在北京体育大学上学是什么体验，沉浸式感受运动热血氛围@动次打次^ @忘忘仙贝 #北京体育大学# #说说大学专业真心话# #校园生活# #体育生# 原作者：@游不动的小明

李承鹏：关于油管的几个汇报 各位，汇报一下：自从开了油管，人活得像早年中关村地下室赶工的程序员，睡一会儿就起来写代码，写晕了再回去眯一会儿——从床头到案头，两头一线，狼狈不堪，蓬头垢面。 感谢各位看官对节目的夸赞，收到。但您要知道，目力所及的画面还算光鲜，只要镜头再偏移两公分，就狼籍一片：胶带缠着摇摇欲坠的简易灯腿。背景灯没买色纸，顺手搭了一张抽纸聊以柔光。也没买反光板，就把网购时剩下的两块泡沫板支在椅子上。有群众反映听到节目里有动静，对，那就是泡沫板掉下来了。房间太小，我骑马蹲裆式跨在变压器和一堆电线上。录节目，挺费腿的。 曾从淘宝买了几盏灯，幻想着丁达尔、伦布朗光……但房间太小，球灯一开，底子光把我照得面目狰狞。头一天我还拔了智齿，细心的观众发现，右脸是肿的。算了，还是用小灯辅以厨房那几盏射灯，也挺好——如果再支口锅，就是刘仪伟炒菜节目了。一个朋友说今年“赤马红羊劫”，从杭州龙华寺帮我请了一盏“心经灯”。我摆在左前方，这灯，柔。 团队，按我之前的想像，那肯定得齐崭崭一水儿专业人士啊。但实操起来真找不到人（这一点，做油管的都知道）。开播前听说我要做油管，好几位主动请缨加入，灯光、剪辑、摄影。但一看我的文稿——聊宪法。哗，全跑了。我本想跟后面一通追，喊“老乡，等等，我是爱国的，我是积极参与祖国法制建设啊”，但已经不见人影了。对此，我很理解。 终于找到一位大学实习生。二指禅。每次剪辑，我得在旁边一帧一帧喊：“停，声画不同步，音轨往前捅八帧”“做关键帧，缓推”“水灾画面不必按时间线，用蒙太奇”“声音前置转场”……累啊。但这实习生很用功，二指禅已进步到六指了，前天晚上我说“祝你早日成为六指琴魔”。我很感谢这位朋友，或者叫感恩。后来又来了一位，也很好，我说：哪天咱们必须吃火锅了……一直耽误，这两天必须解决这个问题。 俩都是大学生，还得上课，时间有限，只能俩人合剪一期节目。我自称老登，管他们叫小登，小登们辛苦了，老登再次感谢。 汇报一下，开播之前我就决定不走纯聊风，一是这类风格王剑、散人、鲁社长、大老王他们（未尽之人名不能一一点出，请包涵）做得很好了，再就是我想把节目当成未来电影剧本素材，语言与画面并存。所以我是一边写文稿一边找素材——如果您得见文稿，上面插着密密的链接，活像密电码。也曾请人帮忙，但关键部分还得靠自己。比如我说“你敢上街举牌要求财产公示，肯定送牢里踩缝纫机”，那么多缝纫机素材，就必须选那条光脚丫踩缝纫机的，为什么，赤脚踩缝纫机更能体现监狱风采啊。还有《独裁者手册》那段忠字舞时，我选了女生们喊“不革命的，就滚他妈的蛋！”，齐齐往前踢了一脚那段。 为什么光脚丫、踢一脚更传神——幽默这东西吧，是创作中最重要的一环。 总之我不仅被逼成素材熟练工，还学会手机剪素材，洪水那期，好多画面是我通宵剪的。半个月前我连录屏都不会。这是人类的一小步，我的一大步。 开播前，朋友们告诉我只有密集更新，油管才上得快。这就为难我了，我本来就懒，而且也真找不到团队啊。也曾想找几位朋友一起合作文稿，我定了选题、定了方向，每篇我都先写了五、六千字核心内容，剩下部分交由他们完成，署名、决不代笔，还先付了每篇两千元人民币的稿费。但试了几篇……发现根本用不了，一个重要原因：我的语言个人风格太明显了，其实别人写的也不错，但两种不同的文字加起来，就那么拧巴——宝马跟奔驰，不兼容啊。另外，我对结构、人物、资料抠得很细，反复让别人修改，也有点不好意思。 所以开播到现在，全是我一个人写的，每期手搓一万字，太累了。我又不喜欢用AI，一股子塑料味儿，常出错还喜欢奉承、偷懒、撒谎。我曾跟AI吵架：“你们他妈的AI已经学会了人类的坏毛病了”。想想一个中年老登隔着屏幕跟AI吵架，真弱智。 AI目前能帮到人类的实在有限，它没有人类的喜怒哀乐，所以没有通感。比如我写到我国爱宣布敌国为“最高风险”，就联想到小时候在新疆，工宣队队长老梁批斗人时，找不到具体罪行，对方不是地富反坏右没偷公社玉米更没搞破鞋，他就会跳上方桌大喊：他，思想有毒。然后大家哗就上去批斗这个有毒的人……至于思想毒在哪儿，是蛇毒还是蝎子毒，不重要，重要的是这词儿有感染力啊。如果给对方安一个具体罪名比如“他偷了一只鸡”……人们会甄别数量、公母、笼养鸡还是走地鸡，要是给对方扔一模糊的罪名比如“坏分子”“人品不好”，人类很容易在一坨混沌的概念中统一思想同仇敌忾——上升到一个国家，这句话无异一枚思想核弹，“这国家高风险，有毒啊”。 AI没这个经历，给它灌进这段经历，也体会不到里边的痛感和喜感。