——读 Jaclyn Konzelmann《Looking Ahead into 2026》笔记
她今年放弃了惯例的"AI 预测清单"——因为变化太快，预测毫无意义。改为定下几条原则：
1. 边学边做
在快速变化的世界里，最有效的学习方式就是动手做。你不能只是空想，必须去构建。理解该构建什么、以及该如何构建，最佳的方式就是亲自上手。
真正的魔法时刻，往往是在做的过程中冒出来的：你以为方案 A 够用，做完才发现真正成立的是 B。这些东西，最初的 PRD 和策略文档里根本写不出来。
这就是边学边做的精髓：你学会了怎么做，但更重要的是，学会了做什么，并培养出对重要功能的直觉。
Building is the engine of discovery for both the how and the what.
2. Agency > Intelligence
主动性（Agency）正在成为最有价值的特质。因为在一个智力可以被 AI 增强的世界里，主动性是去行动的能力、欲望、驱动力和内在动机。
Andrej Karpathy 的Twitter写过一句话
Agency is significantly more powerful and significantly more scarce.
我们需要的，是能说"我会想办法搞定"并真的去做的建造者。
3. 培养产品直觉
人们一直在谈数据驱动决策，但在一个 AI 可以生成无限数据和代码的世界里，终极的差异化在于产品直觉。
正如 Shopify 的 Tobi Lütke 所说，那是一种《黑客帝国》里 Neo 的瞬间：
The ability to look at a complex problem and suddenly see the entire system for what it is, and more importantly, what it could be.
这种直觉常常表现为一种审美信号或一种感觉，是本能在比大脑更快地完成一次权衡计算。
打磨这个内部模型有两种方式：
- **拓宽训练数据：**你无法在真空中培养品味。我 2026 年的目标是使用更多的产品：不只是看它们做什么，而是去感受它们是如何解决问题的。
- 解码"vibe": 直觉是起点，但工作是挖掘并解码那个信号。我想从"我不喜欢这个"进步到"我不喜欢这个,因为我们违反了用户体验的某个具体原则"。
4. 写作即思考
写作不是把已经想清楚的东西整理出来，而是用来弄清楚自己究竟相信什么。
我们活在信息过载的世界里，写作逼我慢下来、梳理思路、澄清自己的信念。它帮我做出更好的决策；也让我和读者产生连接，而这又反过来让我接触新的想法和不同的思考方式。
如果说边做边学是理解技术的方式，那写作即思考就是理解策略的方式。
5. 保持好奇
当下变化的速度让人不舒服。当事情变化得这么快时，人很容易退缩到自己已经熟悉的领域里。但在 2026 年，舒适是一个陷阱。
明天的专家就是今天保持好奇的人。我想继续抓住那种做新手的感觉：打开一个新工具时，那种略带恐惧、但又令人兴奋的感觉，问出一句：“如果……会怎样？”
好奇心是主动性的燃料。只要我们保持好奇,未来的迷雾看起来就不那么像威胁,而更像是一份邀请。
我无法预测未来，但我可以承诺一组航行其中的原则：
- 边做边学: 行动优先于空想。
- 保持高主动性: 主动出击，承担责任，掌控前路。
- 打磨直觉: 培养来自经验、失败和深度参与的产品品味。
- 写作以思考: 用写作作为澄清和挑战自己想法的工具。
- 保持好奇: 拒绝舒适，拥抱新手心态，把未来当作一份邀请。
我很期待看到我们将构建什么、学到什么，以及我们的工作方式和期待会如何演化。