4萬粉感謝祭𝐄𝐏𝟐 成功解鎖👅妹妹程度等級4🔓 ———— 👱‍♂️：薇 終於跟你見到面了 讓我帶你解鎖一些東西吧 ：解鎖什麼！？ 👱‍♂️：你在頻道發的那個👅妹妹程度啊 ：你要帶我解鎖等級幾⁄(⁄ ⁄ ⁄ω⁄ ⁄ ⁄)⁄ 👱‍♂️：帶你先到等級4因為我怕5跟6會害羞 ：好 趕快來解鎖吧 解鎖到一半還直接噴💦在他臉上 他竟然還笑的很開心 天啊～我差點就心動了 徵求一起進步的人⬇️ #感謝祭超出自己想像# #想進步就一起進步別害羞#

昨天收到一些社群的詢問，問我為什麼去年 10 月到 12 月罵幣安罵得那麼兇，現在反而替他們說話？ 我的核心觀點一直沒有改變。 1011 這件事，幣安始終欠行業一個交代，我認為幣安要負大部分的責任。 現在風向如此，我當然可以站在道德制高點繼續批判幣安，政治正確又能博眼球，何樂而不為？ 但我覺得過去三個月，我該表達的立場已經表達完了。站在從業人員的角度，一直停留在批評而不往前走，是不成熟的，也沒有任何意義。 幣安從成立到現在，早期確實受到很多同業的攻擊。 但現在幣安早就是世界第一了。任何一個正常有腦的同行都知道，商戰不可能贏得市佔，真正贏的方式是流動性，是產品，是品牌，而不是攻擊對手。 有些事情是行業結構性問題，不該把所有責任都扣在幣安身上。但有些事情確實是幣安的責任，該接受檢討就接受檢討。 從何一的回應可以感覺出來，幣安在面對 FUD 的時候，第一時間不是反省自己，而是去思考「這個攻擊從何而來」。 這是一種從古早交易所商戰時期就延續至今的應激反應。何一作為幣安當時風口浪尖的第一道防線，會有這種應激反應，我覺得很正常。 但現在已經是 2026 年了，想法不應該還這麼 defensive。 這幾天幣安從西方圈這幾天燒起來的這些炎上事件，都是過去的因所種下的果。 我並不確定這到底是不是有組織、有預謀的行為。 但就算真的是有組織、有預謀，也得要有前因後果，這把火才燒得起來。 如果你們不反省，這種火以後只會越燒越大。 幣安的核心思維永遠都是防禦性的，永遠在想如何維持自己的賺錢能力跟行業地位，看誰都是潛在競爭對手，看誰做大了就要用自己的資源去碾壓。 你們有一個根深蒂固的想法：在上幣這件事上，絕對不能讓別人來「白嫖」用戶的流動性。 但有沒有想過，靠著這種偏頗的上幣邏輯來維持地位，讓你們錯失了多少用戶真正想買、想交易的幣？ 我就舉平台幣 HYPE 為例，市場上有多少交易所同行已經上架現貨了？ 但你們就是硬不上，原因很簡單，因為 Hyperliquid 是競爭對手，威脅到你們了。 按這樣的邏輯，我相信即便 HYPE 衝到市值 Top 10，你們也不會上。 White Whale 也是一樣的概念，from bottom up 的社區幣，有熱度有交易量有故事，但 SOL = BSC 的敵人，所以不上。 反過來看，DOYR、我踏馬來了，這種扣完字眼就火速退潮的幣，大家都以為死了，結果轉頭 Alpha 就給上了。 如果說這兩個幣在你們喊完之後自己活下來了，幣價健康、社群活躍、討論有熱度，那也就算了。 但它們都死了啊？死了的幣你們到底在上啥？唯一能找的角度就只有何一提過、CZ回應過而已，這種上幣邏輯怎麼可能服眾？ 美股還有七巨頭互相制衡競爭、彼此砥礪進步。 但在幣圈，幣安是絕對龍頭，當這個量體的企業的把追求利潤放在第一，把扶持自家生態鏈放在第一，對整個行業都不是好事。 我可以理解CZ想要為 BSC 創造動能，但直接或間接喊單 TST、Mubarak、Broccoli、Giggle、Aster ，真的是好事嗎？ 你的個人行為跟平台影響力高度耦合，喊單是讓散戶自己去遐想、自己去下注。 這件事如果是其他 KOL 做，頂多被罵一波就過去了。但你是 CZ，你做這件事就是球員兼裁判。 今天有人因為你的話衝進去，明天套牢了，這個帳一定會算在你頭上。每一次都在消耗信任。 你以為你在幫 BSC 造勢，但這種靠喊單撐起來的繁榮是假的。真正的結果是什麼？是讓所有人開始質疑幣安的中立性。 你覺得各國監管單位看到你這些行為，會有什麼想法？ 打開幣安APP，一整排的幣安人生、我踏馬來了、老子幣、DOYR，他們會怎麼想？ 