话不多说，来个省流版：
- 斯坦福课程
- 探讨科技（人工智能）对未来的影响
- 邀请最好的业界领袖来讲课（包括Jensen Huang等）
两周前开始不断更新，截至目前，最新的一堂是Jensen上的。完整播放列表可看YouTube。
不论你是学生、创业者，还是在考虑投资方向的人，都可以参考参考～
官网：cs153.stanford.edu
油管：https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rN447WKQ5oz_YdYbS74M5IA
“From energy, silicon and models to applications, security and deployment policy, the infrastructure stack is undergoing a generational rewrite. Each week, this course puts you in the room with the global leaders solving the biggest bottlenecks on frontier technology progress.”
It’s the simplest thing that scales. 这句话Naval也引用过。这在传统软件工程里是对的，在新的基于AI的工程学领域也是对的。
我从来没有用OpenClaw，所谓的养龙虾其实不靠谱。建议大家不要因为Claude Code / Codex的终端界面（CLI）难以上手，因为自己不是科技领域从业者，而认为那个工具不适合自己。这种时候，最好的办法是去学那个基础工具，而不是去转向一个别的花里胡哨的工具。Do your hard work.
很多这些别的工具都是在用一些人类的工程手段去尝试让AI看起来更加智能，其实这些都属于小聪明。按现在的趋势，AI本身的智力的发展将快速超越这种小聪明，让这些人类的工程手段反倒成为一种限制和累赘。
注：标题有点过于简单，你也可以用Anthropic出的其他工具，例如Claude Design之类的。理论就是，你应该用这俩模型公司本身出的应用层工具，他们的迭代速度目前看是最快的，由于自己掌控着模型，工具效果目前看也是最好的。
注：除了模型公司本身，很多其他人类对AI模型的一些包装都属于小聪明，而小聪明是肯定靠不住的。模型公司本身有硬实力和更深入的理解，所以才靠得住。第一性原理：人类智力不会增长，AI智力将不断增长。推论：AI智力必将远超于人类，且差距会不断增大，人类对AI模型的过度包装是一种over-engineering，必然导致效能下降。Intelligence > Code.
赚钱的第一性原理是提供价值。
Elon在不少采访里都提到一个点，就是个人或公司，要成功最重要的就是提供“useful products and services”，非常朴实无华的道理。
我发现很多人在“一人公司”的这个语境下，经常会过度关注许多别的东西，例如：如何做属于自己的agent、如何让AI在自己睡觉时也保持工作、如何用AI加速和自动化某些工作流程… 但其实这三者和你能否提供价值没直接关系，你反倒是让那些要教你如何做agent、如何连夜跑AI、如何加速工作流程的人赚到了你的钱（或赢得了你的注意力）。
你不管如何配置你的工作环境、流程，你最终的目的都是为了给别人创造价值。一人公司也不例外。而且反倒越是因为一人公司刚起步，越要多亲自干活，YC / Paul Graham倡导的 Do Things That Don’t Scale 在这里同样适用。
