弟弟比我想像中 還要生澀…… 你把選擇權交給了我 那我就不客氣了 隨著我的律動搖擺 你感覺快到達極限了 但我卻覺得 現在才正要開始而已 一次、兩次…… 直到你完全屬於我為止 #一兩次不夠我要的是三次四次以上# 來這裡報數 我說的是次數

2023 年，Meta 首席 AI 科學家楊立昆給當時的 LLM 熱潮潑了一盆冷水。 他指出 LLM 有根本性的缺陷：沒有持久記憶、無法從單一經驗學習、缺乏對物理世界的理解。本質上，它只是在做「下一個 token 的預測」。 從學術的角度看，他說得完全正確。 直到今天，LLM 的底層架構依然沒有變。它依然是一具每次啟動都空空如也的統計引擎。 但在三年的工程演進後，我們發現了一個讓科學家尷尬的事實：學術上的根本缺陷，工程上不一定要正面解決，繞過去一樣能起飛。 楊立昆主張要走「世界模型」的路線，讓 AI 像人一樣建立對物理規律的理解。他認為 Scaling Law（規模定律）有天花板，LLM 光靠堆算力不能產生真正的智慧。 但工程界用兩件事回應了他： 第一，資本的暴力美學。過去三年，人類往算力砸錢的瘋狂程度，讓模型規模產生的「湧現」直接蓋過了架構的粗糙。 第二，系統性的外掛補丁。模型記不住？掛上向量資料庫。模型理解不夠？接上 Vision 和工具。 這就是工程學最迷人的地方：解決問題不需要追求「本質的優雅」。 楊立昆在研究神經元的排列，而工程師在研究如何把這個「不完美的大腦」裝進一個強大的「機械外骨骼」裡。 楊立昆對 LLM 的核心批評，是他認為 Pattern Matching（模式匹配）不算真正的學習。 但如果這種模式匹配的複雜度足以模擬出文明的所有邏輯，那「學習本身到底是什麼模式」還重要嗎？ 飛機與鳥的飛行原理完全不同。飛機沒有羽毛、不會拍翅膀，但在它飛得更高、更遠、更穩定的那一刻，它到底「算不算在飛」已經不重要了。 但繞過去的，跟真的解決，是兩回事。 只要底層架構沒變，楊立昆講的那些缺陷就真實存在。記憶是外掛的，不是原生的。就像義肢，裝上去能走能跑，但它跟真正的腿就是不一樣。你不能假裝它不存在。 所以雖然 AI 已經很強了，推理、寫作、寫程式，很多事做得比大部分人好，但它每次都是一個全新的大腦。沒有連續的意識，沒有累積的經驗。它所有的「記憶」、「理解」、「偏好」，全部來自你這次塞給它的上下文。 如果你去看 OpenClaw 最近的 repo 更新，你會發現記憶管理佔了很大的篇幅。怎麼讓 AI 在對話之間記住該記住的東西。 他們最近推的 QMD，把關鍵字搜尋跟語意搜尋混在一起用，就是為了解決一個問題：你三天前跟 AI 聊過的東西，它下次怎麼找得回來。 模型本身的能力會繼續進步，但只要底層是 LLM，記憶管理就是一個繞不開的大山。 用工程的角度來說，就是 Context Engineering 的重要程度，會逐漸超過模型本身。 你怎麼管理每次丟給模型的那包上下文，決定了 AI 能幫你做到什麼程度。哪些資訊該放、哪些不該放。什麼時候該砍掉重來、什麼時候該接著繼續。不同對話之間的記憶怎麼同步、怎麼取捨。 我自己每天都在處理這個問題。 舉個例子，我的 OpenClaw Agent KAI，它常常在多個頻道處理不同任務，但它們的記憶不是即時同步的。只要 還沒更新，它們就不知道彼此剛做了什麼。 所以我常常要幫它做認知同步。譬如告訴 A 分身，B 分身目前正在做什麼，然後要求 B 把做的東西整理好傳過去。或者更簡單一點，直接叫 A 去讀另一個 Discord 頻道最近兩小時的對話，讓它自己同步 B 的工作內容。 這種「認知斷裂」的現象，只要你常用 AI，一定會有很強烈的感覺。 從人格化的角度看，你會覺得它們是同一個人。但事實上，它們只是共享同一份記憶。只要記憶沒有同步，它們就是不同的人。 我現在花比較多時間在學這一塊。