摘要：重读 TK 教主《所有的无用，都是有用的》后记下的三个真实例子：中文文案排版、随手记下的「为什么」、临时改 PPT。它们当下都不是最有用的东西，但真正的用处藏在更长的时间尺度里。
这段时间，把过去收藏的那些觉得有必要精读但一直没有精读的文章又读了一遍。其中有一篇 TK 教主的《所有的无用，都是有用的》，再次读完后体会最深。我也有一些真实感受和真实案例，记录一下。
1、中文文案排版的美
大概是工作后，自己牵头搭建公司的 Wiki 体系时（MediaWiki、DokuWiki 等），需要在 Wiki 里面初始化一些模板，也要编写一些规范。这个时候就会涉及大量文字输出。也是那时无意间看到了《中文文案排版指北》这份资料。通读了一遍之后，就开始按照里面的建议，在自己的文字输出中进行刻意练习。
这个习惯让我喜欢上了文字输出。哪怕是再枯燥的文字输出，自己也可以在其中找到另外的美。当然，除了文章，写代码其实也是一样，也有指北。只是编译器会做及格线的校验，而普通人对文章的容忍程度会更高。
幸运的是，接下来文字里的错别字、大小写问题、标点问题等会大大降低，因为有了 AI。不幸的是，可能真正欣赏那种美的人也少了。最后变成一句有点冷的玩笑：AI Write, AI Read.
2、知其然知其所以然
在没有大模型之前，我用得最多、也觉得最好用的工具应该就是 Google 搜索。在日常学习和工作中遇到具体问题，几乎无一例外都可以通过 Google 搜索得到一些线索，辅助自己最后进行问题的判断和解决。
我有一个习惯，就是先解决问题，然后把解决问题过程中遇到的新的问题记录到 Things 3（一个 TODO list）里面。所以记录了很多对当时那个问题本身没用的问题，以至于我的 TODO list 里面源源不断地堆着一些问题。
以最近我在打造最适合自己的网络环境为例，我的需求是能够让本地特定域名的 HTTP 访问和特定 IP 的 SSH 访问走公司的 VPN 来代理，其他网络请求走 Clash Verge 的规则来代理。利用 Claude Code，我很快地用 Shell 的方式实现了。但是过程中不断冒出来的很多「为什么」同样让我兴奋。例如：路由、隧道协议、PAC 分流、DNS 分流、launchd 守护进程……
这些问题在解决当前需求上其实已经不重要了。脚本能跑，网络能通，需求已经完成。但是我还是会把它们记下来。因为我隐约知道，某个今天看起来没用的问题，可能会在未来的某一天，突然成为理解另一个问题的入口。
这种感觉很像小时候拆东西。真正让人上瘾的不是把东西修好，而是拆开之后发现：原来它里面是这样运转的。
3、从痛苦中获得收益
我自己最抵触的就是写 PPT，尤其是临时改 PPT。但是被这么折腾了几年下来，我慢慢发现自己变了。
每一次临时改 PPT 的本质，其实是在极短的时间里重新组织一个论点：把原本散落的事实、数据、风险，按一个新的角度重新串起来，再压进有限的几页里。
这种「高压下的结构化」做多了，反而把我总结和提炼的能力练了出来。一件事情来了，我比以前更快地能看出主线在哪、哪里是噪声、哪里是必须先回答的关键问题。
最后
回头看，中文排版、Google 搜索时记录下来的那些无关问题、搭网络环境时顺手追问的那些「为什么」、还有一次次临时改 PPT 的经历，它们都有一个共同点：当下看起来都不是最有用的东西。但它们真正的用处，往往藏在更长的时间尺度里。它们在悄悄改变一个人。等到某一天忽然需要的时候，才发现它们早就长成了自己的一部分。或许，在 AI 时代更稀缺的东西，正是这种长期积累出来的判断力和品味（Taste）。