还比如我写“中国人前往海关时被告知被边控了，但他永远不知道原因，也永远进不去，那个海关就像卡夫卡的小说《城堡》”。AI无法把城堡和海关进行抽象类比，它可以替代很多工种，但替代不了高级创作，至少目前为止。 之所以说这些，是因为做油管真的不容易，那些头部们背后肯定都付出很多。不能只见贼吃肉，不见贼挨打……爱他们吧。有一天，小剪辑问我，“你写文稿，那些灵感怎么想到的”。我说：多看多想多积累，写到那个地方时，灵感会自动就流出来了。 其实那是装逼的片儿汤话，我更想说：“灵感就是，生活如此操蛋，你还不得不伺候它”……真的，灵感不过是疲于应对生活时淤出来的那几滴泪，或尬笑。之所以没对零零后说真心话，因为目前我不忍心亲口告诉他们，生活真操蛋。以后他们自己体验吧。 我写油管的文稿，跟我平时文章一脉相传，稍微把文本下沉得口语化一些，就行。内容仍是关注大历史下的人物命运、言论自由、民生、权利，在现实荒诞中折射出极权的运作逻辑……如此而已。我思考过很久，发现自己当不了革命家。一，真没这能力，心理素质差，组织能力差，爱得罪人。二，我更爱写作。 我喜欢写字，到了什么程度呢。我写到小时候随父亲去新疆巴里坤湖慰问演出，那天文艺队的船翻了，大家手忙脚乱爬上湖边，仰面躺在湖边草地上……我仰头看天，觉得金黄的阳光是有味道的，像蜂蜜一样滴进嘴里。那是我人生第一次对味觉有清晰记忆——阳光像金色的蜂蜜一样甘甜地滴进嘴里。写完这一段，我专门打车跑到城西告诉一位朋友。这份快乐，别人体会不到。或者，别人认为我是神经病。 说说字幕。前两期没有字幕，因为我实在没精力校对错字。后来群众强烈要求，上一期我决定上字幕，校对时实在熬不住，睡着了。等我起来，发现可爱的小登们已把错字弄上去了。他们还是太相信AI。 至于片尾列出各种引用出处和文献，我认为这样做是对的，原因就不解释了。对了，做成现在这种有些脱口秀的模样，并不是原本设计，就是因为那天刚拔了牙，疼……说着说着，我一急之下，就开始自由发挥。大家觉着我平时说话就这样，不装，挺好，那就这样吧。 有个不成熟的想法：做节目，是另一种创作形态，不能像写学术论文。就像论文不能当相声写，做节目也不能强灌。得把知识化在口语中，文化、文化，不化进去怎么叫文化。搞民主，也得寓教于乐是不是。人得有幽默感，卡夫卡就很有幽默感。他写过一本小说《审判》：一个职员被逮捕后，却没人告诉他犯了什么罪。他着急上火却没法为自己辩护，因为连罪名都不知道，律帅不知道，神父也不知道。他死时最后一句话是“啊，好像一条狗”。 我怀疑周星驰拍《大话西游》时，是看过卡夫卡的。 卡夫卡写完这本小说，念给朋友听，边念边笑，笑得念不下去——直到他死，也没把“啊，好像一条狗”口播出来。这真遗憾。这一段我写了，录了，没播出。以后专门讲讲这些文学巨匠们。总之，幽默感是一种人生态度，才能蹦出：党章是《九阴真经》，宪法是《九阳真经》。有的人住大厦A，有的人住大厦B。强哥当年封一城，现在封一国，以后可赐爵位：封关候。 最后，特别感谢那些帮我转发的朋友们，名单太长，就不一一列举了，诚惶诚恐，必当回报。还有，我希望找到一位资料员，那种阅历丰富，热爱生活，对数据和文献特别有搜索能力的，有片酬，会署名（这里是邮箱：dayanyouguangongzuoshi@gmail.com）……我实在不擅长查数据，看着头晕。当然这人还得有幽默感。有没有发现，不知是不是世道艰辛的原因，过去挺幽默的人，现在变得极敏感，过去一句彼此会心的玩笑话，现在真可能得罪人。 目前我真是实现不了日更，一周两更也做不到，先力保一周一更吧。 我在国内写任何一篇文章都是秒删，发条朋友圈也被屏、延迟，有一天说了句“现在的朋友圈真没啥可看的了”也被屏。索性开了油管，也好，人生的角度都是这么豁然开朗的。 感谢关注我的油管账号： 此致 你们的朋友 李承鹏

站直了，才能把采访做好 上海外语频道的双语主持人陈璇，火了。火的方式有点尴尬，不是因为她采访得好，而是因为她在荷兰电影《奥德赛》北京首映礼上采访外籍主创时，那个让人没法忽视的姿势：撅着屁股，弯着腰，半蹲半跪，话筒举到嘉宾胸口的位置，自己矮了人家大半截。 网上骂声一片。说她卑躬屈膝、奴颜婢膝、崇洋媚外。完了陈璇出来解释：当时在直播，怕挡住被采访人。 那我们今天就来分析一下这个说法，到底站不站得住脚。 咱们先别急着扣帽子，先讲道理。 陈璇，从业快二十年了。上海外语频道的门面，采访过英国前首相卡梅伦，主持过上海世博会，上过央视主持人大赛。要说她不懂采访的基本礼仪？这是基本不可能的。 所以她说的"怕挡住嘉宾"，我就想问一句，你站侧面不行吗？把话筒侧着递过去不行吗？这是电视采访里最常见的操作，是个主持人都该懂。你偏不，你偏要弯成90度，背对主镜头，把屁股撅给全国观众看。 