你有没有遇到过这种情况：好不容易找到一本 PDF 电子书，打开发现没有书签目录。几百页的书，想跳到某一章只能一页一页翻，或者疯狂按 Ctrl+F。

我一个同事就被这个问题折磨够了。

从自己的痒点开始

他喜欢用 PDF 看技术书。网上找的、淘宝买的扫描版，很多都没有完整的书签目录。市面上能加书签的工具不是没有——福昕阅读器可以，WPS 也行。但体验都一样：一条一条手动添加，点击、输入标题、设置页码、设置层级，循环往复。一本 300 页的书，光加书签就要半小时以上。

淘宝和闲鱼上甚至有专门代做 PDF 书签的服务。按目录页收费，每页 1-2 块钱，一本普通的书大概 10 多块，耗时一个小时左右。头部商家月销几百单。

说明这个需求是真实存在的，而且现有的解决方案都很原始。

先用最笨的方法解决问题

他没有一上来就做 APP。

第一步是写了一个 Python 命令行脚本：照着 PDF 的目录页，在一个 TXT 文件里用缩进表示层级，写好标题和页码，脚本读取后自动写入 PDF。

甚至目录都不用自己敲——去电商网站搜这本书，商品描述里的目录直接复制过来就行，还自带页码。

这个"工程版"工具，让他制作一本书的书签只需要几分钟。他拿这个效率去闲鱼接单，还真卖出了几十块钱。

这个阶段很有意思：用最低成本验证了需求，同时验证了解决方案。

从工具到产品

命令行版本只能自己用，推广不了。于是他启动了创新项目，目标是做一个真正的产品级桌面应用。

核心交互很优雅：窗口左边是 PDF 页面预览，中间是书签文本编辑区，右边是实时生成的书签树预览。像写代码一样写书签——用缩进定义层级，所见即所得。

几个亮点功能：

• 内置 OCR：扫描版 PDF 直接识别目录页文字，省去手动输入

• 智能页码校准：扫描版 PDF 的页码和实际印刷页码经常对不上，用一个简单的 (++5) 语法就能批量修正偏移

• 自动格式化：识别 1.1、1.1.1 这种标准编号，自动生成对应的层级缩进

• 纯本地处理：所有文件都在本地完成，不上传服务器

技术选型值得说说

他没用 Electron（太臃肿），选了 Tauri：Rust 后端 + Web 前端。PDF 渲染和 OCR 都直接调用系统原生 API——macOS 用 Swift 的 PDFKit 和 Vision，Windows 用微软官方的系统 API。Rust 通过 FFI 调用编译好的静态库。

AI 让信息获取变得前所未有地快。几秒钟扫完十篇文章，交叉比对，提取结构，生成摘要。过去一整天的案头工作，现在几分钟完成。

但"看过"和"理解"之间隔着一道沟。

AI 太快了，快到我可以跳过思考，直接得到答案。效率上去了，东西没经过大脑。

我最近在试一种方法：用 AI 看得多看得快，用纸笔做内化，希望脑子里能记住些东西。

做法很简单：先让 AI 做研究、翻译、分析，然后我再从输出里手写提炼三到五个核心判断。隔几天回看，看哪些经受住了时间的检验。

手写的时候，你不可能把所有东西都写下来，你被迫筛选、压缩、重组。这个过程本身就是思考。手写足够慢，慢到逼你在写的时候就完成了一次深度加工。

《三体》里有一个细节：当文明面临毁灭，人们选择把信息刻在石头上——因为越原始的介质，留存越久。

我猜大脑也一样。AI 输出在屏幕上，手写，是把字刻进你自己的石头里。

AI 是加速器，负责看多看快。纸笔是刻刀，负责刻深。

写了快十年的创业笔记，知识星球里现在已经积累了超过 900 篇。产品怎么想的、公司怎么做的、踩过什么坑、心态怎么变的，都记在里面。

2026 年会继续保持每周两篇原创的节奏。

这些笔记都是手工打造的。不用 AI 代笔，不批量生产，每一篇都是我自己在键盘前敲出来的思考。在 AI 生成内容泛滥的当下，我反而觉得，手写的、带着个人判断和真实经历的内容，更稀缺了。

今年会加一个新东西：业界好文章的分享。我平时阅读量不小，遇到真正有价值的文章，会翻译整理（英文内容通常借助 AI 翻译），加上我自己的感受和判断，一起放进星球。不是简单转发，是经过筛选和消化的。

