我是文科生，但是很不幸，鉴赏水平过早地高过了我的创作能力，这直接导致我丧失了创作欲望——提笔写个开头，就觉得笔力太弱，文字可憎。AI 来了之后，倒是让我重新提起了兴趣。这篇小说，是我和 AI 一起散步了三次之后，OpenClaw 一点一点帮我执行修改的。

核心观点：AI 降低了「好奇心的执行成本」。

这几天看了印象派画展、听了陶喨演唱会、了解伊朗哈梅内伊的背景——每一件事背后都有大量我不知道的知识。以前要搜索、过滤、拼凑，花的精力太大，结果就是偷懒不查了。好奇心有了，但行动跟不上。

现在随手问一句就能得到结构化的回答。不是替代思考，是把「想知道」到「知道了」之间的摩擦降到接近零。

扩展方向：

• 以前的好奇心是奢侈品，有时间有精力才能消费。现在变成了日用品，随时随地用得起。
• 这不是被动接收信息（刷短视频），是主动提问。主动提问本身就是一种思考。
• 长期效果：每天多填几个空白点，一年下来认知地图比以前大很多。不是变成专家，是减少无知的面积。
• 关键区别：搜索引擎给你十个链接让你自己拼，AI 给你一个直接的回答让你继续追问。追问的成本低了，深度自然就上去了。

素材：印象派画展、陶喨演唱会、哈梅内伊生平、HomePod 连接问题（连生活琐事也能随手问）

Richard Rumelt《好战略坏战略》核心框架：

好战略三要素（The Kernel）：

1. 诊断（Diagnosis）——识别真正的问题是什么。把复杂局面简化为一个可以应对的挑战。不是列十个问题，是找到那个关键的一个。

2. 指导方针（Guiding Policy）——应对诊断出的问题的总体方向。不是目标，不是愿景，是一个明确的选择：我们走这条路，不走那条路。

3. 连贯的行动（Coherent Actions）——一组相互协调的具体行动，落实指导方针。关键词是「连贯」：不是散装的待办清单，每个动作之间要有逻辑关系，彼此加强。

坏战略的特征：

• 废话当战略（口号、套话、不痛不痒的表述）
• 不面对真正的问题（回避诊断）
• 把目标当战略（我们要成为第一不是战略）
• 坏的战略目标（彼此矛盾、不切实际、或只是愿望清单）

一句话总结：好战略 = 直面问题 + 明确选择 + 连贯行动。简单，但大多数公司做不到，因为诊断需要勇气，选择意味着放弃，连贯需要纪律。

新加坡 AI 观察更新了一个新页面：国会 AI 辩论记录。

从 SPRS Hansard 里扒了 132 条 2015-2026 年的国会辩论记录，用 AI 做了中文摘要、议员立场分析和政策规律提炼。几个有意思的发现：

• 2023 年起辩论数量爆发（从个位数到 34 条/年）
• 数据主权和防外资垄断是反复出现的核心焦点
• 政府的策略一直是「灵活监管」——自愿申报而非强制审查
• 教育政策在做一件很少有国家做的事：分龄 AI 使用指导 + 脑科学融合

一手信息源，不是二手解读。

感觉有点快呀，都还没进入工作状态，今年已经过去1/6了。