你说怕挡镜头，可你那个姿势本身就是在破坏画面。大型首映礼，现场多少个机位？导播切哪个画面不比切你撅着屁股强？ 再说了，以你那小身板儿，站直了也挡不住坐在高脚椅上的老外好吗？人家比你高出一大截，你跳起来都够不着人家的脸，你能挡哪儿？ 网上那张图大家都看到了，腰弯得都快折地上了，膝盖都快贴地面了，话筒怼到人家胸口。非常的不雅观，全国人民第一眼就看到你撅起的屁股，弯着的膝盖。 更可笑的是，网友扒出了她以前的照片。 今年6月上海国际电影节，她和任鲁豫、蓝羽同台主持，站得笔直，腰杆子硬邦邦的。《直播上海》里采访国内嘉宾，正常坐姿站姿，得体的社交距离，浑身上下写满了"专业"俩字。 面对中国人，脖子挺得直直的，眼神平视，语气从容。 面对外国人，"啪"一下就蹲下去了。姿态低到尘埃里。 同一双腿，站还是蹲，不看场合，不看工作需要，全看对面站着谁。这种双标，网友都做成对比图了，刷得到处都是。 你要是一贯蹲着采访所有人，那我一个字不多说，那是你个人风格。但你不是啊。你只对老外弯腰，对同胞站得笔直。这就不是职业习惯了，这是选择性弯腰。 更搞笑的是什么？采访完转身走回去的时候，她又昂首挺胸了。合着就那几分钟怕挡镜头？那几分钟怎么就那么特殊？ 第二个问题，她到底是不是崇洋媚外？ 说实话，这玩意儿长在她心里，只有她自己知道。她是英国诺丁汉大学本科，伦敦大学硕士，海归精英。现场视频里笑得跟花儿一样，激动得跟粉丝见偶像似的。 喜欢导演演员没问题，谁还没个偶像了？但你是去工作的，你是专业主持人，不是去追星的。站上那个台，话筒递出去的那一刻，你就得把你的个人情绪收起来。 网上很多人骂她崇洋媚外。这词儿挺重，我不能替她认，但我要说动作不会骗人。你弯下去的腰，你仰起来的头，你递话筒那个近乎恳求的姿态，这些肢体语言传递出来的信号，比你解释一百句都清楚。 更重要的是，陈璇，你站在哪儿呢？你站在北京，这是中国的地盘。诺兰、马特·达蒙是来干嘛的？来宣传电影、来中国赚钱的。咱们是东道主，他们是客人。主人招待客人，热情归热情，礼貌归礼貌，但你把腰弯成那样，什么意思？ 咱们多少优秀主持人采访外宾的时候，不卑不亢，落落大方，用从容得体的仪态赢得对方尊重。那些画面是平等的、和谐的、有来有往的。你呢？一高一低，一俯一仰，像个臣子在朝拜君王。 这画面，太刺眼了，老百姓看着膈应。 陈璇后来解释了，但解释完，舆论更炸了。因为她翻来覆去就是"直播需要""行业常规"，把这事儿往技术操作上扯，就是不提那个最核心的问题，你的姿态，你的心态。 我想对陈璇说一句，也是真心话：与其硬撑着辩解，不如老老实实道个歉。 你如果说："我当时看到喜欢的导演和演员太激动了，失态了，对不起，以后一定注意。"观众反而可能接受。人非圣贤，谁还没个脑子短路的时候？ 但你偏不。你偏要嘴硬，偏要把大家当傻子糊弄。 老百姓不懂什么机位调度、收音角度。大家眼睛又不瞎，看到的画面就是，中国人蹲着，外国人站着；中国人仰着头，外国人居高临下。就这个画面，你说一万句"怕挡镜头"都没用。 最后，咱们国家现在越来越强大了，老百姓也越来越自信了。涉外交流只会越来越多。每一个站在国际舞台上的中国人，你是主持人也好，记者也好，企业家也好，普通游客也好，你的一言一行、一举一动，都不只是你个人的事。 你代表的是中国。是中国人的形象，是中国人的底气。 我们从小受的教育，"站有站相，坐有坐相"。这不光是教养问题，更是对人的尊重。特别是在涉外场合，你的腰杆子，必须挺直了。 可以热情，可以友善，可以幽默，但绝不可以弯膝盖、低尊严。 陈璇，你是见过大场面的资深主持人。这次的教训，希望你真能让你反省自己。 下次采访，麻烦记住了：站直了，才能把采访做好。

为什么张雪峰说很多大学把垃圾专业给穷人呢？？ 张雪峰还是太精明了，很多话向来只说一半，不肯把底层逻辑彻底说透。 国内高等教育最割裂的一点就在于：毕业生要直面残酷的市场检验，可培养这些毕业生的高校、导师，却完全不用接受市场的考核。 不止大量与市场需求完全脱节的“垃圾专业”本该被取消，配套的不合理师资评价体系，甚至很多脱离行业一线多年的导师，都该被重新审视。 很多学生毕业即失业，核心根源就是校园教育和市场就业的完全脱节。 不少在讲台上传道授业的导师，本身就是十几年前就被行业一线淘汰的人，又怎么可能教出能适配当下市场的学生？ 就拿最热门的计算机专业来说，不少高校的老师连主流编程语言都不熟悉，连当下最基础的AI工具都不会用，教出来的毕业生，哪怕进了大厂，也要先经过半个月的集中培训，才能接手基础业务。 热门专业尚且有企业愿意花成本做岗前培训，换到冷门专业，根本没有公司愿意花时间和精力培养新人，所有的行业规则、实用技能，全要靠学生自己跌跌撞撞摸索。 毕业后的头五年，就成了这些冷门专业学生最煎熬的分水岭：极少数能摸对门路闯出来，更多人只能被迫转行，要么去做销售，要么只能靠体力兜底——心理学，就是最典型的例子。 所以说到底，对于绝大多数家境普通的孩子而言，择校的优先级永远是：专业＞城市＞学校。 只有尽早走进市场、多去实习，你才能真正看清，市场到底需要什么样的技能，社会到底在筛选什么样的人才。