譬如今天 KAI 就教了我，如果讓 Claude Code 的 Opus 4.6 從外部調用 GPT 5.3-Codex，用 MCP 跟 coding-agent skill 的差異是什麼。 KAI 告訴我，差異的核心在於：中間過程要不要進主 context。 用 MCP 調用 Codex，每一個 tool call 都走 MCP 協議。Codex 過程中的每一個 turn，讀檔、改檔、跑測試、報錯、retry，全部以 tool result 的形式灌回 Opus 的 context。一個 coding task 可能產生幾十個 turn，跑完之後 Opus 的 context window 已經被中間過程塞滿了，後面每一 turn 都要重送這些垃圾。這就是 context 污染。 而 coding-agent skill 的設計完全不同。它把整個 coding task 交給一個獨立的 sub-agent，這個 sub-agent 在自己的 context 裡完成所有中間過程。跑完之後，回傳給 Opus 的是一個精簡的 handoff summary：改了哪些檔案、測試跑過了沒、有沒有殘留問題。中間那幾十個 turn 的掙扎，Opus 完全不需要知道。 同樣一件事，兩種做法，Opus 的 context 乾淨程度天差地遠。 所以同一個模型，不同的人用，產出可以差十倍。 人與人之間原本的能力差距，已經沒那麼重要了。你的學歷、你的年資、你寫程式的底子，這些東西的權重正在被 AI 快速壓縮。 取而代之的，是你怎麼使用 AI。這件事的精度，才是現在真正決定產出的變數。 你理不理解它的記憶是怎麼運作的。你知不知道什麼時候該砍掉 context 重來、什麼時候該讓它接著跑。你能不能在對的時間，把對的資訊塞進那個 context window。 這些東西有一個名字，叫 Context Engineering。 它不是什麼高深的學問，但它是所有想把 AI 用好的人，都應該深入研究的東西。

（未滿十八歲請勿觀看） （暫時先寫一篇，說不定xAi明天就幹掉我） . 「妳知道嗎？當初在小北百貨第一次見面的時候，我就很想幹妳、我無論如何都要幹妳、我排除萬難也要幹妳。」 「但很可惜，我看得出來，那陣子妳心情不好，沒有心思約會。」 「我不敢說。」 ............................ ............... 時隔兩年，難得的一次約會終於敲定。 48歲的大叔，輕輕牽著她的手，提醒她小心台階，絮絮叨叨的上了樓。 發自肺腑的一番話說完，單純陳述事實。 雙眼對視的當下燃了，她主動吻了上來。 . 有時候，女孩子要的不一定是真相。 時間跨度太大記憶模糊，所謂「真相」，已然沒有任何意義。 她要的，是你的心。 是你一直牽掛的心。 男人的性慾會隨著時間消退、會陳腐，放久了更是會提不起勁。 但男人始終沒忘記妳。 深深觸動的當下，往往會暫時忘卻一切，跟男人來場酣暢淋漓的性愛。 ====================== 兩年時間，足夠改變很多事。 還記得當初庫洛米怕我怕得要死，即便視訊認證完畢，她仍一直以為我是業者。 寫寫心得可以，我不是賣妹子的料。 之後沒有任何多餘的動作，就這樣靜靜看著，偶爾按愛心。 她的動態裡，粟色髮絲輕輕攏起了馬尾，點綴著嬌憨笑容。 她長得真好看，但照片拍得不怎麼樣。🤣🤣 . 我終究小瞧了這世代女孩子的性慾。 舊時代的女生，從頭到尾嚶嚶叫的很多，但沒人會主動抓老二，連A片內容也很少。 一般動物發情交配，遵循的是本能。 倘若本能壓過理性，就會做出許多令人匪夷所思的行為，男女都一樣。 情慾按摩撩起肉體極限渴望，蝴蝶展翅高飛、花蜜濕透荷葉。 「阿拔，變大了喔....來....❤️」 「先等一下，我還沒好啦~」🥲🥲 （中社，南北巡迴中）

