每周小结43：一鱼多吃，时间管理新思路

Hello，大家晚上好，我来更新周报啦~

墨玩遐想

上周我想到这样一个问题：为什么资本主义发达国家至今没有灭亡？

我觉得这是因为在当前的全球化背景下，发达国家的生产力相较于欠发达国家依然具有一定优势。因此，他们可以将过剩的产能输出到其他国家，从而推动本国资本的进一步积累。

然而，资本主义本身存在内生性的矛盾，这些矛盾无法通过二次分配彻底解决，只能依靠二次分配（比如给国民高福利）来暂时缓和，而二次分配的前提，就是不断掠夺国外资源。

随着中国等新兴国家的崛起，它们也逐渐掌握了先进的生产力，并开始逐步开拓全球市场，西方的老牌资本主义国家就会丧失这部分市场，没有足够的外部资源来维持国内的高福利社会，最终可能会逐步走向衰亡。

最近在搭建AI知识库的过程中，想到了时间管理新思路：一鱼多吃

也就是我们用一份时间投入，获取多份产出。

比如读完一本书后，我们可以自己做笔记积累知识，为我所用，还可以把笔记分享到小红书，建立读书IP。后面在此基础上去搞读书社群，就不再需要额外花时间，因为它本身就是读书的副产品。

这个思路可以迁移到各种事情上，目的是将产出最大化。

这周我看了一下Manus关于构建Agent的一些总结，有以下几点体会。

第一点，在发起调用大模型的请求时，可以提升Prompt缓存命中率，这样可以大大节省成本，原因在于，每次请求时，它会保存上一次对话中的一些关键内容，下次调用时可以直接读取这些内容，无需再次请求。

第二点，可以使用预填充规则来引导模型输出你想要的结果，比如我在做AI播客时，会预先填充博客的开头标题和结尾内容。

第三点，需要借助一些外挂的文件系统来处理和存储关键的长文本信息，以便后续调用和管理。

比如说，如果我们直接让大模型帮我们整理一本书，大模型的上下文token容量肯定吃不下这么多内容，这个时候该怎么办呢？我们可以把这本书的文件路径传递给大模型，然后在调用时，让大模型根据这个路径分段读取书中的内容，这样就能实现对超长文本的识别和处理。

第四点，要合理利用历史错误，我们需要把完整的历史错误信息提供给大模型，只有这样，它才能更好地进行纠错和优化。

第五点，一般来说，大模型采用的注意力机制对开头和结尾的关键信息最为敏感，因此，在使用大模型时，务必要把最重要的指令放在提示词的开头和结尾。

第六点，注意Agent的历史消息可能会成为"少样本陷阱"，导致结果同质化，需要主动引入多样性来破除。

这个其实也容易理解，相当于每次我们都让AI用一个模板输出，但时间久了，AI也会形成思维定势，输出质量不高的结果，就和人一样，形成了路径依赖。

这本书主要讲的是关于专注力的真相，作者认为，专注需要刻意练习，同时专注力才是决定一个人长期竞争力的关键。

为什么专注力决定长期竞争力呢？

其实很简单，如果你想在某个领域有所建树，就必须投入大量时间，毕竟熟能生巧，这和"一万小时定律"类似。

不过，李笑来这本书是从多巴胺的视角切入，再延伸到互联网和注意力经济等商业竞争层面来阐述，他用了一种"新瓶装旧酒"的方式，让人读起来"觉得"有收获。

每当谈到"生命"这个话题时，我会想对人类来说，生命不就是从DNA开始的吗，还能有什么未解之谜吗？

但在这本书中，作者给了我一些启发。他指出，其实我们对"生命是什么"这个问题，仍然知之甚少。

他提到，学习新知识，其实就是在建立不同神经元之间的联系，但如何知道是哪两个神经元之间需要建联呢，这个过程有个"裁判"蛋白在发挥作用，它会判断是否需要建立连接。

从这些角度来看，我们虽然已经知道生命的遗传物质是DNA，但对于"生命是什么"这个问题，依然一无所知，仍需保持一颗敬畏之心。

《智能新物种》不推荐，此外《剑桥中国秦汉史》《三国争霸》这两本书还在持续阅读中，上周未读完