星球里聊的话题很杂：产品、技术、AI、创业心态、团队管理、小产品的生存策略。不追热点，更关注那些需要长期积累才能看清的东西。

如果你也在做产品、在创业，或者对小团队怎么在夹缝里生存感兴趣，欢迎来我的星球看看，提问、交流、挑战，都行。

昨天看了一位作者 David Cain 的两篇文章，挺喜欢的，推荐给朋友们：

1. Go Deeper, Not Wider（向深处走，别向宽处走）

2. Everything Must Be Paid for Twice（每样东西都得付两次钱）

两篇文章说的其实是同一件事：我们拥有的太多，使用的太少。

我们已经有了太多的爱好，囤积了太多的工具，购买了太多的装备。

我自己就是个典型。我曾经是个摄影爱好者——说是摄影爱好者，其实更准确的说法是器材爱好者。买过很多镜头、相机，但没有一台在我手里被用到坏，也没有一台让我觉得用回了它的本钱。它们大多数时间安静地躺在防潮箱里，偶尔被拿出来，拍几张，然后又放回去。

AI 时代来了，这个问题更严重。各种新工具一出来就想试。注册、付费、玩两天、丢一边。什么模型都碰过，什么工具都摸过，但没有一样事情做得很深很透。

David Cain 在第一篇文章里说了一段话，我很有共鸣：

我一直在想象一个我想发明的传统。当你在事业上站稳脚跟，家里也有了一些不错的东西之后，你用整整一年时间，不开始任何新事物，也不添置任何不需要的新物品。

这一年里，不许有新爱好、新装备、新游戏、新书。你必须从已经拥有的东西、已经开始的事情中去发现价值。

你去精进已有的技能，而不是学新的。你去消化已经囤积的内容，而不是继续囤。

他把这叫做"深度年"（Depth Year）。不是苦行，而是一种选择：停止向外扩张，转身向已有的东西挖掘。

他的第二篇文章换了个角度解释同一件事：

有一条财务常识应该在学校里教：我们买的大多数东西，都得付两次钱。

第一次是用钱换到手——一本书、一个记账 App、一辆独轮车、一捆羽衣甘蓝，不管是什么。

但要真正用上这东西，你还得付第二次。第二次付的是精力和行动力，而且往往比第一次贵得多。

拿一本小说来说，第一次大概花二十块钱——第二次是十个小时的专注阅读。只有开始付第二次的钱，第一次花的钱才有回报。只付第一次不付第二次，跟把钱扔进垃圾桶没什么区别。

环顾一下你的家、你的书架、你的手机，有多少东西只付了第一次钱？未读的书、未拆的器材、未用完的会员、注册了再没打开过的 App。

我们不缺买东西的能力，缺的是把已有的东西用透的耐心。

新的一年，与其继续追新，不如试试向深处走。

原文：

https://www.raptitude.com/2017/12/go-deeper-not-wider/

https://www.raptitude.com/2022/01/everything-must-be-paid-for-twice/

春节回来，朋友圈里一片哀嚎：胖了。

这不是什么新鲜事。每年春节都会重演一次：亲戚轮流投喂，每顿饭都像最后一顿，零食从除夕吃到初七。回来上班的第一天，裤子紧了，但新年 flag 已经立好了——今年要健身、要早睡、要读书、要学英语。

立 flag 谁不会呢，难的是坚持。

我观察身边的朋友（包括我自己），习惯养成靠意志力不太行，靠工具和环境更靠谱。道理很简单：看得见，才做得到。把想坚持的事放在每天能看见的地方，比暗暗发誓管用得多。

所以今天推荐一下我们做的敲敲打卡。

它不是那种让人感到压迫的工具。没有排行榜内卷，没有惩罚机制，不会在你没打卡的时候疯狂推送让你焦虑。它更像一个安静的朋友，每天陪你记录一下：今天这件事，你做了没有。

做了就打个卡。没做，明天继续。

它还有个我觉得挺有意思的设计：打卡捐花。你完成一周的打卡任务，会得到一朵小花，可以选择捐出去。敲敲团队会通过腾讯公益平台，配捐 0.05 到 0.35 元给教育、养老、环保类项目。金额不大，但坚持下来，也是一件小小的好事。

坚持一个习惯，顺便做了公益。动力从"我应该做"变成"我做了还能帮到别人"。这个转变虽然微妙，但确实有用。

与其跟自己较劲，不如找个轻松的方式开始。识别二维码，用敲敲，跟自己多出来的这 5 斤肉和解吧。