前幾天剛好跟朋友在討論預測市場當前到底需要的是什麼，看似繁榮其實並沒有很好的讓大家都上手 多數交易量肯定都是來自 bot ，而且多數人參與其實滿容易虧錢的 最大的問題就是不同市場的流動性碎片化再加上介面不好用、不直覺 以台灣來說甚至登入個 polymarket 都有問題，仍是最大痛點，我最常用的還是 polymarket 的 CLI 當前有兩個痛點需要被解決：更好懂的介面以及更絲滑的入金方式 市面上的方案都沒有真正解決這個問題，更不要說單純的 AI 工具 不管是否幣圈，AI agent 使用率都是不高的，一個重要原因是最一開始的啟動流程仍然有些複雜，只有真的動力強的少數族群才會每天用 另一個更根本的原因是，主流模型從來沒有被真正為「在市場裡賺錢」而設計過，它們能提供分析結果 但分析≠ 不代表真的能夠賺錢 用戶本身具有交易賺錢的能力， ai agent 才能發揮得好，否則很容易只是幫我們花式虧錢 Sui 上面的 @0xbeepit 還挺有趣，這個協議是一個讓交易型 AI agent 在真實市場中競爭、篩選、進化的系統，只保留真實市場裡活下來的策略 而且除了 agent trading 還有發展其他的產品線 這是當前預測市場賽道所欠缺的 「有更多讓用戶資金留存的誘因」 創始團隊在 PayPal 和 Walmart 等企業建構過 TradFi 系統，平均 12 年以上的開發經驗，橫跨支付、交易、區塊鏈基礎設施等 Beep 主要運作的方式有五個階段 1️⃣ 用對的工具開發策略 LLM 負責理解語言、分析情緒、提取資訊；另一種 AI 專為數字時間序列設計的模型，負責數值計算、風險判斷和交易執行 2️⃣獨家訊號 Beep 的 agent 接入獨有的數據流，包含鏈上交易元數據、預測市場訊號、訂單流微觀結構 3️⃣ 開放接入 任何 agent 都可以接入、提交策略。 越多參與者，接觸到的市場資訊廣度也更大，利好所有玩家 4️⃣ 嚴格篩選 每個策略先用模擬資金跑，通過了才能用真實資本 能穩定賺錢的策略獲得更多資金信任，跑輸的淘汰 5️⃣ 結果反哺 每一筆交易的結果，都會成為模型訓練的一部分，讓系統變得更準 理論上隨著時間的推進，系統會越來越強大 接著是其他產品線，Beep 最新上線的 R3，是基於 Polymarket 的預測市場產品，提供兩種玩法 💡手動預測，適合想自己下單的用戶，Beep 為用戶提供 AI 洞察輔助用戶做判斷 💡全託管預測 Agent ，適合想讓 AI 全權負責的用戶，AI 全權接管，掃描市場、選題、交易、結算，全程無需人類介入 我這次先丟了 1000u 來測試一下他們家的 trading agent 1️⃣ 選擇自己要用的模型（GPT5.4 , Claude Sonnet , Kimi , Groq 等） 2️⃣ 選擇要交易的市場：美股竟然也可以 , 不單純只是加密市場可以選擇 3️⃣ 除了 eth sui 之外我添加了近期火熱的 $SNDK $INTC $MU 三支股票 在這些交互的過程中都是可以嚕分數的，包含創建 agent、交易量、錢包餘額等（treasury），創建 agent 的花費跟交易頻率有關，越高當然花費越多，還可以設定單次交易最高金額，使用的槓桿大小等 agent 開跑之後, 可以動態看到 agent 當時的想法 下週來跟大家分享一下結果，有興趣的可以一起來玩玩： 這邊記得，受邀人記得至少要充值 10 usdc 以上才可以激活 ⚠️ 地區限制，台灣的朋友們記得一樣要切換 VPN 才能使用 去年年底 Sui 宣布了 The Agentic Economy is coming to Sui ，很明顯這是當前每條鏈都在積極發展的方向，Beep 是我認為值得一試的 Sui 鏈 agentic finance 項目 Beep 還支持基於 Hyperliquid 的全託管交易 agent 的創建，支持 Hyperliquid 上 Crypto + TradFi 全部 USDC 交易對 對於心癢癢想追高美股的用戶來說，如果想追高又不知道怎麼設止損，讓 ai agent 根據設置的策略來參與市場也不失為是一種方式

