我五年前就开始在笔记里整理“How To Thought Lead”，起初只是带点讽刺意味的戏仿，后来越来越认真，却一直没有公开发表，一是因为不确定自己是否真的把它琢磨透了、形成了完整的体系，二是担心一旦公开，技巧被过度使用反而会失效。

在 Mada 的推动下，去年我终于在一场小型的私人分享会上讲了这个主题，而就在本周，我们把它做成了一场正式录制的线上研讨会！

她甚至还把它整理成了文章！

如何引领思想：来自 swyx 的框架

Mada Seghete

2026年3月12日

最近，我邀请了 swyx（Shawn Wang）—— Latent Space 和 AI Engineer 的创建者，也是科技圈最高产的作者之一——来聊一个他已经悄悄研究了四年的课题：思想领导力的运作机制。起初他只是想调侃一下其他思想领袖，后来却逐渐整理出了一套经过排序、可用于建立心智占有率的严肃框架。以下是我的收获。

swyx 从 2018 年开始公开写作。他的文章——Learn in Public、How to Create Luck、Third Age of JavaScript、The Part Time Creator Manifesto、The Rise of the AI Engineer——每一篇都影响了一代开发者对职业生涯的思考。

swyx 的几篇代表作，每一篇都是他所分享原则的案例。

这个框架打磨了整整四年。最早是在我们客厅的一场烧烤聚会上试讲的，当时 swyx 就直接坐在地板上开讲。之后我们又不断完善。

这场分享的最初版本，在我们客厅里试讲。

一句话概括

如果这篇文章你什么都记不住，也请记住这一句：

不是他们需要的，也不是技术上最准确的，而是他们想要分享的。因为想去健身房和真的转发一条健身激励动态，完全是两码事——而思想领导力，就存在于这种渴望与行动之间的缝隙里。

严肃一点的版本是这样的：

不过 swyx 自己也会第一个承认，这个定义太啰嗦，算不上好的思想领导力。还是一句话版本更好。这正是关键所在。

框架：6 条规则，按重要性排序

swyx 把他观察到的一切提炼为六条原则，明确按重要性从高到低排序。优秀的思想领袖从最上面开始做，糟糕的则从最下面开始。

完整的框架。排序本身就是洞见。

1. 建立可信度（做对判断、做实事、保持中立）

这是最难的部分。也正因为难，才排在第一位。

做实事

swyx 开始制作大模型价格与 ELO 分数的对比图表。最初花了两三个小时，但之后每发布一个新模型，他只需花两分钟更新。这张图表——这份资产——被 Demis Hassabis 注意到，并成为了 Gemini 2.5 发布时的主图。

swyx 的价格 vs ELO 图表被 Demis Hassabis 转发，随后被 Google DeepMind 用在了 Gemini 2.5 Flash 的发布中。

这里的关键洞见是：大多数内容都呈锯齿状——你投入精力、发布，然后归零，再从头开始。而一份资产只会不断增值。你只需一次性构建数据，之后每一个新事件都会让它更有价值。

swyx 常问的问题是：“每次解释某个问题时，你希望存在一张什么样的图表？”就去把它做出来。然后把它做到足够好，好到别人直接转发你的版本。

这份工作谁都能做，却没人去做。于是 swyx 做了，它也就成了行业里的参考图表。

回报就是：当你把事情做得足够好，连 Google DeepMind 都会沿用你的格式进行分享。

保持中立

swyx 在 Cognition 工作，却依然使用 Cursor，依然和竞争对手一起录播客。这在他加入时就是明确谈好的条件。用他的话说：

“任何谈判中真正的筹码，是你真的愿意起身离开。”

如果无法保持中立，他就没法做好这份工作。而颇具悖论的是，这反而让 Cognition 显得更有格局——这是一种自信的表现。

加入 Cognition 的同时公开称赞 Cursor。这就是自信的样子。

更深层的观点是：既是参与者又是评论员的人，给出的评论远比单纯的评论员更有价值。从不下场投资的股票分析师，根本没有切身利害。swyx 把这称为《兼职创作者宣言》——最优秀的思想领袖不是纯粹的内容创作者，而是积极参与实践、并乐于分享所学的人。