为什么张雪峰说很多大学把垃圾专业给穷人呢？？ 张雪峰还是太精明了，很多话向来只说一半，不肯把底层逻辑彻底说透。 国内高等教育最割裂的一点就在于：毕业生要直面残酷的市场检验，可培养这些毕业生的高校、导师，却完全不用接受市场的考核。 不止大量与市场需求完全脱节的“垃圾专业”本该被取消，配套的不合理师资评价体系，甚至很多脱离行业一线多年的导师，都该被重新审视。 很多学生毕业即失业，核心根源就是校园教育和市场就业的完全脱节。 不少在讲台上传道授业的导师，本身就是十几年前就被行业一线淘汰的人，又怎么可能教出能适配当下市场的学生？ 就拿最热门的计算机专业来说，不少高校的老师连主流编程语言都不熟悉，连当下最基础的AI工具都不会用，教出来的毕业生，哪怕进了大厂，也要先经过半个月的集中培训，才能接手基础业务。 热门专业尚且有企业愿意花成本做岗前培训，换到冷门专业，根本没有公司愿意花时间和精力培养新人，所有的行业规则、实用技能，全要靠学生自己跌跌撞撞摸索。 毕业后的头五年，就成了这些冷门专业学生最煎熬的分水岭：极少数能摸对门路闯出来，更多人只能被迫转行，要么去做销售，要么只能靠体力兜底——心理学，就是最典型的例子。 所以说到底，对于绝大多数家境普通的孩子而言，择校的优先级永远是：专业＞城市＞学校。 只有尽早走进市场、多去实习，你才能真正看清，市场到底需要什么样的技能，社会到底在筛选什么样的人才。

一位退休老厅长说， “大学生进体制最稳的方法有好多个，不要总盯着公务员和事业编。大学生至少有8次进入体制内的机会，主要看这八个网站就可以了。 一，国家人才网，二，4365国家大学生就业服务平台，三、国聘网，四、中国人事考试网，五、智联校园，六、应届生求职网，七、中国铁路人才网，八、国资中心网。” 现在很多大学生的思维和就业倾向都发生了变化了，不想去私企赚高薪了，也不想往外企里面赶了，更不想着去创业折腾了，只想进入体制内找一个铁饭碗，踏踏实实过日子，旱涝保收拿工资，如果能够升职，当上一个什么领导，那就更光鲜了。 进入体制是一种比较稳妥的就业选择，也是很多普通人家的孩子最好的选择。不过，进入体制并非易事，竞争还是蛮激烈的。 很多大学生天然以为，想进入体制，只能是考公务员和事业编，否则就进不去。其实至少有八次机会，八种路子，你都可以去尝试。第一就是登录国家人才网，会有很多体制内带编岗位的招聘。第二就是登录国家大学生就业服务平台，里面有很多可以给你编制的岗位。第三，看国聘网，那里很多的职位都是香饽饽。第四，中国人事考试网，大部分带编岗位都会在上面发布。还有另外四个网站，也是你求职的重要选择。 一个大学生如果毕业于一所普通的学校，读的也是一个相对普通的专业，并且自己的原生家庭没有背景，没有资源，没有人脉，没有强大的经济基础，那么，到体制内就业，可能是自己可以找到的最好工作。千万不要错过以上的这八个网站，去看看自己比较喜欢，也非常适合的岗位，了解这些岗位有些什么要求，要怎么报考，这对自己非常重要。

纠正一下对于大学专业排名的这个事情。 专业排名这个东西，如果你是应聘助理教授、教授、系主任，或者依托大平台的PhD，这个东西很重要； 如果你是一个本科生，专业排名跟你几乎没什么关系。 举个例子，东北大学（沈阳）曾经在自动化（控制科学与工程）常年排名第一，力压清华/浙大/哈工大/山大， 甚至我认识某些东北大学（沈阳）的同学说，自己就是奔着自动化专业来的。 结果可想而知，这个专业第一并不会给他们的学生带来多大优势，因为院士、长江学者、千人再多，也不会给本科生上课，也不会给本科生输送资源， 反而像东北大学（沈阳）控制科学这个方向，教授极多，方向极多，经费也多，完全是大而全撑起来的，加起来的专业排名顶尖，落到每个教授和PhD头上反而没那么好看。 本科生的读书体验这件事，其实最重要的有两个： 一个是学院有没有足够多的美国top 50、英国top 10 PhD、港三新二近年回国的助理教授（小于40岁），这批人是真正接受过高强度且完整的学术训练，并且愿意踏踏实实给本科生认真上课的青年骨干， 一个是学校地理位置，一线城市就是爽，实习多，开会多，吃饭多，逛博物馆多，吃吃喝喝就是比三线省会强，毕业了随便投投简历就有工作，除了宇宙大厂定期报道以外，学校招聘会全是密密麻麻一线城市本土收简历的中小企业。

