Dan Hockenmaier 提出判断创业公司护城河的三步框架
作者认为在 AI 时代判断一家创业公司是否有护城河,可分三步:识别复利优势、评估其强度、验证是否在生效。真正重要的复利优势只有四种:转换成本、网络效应、规模经济、数据效应;执行速度、分发、品牌等只是燃料而非壁垒。文中以 Rippling、Faire、Zipline、Stripe Radar、Cursor 等为例说明各类优势的识别信号。
原文:2026/10/13
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作者认为在 AI 时代判断一家创业公司是否有护城河,可分三步:识别复利优势、评估其强度、验证是否在生效。真正重要的复利优势只有四种:转换成本、网络效应、规模经济、数据效应;执行速度、分发、品牌等只是燃料而非壁垒。文中以 Rippling、Faire、Zipline、Stripe Radar、Cursor 等为例说明各类优势的识别信号。
原文:2026/10/13
Tom Critchlow 认为多数公司把AI用于替代低吞吐流程属于利润陷阱,更值得关注的是AI改变工作流本身的吞吐量。他借蚁群信息素、James March 的探索与利用框架、约束理论和 Gareth Morgan 的组织隐喻,提出组织可从机器形态转向群落形态,管理重心从分配工作转向设计局部规则与信号。
原文:2026/06/08
Marty Cagan 认为产出与成果之争并非真正的取舍,真正的取舍在于成果与可预测性的相对优先级。他指出许多公司把可预测性当作首要目标,把成果当作交付承诺后的附带结果,尤其在仍运行项目模式、采用 SAFe 的组织中如此。
原文:2026/10/12
Casey Winters 结合自己在 Grubhub、Pinterest、Eventbrite 向创始人汇报的经历,指出创始人无法照搬传统管理方法,因为他们要持续扫描全公司、且往往没做过下属的岗位。
原文:2026/05/06
作者结合美国电力市场价格预测与电池优化经历,提出三条产品经验:输出必须可行动、围绕不确定性设计、有时教育也是产品的一部分。
原文:2026/10/13
MIT News 采访媒体艺术与科学教授 Deb Roy,讨论其在 Bulletin of the Atomic Scientists 发表的文章 Who stands behind the words?
原文:2026/10/13
GitHub Next 的设计师、工程师兼研究者 Maggie Appleton 在演讲中提出,当前人与智能体协作规划的体验很差:CLI 里只能读一堵 Markdown 文字墙再回答是或否,无法直接编辑计划、追问或与同事协作。
原文:2026/09/14
Behavioral Scientist 将于 10 月 14 日举办线上圆桌讨论,由主编 Evan Nesterak 主持,Nick Chater、George Loewenstein、Crystal Hall、Michael Hallsworth 和 Chiara Varazzani 五位行为科学家围绕 i-frame 与 s-frame 之争展开对话。
原文:2026/10/07
Nick Wignall 撰文澄清,他此前提出的“广泛性消极障碍”是虚构概念,DSM 中并不存在。他指出,极端消极常是 ego-syntonic 的防御机制,源于对失望或自身被搁置潜能的恐惧。文章建议读者把他人性格缺陷理解为功能性防御,并借由观察他人过度之处反观自身,以培养同理心与自我成长。
原文:2026/10/05
Seth Godin 指出,即使有照片、视频或录音,人们对发生过的事仍可能无法达成一致,生动的记忆未必准确。他建议我们设想自己对事件的版本可能不是唯一的。
原文:2026/10/13
Justin Welsh 以自身经历说明,2019 年开始为自己工作后,他不得不放弃十年计划,改为基于当下所知做小决策。他先后尝试医疗咨询、在线写作、社交媒体增长课程与电商,每次决策无论成败都为下一步积累信息。七年后他得出结论:职业不必事先讲得通,事后回顾时自然说得通。
原文:2026/10/10