要避免损害可信度的行为：卷入无谓的公开争吵、无休止地为自家公司打广告、拒绝祝贺竞争对手的成功。抬高他人并不会让你失去什么，反而会让你看起来更好。

做对判断

亚马逊把这叫做“多做正确判断”——swyx 开玩笑说这是他最讨厌的一条领导力原则。但其中确实有实质内容。

左：swyx 转发了一条 2023 年的推文，如今被验证极具前瞻性。右：指出 Gartner 过早断言 AI 工程已见顶——就在 Meta 成立全新的应用 AI 工程部门的两年前。

swyx 把 Twitter 当作公开的笔记工具，经常翻出那些被时间证明正确的旧推文——他把这种做法称为宏观推文。公司里有人说“Shawn 经常是对的”，正是因为他们看到他转发了五年前发布、如今应验的观点。

当然，错了的内容你不会去转发。但“正确”来自于对行业的深刻理解、对历史的研究，以及将过去的模式映射到当下。

2. 洞察人们的渴望

这句话来自拉尔夫·沃尔多·爱默生：

“我们最需要的，是一个能激励我们成为那个我们知道自己可以成为的人。”

值得追求的抱负层级：创造神、探索星辰、战胜死亡。而不是“优化你的点击率”。

最糟糕的社交媒体迎合的是人的本能——可爱的狗狗、耸人听闻的标题、那些永远不会影响你生活的事。而思想领袖的甜蜜点，在于引领人们走向他们渴望成为的样子。

swyx 对此有一个精妙的表述：

“人们想成为自己收藏夹所反映的那个人，而不是信息流所反映的那个人。”

收藏夹是你的宣称偏好，信息流是你的显露偏好。真正的口碑——人们彼此谈论你——来自于抱负。

你不必成为那种典范式的完美化身，也不必十全十美。你只需要代表一件事，并大声地为之发声。Brian Johnson 或许也有放纵饮食的时候，但他就是“健康那个人”。他是那个代名词，而他也想成为那个代名词。

宏大挑战正是这一传统的体现：

让太阳能变得经济可行。提供清洁饮用水。防止核恐怖主义。如果你解决了这些问题，所有人都会为你鼓掌。你能招到更优秀的人，也能融到更多的资金。

一旦明确了人们的渴望，你就可以以此为起点倒推构建。但如果没有一个好的抱负，你一开始就注定失败。你所做的一切都将无关紧要，因为你根本没有追求任何有价值的东西。

3. 做到权威、博学、有用

这是“做实事”的一级缓存。把东西记在脑子里，这样当你参加播客或现场访谈时，就能瞬间调用。人们被邀请，不是因为他们会说话，而是因为他们掌握着比别人更好的事实。

Mary Meeker 的整个职业生涯建立在每年一份 500 页的报告上。当她发布报告时，那就是一个大事件。

Mary Meeker 曾在 Web 2.0 时期于摩根士丹利发布《互联网趋势报告》，如今她做的是 AI 趋势。swyx 完全不知道她一年中另外 364 天在做什么，但这并不重要。当她发布报告时，那就是一个事件。然后她带着这份报告在世界各地巡讲。这就是思想领导力。

另一个技巧：在图表上画线。把 50 个数据点提炼为真正重要的 3 个。这种洞见——降维——正是别人没有提供的附加价值。

4. 让人愿意引用（命名、类比、公式、可视化）

swyx 从曾负责 Google Cloud 和 Kubernetes 开发者关系的 Kelsey Hightower 身上学到了这一点：他在台上说的每一句话，都是事先写好的。他反复打磨，让它变得值得引用、尝试了各种不同的表述。因为当你有了那句金句——那就是人们会分享、放进标题、发推传播的东西。