這就是為什麼行業很多人賺到錢了，但始終賺不到外界的尊重。 你是行業龍頭，你的 APP 首頁就是這個行業的門面。當門面長這樣，你要怎麼說服傳統金融、說服監管、說服主流社會，我們是一個值得被認真對待的產業？ 我不是要幣安當聖人。 商業公司追求利潤天經地義，我自己也是開公司的，我懂。 但當你是行業龍頭的時候，你的每一個決策都在定義這個行業的遊戲規則。 你選擇上什麼幣，不上什麼幣，市場就會往那個方向長。 你選擇喊單什麼幣，散戶就會追什麼幣。 你們給誰頒「行業貢獻獎」，大家就會覺得這個人是行業認可的領軍人物。 你們的審美，會影響這個行業的審美，也會影響外界對行業的觀感。 這是權力，也是責任。 我對幣安沒有私人恩怨，我也不覺得幣安是壞人。 我只是覺得，一個世界第一的交易所，應該有世界第一的格局。 不要再用 2017 年商戰時期的思維來應對 2026 年的市場了。 你們已經贏了，現在該想的是怎麼讓整個行業一起變好。 這樣你們才能贏更久。

我把我手上的寶可夢卡牌賣給你，告訴你這卡牌以後會漲價，你聽了很興奮，買了卡牌，等漲價。我轉頭又印了一堆卡牌，告訴你，這些卡牌以後還會更值錢，你想要賺更多的錢，就把手上的現金通通交給我，來買我的卡牌。我的荷包滿滿，但我又加印了更新一代的寶可夢，更漂亮，以後會漲更多，問你要不要買。什麼，沒錢了？你可以找銀行借！什麼，信用額度都用完了，銀行不借？沒關係，你告訴銀行，你手上這些寶可夢卡牌，很值錢，你可以抵押來借錢，而且你也不是把貸款花掉，你買的是值錢的卡牌。什麼，銀行不覺得這些卡牌以後會增值？沒關係，我來和銀行談，我有很多錢，我跟銀行擔保，如果寶可夢卡牌幾年後沒有這個價值，我負責給銀行差額，這樣銀行就可以借你更多的錢，來買我新印的寶可夢卡牌！這大概就是很多看空輝達股票的人，心裡想的「循環投資circular financing」，用來描述輝達最近和華爾街談的五千億借貸平台，剛剛好，他們認為輝達的GPU，和老鼠會的詐騙沒有什麼兩樣。 當然不一樣。股票估值的方法有千千萬萬種，但多半不離一個基本原則，「越賺錢的公司，越值錢」。寶可夢卡牌和比特幣一樣，本身沒有任何價值，因為他們沒有產生財富，「沒有賺錢」，賣寶卡夢卡牌的公司，當然有賺錢，但如果產品本身沒有財富的價值，那當然像老鼠會一樣，紙牌屋隨時會倒塌。這也是為什麼Coinbase這樣的公司，沒有什麼前景，不要碰比較好。 輝達的GPU不是卡牌，也不是比特幣，但是不是會變成黃仁勳說的「AI工廠」，我們不知道。但現實是GPU供不應求，而供不應求的原因，不是炒作，不是囤積，而是真的算力滿載地在使用，Anthropic到處找GPU，SpaceX和谷歌都先把算力給了Anthropic。Anthropic兩年內就會達到二千億美元的營收，OpenAI應該也相去不遠，他們買GPU，他們借別人的GPU算力，都是像寶可夢卡牌一樣，只是放著囤貨嗎？不是，因為這是全世界最快達到十億用戶的產品，我付錢給ChatGPT，不是跟著別人湊熱鬧，而是每天都真實地需要AI來幫忙。特斯拉的自駕每天載著我跑來跑去，背後也是輝達晶片在訓練這些模型。這些AI晶片的需求，都是真實存在，既不是dot com泡沫的本夢比，也不是地產風暴的房貸包裝再包裝，對於現在做空AI的瘋子，像Michael Burry，我祝他們好運，但我一點都不擔心現在是AI泡沫，至少還不是時候看空。 因為微軟執行長Satya Nadella在法說會提到了1873年一書，讓科技圈一時注意到AI和十九世紀內戰後美國的鐵路瘋狂建設時期有極為相像之處。這是一個有意義的比較，Nadella有點是向世人示警，要注意不要重蹈覆轍，鐵路的建設，的確是百年一見的生產力躍進，縮短了人們交通的時間和空間，擴大了市場，產生了更多生產的可能性，對美國財富的提升，長期生產力的加持，有跨時代的影響，把AI比為鐵路，有其意義。而鐵路的建設，相當昂貴，如果沒有像中國蓋高鐵一樣，把國家搞破產也要蓋，只靠私人建設的話，需要極大的資本市場投入，甚至是要先預支未來一樣的投入。