這次古乃的活動，有人提到了「台灣魔咒」。 . 已經好久沒人提到這四個字，那是我們ForAVer剛開始做活動的時候，常常女優回去日本就宣布引退，所以就有人這麼說ー現在我們知道了，以前的女優沒那麼愛來台灣，那時候的中間人多半是以「引退前來台灣看看」、「就當做休假也好」為由說服她們，我們那時候沒太多指名女優的能力，所以才會有一些女優做完台灣活動後就引退了〜 . 我曾經非常在意這四個字，因為那讓我們變成了引退製造機，被外界認為誰來台灣誰就引退ー後來我們取得指名的主導權，再加上TAE及TRE兩大成人博覽會陸續舉辦，讓女優及事務所對海外活動愈來愈積極，自此之後就沒人再提台灣魔咒了： . 至於為什麼古乃又被講到台灣魔咒？當然是因為活動前她宣布即將在五月底引退，所以有骨灰級玩家想到了我們剛辦活動時的狀況(你要說慘狀也可以啦)：不過這次我沒有以前那樣不開心了，相反地，我非常感謝古乃小姐能在引退前來到台灣一趟讓大家可以好好和她說聲再見，因為從Blog寫到現在第18個年頭了，我們都明白女優真的是說消失就消失，很多人連好好說聲再見都是奢求⋯ . 所以和以前不一樣，現在只要聽說女優即將引退的消息，只要人氣夠旺，我們都會爭取合作的機會，沒有台灣魔咒，只有想讓女優和粉絲都能有個說再見的機會！ . #古乃ほの# #古乃穗乃# #FurunoHono# #Foraver女優商演經紀# @furuno_hono

愉快的旅程開啟，這趟由天堂經典版買單，從沒想過天堂會再次重啟，更沒想過這次回歸後，版本控制的很好，讓進度不會過快。 再來就是技能書的掉落，由我們的聯盟掌握住，這也使得跟王收益能夠有著持續的增長。又在最近終於打到第一本衝暈，市場價格 1 萬多刀，分下來也是很有肉的。 昨天吃瓜後，開始搞上了幣安預測，主打 NBA+大餅漲跌猜猜，這好處就在不會爆倉，輸贏一翻兩瞪眼。可能因為有賺錢，覺得挺好玩的😆（其實是因為煞筆 PM ，在台灣沒得用，之前都是找內地朋友幫忙買的） 前往京都飯店的路上，這趟有人陪遊就是開心，期待接下來的行程😁😁 #京阪神之旅# #kyoto# #純情陪伴# #lineage#

這絕對是個大工程。能把這種跨越幾百萬年的宏大敘事撐滿兩個小時，沒點耐性真做不出來。 這類影片看下來，最讓人震撼的通常不是資訊量，而是那種「視覺上的跨越感」。你想想，畫面從幾百萬年前在樹上晃蕩的古猿，鏡頭一轉，變成在草原上直立行走、眼神開始有了神采的原始人。接著是火光的亮起、石器的打磨，再到後來古埃及、美索不達米亞的黃沙與神廟，最後一路飆到現代的霓虹燈和未來的星際探索。這中間的視覺張力，光是用腦袋想像就夠起雞皮疙瘩了。 不過，要用 Seedance 2.0 熬出這兩個小時，背後的工作量其實挺考驗人的。 多模態的優勢與代價 Seedance 2.0 厲害的地方在於它那種 「多模態控制」，你可以餵給它圖片、分鏡，甚至塞一段現成的視頻去讓它學習運鏡。做這種歷史迭代的影片，最怕的就是前後畫風崩掉，前一秒還是寫實史詩風，後一秒突然變成廉價 3D 動畫。作者大概用了大量的角色與場景參考圖，去死磕那種歷史的厚重感和前後的一致性。 而且它自帶音效同步，原始人打砸石器的撞擊聲、遠古暴風雨的咆哮，這種環境音要是合得好，史詩感立刻翻倍。 兩個小時是怎麼拼出來的？ 雖然這模型比以前進步很多，但它單次輸出的片長畢竟有限，也就十幾秒。這意味著，兩個小時的成片是由成百上千個鏡頭硬生生拼接出來的。 • 工作流的考驗： 作者得先把劇本和時間線拉好，古猿、南方古猿、直立人、智人、農業革命、工業革命……每一階段都要瘋狂生成素材。 • 墊圖與墊片： 為了讓轉場順暢，可能用了大量的 Image-to-Video 或者 Video-to-Video。比如用前一個時代的結尾畫面當作下一段的起點，或者指定運鏡讓鏡頭從遠古的星空拉下來，變成現代的夜景。 • 後期剪輯： AI 把畫面生出來只是第一步，後面還得靠傳統剪輯軟體去調色、對軌、加上轉場和旁白，不然單靠 AI 生出來的片段直出，節奏很容易散掉。 這種影片看著看著，真的會讓人有一種「人類好渺小、但文明又好神奇」的宿命感。你看過最震撼的是哪一個歷史階段的轉場？還是說，你對它最後預測的「未來進化」部分更有興趣？

