注意几事情：
首先，一定要不断积累自己的文字数据，输出自己的现状、思考、身边人情况等等，越多越好，因为这是 AI 帮助你的根本，如果没有你更个性化的数据，AI 给出的结论可能会让你觉得 AI 很笨。
其次，使用可以读取更多数据和写数据的工具，比如 Claude Code 就比 Claude 好很多，Codex 就比 ChatGPT 好很多，可能你以为 Claude Code 和 Codex 都是编程工具，其实不是，Claude Code 和 Codex 是文本处理工具，刚好代码是一种严谨的文本。
Claude Code 、Codex 和 OpenClaw 就是你要使用的工具，因为它们可以读你本地的数据，还可以给把输出写入到你的电脑中。
最后，AI 的出现让我们变得更好了吗？AI 的出现是一定不会让我们变得更轻松，但是要注意，人活着就不是为了更轻松，但是有其他几个角度可以检测 AI 是否让我们变好。
第一，李笑来老师说，用了 AI 之后，你的思考是变多了，还是变少了？
参考# 我为什么制作了一个 Markdown 编辑器 VMark？
第二，金马说的，用了 AI 之后，你的创作变得更多了，还是更少了？
万维钢老师说：AI 确实能帮你节省做某些任务的时间，但是没有人因为 AI 而减少总工作时间，人们反而变得更加忙碌。对我写作而言，总的写作时间一点都没少，还增加了。
但与此同时：
1. 文章篇幅更长
2. 信息密集度提高
3. 引用的参考文献增加
4. 写法也更讲究
（参考万维钢老师的朋友圈）
3月5日小记
1.今天散步的一个思考，普通人血糖日内波动最大时段在什么时候？就在饭后，所以“饭后走路 10 分钟”是高性价比、低难度、但超高价值的动作，再结合“吃饭顺序”和“食材选择”，全天血糖变化会更平稳。
2.OpenClaw 会成为未来个人健康管理的重要入口，将各类第三方设备通过 API / OAuth 方式打通，每天定时抓取数据并回存储起来。我今天把 Oura Ring 的数据全部交给 OpenClaw 来处理，之后还会添加体脂秤相关数据。
未来使用方式可以按需生成，想要网站展示，就自动生成展示网站，想要数据报表，就生成报表，想要什么输出，就让“小龙虾”直接输出。
这件事情可以直接落地，并产生很好的效果，再次提醒大家，想办法收集更多你的个人数据。
3月9日小记
1.昨天在做 OAuth 接入时踩了个坑：直接让 AI 按经验走，结果出了好几个问题，因为不同平台的 OAuth 规则细节不一样，AI 靠"通用经验"容易跑偏。后来改成先把官方文档链接发给它，再让它照着执行，效果立刻完全不同，脚本很快写好，授权一次通过。
2.昨天服务器上有个 HTTPS 证书过期了，同时发现了一个 bug，继续用 Claude Code SSH 到服务器去处理。这次体验更好，问题说明清晰，现状判断准确，修复结果完整。连续两天靠这个方式解决服务器的问题，让我觉得 AI 天生就适合做运维。
3.昨天家里路由器出了个问题：WiFi 能连但上不了网，灯的状态也很奇怪，换了网线还是没用。我把现象描述给 AI，它给了一个我没想到的方向，可能是电源问题。我马上拿另一台路由器的适配器替换测试，网络恢复了，再把坏的适配器接到别的路由器上，故障可以复现。最终确定电源坏了，不是路由器本体。
哈哈，把关键现象结构化描述给 AI，真的可以显著缩短排查路径，所以生活中很多问题，只要信息足够具体，AI 就能帮你找到答案。
4.每日记录的隐藏价值，不只是回顾自己，而是为关键表达储备素材。当你想认真向某个重要的人表达时，如果有真实记录可以引用，写出来的东西完全不一样，更真诚，也更有力度。
人很容易高估自己的记忆，甚至连「当时我的真实感受是什么」也会随时间模糊。所以日志里除了事件，还应该记录重要的人发生了什么、当时真实的感受是什么。
2026
20251月2月3月45月6月7月8月10月11月12月
20241月2月3月4月5月6、7、8月9、10月1112月
2023