的確，1873年一書，講的就是美國的鐵路建設狂潮，如何把股市和債市的資金，吸得一乾二淨，但最後把鐵路大亨和銀行一起弄垮的故事，甚至造成了在1929年之前，美國所經歷過的最大經濟蕭條，多年無法回復。鐵路後來的確達到了泡沫時期的預言，的確改變了美國，促成美國成為世界經濟第一強國，但最早投入鐵路建設的投資人，全部被清空，發了美夢，但沒有賺到錢。 輝達現在賣了這麼多晶片，台積電還不斷地擴張，記憶體三雄也抓著這個世紀難見的契機擴產，然後上游的協力廠商，下游的數據中心，通通在擴充，然後核心的Anthropic和OpenAI瘋狂地發股票，一邊募資，一邊求材。退一萬步說，AI的需求，完全不虛假，但鐵路也是這樣不虛假，只是先期的乘客、貨運量完全無法合理化鐵路在資本市場要的本益比，現在的AI也是這樣，就算Anthropic和OpenAI，兩家每年都可以做兩千億的營收，然後把營收通通拿去買輝達的晶片，而且通通不要分給上下游廠商，那還是無法合理化輝達五兆美元的市值。從這個角度看，把AI比為鐵路，而要投資人小心，是正道，但我還是要講一句金融市場最可怕的話，「這一次不一樣」。 人類社會對交通方便的需求，會隨著路網越大，而自然變得更多，因為原先的不可能，化為可能，這個時程很長，唯一加速的方法，就是把路網瘋狂地蓋下去，但這個加速的過程，不但受限於資金，還受限於材料，更受限於中國苦力和歐洲新移民的數量，沒有人去蓋鐵路，就沒有鐵路。另一方面，AI的需求，也像鐵路一樣，越多的建置，就會產生越多的新可能，製造出更多的需求，但和鐵路不一樣的是，瓶頸不在於物理限制，甚至不在人口數。鐵路的乘載，有一個人口的天花板，但AI沒有，我們已經看到AI代理的驚人需求，AI代理完全不受限於人口數。而AI更驚人的能力在於，我們在生產智能，可以解決問題的智能，這個智能跨越到幫我們解決物理限制的日子，早就來了，智能加乘的速度還會加快。黃仁勳畫出來的美麗未來，不一定是作夢。 然而就算AI美夢再美好，再真實，泡沫一定會到來，那是人性，但不是今年，也不是明年，現在壓空方，不智。長期利率還沒掉下來，資金還不算真的投入AI建設，我們現在是dot com泡沫的1994或是1996，連1999都還沒到，不怕。

涂涂姐教你约会系列第十六期-《怎么搭讪，才不被拒绝？》 回答之前 姐先问你们一个问题—— 你上次搭讪是什么时候？被拒后多久没缓过来？ 姐知道你们的痛—— "美女加个微信好不好？" → 被白眼，憋了3天没出门 "我能请你喝杯咖啡吗？" → 她说'不用谢谢'，你尴尬到原地爆炸 "你长得真好看！" → 她直接戴上耳机走了 兄弟，姐告诉你——你不是"颜值不够"，你是"打法不对"。 搭讪的核心不是"我想要你"—— 搭讪的核心是"你刚好需要"。 当你出现的那一刻，你必须是"她正在需要的那个人"—— 而不是"突然冒出来打扰她的陌生人"。 今天这篇，姐就把**"3秒锁定+30秒破冰+3分钟拿号"**的完整SOP，手把手拆给你。 为什么90%的男人搭讪都失败？三个底层逻辑 逻辑1：你把"搭讪"理解成了"乞讨" 兄弟们，先听姐讲一个扎心的真相： 你之所以搭讪失败，是因为你的姿态是'乞讨'——'求'她给你机会。 "美女我能加你微信吗？" → 姿态向下 "你这么漂亮一定有男朋友吧？" → 预设她拒绝你 "可以请你喝杯咖啡吗？" → 明显的'我有所求' 女人天生反感"乞讨者"。 正确的搭讪姿态是"分享/提供"—— 不是"我想要你的微信"，而是"我有一个东西，你可能会感兴趣"。 逻辑2：你忽视了"搭讪的黄金窗口" 99%的男人，搭讪选错了时间和场景。 在地铁上搭讪通勤的姑娘——她正在赶时间，谁理你 在路上拦下走路的姑娘——她以为你是骗子/推销员 在便利店收银台跟姑娘搭话——她在结账，没耐心 正确的搭讪窗口必须满足3个条件： 她处于"放松状态"（不在赶路、不在工作、不在焦虑） 她处于"无聊/等待状态"（排队、等车、看展间隙《姐告诉你，为什么博物馆比酒吧更容易得吃——一个女导师的搭讪复盘》 这两天后台一堆兄弟问姐——"姐，五一假期我去酒吧搭讪了一晚上，零号微信都没拿到，是不是我太丑了？" 姐看完直接笑出声。 不是你丑。是你猎场选错了。 