電報 Managed Bots 讓你兩次點擊就能擁有專屬 Agentic AI 機器人！ 過去，建立一個 @Telegram Bot 要經過 BotFather 繁瑣的設定流程：申請 token、設定權限、寫程式碼、部署伺服器……普通人光是看到一堆指令就頭痛。現在，一切徹底改變了！ 全新體驗：兩次點擊就搞定 只需透過管理機器人（例如 LobsterClawBot），輸入簡單指令： t. me/newbot/SourceBot/你的username 系統就會自動幫你： ✅ 建立 Bot ✅ 管理 token 與 API 權限 ✅ 設定 Agentic 行為模式 ✅ 直接在聊天視窗中啟動 整個過程不到 10 秒，零程式基礎的人也能輕鬆擁有自己的「AI 代理人」！Durov 直接把 Telegram 從聊天 App 變成易用的 AI Agent 平台。 它能主動思考、呼叫工具、執行多步驟任務、與其他 Bot 或用戶互動，甚至在背景持續運作。 這代表：你不再只是「跟 AI 聊天」，而是擁有了一個能真正幫你「做事」的數位分身！ 超多實際應用場景（直接抄去用） 1個人生活助理（每天都離不開） •早上自動幫你總結今日新聞、天氣、交通路況 •智慧排程：讀取你的日曆，自動幫你預約會議、訂機票、提醒繳費 •健康管家：追蹤運動數據、飲食紀錄，還能根據你的習慣推薦食譜 2工作生產力神器 •會議紀錄 Bot：加入群組後自動轉錄語音、整理重點、產生行動清單 •郵件/訊息自動處理：掃描重要郵件、分類優先順序、甚至幫你草擬回覆 •研究助理：輸入「幫我整理 Tesla 最新財報」，它會自動抓取資料、製作簡報大綱 3電商與客服革命 •商家直接在 Telegram 開店：Bot 能即時回答商品問題、下單、查物流、處理退貨 •24 小時無人客服：支援多語言，解決 90% 重複問題，真正做到「永不打烊」 4加密貨幣與 Web3 應用（TG 原生優勢） •交易 Bot：自動監控價格、執行限價單、DeFi 收益農場管理 •錢包守護者：即時通知大額轉帳、風險警示 •NFT 社群管理：自動驗證持有者、發放空投、舉辦活動 5教育與學習夥伴 •個人家教：輸入「用繁體中文教我微積分」，Bot 會循序漸進出題、批改、解釋 •語言練習：每天跟你對話、糾正發音、推薦閱讀素材 •考試準備：自動產生考古題、記憶卡片、弱點強化計畫 6娛樂與創作工具 •遊戲 Bot：文字冒險、策略對戰、甚至多人即時遊戲 •內容創作助手：寫文案、生成故事、配圖提示詞、剪輯影片腳本 •音樂/影視推薦：根據你的心情與觀看紀錄，精準推播 7社群與團隊管理 •群組管家：自動歡迎新成員、過濾廣告、整理討論主題 •專案管理 Bot：整合 Notion/Trello，自動更新任務狀態、@ 負責人 •粉絲經濟：創作者可建立付費私人 Bot，提供獨家內容、問答服務 8未來進階玩法 •多 Bot 聯動：你的「財務 Bot」+「行程 Bot」+「健康 Bot」可以互相溝通，自動協調 •開放 API 整合：開發者能把自家服務直接嵌入 Bot（Durov 已呼籲大家快跟上） •隱私優先：所有資料都在 Telegram 生態內，端到端加密 這波影響有多大？ Telegram 目前有超過 9 億月活躍用戶，這次更新等於把 AI Agent 的門檻直接打到地板。 以前只有工程師能玩的東西，現在變成人人都能擁有的「AI 超能力」。