如果你没有下功夫让自己的话值得被引用，你的成功就会不如那些下了功夫的人。而人们确实在为此努力。

用两个词来命名

《黑天鹅》《紫牛》《无限游戏》《万货商店》《社交网络》。Kanye 的职业生涯 literally 就是从《Two Words》开始的。

为什么是两个词？更长的都可以大概压缩成两个，更短的（一个词）又太过宽泛。两个词是病毒式传播的最小原子。它应该让人无需额外背景就能立刻理解。

swyx 自己的两个词是什么？AI Engineer。

两个词，衍生出了一场大会、一个拥有 37.4 万订阅者的 YouTube 频道、一个职位名称，以及一个行业。

为问题命名

无论是谁发明了牙膏，他都发明了“口臭”这个词，用两个字让人识别出问题，从而引向解决方案。

Jasper 谈论“可怕的空白页”。Glean 谈论“组织性失忆”。对于 AI Engineer，swyx 发现了一个供需问题：应用开发者想在 AI 领域找到立足之地，却被传统的机器学习研究者拒之门外。企业想招擅长 AI 的工程师，却不需要博士。于是他创造了一个让供需双方找到彼此的集结点。

给事物分类

人们喜欢玩霍格沃茨分院。你是哪个学院的？

每个人都知道性格测试有点傻，但又颇有洞察力。人们喜欢给自己分类，也喜欢询问别人的分类。从进化角度看，我们渴望有内群体和外群体。作为思想领袖，你的任务就是创造这些“盒子”。一旦人们把自己放进你的盒子并觉得有用，他们就会帮你传播。

swyx 为 AI Engineer 正是这么做的——把研究科学家和机器学习研究员放进一个盒子，把数据工程师和机器学习工程师放进另一个盒子，然后用另一种颜色创造了一个全新的、令人向往的盒子：

创造你的盒子。用不同的颜色。让它令人向往。

可视化

地图是一种特别强大的可视化形式。每个人都认同大陆的位置——这是客观的。而你叠加在上面的所有东西都是主观的。但因为你画了地图，你就可以随心所欲地命名任何东西。你借用了客观事物的可信度，再叠加上主观内容。

swyx 将 Temporal 的约 200 个功能映射为“大陆”和“街区”——把混乱变成了可导航的地图。当地图到头时，你就知道已经完成了。

好的视觉比好的文字传播得远得多。当连你父母都给你发某个梗图时，你就知道它真的火了：

我妈妈从罗马尼亚在 WhatsApp 上给我发了这张 AI 可视化图。那一刻你就知道，它成功了。

创造公式

最简单的可视化形式就是公式：A + B + C = 人人都想要的东西。三个是个好数字——足够简单、便于复述和理解，又足够充实、显得有分量。要确保这些要素是 MECE 的（相互独立、完全穷尽）。

左：触达 + 判断 + 价值 = 投资。这是“伪数学”——但用三个要素来做病毒式传播的视觉效果非常好。右：《分布式系统的 8 个谬误》图解——一篇上世纪 60 年代的论文被人可视化后传遍全网。

还有一个看起来不像公式、但绝对是公式的例子：

Andy Rachleff 的公式。既值得引用，又是一个公式。这是双重的思想领导力。

构建类比

Andrej Karpathy 喜欢类比——而且立刻就能让人记住：

Karpathy 的“LLM 操作系统”类比：414 条评论、1600 次转发、1 万点赞、230 万浏览。两个词，一张图。

史蒂夫·乔布斯创造了“思想的自行车”——在他去世很久之后仍被无数次引用。

对思想领袖而言，一个很好的目标是：创造一个比你活得更久的类比。

5. 观点鲜明

这一条排在第五位——低于可信度、抱负、权威性和可引用性。为什么？因为有很多人观点很强，却毫无可信度。swyx 用一个词来形容：空谈。他们在 Twitter 上病毒式传播，却没人真正尊重他们。从长远看，他们就是人们所说的 NPC。

如果说权威型思想领袖对过去有更清晰的洞察（比如 Mary Meeker），那么观点鲜明的领袖则对未来有更清晰的愿景：

swyx 的《JavaScript 的第三时代》——用 20 年的时间线做出 10 年的外推。历史让你的预测更有分量。

要敢于得罪一部分人。如果你确信自己站在历史正确的一边，这就是说出有分量观点的代价。

6. 要么抢先，要么搞笑

这句话来自 Sonal Chokshi 在 a16z 时的前编辑：在媒体行业，你要么做第一个，要么做最后一个。

McClusky 曲线：消息爆出时会有一个潜力峰值，随后是噪音。差异化的深度解读会在之后出现——但你需要处在第一波或最后一波，而不是中间。

在 AI 的新闻周期里，如果你想被引用，你的观点必须在当天太平洋时间下午 2 到 3 点之前发布。某个产品早上 9 点发布，大家在 10 点到下午 1 点之间发帖，到第二天早上，这个周期就已经过去了。

