希路路克的周末来信Vol.13

今天是高考日，不知道我的粉丝里有没有今年参加高考的？祝大家高考稳定发挥。

我现在在自贡市富顺县，早上睡醒的时候听见窗外哗啦啦的雨声，我稍微拉开一点窗帘，正好看见一辆运送考生的大巴车往这边驶来。

不知道为什么，我觉得高考的时候总在下雨，脑子里总有下雨天高考学子奔赴考场的画面，昨天我到富顺的时候，感觉还热得难受，今天一下子气温就下降了八度。虽然我不喜欢下雨，但是我得承认，气温稍微适宜一点，是更适合思考的，所以考生们在这样的气温下，应该能更好地发挥吧！

今天工作了一天，回到酒店的时候已经是六点了，本来我还准备下午看今天 WE 和 TES 的比赛的，结果我到酒店的时候第二把已经打了一半了，看了一会儿，WE 已经输了两把了！

文明

和圈总聊天的时候，我发现我对文明的理解和很多人都不一样。

我觉得文明是野蛮的反义词。野蛮这个词看起来很有针对性，但实际上在很多场景都可以用上，往大了说，一个人有暴力倾向，总是希望用各种暴力来威胁别人，这是野蛮；往小的方面说，一个人固执己见，总是强迫别人顺从自己意愿也是野蛮。

要说到文明，很多人可能会认为「理性」是文明背后的首要关键词，因为理性促使我们更系统、更结构性地认识很多东西，在这个基础上就能产生出许多理性的思考。但我认为，文明这个概念不是一个词汇就能描述的东西，文明是一个系统性的东西。

而如果要让我来说一个文明的关键词，我会说「仁爱」。说到仁爱，我会想起什么？我回想起刘玄德所说的「勿以善小而不为，勿以恶小而为之」¹，这同时也是一种个人品德和修养的体现。

再说愤怒，人都有愤怒的情绪，但鲁迅说：「弱者愤怒，抽刀向更弱者；强者愤怒，抽刀向更强者」²。

新文化运动刚开始的时候，陈独秀所主张的「德先生」和「赛先生」，也就是「民主」和「科学」³，这是属于西方文化中好的存在，被引入中国。而现代，诸多东西都要讲究中西结合，因为有无数西方文化内容被传入中国，所谓中西结合，我想本意是取彼之长，攻己之短，但是许多事情放在个人上，也有可能会变成观彼之短，用己之长。

例如「精英文化」、「优绩主义」等都是西方世界中非常常见的存在，它们有其自身的优点，但也有其缺点，有些人只看见了前者，却忽略了后者。例如优绩主义者永远会把自己的成功归结于自己的努力，而否定其他一切因素。

很多事情都是这样，一些原本中性的存在包装成文明，然后被人奉为圭臬，但实际上却曲解了文明的本意。

时间

又是一年高考的时间到了。我回想起我高中的那几年，是我人生中最快乐的几年，但始终未曾想到，那已经是六年之前的事情了。

所谓「光阴如骏马加鞭，日月如落花流水」，「花有重开日，人无再少年」⁴。大多数时候我不会觉得光阴似箭，日月如梭，只有当某一刻，某事某物忽然唤醒我过去的记忆的时候，我才会开始感叹。

比如，现在在流媒体里刷到我小时候经常看的动画片的时候，我就会想起以前那些历历在目的场景。

小时候在外婆家，大夏天，我就在外婆的房门前放一张椅子，然后面前放一个小风扇，凉风呼呼吹来，电视里放着自己喜欢的电视节目。

小时候我最爱看的节目是《喜羊羊与灰太狼》，但是印象深刻的动画太多太多太多了，诸如《果宝特攻》、《开心超人》、《海绵宝宝》、《超兽武装》、《洛洛历险记》、《神厨小福贵》等等等等，这些动画片不仅剧情设计曲折，热血，还有十足的教育意义。

现在在手机上看到这些动画片的集锦，我就会感叹，原来那个悠闲的下午已经过去了十几年了。

又比如，听到一首在年少时期会常听的歌。

有一首歌，其实我算不上多喜欢听，但是只要一听到，我就会想起十几年前，就是《一笑倾城》，那时候我还在上初中，觉得这首歌很浪漫（主要是搭配上《微微一笑很倾城》的剧情，虽然现在主演已经被封杀了），所以现在一听到这首歌，我就会想起夏天、微风、校园和青春。

