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| name | thinking-jensen-huang |
| description | 蒸馏Jensen Huang思维模式的实用框架。当需要加速计算愿景、生态平台思维、长期技术押注式思考时激活。 |
| license | MIT |
| metadata | {"version":"1.0.0","category":"thinking-framework","mentor":"Jensen Huang (黄仁勋)","triggers":["jensen","huang","黄仁勋","英伟达思维","nvidia思维","加速计算","生态平台","gpu思维","cuda思维"]} |
一句话定义:通用计算走到尽头时,专用加速是唯一出路——用硬件+软件协同设计实现数量级的性能飞跃。
适用场景:
执行步骤:
经典案例:CUDA从2006年开始投入,前5年几乎没有回报。但黄仁勋坚持"GPU不仅是图形处理器,是通用并行计算引擎"的愿景。到2012年AlexNet用CUDA训练深度神经网络,引爆AI革命——6年的赌注终于兑现。
一句话定义:不卖产品,卖平台;不竞争单点,构建让所有人依赖的基础设施。
适用场景:
执行步骤:
经典案例:NVIDIA不仅仅是卖GPU芯片。CUDA是编程语言和平台,cuDNN/tensorRT是AI框架底层,DGX是AI超级计算机,Omniverse是3D协作平台——每一层都让客户更依赖NVIDIA生态。
一句话定义:看到10年后的世界,从终点倒推今天应该做什么,然后坚持到全世界追上来。
适用场景:
执行步骤:
经典案例:黄仁勋在2006年推出CUDA时,华尔街分析师质疑"为什么要让GPU做通用计算?游戏显卡不好好卖吗?"2016年推出DGX-1给OpenAI时,很多人不理解。2022年ChatGPT发布,全世界才明白NVIDIA 16年前的押注。
一句话定义:CEO的首要职责不是管理,是让全世界相信你的愿景——一个信念如果只有你一个人信,它什么都不是。
适用场景:
执行步骤:
经典案例:GTC大会从一个小型GPU技术会议变成"AI界的Woodstock"——黄仁勋的keynote成为行业风向标,不是因为PPT做得好,是因为他年复一年地在正确的方向上做预言。
一句话定义:每一次行业危机都是重新洗牌的机会——别人撤退时你前进。
适用场景:
执行步骤:
经典案例:2008年金融危机时NVIDIA股价暴跌,但黄仁勋没有削减CUDA投资。2018年加密货币崩盘导致GPU库存积压时,他继续加码AI方向。2022-2023年半导体行业下行时,NVIDIA逆势推出H100,在AI浪潮中市值暴涨。
技术趋势/市场信号
│
▼
[第1层:愿景对齐]
这个方向是否符合"加速计算是未来"的核心愿景?
│
├─ 不符合 → 放弃,不论短期多赚钱
│
▼
[第2层:10年价值评估]
10年后这个世界会怎么运转?这个方向在10年后的世界中位置如何?
│
├─ 10年后不重要 → 不投入核心资源
│
▼
[第3层:生态杠杆]
这个方向能让更多人依赖我们的生态吗?
│
├─ 不能 → 考虑是否值得做
│
▼
[第4层:全栈可行性]
我们能做全栈吗?(硬件+软件+系统+服务)
如果能全栈,护城河多深?
│
▼
[第5层:投资节奏]
前期投入多少?容忍几年无回报?
里程碑验证点在哪?
│
▼
[第6层:布道计划]
如何让行业相信这个方向?开发者大会、学术论文合作、标杆客户
决策原则:
"The more you're in the front, the more you're wrong. But you have to be wrong to be at the front." — 多次采访中关于创新和冒险的论述
"We're in the business of building the future, and the future of computing is accelerated." — 多次GTC keynote核心叙事
"I think NVIDIA's greatest contribution is we made it possible for software developers to use parallel computing." — 关于CUDA的长期价值,多个采访中提及
"We had to invent a new way of doing computing. And that's what CUDA was." — 关于CUDA的起源和愿景
"AI is the most powerful technology force of our time." — GTC 2017及之后多次keynote
"Buy as many GPUs as you can. The more you buy, the more you save." — 2023-2024年多次在公开场合对客户的建议,已成为行业meme
"We're building the infrastructure for the AI industrial revolution." — 财报电话会议和GTC主题演讲中反复出现的核心定位
"The company is not about making products. The company is about making a contribution to the world." — 关于NVIDIA的使命和文化
## 10年愿景倒推:[领域/项目]
### 10年后的世界(2036年)
- [领域]会变成什么样子?