姐今天就跟你掏心窝子说一句—— 酒吧是这个时代最被高估的搭讪场，博物馆才是被严重低估的隐藏王炸。 姐先告诉你，妹子在酒吧的真实心理 姐自己年轻的时候也常去酒吧。姐告诉你那时候的真实想法—— 进酒吧之前，姐和闺蜜一定会在卫生间补妆—— 不是为了搭讪的男人补，是为了"防御搭讪"补。 什么意思？ 酒吧里搭讪的男人，姐和闺蜜从进门那一刻起，就默认你们是来"撩"的。 所有的对话、眼神、肢体动作，都被姐预设了"目的性"。 这种状态下，你说什么都是错的： 你请姐喝酒——姐觉得你想灌醉姐 你夸姐漂亮——姐觉得你套路用了一万遍 你问姐微信——姐已经准备好"我有男朋友了" 兄弟，记住了—— 酒吧里的女人，是带着满级防御进场的。 你不是在搭讪——你是在"硬攻一座城"。 姐再告诉你，女人独自去博物馆时在想什么 姐自己也常一个人去博物馆。姐告诉你那时候的真实状态—— 第一，姐是放松的。 博物馆没人催你赶时间，没人盯着你看，没有酒精没有音乐没有压力。 这种状态下，姐的防御等级是最低的。 第二，姐其实有点孤独。 一个人逛博物馆，看到一幅画很喜欢，看到一件瓷器很惊艳—— 身边没人可以分享。 这种"想说没人听"的瞬间——是核武器级的窗口期。 第三，姐对"会拍照的男人"零防御。 姐告诉你一个秘密—— 所有女人对"拿单反/微单的男人"，都自带3分滤镜。 因为这意味着——"他有审美""他有耐心""他能给我拍出片"。 这3点叠加起来——博物馆里独自逛展的女人，是这个市场上"最容易破防的猎物"。 姐拆给你听——为什么"富士相机"是核武器 姐在女生群里混了这么多年，姐告诉你—— 女人对"出片"的渴望，超过你这辈子见过的任何东西。 姐的闺蜜里—— 有人为了一张小红书爆款照，跑去三亚住5000一晚的酒店 有人花2万买lululemon全套，就为了拍一组"清晨瑜伽照" 有人专门请摄影师，1小时1500，就拍8张 为什么？ 因为对女人来说，"被拍美"是这个时代最大的虚荣硬通货。 朋友圈点赞数、小红书涨粉、闺蜜群里的羡慕—— 全靠一张好照片。 而你——一个会拍照的男人—— 手里握着的，不是一台相机，是她最稀缺的"出片资源"。 姐认识一个男的，做摄影师的，姐告诉你他是怎么"得吃"的—— 他从来不主动加女生微信。 他只做一件事——在博物馆、艺术展、网红打卡地，看到独自一人的妹子，举起相机。 "你这个角度的光特别好，我能给你拍一张吗？不收钱。" 90%的女生会同意。 剩下的就是"拍照-看回放-加微信发原片"——水到渠成。 姐的一个朋友，就是这么被他拿下的。事后姐问她当时的真实想法，她说—— "我知道他不只是想给我拍照。 但是—— 他至少给了我一个'体面的理由'让他靠近我。 我也想被靠近。 我只是不能主动。" 兄弟，这就是女人的真实心理—— 她要的不是"你不要靠近我"，而是"你要给我一个体面的理由让你靠近"。 姐手把手教你——博物馆搭讪3步法 姐知道兄弟们看到这一定要问—— "姐你别光讲心理，给个具体话术行不行？" 行。姐今天破例，把姐给学员们用过的"博物馆搭讪3步法"，全套给你。 第一步：开场白——降到"零压力" 绝对不要说： "美女能加个微信吗？"——死刑 "能一起逛吗？"——压力太大 "你一个人吗？"——猥琐感拉满 正确话术： "你也是来旅游的吗？我刚好喜欢拍照，能给你拍一张吗？光线挺好的。" 姐拆给你听—— "你也是来旅游的吗"——预设她是外地人，降低她的本地防御 "我刚好喜欢拍照"——给你的"靠近"找到合理动机 "能给你拍一张吗"——"一张"是关键，没有任何后续承诺压力 "光线挺好的"——专业感+让她觉得"被发现" 这一句话，姐保你成功率60%+。 第二步：转场——把"一张"变成"一路" 她答应拍照之后，绝对不要立刻拍完就要微信。 正确做法：拍完之后，说： "其实这边光线有点杂。前面那个展厅有一片侧光，配你这个气质特别出片。" 注意这句话的钩子—— "你这个气质"——比夸"你好漂亮"高级10倍 "特别出片"——所有女人无法拒绝的钩子 90%的女生会跟着你走。 到这一步——"拍照"已经悄悄变成了"陪我逛展"。而且是她自愿的。 第三步：自然加微信——用"原片"做钩子 逛了一阵之后，绝对不要突兀地说"加个微信"。 