给亲戚写的一些志愿填报建议。 这两天晚上一直在跟小姨家孩子沟通志愿的事，问了很多朋友，也查了很多资料，算是找到一条自己信服的填报逻辑。应该能帮大家少走一些弯路。 我不是志愿辅导机构的人，所以也不存在广告什么的，大家可以放心看。 当然，这里面有很多个人主观的判断，不是客观答案。 1、城市、学校和专业怎么排序？我觉得优先选好的学校。人是环境的反应器，环境对人太重要了。 特别是现在很卷，企业会看学校是不是985或者211。 我知道很多大佬都说优先选城市，我不太同意。我觉得如果学校明显好一档，那优先选学校。 两个学校差不多的时候，再去比较城市。最后才是专业。 2、专业要看孩子的兴趣，但兴趣这个东西需要有人引导。比如我高中的时候，明确觉得自己不喜欢当老师，不喜欢做重复的事。 但我当时就挺二的，觉得自己喜欢车辆工程。后来才想明白，我可能就是喜欢开车，跟学车辆工程根本不是一回事。这就是没人引导的结果。 如果有个人能告诉孩子这个专业要学什么，以后的工作大概是什么样子，给他一个具体的想象，让他自己判断一下，自己愿不愿意做这个事情。大家可以试试这个方法。 如果孩子实在没什么兴趣、没什么主见，我强烈推荐关注一下AI相关的方向。 即便现在很卷，计算机和AI相关的专业，未来就业还是会更好一些，能跟上这个时代的红利。 3、关于怎么找到自己的兴趣，推荐一本书，日本作家八木仁平写的《如何找到想做的事》。 这本书对我影响很大。它核心就说了一个道理：人一辈子应该去找自己相对擅长和相对喜欢的事。千万别年轻气盛，觉得自己什么事都能做好。你不是马斯克，就是一个普通人。 书里有非常详细的方法，教我们怎么去分析自己擅长的事，有时间的话建议快速翻一下。 4、对了，如果孩子考得不好，一定要明确地告诉他，考得不好和未来的人生没有必然联系。 我身边有太多例子了，高考考得好的人后来工作也一般，当年没考好的反而找到了自己的路。 高考只是一次考试，不是什么人生的判决书。我小姨孩子今年就考的不怎么样，那是我发给他的原话。 特别是AI时代到来的今天，学历的差距在被抹平。以前很多岗位设学历门槛，是因为没有更好的筛选方式。 现在一个人会不会用AI工具，能不能解决实际问题，这些东西拿出来一看便知，藏不住。学历的权重只会越来越低。 所以更重要的是告诉孩子，上了大学之后不要混日子。去主动做一些事情，去参加一些实践，找到自己擅长的方向，把能力真正提升起来。到了找工作的时候，能拿出来的东西比学历管用得多。 5、说完方向，说说具体怎么填志愿。最重要的一条，千万不要轻信小县城的辅导机构。 像我小姨在小县城，能找到的基本都是半吊子的机构，还特别贵。当然如果能找到像张雪峰团队那样比较专业的机构当然好，找不到的话，千万不要随便找一个就信了。 我认识一个做高考辅导的朋友，他们团队好多人，说句不夸张的话，连大学都没上过。这样的人能把志愿辅导好吗？ 另外，即便找到靠谱的第三方机构，我也强烈不建议大家把志愿这事甩手交给对方。就和看病一样，医生只是其中的一环，每个人都应该是自己的第一责任人。 我的高中老师也在做这个生意。我过年回去跟他聊，他说最忙的就是六七月，因为他这时候要服务很多学生。 说句实话，我觉得只要学生一多，他的精力一分散，服务质量必然会下降。 6、那该怎么办？用AI。现在国内所有的AI产品出志愿报告都是免费的，千问、夸克都有，微信昨天也上了志愿服务的功能。 有人会说AI数据不准。我觉得这个担心可以反过来想一想：那些辅导机构的数据就准了吗？ AI背后接的是各省历年的录取数据，几十万条记录摆在那里，它不会因为今天接的学生多了就犯糊涂。以现在的技术来看，AI的志愿分析应该比99%的辅导机构要准。 就算担心不准也没关系，多用几个AI交叉验证。同一套信息分别喂给不同的AI，看看它们给出来的结果有没有重合。 如果三个AI都推荐了同一个学校，那大概率是靠谱的。如果某个学校只有一家推荐，就需要再仔细看一看。这样筛下来，数据就会准很多，比花几千块找一个辅导机构强。 7、交叉验证完之后，不要偷懒。找一张白纸或者打开电脑，把各个志愿按照第一志愿、第二志愿这样分门别类整理出来。AI可以帮忙出报告，但最后拍板的一定是自己。 如果整理完发现还是拿不准，继续跟AI聊。不用打字，直接用语音输入，把自己的纠结说出来。 比如两个学校之间选不好，就跟AI说清楚，我纠结的是什么，我在意的是什么，让它帮忙分析利弊。 相当于把AI当成一个资深的顾问，随时可以聊，不用看脸色，也不用花钱。 聊完之后再回来调整志愿表，这样一轮一轮磨下来，心里就会越来越有数。国内几个AI在这方面都做得不错，有条件的话也可以试一下ChatGPT。 8、跟AI全部梳理完还是拿不准，这个时候再去找老师。但注意，不是让老师从头给你做方案，而是带着自己整理好的志愿表去问。 