说到青春。以前在网络上总是看到这样一句话「人无法同时拥有青春和对青春的感受」⁵，那时候的我对这句话毫无波澜，现在我 24 岁，我恍然间发现，我的青春好像已经离去了。

对于青春，我没有一个明确的概念，我想就是过去那些无忧无虑和焦虑交织的日子吧。虽然那不是我人生中创造力最强的日子，但确实是我人生中最安逸的时光，从现在的角度来看，那时候的脑子里看似思考很多，其实却没什么内容，但那时候的快乐是真的，我至今怀念大学时和室友一起打牌和玩三国杀的日子。

如今工作以后，感觉时间一年过的比一年快，但好在是，我在今年逐渐对生活有了实感，找到了方向，我逐渐感觉，我的创造力正走在积极前进的路上。

读书

这周我翻开了两本书，一本是《穷查理宝典》⁶，一本是《谷歌 AI 之脑：哈萨比斯》，前者暂时搁置了，目前主要在读后者，现在读了四章多一点，有了一些想说的，就写在这里。

第一，在大众视野里最近十年才逐渐崭露头角的 AI，其实早在上个世纪就开始被人所研究了。哈萨比斯就是当代最早立志要研究人工智能的人之一。这里让我所震撼的是，在那个 CPU/GPU 技术还尚不强大的年代，这些 AI 科学家能领先时代几十年看到 AI 的广泛前景和影响力。

这些科学家博士毕业就已经三十多岁，而在这个年纪选择为一项科技前景和商业前景都尚不明确的项目奋斗终生，就是普通人很难做到的事情，就像很少有普通人能够连续持有一支股票三十年。

阅读这本书，不仅让我对 AI 的发展有了更具体的认识，还让我认识了很多人，其中最令我印象深刻的就是杰弗里·辛顿。

为什么？这个人和哈萨比斯其实没有什么直接联系，但是哈萨比斯在为自己的公司 DeepMind 招聘科学家的时候，大部分人都是辛顿的学生。

为此我感到好奇，专门去搜索了一番。

杰弗里·辛顿。2024 年刚刚获得了诺贝尔物理学奖，被称之为「深度学习之父」、「AI 之父」，图灵奖在他的荣誉里面都算不上什么耀眼的存在⁷。

而他的高祖父，是乔治·布尔，布尔代数的创始人，奠定了现代计算机二进制逻辑的基础⁸。

他的曾祖父，乔治·埃弗里斯特（Sir George Everest），领导了印度次大陆的三角测量，而珠穆朗玛峰（Mount Everest）就是以他的姓氏命名⁹。

我只能说误闯天家了。

但震惊归震惊，在这本书中读到的牛肉最让我觉得有意思的地方在于：在现在这个时代研究 AI，就是在参与时代本身，因为这些 AI 领域的科技大佬们，不管是哈萨比斯，还是辛顿他的诸多活跃在 AI 领域的学生，都处于生命中的当打之年，他们还有难以估量的创造力和潜力等待着被释放。

或许是因为过去我总是在读传世的经典，这才导致我认为自己所追寻的对象全都是早已逝去的故人，而研究和学习 AI，却让我知道了一批如今正和我同处一个时代的人，这种感觉很奇妙。

「计算机很快就能做到大脑能够做到的任何事情。」¹⁰

Vibe coding

这已经快成为我周刊的常驻内容了，但没办法，我几乎每天都在做这件事情。

这周有一个好消息是，我的 Codex 被取消了验证码校验，我又可以使用了。但这件事情并没有让我多开心，因为这对我来说其实就是多了一个可以拿来工作的账号，一周大概有 6000W token 可以用，光是 Claude 一个，token 是远远不够花的。

这周我一直在寻找一款可以替代 Codex 的模型，但还没有找到，Codex 就先行给我解封了，哈哈。

这一周在 coding 上，我主要有两件事情可以分享。

第一是一个想法。我认为在 vibe coding 中，token 的数量可以粗暴地直接与生产力划等号，token 越多，生产力也就越强，充值更多的钱，本质上也就是在充值 token。