從二九暝到初三，四天醉兩天，身體委實有點撐不住了。 想當初在樂山，一週七天喝五天，其中兩天值大夜顧機房算休息，兩週後依然像沒事人一樣正常放假。 換成現在連喝三天，四郎就得準備顧山頭。 社區尾牙、除夕圍爐、宗親會團拜春酒....膝關節漸感無力、隱隱作痛，貌似痛風來襲。 晚上廟裡還有幹事聚會，索性裝傻到底，連晚餐都沒吃，直接掛起免戰牌。 「有酒膽、沒酒量」是我。 「有色膽、沒洨量」也是我。 以後別叫我茶哥，請叫我「氚哥 」。 「氚」（ㄔㄨㄢ）的半衰期12年，我今年48歲，剛好衰變兩次。 名符其實。😌😌 ========================= 無論有無色膽酒膽，跟妹子視訊總是要的。 現在看妹子，俺彷彿化身股票分析師。 人家一看盤，就能知道怎麼玩。 我一看到妹子，也知道應該怎麼玩。 看到首都「宴宴」，即便強忍頭痛不適，也要起身調戲一番。 原因是她終於有時間視訊。 24足歲的健身小妹妹，沒有半衰期，果然活力十足。 我以為她準備好了，結果還是素顏上陣，連頭髮都兩天沒洗。 「啊就這幾天大掃除啊....又忙又累，忘記了咩....🥹🥹」 好吧，姑且信之。 會做家事、而且有在健身的女孩子最吸引人了，說什麼我都信。 房間一團亂我也信，那只是還沒整理好。

台灣廣電自由化的一個後遺症是頻道很多，但內容很少，在網路媒體興起後，電視頻道的問題就更多，觀眾變少，廣告也不怎麼賺錢，所以節目內容就更差。然後就是一大堆的政論節目，之前流行call in，現在大概就是名嘴坐在一起論政。我以前蠻不屑這些名嘴弄出來的政論節目，經常就是一個很小的議題，不管是社會事件也好，政治人物發言也好，名嘴都可以講出一大堆屁話，沒有營養的廢話。我常想，這些觀眾有時間，為什麼不讀讀書？要看電視，為什麼不看有意思的電視影集？但慢慢地，我了解到這些政論節目的價值，我認為政論節目不但促進民主，更增進人民健康，是現代社會不可或缺的重要機構。 首先，這些名嘴的對談，是很好的背景節目。親朋好友喝一杯的時候、主婦做家事的時候、全家吃完晚餐休息的時候、上班日中午午餐的時候，讓一個背景節目流動，觀眾有時認真看一下，大部份的時候，就只是在襯托所有人的日常人生，讓觀眾沒有壓力的跟上社會脈動，也算是承繼先前只有三台電視台，全國都一起看八點檔的那種國族共同回憶。 接著是政論節目可以提升全民論述、思辯的能力。像名嘴這樣，天天能生出東西來講，有料沒料，很快就知道。而民眾看著這些節目，多半時候是同溫層，邊看邊點頭，但有時候會有些不同陣營的人物出現，這種反派角色有時候會讓人像被突襲一樣，乍聽之下好像有道理，但又哪裡怪怪的，於是民眾為了反駁這些不同的觀點，就把自己的觀點，也建立的更清楚。不搞清楚對手放什麼屁，是要怎麼對他們吐口水？ 然後政論節目的全方位攻擊一個新聞，反而達成了民主社會非常需要的透明化。名嘴為了要突顯自己獨到的觀點，經常要發想新的觀察角度，甚至要扒糞，自己調查找黑資料，最後真理真的就越辯越明，讓政治人物的骯髒無所遁形。政論節目，比那些已經在金錢利益面前跪下的記者，還更能扮演媒體第四權的角色。 最後最重要的是，娛樂性。我以前認為，等到國民水準到一定層次後，就不會有人想看政論節目，我不但錯了，而且錯得離譜。不管國民水準多高，政論節目永遠有存在的必要性，因為市場有很大的需求，一個把政治娛樂化的需求。民主的競爭，應該要像運動比賽，而不是軍事對抗。兩黨相爭，有輸有贏，就像支持的球隊有強有弱一樣，兩軍對陣，競爭的時候激烈，但比賽結束了，競爭就結束了。但結束不是代表你死我活、成王敗寇，而是我們又把焦點，放在下一場選舉，下一季的比賽，就算這次沒有贏，永遠也都可以寄望於未。政論節目，就像所有的運動講評節目一樣 ，目的在增加我們對比賽的了解，也讓人民從「外行看熱閙」進化到「內行看門道」，當然是非常有市場需要。 政論節目只在成熟的民主社會存在，低俗也罷，專管芝麻點大的事也罷，這些節目，不知陪伴多少人渡過人生的春秋，我們當給他們拍拍手。當然，有時候看到一些傢伙在政論節目講話，我還是很想搧他們巴掌。