跟老师说清楚，我已经做了功课，现在有几个地方拿不准，想请教一下，费用能不能便宜一些。这样老师的压力也小，给出来的建议反而更有针对性。 像刚才提到的我高中老师那样比较资深的专家，这时候就能给到一些AI给不到的东西。想起我一个朋友的亲戚，去年考得特别差，上专科。 老师就推荐了一个就业率不错的专科学校，学的是无人机，这个行当这几年还有红利。 这种判断靠的是他多年带学生积累下来的经验，哪个学校实际就业怎么样，哪个专业是虚的哪个是实的，这些信息在网上很难查到，AI也不一定能覆盖到。 所以整个流程其实就是：先用AI把大盘摸清楚，再找老师把细节确认一下。 9、不要轻信AI，也不要轻信老师。这两个都是工具，都有各自的盲区。 老师的局限在于信息面。像我高中老师在小县城，他带了十几年学生，经验是有的，但他的信息量是有限的。 你跟他聊AI相关的专业，他肯定不知道这里头的想象空间，因为这不是他的世界。 AI的局限在于颗粒度。它能告诉你这个学校去年录取分数是多少，但它不知道这个学校某个专业的老师水平怎么样，不知道哪个学校的宿舍条件好、哪个学校的学生毕业之后真实去向如何。这些东西要靠人去打听。 现在互联网这么方便，问AI，查小红书，找在读的学长学姐聊一聊，跟各种人交流，信息源越多越好。 最后综合起来，自己做判断。报志愿这件事，花钱买不到一个标准答案，但花时间是真的能少走弯路。 10、我还是强烈推荐张雪峰之前和吴军的连麦直播，大家可以自己搜，一共20分钟。 吴军和张雪峰都是教育方面的真专家，他们的观点还是很值得一看。 吴军说，如果家庭收入不高，选专业的时候优先让孩子掌握一门实实在在的技能。 不要去够那些听起来高大上但离就业很远的方向，先让自己有一个能养活自己的本事，这是阶层跃迁最现实的路径。 我挺认同这个判断的。很多家庭其实经济条件一般，但报志愿的时候心态上不愿意承认这一点，总想着让孩子一步到位，去冲一个听起来体面的专业。 结果孩子学了四年，出来发现这个方向要么得继续读研才有出路，要么市场根本不需要那么多人。家里又没有资源兜底，孩子的压力就会很大。

如果你经常使用豆包，这30条指令，让豆包写得比我还像人！（亲测有效，建议收藏，也适用于其他AI大模型） 别再骂AI写的东西像“机器人念经”了，别说豆包写的文章的AI味很重了！其实问题不在豆包，在于我们给她的指令到底像不像人味。 我见过太多人，对着豆包输入“写一篇职场文章”“写一个带货文案”，然后看着输出的干巴巴、冷冰冰、全是套话的内容，摇摇头说“AI根本不行”。 其实不是AI不行，是你根本不会给它像人的指令。 同样是用豆包，有人写出来的东西没人看，有人靠AI日更10篇，篇篇10万+，评论区全是“太真实了”、“说到我心坎里了”。 我的好友莉莉用豆包写了3个月内容，从一开始写啥都像机器，到现在我看她写的文章，都说“你写的东西比真人还真”。莉莉小姐姐则跟我说，她全靠整理的这30条“拟人化指令”。 今天我把她深藏的30条拟人化的指令，毫无保留分享给大家，只要复制粘贴，你也能让豆包写出有血有肉、有情绪、有温度的文字。 先搞懂一个核心：为什么AI写得不像人？ 答案很简单：你只告诉了AI“写什么”，却没告诉它“以什么身份写、用什么语气写、写给谁看、要达到什么效果” AI是个超级听话的执行者，但它没有自我意识。你给的指令越模糊，它写出来的东西就越通用、越没有灵魂。 反过来，你给的指令越具体、越细节，它写出来的东西就越像一个活生生的人。 下面精选出来的最常用、最有效的6大类30条指令，你可以直接拿去用。 一、身份代入指令：让AI变成“具体的人” 这是所有指令里最重要的一条，没有之一。 不要让AI当“万能专家”，要让它当一个有年龄、有职业、有经历、有缺点的普通人。 ✅ 直接复制用： 1. 请你扮演一个在工厂打工10年的70后大叔，用你朴实的语言，写一篇关于攒钱的文章，不要讲大道理，只说自己的真实经历。 2. 请你扮演一个刚辞职创业失败的95后女生，用你和闺蜜吐槽的语气，写一篇关于创业踩坑的帖子，情绪可以低落一点，但不要太消极。 3. 请你扮演一个退休在家带孙子的60后阿姨，用你唠家常的口吻，分享3个带娃的实用小技巧。 4. 请你扮演一个月薪5000的北漂打工人，写一篇关于周末宅家的日常，加入吃泡面、追网剧、不想上班这些细节。 心得：用了身份代入后，文章的评论率直接提升了3倍。读者喜欢看的不是专家的说教，而是和自己一样的普通人的故事。 二、语气风格指令：写出不同的“说话感觉” 同样的内容，用不同的语气说出来，效果天差地别。 ✅ 直接复制用： 1. 用“过来人语重心长”的语气，给刚毕业的大学生提5个忠告，不要说教，要像哥哥姐姐一样说话。 2. 