第二是这周学到的一个 coding 流程。

过去我在 coding 的时候，有时候会一次性和 AI 聊很多东西，然后让他一次性实现，但是这样做的结果是最后做出来哪哪儿都不对。

所以有时候，我也会选择和 AI 一个点一个点地聊，一个点一个点地修，但是这样做的后果就是我要一直坐在电脑前和 AI 聊天，不停地做决策，以及在一天下来之后根本不知道自己今天做了什么。

前者是一次做了太多的东西，无法监控。后者是做的东西太散了，无法管理。

但其实仔细想一下，两种做法都没错，只是方法有问题。

当我在和 AI 聊一个巨大的工作的时候，我的问题是没有和 AI 详细地聊自己的需求和想法以及真正想要达到的效果，只是进行一大段的表述，看起来内容很多，但实际上真正的大工程是需要把需求一点一点地拆开来聊的，不能一通直接打包说出来。

• 搞清楚自己的核心需求
• 每一个小点都要有一个明确具体的回答

这就是大型任务的核心，而现在我借助一个叫「Grill Me」的 Skill，很好地做到了这一点，这个 Skill 的核心很简单，就是一直问你问题，问到它认为可以收束的时候，就会停下来。

停下来之后，他就会开始写 Spec，写完 Spec 之后，就开始写执行的 Plan，最后再实施。

这里的核心要点是，要尽可能地一次让 AI 进行更长时间的任务，而执行任务的时间越长，相对的 Plan 也应该越长，例如我前两天有一个 2000 行左右的 Plan，整整花了我三轮、五小时 token 才做完……虽然这个方法很好，但对于我们只订阅 20 美元的用户好像有点捉襟见肘。

• 让 AI 了解自己的核心需求
• 让 AI 自己追问出详细的细节
• 让 AI 自己写 Spec
• 让 AI 自己写 Plan
• 让 AI 自己执行
• 让 AI 自己多轮审核
• 让 AI 自己提交

当然，这都已经是简化版了，只是我在最近几天自己摸索出来的一个简要流程，但仅仅只是这样，就已经让我的工作质量飞速提升，目前做了三四轮大型任务下来，修改的小 Bug 非常有限，很明显地感觉到任务质量直线上升。

然后就是在和 AI 进行项目沟通的时候，我会选择使用最好的模型打开 Max，开始详细交流，一般交流个四五十分钟，一轮的 token 都用得差不多了，得等到下一轮 token 刷新才能开始执行任务，但执行任务的时候我现在改成了 low，而不再用 Max，这样更省 token，毕竟详细的执行 Plan 都已经写好了，也就没必要再用 Max 来执行了。

真理天书

最后再来说说我最近一直在弄的产品，真理天书吧。

其实周一的时候一个较为完整版本已经出来了，但是在我的完整产品设想里只能算是完成了一半。

我把 AI 写作的流程打通并调试好了，发给了一个朋友让他先用着，因为他之前就用我的 md 版本真理天书写着一本小说。

而最近几天我又在开始完善真理天书系统，最近一段时间的开发里，我的想法和思路也在产生一些细微的变化。

首先，对于 AI 的文笔，我是一点也不担心，现在 AI 写出来的文笔已经超越很多新手写手了。所以真理天书系统的核心，一开始就放在了用系统对 AI 创作进行约束和管理上了，也就是对一本小说建立起一个精密的系统，AI 会在这个系统里进行周密的创作。

我前面说我把写作的流程打通了，就是我已经验证出来了一套可以实际拿来用的写作系统。

但是这还不够。写作是一回事，但 AI 写作的基石是详细的大纲，大纲系统就是我非常看重的一部分，而对它的设计，我也花了很多心思。

目前真理天书的大纲系统设计是这样的：

• 全书大纲
• 分卷大纲
• 故事阶段
• 故事单元
• 单章纲

五层结构，层层递进，而其中故事阶段是我最得意的设计。很多 AI 写作系统往往会在卷纲之后直接介入单章大纲，或者好一点的有五章纲、十章纲，但我认为这些设计都没有灵魂。