正确话术： "我这个相机里的原片得回家用电脑修一下。修完发你？加个微信吧。" 姐拆给你听—— "原片"——让她对"成片"有期待 "用电脑修"——展示你的专业感 "修完发你"——加微信变成了"她的需求"，不是你的 这一步，姐保你成功率90%+。 姐最后说一句心里话 兄弟们，姐写这篇—— 不是教你怎么"骗"女人。 姐是在告诉你—— 女人在什么状态下、什么场景下、什么心理下，最容易"被一个温柔的、有审美的、不猴急的男人"打动。 博物馆 + 一个会拍照的男人 + 一句不带压力的开场白—— 这就是这个时代，普通男人最容易"破防"女人的组合。 姐认识的所有"博物馆得吃"的兄弟—— 没有一个是富二代，没有一个是180+，没有一个是颜值8分。 他们赢的，是"对女人心理的理解"。

乾隆从不无知，他是清醒的坏！ 很多人至今还在误解，以为满清闭关锁国是因为愚昧无知，夜郎自大。错！大错特错！真相恰恰相反——乾隆懂世界，所以才要执意封死世界。 1793年，82岁的乾隆，完整获知了路易十六被送上断头台的消息。 欧洲君主陨落，民权革命席卷，整个时代的天都翻了，他心知肚明。马戛尔尼使团抬进来的蒸汽机模型、新式火炮、精密仪器、工业成果，他全部看懂了，一点都不傻。 也正是看懂了，他才极度恐惧。 满清是什么？说白了，就是几十万丁口的异族，骑在亿万汉人头上当主子的寄生政权。对这种政权而言，统治稳定永远优先于国家进步，八旗特权永远优先于民族生死。 乾隆心里那本账，算得比谁都精： 工业一旦普及，八旗赖以立国的骑射优势还有个屁用？一挺机枪就能突突掉一群巴图鲁。 机器一旦推广，小农经济瓦解，亿万双脚羊没了土地拴着，还怎么当顺民当韭菜？ 民智一旦开化，技术一旦下放，人人都知道人人生而平等，主子还能是主子吗？奴才还甘心当奴才吗？满清的统治根基，当场就要崩塌。 所以他选择了一条最自私、最恶毒、也最精致利己的国策：清醒地保守，主动地倒退。 1757年，一纸令下，一口通商，彻底锁死对外交流，把整个东洼村变成一个大号猪圈； 借修《四库全书》之名，大兴文字狱，禁毁实学、科技典籍，《天工开物》这类书在中土近乎绝版断绝； 打压火器研发，刀枪入库，口声声“国本骑射”，实则只保八旗饭碗； 终身奉行“持盈保泰”，不求富民强国，只求维稳守旧，保他爱新觉罗一家一姓万世一系。 他不是不知道开放能富民强国，他太知道了。他只是更知道，开放富的是民，强的是国，亡的却是满清！ 乾隆活到87岁，满清最长寿的帝王，熬死了所有对手。他1799年咽气，死后41年，1840年，鸦片战争爆发，英国人的坚船利炮，直接把他精心维护的“康乾盛世”轰得粉碎。 所以真相是什么？ 晚清的落后，从来不是意外掉队。 是乾隆为了保满人特权，主动埋葬了整个华夏的国运！ 这套路，眼熟不熟？跟毛腊肉、习包子之流一模一样！呆坏与极端精致利己主义的集大成者！方向盘就在他们手里，他们无一例外，全部选择往极度满足自己私欲的方向猛打！ 本来自私这玩意儿，是自我保护的最佳利器，人之常情。可一旦过了头，就犹如在狭窄的悬崖山路上开车，眼里只有眼前的龙椅和权杖，没有半点余光去看远方的弯道和深渊，注定要把车开下悬崖，结果就是连人带车，一起玩完！ 反观日本皇室，就明智得多。人家也自私，但懂得把自我私欲和民族国家利益兼顾一下，搞了明治维新，转型相对成功，阻力相对较小。与此同时英国、泰国一开始也顽固，后来因形势所迫，不得不选择开明立宪，也相对转型升级成功，保住了体面。 最最顽固的，就属中俄这类地方，死硬死硬！这可能跟他们各自的文化和习俗有莫大的关联——人人心里都有一颗皇帝梦、阅兵梦，都有一颗淫荡无耻、想当主子骑在别人头上的心！无论贵贱老幼，概莫能外！ 所以，别再说什么无知了。 坏，如是无知和无心的坏，还可以原谅和宽恕！毕竟是认知有限和无心之过！ 但是如杜鹃一样胎里坏和基因的坏，那只有死亡唯一可以纠正和拯救的了！【讀者来稿】