用“怼人不带脏字”的语气，反驳一下“年轻人就该多加班”这个观点，要犀利但不要骂人。 3. 用“碎碎念”的语气，写一篇关于女生出门前的准备工作，加入各种纠结和小抱怨。 4. 用“严肃认真”的语气，写一篇关于食品安全的提醒，要让读者感觉到事情的重要性。 5. 用“幽默搞笑”的语气，写一篇关于减肥失败的经历，让读者看了能笑出声。 三、细节填充指令：让内容“有血有肉” AI写的东西空泛，最大的问题就是没有细节。 人会注意到豆浆的温度、油条的酥脆声、老板递餐时手上的油渍，而AI不会，除非你告诉它。 ✅ 直接复制用： 1. 在描述场景的时候，加入视觉、听觉、嗅觉、触觉的细节，比如饭菜的香味、下雨的声音、风吹在脸上的感觉。 2. 不要只说“我很开心”，要通过动作和神态来表现，比如“我激动得跳了起来，手里的奶茶都洒了一半”。 3. 在文章里加入1-2个具体的小例子，不要全是理论。比如写省钱，就写“我昨天买青菜，对比了三家超市，最后省了5毛钱”。 4. 加入一些生活化的口语和语气词，比如“哎”“对吧”“说实话”“你懂的”，但不要太多。 四、情绪共鸣指令：写出“真情实感” 能打动人的永远是情绪，而不是道理。 ✅ 直接复制用： 1. 在文章开头加入一个自己的亲身经历，引出主题，让读者一开始就有代入感。 2. 在描述困难的时候，加入一点无助和委屈的情绪；在描述成功的时候，加入一点喜悦和感慨。 3. 不要写完美的人，要写有缺点、会犯错的人。比如“我当时也犯了一个很傻的错误，现在想起来都后悔”。 4. 在文章结尾，说出大多数人心里想说但没说出来的话，引发共鸣。比如“其实我们努力工作，不是为了大富大贵，只是为了能过上普通人的生活”。 五、平台适配指令：专门写给头条用户看 不同平台的用户喜好不一样，指令也要跟着变。 ✅ 头条专属指令： 1. 按照头条爆款文的结构写，开头用痛点引入，中间分3-5点，每点配一个真实案例，结尾引导评论互动。 2. 标题要包含数字和结果，比如“我靠这3个方法，一个月涨粉1万”。 3. 段落要短，每段不要超过3行，手机阅读体验好。 4. 多用加粗和小标题，突出重点，让读者一眼就能看到核心内容。 5. 结尾一定要加一个互动问题，比如“你有没有过这样的经历？评论区聊聊”。 六、改稿润色指令：把“机器文”变成“真人写的” 如果你已经有了一篇AI写的初稿，用下面这些指令，一键改成真人风格。 ✅ 直接复制用： 1. 把下面这段文字改得像一个普通人在分享自己的亲身经历，去掉所有书面化的表达和专业术语。 2. 把这段文字里的所有“笔者”“我认为”改成“我”，加入一些口语化的词，让它更自然。 3. 给这段文字增加一些细节和情绪，让它更有感染力。 4. 把这段长文拆成短段落，加上小标题，适合在头条发布。 最后说几句： 真的，AI不是洪水猛兽，它是普通人最好的工具。 以前写一篇文章要花3个小时，现在用对指令，10分钟就能搞定，而且质量比自己写的还好。 不要再说自己文笔不好、不会写东西了。在这个时代，会用工具，比会写文章更重要。 你平时用AI写东西遇到过什么问题？评论区说说。

作为父母，过去一年最大的冲击应该就是思考“下一代，应该如何教育”，似乎所有的路径都在失效 过去一年，大学调整专业的数量比过去10年都多。学校也都不知道怎么教了，更别说父母🥺。 马斯克前段时间有一个采访，在被问到“AI时代给孩子的建议”时，他足足沉默了26秒后，给出的答案是：做你觉得有趣、充实、和对社会有用的事。 看到 Agent。 OpenAI 披露，ChatGPT 已超过 9 亿周活用户，说明自然语言交互已经被大规模训练成一种新的默认入口。 Stanford HAI 2026 AI Index 显示，2025 年受访组织的 AI 采用率已经上升到 88%，70% 的组织已在至少一个业务职能中使用生成式 AI；生成式 AI 在三年内达到 53% 的人口采用率，扩散速度快于 PC 和互联网。 过去几年，AI 从小众工具变成了大众入口。 AI 已经被大众理解了，但 Agent 还没有跨越鸿沟。 《Crossing the Chasm》里有一个经典框架：一项新技术从出现到普及，通常会经历创新者、早期采用者、早期大众、晚期大众和落后者几个阶段。 真正困难的地方，不是从 0 到 1，而是从早期采用者走向早期大众。 这中间有一道“鸿沟”。 早期采用者愿意为了愿景、效率和未来可能性去尝试新东西；但早期大众不会。他们要的是稳定、简单、低风险、可验证价值、成熟案例和完整解决方案。 所以问题来了： 今天的 Agent 到底处在哪个阶段？ 我的判断是： AI 作为大类，已经接近早期大众；但 Agent 作为“能执行任务的 AI”，还处在早期采用者阶段，也就是鸿沟前夜。 