而故事阶段，就是我目前的设想。在一卷的故事里，可以把它拆分为大大小小的多个故事阶段，这个大大小小是关键，有些故事阶段可能只有几章，有些故事阶段则可以有几十上百章，大小交错，就可以有情节跌宕起伏的感觉。

而故事阶段之下的单元纲，就是对故事阶段进行更精细的节奏把控。

这是我目前的设想，但目前我还没有用这个系统从 0 开始完成一部小说，目前还在试验期。

但是，设计这个大纲系统的层层结构，本质上还是在对 AI 进行一个精细化的管理。

在开发的过程当中，我又有了一个全新的、不同的思路：我的想法是在一本小说故事的前期，对世界观、人物等做出一个基础的框架和发展，然后我在想，有没有一种可能让 AI 自动来推演这个故事的走向？

因为我认为，有些时候如果一本书从头到尾都做出这种精细化的管理，虽然这种方式可能会很有效，但也会让故事显得非常僵化，没有灵性。

AI 网络小说创作的灵魂就在于 AI。如果人一直限制 AI，只让它根据自己给出的内容来进行写作，那其实就丧失了一部分 AI 的意义。

我认为大模型的优势在于「推演」二字，它们有几乎和人类一样的思考能力，以及丝毫不弱于人类的知识库。

所以，我们可以把内容交给它，让它自己来写，自由发挥，只给出大体且宽泛的限制。

如果在一个故事的前期，给予固定的世界观、相应的人物以及一部分故事情节发展，然后把这些元素全权交给 AI，让 AI 根据人物性格来判断他们未来的故事走向，让 AI 自己来推演这个故事，我认为这会很有趣。

目前我也在针对这个可能性做出一些具体的设计，但是目前还在摸索当中。

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Footnotes

1. 语出刘备临终给后主刘禅的遗诏，原文为「勿以恶小而为之，勿以善小而不为」，见《三国志·蜀书·先主传》裴松之注引《诸葛亮集》。 ↩

2. 鲁迅原文为「勇者愤怒，抽刃向更强者；怯者愤怒，却抽刃向更弱者」，出自《华盖集·杂感》（1925 年）。 ↩

3. 「德先生」（Democracy，民主）与「赛先生」（Science，科学）由陈独秀在新文化运动中提出，集中见于其 1919 年发表于《新青年》的《本志罪案之答辩书》。 ↩

4. 两句均为旧时蒙学读物《增广贤文》中的俗谚。「光阴」一句更通行的说法是「光阴似箭，日月如梭」；「花有重开日，人无再少年」一句亦见于元杂剧（关汉卿《窦娥冤》等）。 ↩

5. 此语为网络广泛流传的箴言，常被归于加缪、萧伯纳等人，但均无确切出处，作者亦不可考，宜视为来源存疑的格言。 ↩

6. 《穷查理宝典》（Poor Charlie's Almanack）为巴菲特长期搭档、伯克希尔-哈撒韦副董事长查理·芒格的言论与演讲合集，由彼得·考夫曼编辑整理。 ↩

7. 杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）于 2018 年与约书亚·本吉奥、扬·勒丘恩共同获得图灵奖；2024 年又与约翰·霍普菲尔德共同获得诺贝尔物理学奖，以表彰其在人工神经网络与机器学习领域的奠基性贡献。 ↩

8. 乔治·布尔（George Boole，1815—1864）是英国数学家、逻辑学家，创立布尔代数，为现代数字电路与计算机的二进制逻辑奠定了基础。他确为辛顿的高祖父（great-great-grandfather）。 ↩

9. 乔治·埃弗里斯特爵士（Sir George Everest，1790—1866）是英国测量学家，曾任印度测量局局长，主持了横贯印度次大陆的大三角测量。珠穆朗玛峰的英文名 Mount Everest 即以其姓氏命名。需说明的是，他与辛顿的亲缘关系较为间接：辛顿的高祖母玛丽·埃弗里斯特·布尔（Mary Everest Boole，即乔治·布尔之妻）是乔治·埃弗里斯特的侄女，故埃弗里斯特并非辛顿的「曾祖父」，而是其高祖母的伯叔辈。 ↩

10. 此为书中引语，原始出处与说话人请以《谷歌 AI 之脑：哈萨比斯》原书为准。 ↩