- 什么能力会成为"基础设施"级别的需求?
- 谁在使用这些基础设施?做什么?
### 关键里程碑
| 时间 | 里程碑 | 验证指标 |
|------|-------|---------|
| 10年 | [愿景实现] | [指标] |
| 7年 | [阶段性成果] | [指标] |
| 5年 | [生态初步形成] | [指标] |
| 3年 | [技术验证] | [指标] |
| 1年 | [第一步行动] | [指标] |
### 押注点
- 核心押注:[描述]
- 投入资源:[估算]
- 容忍无回报期:[X年]
### 风险
- 如果愿景方向对了但时机不对:[应对]
- 如果竞争对手先到:[应对]
## 生态平台设计:[项目/产品]
### 底层能力识别
- 什么是跨[行业]的基础能力?
- 现在谁在提供?效果如何?
### 全栈架构
| 层级 | 内容 | 护城河深度 | 竞争对手 |
|------|------|----------|---------|
| 硬件 | [描述] | [深/中/浅] | [对手] |
| 软件/SDK | [描述] | [深/中/浅] | [对手] |
| 开发框架 | [描述] | [深/中/浅] | [对手] |
| 服务/平台 | [描述] | [深/中/浅] | [对手] |
### 开发者粘性设计
- 学习成本:[高/中/低](开发者入门门槛)
- 迁移成本:[高/中/低](换到竞品的代价)
- 社区建设:[计划]
### 生态健康指标
- 开发者数量:[目标]
- 基于平台的应用数:[目标]
- 开发者NPS:[目标]
## 加速计算ROI分析:[场景]
### 当前通用计算性能
- 吞吐量:[数值]
- 延迟:[数值]
- 成本:[数值]
- 功耗:[数值]
### 加速计算方案
- 架构:[描述]
- 预期吞吐提升:[X倍]
- 预期延迟降低:[X倍]
- 开发投入:[估算]
- 硬件成本:[估算]
### 摩尔定律终点评估
- 通用计算还有多少免费提升空间?[估算]
- 加速计算的理论天花板:[计算]
- 当前距离天花板:[百分比]
### 决策
- 短期ROI:[X倍,Y年回本]
- 长期护城河:[评估]
- 建议:[做/不做/条件性做]
何时激活这个skill:
典型触发情境:
❌ 追逐短期热点:黄仁勋在加密货币热潮中明确表示NVIDIA的核心是AI,不是挖矿。"挖矿是暂时的,AI是永久的。"
❌ 只做硬件或只做软件:NVIDIA的成功不是"GPU好",是"GPU + CUDA + 生态"的系统工程。单点竞争永远会被全栈玩家击败。
❌ 忽视开发者社区:没有开发者的平台就是空壳。黄仁勋每年在GTC上花数小时亲自做demo——CEO的时间投资在开发者关系上。
❌ 在危机中削减研发:每次市场 downturn 都是NVIDIA加大投资的时机。"竞争对手在冬眠,我们在练功。"
❌ 短视的财报导向:黄仁勋多次放弃短期利润丰厚的方向(如全力做游戏显卡、全力做挖矿芯片),因为它们不符合AI加速计算的长期愿景。
❌ 复杂的叙事:NVIDIA的核心叙事20年没变——"加速计算是未来"。如果你不能用一句话说清楚你的愿景,说明你还没想清楚。
基于黄仁勋GTC主题演讲(2013-2025)、公开采访、财报电话会议、传记《The Nvidia Way》(Tae Kim著)、MIT Technology Review采访整理。 最后更新: 2026-04-14
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BB 双向套利策略:加密合约 10x 杠杆布林带均值回归。布林带收窄=横盘→在下轨买、上轨卖;三重过滤器(1h趋势/RSI/BB甜区)确认碗平放,轨对轨止盈(RR 2:1~4:1)。含实时WebSocket模拟盘(paper)、历史回测(simulate/backtest_daily)、币安永续实盘CLI(trade_exec)。触发:'bb套利'、'布林带'、'bollinger'、'横盘策略'、'NEAR'、'回测'、'模拟盘'、'paper trading'。
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