发现自己对于「AI」这个概念而言，实践力强的部分总是缺最后三公里，于是每次都很难完成好的闭环。
比如因为了解了很多概念也很会表达所以得到了尝试各种项目和相关的机会，但一旦得到机会以后就不懂得「AI Native」
到现在都没有自己调试很好的agent，也没有搭建好自动化很强的知识库系统（作为撰稿人而言按理来说是刚需）
但我了解和学习过所有主流的Agent架构、延伸到产品上的应用，以及模型的进展和与Agent、产品协作的适配度
也自称「创业者」做过知识库插件、Saas，还因为刚好赶上风口，完整经历和见证了从prompt engineering 、context engineering到现在的harness，因此对于其架构、概念和应用都相当熟悉
于是，对于上一个阶段「了解很多、赶上风口、什么都没做成、没有闭环能力」这样的状态，我给自己总结为「Learning by learning」
成也概念、败也概念，因为对于这些的了解获得机会，也因为沉醉于这些概念而止步不前
以至于我在这一个阶段减少大量输出，不断尝试的时候，发现自己了解的概念和落地之间哪怕贯通，但也有很大的细节差异，自己想象中的很多预期也都没达到
于是要求自己一件一件的小事都一点一点的「AI Native」，而不是一上来就要追求最大的concept，最大的bet，并只停留于此