一个法学生，从0开始用 Codex 搞出了 AI 记忆系统和视频商业化产品，YouTube 一个月涨了十万粉，教程全部开源。 每次看完逸尘老师的文章，总有一种坐不住的感觉，想立刻打开 Codex 试试。 逸尘 @gengdaJ 法学出身，后来一头扎进 AI 创业和内容创作。 他现在做的事情是用工具搭知识库、效率系统和视频变现流程，已经跑通了好几个 AI 产品的营收，YouTube 增长速度也很猛。 最让我服气的一点是，他把那些听起来很复杂的工具教学，做成了你照着走就能跑起来的东西。 不是那种“来看看我用了什么工具”就结束的分享。 他是从记忆管理怎么搭、多 Agent 怎么协作、视频怎么剪怎么发怎么赚钱，一步步拆开给你看，核心代码和框架是直接开源的。 看他发的东西，你会有一种感觉：这些工具不是什么遥远的概念，就是能马上拿来干活的。 早期逸尘老师主要是记录自己拿 AI 工具做项目的实验，分享一些心得和踩坑。 后来他发现大家真正缺的不是“这工具好不好用”，而是“我到底怎么一步步靠它做出点成果来”。 于是他开始整理 Codex 的进阶玩法： 从基础记忆优化到复杂的 Agent 记忆库，再到视频自动化和商业化，学习过程全公开，开源项目不断迭代。 后来我觉得转折点是他想通了一件事： 别光讲功能，要讲“从0到1怎么把这东西变成钱或者变成产品”。 把工具和真实问题、收入场景绑在一起，内容的吸引力一下子就不一样了。 那么我们可以从逸尘老师身上学到什么 一个是专注沉淀自我 他不是那种什么新工具都要碰一下的人，就是把 Codex 吃透，拿真实项目反复练、反复优化。 其实今天就可以选一个 AI 工具，挑一个自己想解决的问题： 比如搭个人知识库或者搞个视频处理流程——边做边记录关键步骤和踩过的坑。 另一个是他分享的形式 他会把复杂操作拆成清晰的步骤，配上具体案例和代码，有用的部分直接开源。 以后学东西的时候可以试试这个： 先写基础设置，再写进阶应用，最后加一个实际场景。 这样既巩固了自己的理解，发出来别人也能直接照着做。 还有一个是他始终在想“这东西怎么帮我省时间或者多赚钱”，不是为了学而学 每周花点时间想想，手头的工具到底怎么帮自己创造价值，然后小范围试试，记录结果，慢慢形成自己的一套东西。 第四件事——他会记录完整的创业思考。 不只讲成功的部分，避坑、走弯路、调整方向这些他也说。 把自己的 AI 学习和项目经历整理成笔记，定期回头看看哪些方法有效、哪些该换，进步会快很多。 法学的背景让他讲东西的时候特别注重框架感和能不能落地。 他能把技术操作翻译成普通人看得懂的清晰思路，还会分析风险和实际怎么走通，这点对不是技术出身的人特别友好。 自己学工具的时候有时也会陷进细节里，他的方式提醒我——多想想这东西到底服务于什么目标。 看完他近半年的推文，我有一种很强的感觉： 逸尘在用行动回答一个我一直纠结的问题——文科生怎么把 AI 工具真正用起来，而不是永远停在“了解”的层面。 他的做法是：专注一个工具、把过程拆开分享、绑定实际价值、记录完整过程。 这四件事结合在一起，就是一条可复制的从0到1的路。

为什么一定要亲身去参加一次Web3线下活动，大会？看完你就明白了！ 很多人都纠结到底要不要跑线下会，总觉得没用、浪费时间，还怕自己社恐、去了尴尬、不敢说话 但我实话实说：只要你在币圈、想长期深耕，不管是做账号、攒人脉还是提升认知，跑线下绝对是成长最快、性价比最高的方式之一 先说说大家最担心的点：怕大佬高冷、看不起普通人 我之前也是这么想的，总觉得厉害的人、交易所前辈、项目方大佬，肯定很难接触。但这次线下接触下来，发现完全相反！ 真正厉害的大佬，一点架子都没有，待人特别亲和、谦虚，特别愿意跟新人交流、听普通人的想法 很多时候不是大佬不搭理人，是我们自己胆怯、放不开、自我设限 跑会最大的收获之一，就是能逼自己突破舒适圈，慢慢练大胆子、放下脸皮，不再怯生生的 还有一点特别好，线下是绝佳的网友面基机会，平时大家只在线上聊天、聊行情、聊项目、交流做号经验，隔着屏幕总有距离感，但线下见一面，所有陌生感都没了 线上聊一百次，不如线下见一次。