Index — 全部参考一览
这里存的是写作水准 benchmark，不是 source material。每篇记录：为什么值得学 + 具体学什么。
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| 文章 |
核心学习点 |
| Paul Graham — How to Write Usefully (2020) |
四个维度：correct, novel, important, strong。不要 hedge，大胆但真实 |
| Paul Graham — Founder Mode (2024) |
结构：一个反常识论点 + 一个具体案例 + 框架命名。极短，极锐 |
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| 文章 |
核心学习点 |
| Sam Altman — How to Be Successful |
13条原则，列表格式但每条都有论证。compound effect + contrarian thinking |
| Sam Altman — Moore's Law for Everything |
技术定律 → 文明后果。一个技术主张 extrapolate 到社会结构变化 |
| Andrej Karpathy — Software 2.0 |
技术范式转移的 essay 写法：1.0 vs 2.0 二元对比，从 practitioner 视角 |
| Benedict Evans — The End of the Beginning |
技术分析无废话：一个 thesis，三个支撑，无 hedge |
| Ethan Mollick — Centaurs and Cyborgs |
AI+human 交叉主题的写法。数据支撑 + 新概念命名（Jagged Frontier） |
| Ben Thompson — Aggregation Theory |
框架类文章：命名一个现象 + 解释其运作逻辑 + 预测后果。被引用 10 年 |
YC Digest 中值得学 idea 角度的篇章
| Digest |
值得学的 idea 角度 |
| 01 Diana Hu / YC |
"AI as OS not tool" — 一个比喻重新定义了整个问题 |
| 02 Sequoia |
把软件行业的下一形态命名为"services"——命名即论断 |
| 05 Sequoia |
技术曲线 → 历史决策窗口，时间压迫感的写法 |
| 09 Ethan Mollick |
反直觉：AI 时代最稀缺的是管理能力而非技术能力 |
| 14 Tom Blomfield |
"company as learning system"——框架命名 |
| 15 Ivan Zhao / Notion |
历史类比作为论证工具：AI = general purpose technology |