<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom">
 
   <title>郭宁的个人博客</title>
   <link href="https://ningg.top/atom.xml" rel="self" type="application/atom+xml"/>
   <link href="https://ningg.top" rel="alternate" type="text/html" />
   <updated>2026-08-17T06:29:54+00:00</updated>
   <id>https://ningg.top</id>
   <author>
     <name>NingG</name>
     <email>guoning.gn@gmail.com</email>
   </author>

   
   <entry>
     <title>德鲁克：用「预期—结果」认识自己的优势</title>
     <link href="https://ningg.top/nature-series-drucker-expected-results-and-strengths/"/>
     <updated>2026-08-17T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/nature-series-drucker-expected-results-and-strengths</id>
     <summary type="text">决定做什么时，先写下期待的结果；九个月或一年后对照现实。偏差会暴露真正的优势，比性格测试更接近自己。</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>跟徐新学：消费者洞察、学习方式与判断框架</title>
     <link href="https://ningg.top/nature-series-xu-xin-framework/"/>
     <updated>2026-08-02T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/nature-series-xu-xin-framework</id>
     <summary type="text">系统拆解徐新：认知框架、一线学习、五个判断问题，以及普通人可迁移的长期复利。</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>跟 Founder 学：完整语料与定期追问</title>
     <link href="https://ningg.top/nature-series-learn-from-founder/"/>
     <updated>2026-08-02T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/nature-series-learn-from-founder</id>
     <summary type="text">从徐新的学习方式出发：穷尽一手材料，定期追问「最近习得」，用来完善自己的知识与判断体系。</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>只看公开博客：是否适合业务负责人？2026 年在中国是否适合创业？</title>
     <link href="https://ningg.top/nature-series-biz-owner-and-startup-from-blog/"/>
     <updated>2026-07-17T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/nature-series-biz-owner-and-startup-from-blog</id>
     <summary type="text">仅依据 ningg.top 公开内容做能力画像——业务负责人适合度偏高，创业窗口在 AI 方向，但执行与风险承担无法仅凭博客证明。</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>塑造自己：信息输入、反复思索与 Collection</title>
     <link href="https://ningg.top/nature-series-shaping-self-input-and-reflection/"/>
     <updated>2026-05-22T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/nature-series-shaping-self-input-and-reflection</id>
     <summary type="text">人由环境塑造；AI 是伙伴而非自我；剪藏与个人笔记、记忆与分析、判断力。</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>创始人模式 Founder Mode，管理模式的转变</title>
     <link href="https://ningg.top/ai-series-founder-mode-cowork-tips/"/>
     <updated>2026-05-05T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/ai-series-founder-mode-cowork-tips</id>
     <summary type="text">纯管人的领导者会被AI淘汰，如果你做的是自己热爱的事，就没有失败可言</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>Agentic Design Patterns 智能体设计模式</title>
     <link href="https://ningg.top/ai-series-agentic-design-patterns/"/>
     <updated>2026-04-06T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/ai-series-agentic-design-patterns</id>
     <summary type="text">Hands-On Guide to Building Intelligent Systems 智能系统构建指南</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>Claude Code 系列：安装&amp;使用-放弃，改用 Codex</title>
     <link href="https://ningg.top/ai-series-claude-code-intro/"/>
     <updated>2026-03-21T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/ai-series-claude-code-intro</id>
     <summary type="text">用最先进的生产力工具</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>Claude Code创始人，谈如何工作，很多先进生产力</title>
     <link href="https://ningg.top/ai-series-how-to-work-now/"/>
     <updated>2026-03-01T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/ai-series-how-to-work-now</id>
     <summary type="text">新时代的工作方式，但不一定是最终的方式</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>橡树资本，霍华德·马克斯（Howard Marks）</title>
     <link href="https://ningg.top/tech-history-howard-marks-intro/"/>
     <updated>2026-02-23T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/tech-history-howard-marks-intro</id>
     <summary type="text">Howard Marks，橡树资本联合创始人，作家、投资家</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>CEO 踩过的坑，在线教学</title>
     <link href="https://ningg.top/tech-history-how-to-do-of-CEO/"/>
     <updated>2026-02-22T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/tech-history-how-to-do-of-CEO</id>
     <summary type="text">a16z创始人Ben Horowitz 分享他的判断</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>浪潮和泡沫同时存在，追梦方法论（经过验证的 6 个原则）</title>
     <link href="https://ningg.top/ai-series-wave-bubble-dream-methodology/"/>
     <updated>2026-02-14T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/ai-series-wave-bubble-dream-methodology</id>
     <summary type="text">Benchmark合伙人Bill Gurley的一份2小时播客记录</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>AI 一代，超越前人</title>
     <link href="https://ningg.top/ai-series-next-generation-brain-and-action/"/>
     <updated>2026-01-24T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/ai-series-next-generation-brain-and-action</id>
     <summary type="text">为什么说，AI-native的一代，会比之前的几代，厉害十倍甚至百倍？</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>5到10年内实现AGI：三个核心判断</title>
     <link href="https://ningg.top/ai-series-trend-of-forward-5-to-10-years/"/>
     <updated>2026-01-17T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/ai-series-trend-of-forward-5-to-10-years</id>
     <summary type="text">DeepMind掌门人 Demis Hassabis 的三个核心判断</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>AI 系列：强化学习，理论基础 &amp; 典型算法</title>
     <link href="https://ningg.top/ai-series-reinforcement-learning-theory-intro/"/>
     <updated>2025-10-18T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/ai-series-reinforcement-learning-theory-intro</id>
     <summary type="text">场景建模 MDP，价值函数、贝尔曼方程(递归关系)，两类典型算法 Value-based、Policy-based 等.</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>用户增长：用户分析 RFM模型</title>
     <link href="https://ningg.top/intro-of-rfm/"/>
     <updated>2025-10-05T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/intro-of-rfm</id>
     <summary type="text">如何进行用户分析，有哪些常见模型</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>AI 系列：对数导数技巧 log-derivative trick</title>
     <link href="https://ningg.top/ai-series-log-derivative-trick/"/>
     <updated>2025-10-01T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/ai-series-log-derivative-trick</id>
     <summary type="text">log-derivative trick 是什么，什么场景下适用？</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>AI 系列：强化学习 vs 对比学习，简述</title>
     <link href="https://ningg.top/ai-series-rl-vs-cl-intro/"/>
     <updated>2025-09-13T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/ai-series-rl-vs-cl-intro</id>
     <summary type="text">Reinforcement Learning vs Contrastive Learning，试用场景、原理、差异</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>AI 系列：反向传播 &amp; 梯度下降</title>
     <link href="https://ningg.top/ai-series-backward-propagation-gradient-descent-intro/"/>
     <updated>2025-09-13T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/ai-series-backward-propagation-gradient-descent-intro</id>
     <summary type="text">Backward Propagation &amp; Gradient Descent 工作原理</summary>
   </entry>
   
   <entry>
     <title>AI 系列：Embedding 训练细节 &amp; 数学原理</title>
     <link href="https://ningg.top/ai-series-embedding-model-details/"/>
     <updated>2025-09-06T00:00:00+00:00</updated>
     <id>https://ningg.top/ai-series-embedding-model-details</id>
     <summary type="text">Embedding 训练方法、损失函数</summary>
   </entry>
   
 
</feed>