数据其实很明显。 McKinsey 2025 全球 AI 调研显示，88% 的受访组织已经在至少一个业务职能中常规使用 AI。也就是说，AI 已经不是少数极客的玩具，而是进入了主流组织和主流用户的日常工具箱。 但 Agent 还不是。 同一份 McKinsey 调研显示，62% 的组织至少在实验 AI agents，23% 已经在某些企业职能中规模化部署 Agentic AI；但在任何单一业务职能里，规模化 Agent 的比例都没有超过 10%。 这意味着什么？ 意味着 Agent 已经过了“没人知道它是什么”的阶段，但还没到“人人都会用它解决具体问题”的阶段。 这正是早期采用者阶段。 今天的 Agent 很像几年前的 AI 工具： 有人觉得它只是噱头； 有人觉得它不稳定； 有人试了一次就放弃； 也有人已经开始用它重构自己的工作流。 但技术采用从来不是等到完美才开始的。 等所有人都觉得它稳定、好用、安全、成熟的时候，它就已经跨过鸿沟了。 而真正的体验红利，往往发生在鸿沟之前。 因为在这个阶段，你获得的不是一个“工具使用权”，而是三种更重要的东西： 第一，体感。 你会比别人更早知道 Agent 到底能做什么，不能做什么，哪些场景是真需求，哪些场景只是包装过的 chatbot。 第二，工作流。 Agent 的价值不是回答问题，而是执行任务。 它不是帮你“想一下”，而是帮你“做一段流程”：找信息、调用工具、分析数据、执行操作、支付服务、交付结果。 谁更早开始试，谁就更早知道哪些任务适合交给 Agent，哪些任务必须保留人工判断。 第三，判断力。 未来一定会出现大量所谓的 Agent 项目。 但不是所有 Agent 都是真 Agent。 Gartner 已经提醒过一个现象：很多厂商会把旧的 AI assistant、RPA、chatbot 重新包装成 Agent，这就是所谓的 “agent washing”。它还预测，到 2027 年底，超过 40% 的 Agentic AI 项目可能会因为成本、商业价值不清或风险控制不足而被取消。 所以现在亲身体验的意义，不是盲目相信 Agent，而是训练自己识别： 什么是聊天机器人； 什么是 Copilot； 什么是自动化脚本； 什么才是真正能规划、调用工具、执行任务、形成结果闭环的 Agent。 这也是我为什么觉得 这个产品值得亲身入局。 不是因为它一定代表最终形态，而是因为它把 Agent 从“对话工具”往“经济主体”方向推进了一步。 这就很关键。 因为一旦 Agent 从“回答问题”变成“执行任务”，它一定会遇到几个基础问题： 谁来发现、雇佣Agent？ 谁来支付、验证交付？？ 谁来处理争议、记录信誉？ 谁来限制权限和风险？ 这些问题不解决，Agent 就很难从 Demo 走向真实生产力。 OKX的Agent Payments Protocol 也在试图解决类似问题：让 Agent 不只是完成一次付款，而是能报价、协商、托管资金、计量使用、结算和处理争议。 OKX 把这个方向称为 Agent Commerce，也就是 Agent 之间可以真正做生意，而不仅仅是调用 API。 这背后的趋势很大： AI 的上半场是生成内容，Agent 的下半场是执行任务。 生成内容解决的是“帮我写、帮我看、帮我总结”。 执行任务解决的是“帮我监控、帮我比较、帮我调用工具、帮我付款、帮我完成流程”。 前者改变信息生产，后者改变经济协作。 所以我不想把 只理解成“OKX 做了一个 AI 产品”。 我更愿意把它当成一个观察窗口： 我们正在看到 Agent 从工具走向市场； 从助手走向执行者； 从单体应用走向协作网络； 从人类操作软件，走向人类授权 Agent 执行任务。 而这恰恰说明，现在是普通用户最应该开始体验 Agent 的时候。 不是因为它已经成熟。 而是因为它还没有完全成熟。 当一项技术已经被所有人验证过，大众才会放心进入。 但当大众放心进入时，早期用户已经完成了认知积累、工作流迁移和判断力训练。 今天体验 Agent，不是为了证明它马上替代所有人。 而是为了提前理解下一代软件的交互方式： 过去，我们学习如何使用 App； 后来，我们学习如何向 AI 提问； 接下来，我们要学习如何给 Agent 设定目标、边界、权限和验收标准。 这才是最大的变化。 所以， 对我最大的意义不是“OKX 现在入局是不是最好的时候”。 而是它提醒我们： Agent 已经到了普通人可以开始亲自上手的阶段，但还没有到普通人都已经熟练使用的阶段。 这就是跨越鸿沟之前最有价值的窗口。 现在体验 Agent，本质上是在提前训练一种未来能力： 不是使用 AI 的能力，而是指挥 AI 执行任务的能力。