或者，如果你做不到抢先，那就做到搞笑：

搞笑虽然排在可信度之后，但它依然在榜上——而你却不在。

Jonah Berger 在《疯传》中的研究表明，高唤醒的积极情绪——敬畏、兴奋、幽默——会驱动分享。消极情绪能带来点击，却不会带来分享。

标题党（愤怒、焦虑）能获得关注，却无法建立思想领导力。敬畏与兴奋才是病毒式传播的甜蜜点。

swyx 当年在沃顿商学院上过 Jonah Berger 的一门课，就在他拿到终身教职之后。让他印象最深的一课是：如果你想让人们传播你的想法，就让他们感到振奋，而不是愤怒。

公式总结

swyx 在结尾将自己的框架递归地应用了一遍——让这个框架本身就变得值得引用、可视化、公式化：

它是一个公式（值得引用）。它是一个视觉呈现。它是一种简化。它践行了自己所倡导的。

为什么这很重要（用数据说话）

Upside 举办这场研讨会，是因为我们相信优秀的思想领导力很重要——但它很难衡量，所以许多营销人员退而求其次，选择那些容易衡量、轻松的事：改编别人的内容、引用所有人都在引用的研究、雇佣代笔每周发些千篇一律的帖子。

但真正的思想领导力确实会影响收入：

来自 Ethan Smith 公司的数据显示，他的个人思想领导力（内容 + 他本人作为一个渠道）触及了 86% 的交易和 78% 的收入。对外领导力触达同比增长了 26 个百分点。

在分析 Ethan Smith 的数据时我们发现，他的个人思想领导力是公司最大的收入驱动力之一——内容触及了 86% 的交易，而他本人作为一个渠道触及了 78% 的收入。这就是认真做这件事的商业逻辑。

元经验

在这次对话中，还有几件事让我印象深刻，它们不太好归入框架本身，却同样重要：

最好的思想领导力是利己的。swyx 发推是因为他想要公开的笔记。他写日报是因为他想要一个可搜索的 AI 资讯数据库。他做图表是因为他需要用它们来解释问题。受众的获益，只是他解决自身问题时的副作用。这正是它可持续的原因——它首先是一个单人游戏，然后才变成多人游戏。

构建资产，而非内容。大多数内容都是一次性的，而资产会复利增长。swyx 的大模型价格图表花了三小时构建，却只需两分钟更新。每一次新模型的发布都会让它变得更有价值。问问自己：我能一次性构建什么，让它在世界每次变化时都变得更好？

简洁即智慧。AI 可以生成到处是机器人和紫色线条的复杂信息图。但真正的思想领导力工作，是把一切提炼为三个白框和三个词。把东西变简单，比把它变复杂需要更多的思考。

从顶部开始，而不是底部。糟糕的思想领袖从幽默和辛辣观点入手，然后试图建立可信度。优秀的人则先做实事、赢得可信度，再让其他一切去放大那个已经坚实的基础。

swyx 自 2018 年起开始公开写作，在 Latent Space 和 AI Engineer 上已积累了超过 62.5 万订阅者。他的文章“Learn in Public”、“How to Create Luck”和“The Rise of the AI Engineer”影响了一代开发者对职业生涯的思考。你可以在 swyx.io 找到他。Upside 正在用 AI 解决 GTM（进入市场）效率问题。我们像搜索引擎一样爬取你所有杂乱的进入市场数据，重构每一笔交易中实际发生了什么、什么奏效了，然后汇总这些洞察，让你看清哪些投入最有效、如何最高效地分配每一分钱。我们的团队来自 Branch（估值 40 亿美元，年经常性收入超 1 亿美元），目前正与 Comply、Cresta、Assembled、Graphite 和 Dscout 等公司合作。