原本陌生的圈友，线下聊完就能变成靠谱伙伴，以后互相帮忙、对接资源、一起交流，都顺畅太多，实打实攒下人脉和信任 再跟大家说说跑会怎么玩、哪里能学到真东西 很多新人跑会只知道逛主会场、听台上演讲，这些内容比较官方，只能算是基础收获 主会场的作用，就是让我们接触头部交易所、优质项目，了解行业最新动态和趋势，不让自己跟不上行业节奏、闭门造车 但真正能拉开人与人差距、快速提升认知的，是会后的私下小局、小型圆桌和私下交流 小局人少、氛围轻松，没有官方客套，大家都是实话实说 会分享真实的操盘经验、踩坑教训，还有很多做号、深耕赛道的实用干货 我们平时在网上刷的资讯，大多是二手、三手信息，真假难辨 但线下听到的都是一手真实经验，能直接补上自己的信息差，学到的东西比公开场合多太多 不过有句实话必须说：跑会不是去躺赢捡资源，打铁还得自身硬 如果你自己没有一点行业基础、没有独立思考的能力，就算坐在大佬旁边，也没话聊、融不进去 这也督促我们平时多沉淀、多学习、多积累。只有自己有东西，线下遇到机会、遇到贵人，才能接得住、聊得上 跑线下还有一个很重要的意义：能清楚看到自己和别人的差距 平时待在自己的舒适圈，刷着差不多的内容，很容易自我满足、觉得自己做得还行 但去了线下，亲眼看看优秀的博主、项目方、商务前辈，看他们的思维、谈吐、做事方式，你能直观发现自己的短板 不用别人说教，亲眼所见、亲身感受，比自己线上看一百篇干货都管用。看着优秀的人怎么做事、怎么思考，自己边看边学，进步特别快 重点跟和我一样社恐的朋友聊聊！我是典型社恐，以前线下有人跟我打招呼，我都会紧张到手足无措、说话结巴，更别说主动找人聊天 但这次跑完香港大会，我真的锻炼太多了，从一开始拘谨不敢开口，到后面能主动打招呼、主动请教问题、主动交流想法 现在虽然不算外向，但心态从容了很多，社交和表达能力都提升了 线下大会真的是最好的社交训练场，全是同圈层的人，没有压力、不用紧张，多跑几次，社恐真的能改善很多 除此之外，跑会能直接面对面接触交易所商务、项目方人员、行业老人 我们平时线上纠结的各种问题：账号怎么做、赛道怎么选、项目怎么分辨、平台规则疑问，线上问大多是模板回复，根本解决不了实际问题 但线下面对面沟通，大家都很真诚，会耐心帮你拆解问题、答疑解惑，很多困扰自己很久的难题，当场就能想通，能少走超多弯路 还有一个隐形好处，就是打破自己的固有认知，我们平时刷的内容、接触的圈子都很固定，思维很容易受限 线下能认识不同赛道的人，听到不一样的观点，彻底跳出固有思维，打开眼界和格局 币圈真的很现实：线上聊千次，不如线下露一次脸 多跑线下、真诚交流，能慢慢积累自己的圈内口碑。以后做账号、对接资源、找人合作，都会比别人轻松很多，这是长期受用的隐形优势 最后总结一句真心话：圈子里的成长和资源，都是一步步跑出来的（当然只是个人看法哈） 大家不用怕自己不够优秀，也不用怕社恐尴尬，更别觉得跑会没用 哪怕这次去了没对接到大资源、没拿到福利、没达成合作，光是突破自己、锻炼社交、开阔眼界、看清差距、补齐认知，就已经血赚 没有谁是突然变优秀的，也没有凭空而来的好运，所有的认知、人脉、资源和格局，都是一次次线下积累、一次次主动学习换来的 真心建议想长期深耕Web3的朋友，多走出去、跑一次线下，闭门造车永远做不大，多接触优秀的人，你才能慢慢变成更优秀的自己！ PS：以上是个人看法，只是想简单分享一下！

昨天刷推看到了 @colinwu 老师写段永平的茅台赌约，他把段永平、巴菲特、芒格、李录几个人的持仓审美拉在一起看： 段永平：苹果、茅台、腾讯 巴菲特：苹果、美国运通、可口可乐、谷歌 芒格：Costco、比亚迪 李录：谷歌、拼多多 他的结论是：这些公司核心都符合三点——消费者离不开、竞争对手难复制、持续产生大量自由现金流。 这个逻辑我认，段永平也确实是高手。 他敢抱着茅台跟国内基金赌一个亿，十年为限，我甚至觉得他真有可能赢很多基金。 但我自己这几年感受很明显：茅台代表的那个时代，正在慢慢退场。 我以前也喝白酒，也经历过那种饭局文化。 什么谁先举杯、杯子碰多低、敬酒词怎么说、领导说感情深一口闷。年轻时候还以为这是成年人世界的学问，后来才发现，很多时候那不是学问，是驯化。 这几年进 Web3 之后，我真的越来越少喝白酒了。 至少我经常玩的这个圈子，真没几个人爱喝白酒，研究茅台、酒桌礼仪、饭局规矩。 