构想一个AI知识引擎：自动收集会议和日常对话、提取有价值的知识并索引、在输出时及时提醒。三大挑战是数据采集、知识提取和实时参与。
使用AI速读视频的技术收获
分享开发视频语音识别工具的技术心得：YouTube下载OAuth认证、异步任务API设计、Python并发挑战、GPT偷懒问题和iOS Shortcut集成。
从微信群菜鸡互啄和AI代替人类工作看我们思考时到底应该追求什么
反思为何正确性不是思考的核心目标，提出真正重要的是纲举目张（Prioritization）、举一反三（Connection）和知行合一（Verification）三种能力。
视频信息密度那么低，为什么大家都在拍视频？
视频信息密度低、不可检索、难以跳转，但up主赚大钱而写文章不赚钱。核心在于视频让"作者"站到前台，观众更容易产生情感连接和付费意愿。
从面向对象到面向注释——如何管理AI来辅助编程
提出AI辅助编程的核心从数据结构和算法转向注释和DocString的质量。类比管理AI与管理人类团队，强调了解能力边界、任务分解、委托和质量检查等开发经理式的思维方式。