当现状不如你所愿，而你又不得不承受它带来的影响时，告诉自己：它只是得了一种病。有些病是肉体层面，有些病是精神层面，有些病是个体层面，有些病是集体层面。有时病人就是自己，过去的自己。你自然期望它能痊愈，但有些事情实在勉强不得，但你可以带着这份期望与对它的热爱，去做一些原本不想做的事，承受一些原本不想承受的东西。这个过程会让你变得宽容，收获更深层次的安宁。
「叠被子」是一件值得被认真对待的事情。本质上来讲，它跟西西弗斯推的那块大石头没什么区别，早上叠好，晚上摊开，早上再叠好，晚上再摊开。如果你觉得西西弗斯做的事情无意义，那么叠被子这件事情也没有意义。
「叠被子」这个行为更像是一个宣告：保持房间整洁这件事对我意义重大，我要认真地对待今天。带着这份心绪，同时又完成了一件事情，美好的一天或许就此打开。
从价格、品质、功能、定制个这几个维度去分析客户群，可能会发现未被满足的组合。比如坐飞机，春秋航空出来前，「对价格敏感，对品质要求不高」这个群体其实被忽略了。某个 App 提供的功能太多了，部分客户最想要的可能只是其中某一个，把它单独摘出来，然后降低费用，就能获得这些人的青睐。
「卖 App 的独立创业者」是比「独立开发者」或「独立创作者」更精确的描述。当你把自己定义为开发者或创作者时，目光会聚焦在 Idea、Tech Stack、Product上，如果是 Side Project 那完全没有问题，但如果把它当作一门营生，则身份的切换就很有必要了，因为这会迫使你按照创业者的思维去思考，市场、增长、推广、售后等环节都要考虑进来。
价值投资的核心是保下限，争上限（基本不亏，同时有可能挣不少，以承担最小的风险来获得最大的收益）。
对于投资对象，要具备以下几点：
- 确定性高（受政策和消息面影响小）
- 护城河深（其他公司很难短时间超越）
- 足够便宜（价格明显低于价值）
对于投资者，要有以下素质：
- 理性（独立思考和判断，基于分析和思考得出结论）
- 耐心（等到合适的时机再出手，出手后长期持有）
- 谨慎（对投资对象进行深入研究，注重安全边际）
Retrieval Augmented Generation (RAG) is a technique for adding extra “knowledge” to systems built on LLMs, allowing them to answer questions against custom information not included in their training data. …
这篇文章 详细阐述了如何用 Anthropic 结合 SQLite 的 full-text search 来实现 RAG，流程如下：
- 通过 Anthropic 的 tools 功能，将用户的搜索拆分为查询关键字。
- 通过这些关键字对 SQLite 进行全文检索得到按 rank 排序的匹配结果。
- 将匹配结果作为 assistant 的内容（即私有数据）结合用户的初始问题发送给 Anthropic。
- 返回的结果即包含了私有数据集的 LLM 回答结果。
主要使用到了 tools 将语义化的内容结构化，然后用了 full-text search 而不是 vector search，相对其他的 RAG 实现，这种方式好像更简单，不知道效果怎么样。（中文的效果一定不太好，因为 SQLite 的全文索引对中文不友好）。
I’ve been exploring an architectural pattern for publishing websites over the past few years that I call the “Baked Data” pattern. It provides many of the advantages of static site …
Baked Data Architectural Pattern, 这个内容分发模式好像挺不错的，除了有 SSG 的诸多优势外，还支持执行 Server 代码，可以分发到各个 Serverless 平台（如 Vercel）。
核心原理是将 Data 分离出来，打包成一个只读的 Sqlite，放在 Server 端读取。需要额外做的一件事是当数据更新时，要同时更新这个 Sqlite 文件，并重新部署。