大家更关心的是： 你有没有新信息？ 有没有执行力？ 有没有在进步？ 有没有认知差？ 能不能给我一个百倍CA？ 尤其今年我自己拼命学 AI，这个感受更强。 以前信息在老登脑子里，资源在饭桌上，你想进门，可能真得先敬杯酒。 现在不一样了，不懂我问 AI，方案不会写我让 AI 辅助，代码不会我也能靠ai一点点啃，很多门不是靠喝酒打开的，是靠你自己把东西做出来打开的。 老钱的逻辑是关系变现，酒是润滑剂。 新钱的逻辑是创造增量，AI、认真、流量、执行力，才是新的硬通货。 所以我不是说茅台不好，也不是说段永平不牛。 茅台当然是好酒，段永平当然是高手。 但未来十年，我更愿意赌的不是饭桌上那瓶酒，而是一个人能不能持续学习、持续创造、持续抓住新机会。 酒，跟喜欢的人喝就行。 事，凭本事去办。 旧世界的入场券，别拿来赌新世界的牌桌。

普通人千万千万不要等股市大跌再进场！！ 1/ 说一个很多普通人最容易犯的错：等股市大跌再进场。 他们觉得现在美股在高位，先别买，等回调20%、30%再梭哈。 这个想法听起来很理性，实际上是最贵的一种幻想。 2/ 为什么？ 因为美股大盘大部分时间都在涨。 你去看标普500过去几十年的走势，真正的大跌就那么几次：2000年互联网泡沫、2008年金融危机、2020年新冠、2022年加息。 其他时间，市场不是涨，就是在横盘等涨。 如果你一直等大跌，大概率会错过一大段涨幅。 3/ 对于绝大部分普通人而言，真正的大跌来了，你往往不敢买。 2020年3月，标普500一个月跌34%，那是这几年最好的买入机会。 但那时候你在想什么？ 你在想疫情会不会引发金融危机、会不会二次探底、会不会像1929年大萧条。 2022年10月，纳指100从高点跌了37%，又是好机会。但那时候你在想什么？ 你在想美联储会不会把利率加到8%、经济会不会衰退、AI是不是泡沫。 人性就是这样：大跌的时候，你只会看到风险；大涨的时候，你只会看到机会。 所以你等的那个"大跌再进场"，永远不是你想象的那个剧本。 4/ 还有一个数据，可能颠覆你的认知。 美股历史上，最大的涨幅往往集中在少数几个交易日。如果你错过这些交易日，长期回报会惨不忍睹。 以标普500为例，长期年化大约10%。但如果你因为等大跌而空仓，错过了其中最好的10个交易日，年化收益可能直接砍半。错过最好的20个交易日，可能只剩3%左右。 问题是：这最好的10天、20天，往往就出现在大跌前后。你越想躲开大跌，越容易把大涨也一起躲掉。 5/ 等大跌的人，最后都在等一个永远不会来的完美时机。 2019年有人说美股涨太高了，等回调。 结果2020年涨了。 2021年有人说泡沫要破了，等崩盘。 结果2021年又涨了。 2023年有人说衰退要来，等抄底。 结果2023年涨了一年，2024年接着涨。 等你终于说服自己"这次真的不一样"的时候，市场可能已经从底部翻了一倍。 6/ 那普通人应该怎么做？ 答案很简单：别择时，持续买。 每个月发工资后，固定拿出一部分钱买入 VOO、QQQ、SMH 、VGT等这些指数基金。 不管市场高低，机械性地买。 涨的时候买，跌的时候更要买。 这不是因为我能预测市场，而是因为我知道自己预测不了市场。 与其花时间猜顶底，不如把时间花在本职工作上，多赚点钱继续投。 7/ 巴菲特说过一句话：等股市崩盘再买股票，就像殡仪员等流行病。 意思很直白：你盼着坏事发生来给你机会，但你不知道坏事什么时候来，更不知道来了之后你会不会还有胆量买。 真正赚到大钱的人，不是那些精准抄底的人，而是那些一直待在场内、让时间替他们工作的人。 8/ 所以我的建议： 如果你有一笔闲钱，别等。 现在就分批买入。 如果你每个月有固定收入，现在就设定自动定投。 美股市场短期内可能跌20%、30%，或者 50%，但拉长时间看，它一次次创新高。 你不是在赌明天涨不涨，你是在赌未来十年、二十年，人类社会还会进步。 市场不会因为你准备好了才涨。 它只奖励那些一直在场的人。

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。