> The craftman has the best tool. 好的工具往往是解决真正难题时的“副产品” (Byproduct)。 伟大的工具通常是由那些**迫切想要知道答案**的人创造的。他们为了解决自己的问题而打磨工具，最终这个工具对其他人也有用。 ## Example: EdTech / TFT 许多教育工具的开发者陷入了形式主义。他们没有在该领域做过原创性工作，因此根本不知道该领域真正需要什么。这就像没做过木匠活的人试图发明新的木工工具。 不要以此为目标去开发“教育软件”。相反，去解决一个你真正关心的、严肃的硬核问题，并在解决过程中构建能让你思考得更深更快的工具。 不要只是调用 API 做个聊天机器人。你必须深入到某个学科的**本质**中去，用 AI 重构这个学科的工作流。只有当你对学科有新理解时，你的 AI 工具才会有护城河。 [[只包装基础模型能力的垂类 specialized AI 没有未来]] [[With new technology, rebuild or invent new workflow and avoid skeumorphism]] ## Insight-through-making loop 1. **Making -> Insight:** 你在构建工具的过程中，对学科本身产生了新的理解（例如：在设计记忆卡片时，重新理解了量子力学的知识结构）。 2. **Insight -> Making:** 这些新的学科理解，反过来指导你如何修改工具的形态。