地产行业经验 - 早期房地产开发中通过"关系"获取项目的比例较低，优质项目主要通过公开招拍挂市场获得 [1] - 依赖关系的项目初期看似有利但后期风险较大，实际案例显示四倍土地价格优势的项目一个月内即失败 [2] - 即使在关系导向明显的时代和行业，成功案例仍主要依靠市场化公开竞争 [3] AI投资策略 - 2023年AI投资热潮中，直接配置英伟达等头部公司比投资初创企业更稳健 [5] - 明牌投资策略在AI领域表现为选择技术领先、商业模式成熟的龙头企业 [6] - 价值投资本质上是选择市场公认的优质标的 [7] 明牌商业逻辑 - 明牌策略具有高概率确定性，如巴菲特投资可口可乐基于稳定的商业基础 [13] - 明牌具备可复制性优势，能够形成规模化系统性的商业回报 [14][16] - 明牌策略时间效率高，避免关系维护等隐性成本，专注复利积累 [18] 投资行为差异 - 普通投资者偏好信息不对称套利，而专业投资者更相信概率分布 [13] - 市场存在"明牌认知差距"，部分投资者因不甘平庸而回避主流策略 [25][26] - 传统文化中关系导向的思维模式影响对公开透明商业逻辑的信任 [28] 商业哲学 - 明牌本质是回归商业常识和基础概率，形式表现为透明直接的交易方式 [9] - 最小作用量原理在商业中体现为路径最简、信息熵最小的决策模式 [10] - 长期成功的商业策略往往简单可重复，如指数基金投资原理 [24]

AI应用与创业转型 - 公司因ChatGPT重启公众号创作并开启AI学习与转型之旅[1][2] - 经过两年半AI实践后公司达到创业六年最佳状态[4] - 原创设计出一套AI课程理论体系并实现产品化[5] 发现问题阶段思维模型 - 乔哈里窗模型用于理解AI能力边界及商业机会象限[9][10] - 黄金圈法则强调优先明确"为什么用AI"以避免无效开发[15][17] - 二八法则聚焦20%高价值要素避免资源浪费[19][21] - 用户旅程地图通过亲身体验或AI模拟发现隐性需求[25][26] 拆解问题阶段方法论 - 金字塔原理+MECE实现结构化拆解适用于Prompt/OKR设计[28][30][32] - 奥卡姆剃刀原则选择最简单闭环方案防止过度复杂化[34][36] - 第一性原理回归本质变量重构业务流程[39][41][43] - AI-First思维优先判断AI代劳可能性释放人力创造力[44][46] 验证迭代阶段策略 - MVP思维要求一天内完成60分原型快速验证[49][51] - 迭代思维通过Prompt→Output→Review循环优化[54][56] - 复利思维沉淀高ROI方案形成组合杠杆效应[59][61][63] - ROI思维强化成本收益意识区分投资与无效成本[64][66][68]