逃 （未滿18歲禁止觀看） 昨天載著兩老北上台南，拜訪幾位老朋友，家裡的紛擾，這陣子委屈他們了。 一坤時過去後，雙方約台南火車站，見面自有一番歡喜。 其中一位阿姑回憶5-60年前，當初一起打拼的哥哥姐姐，很多都已經不在了。 著實沒想到竟凋零至此。 而現在自己步履蹣跚不說，晚輩孝敬IP17，砂鍋般的字體加粗加黑，還是看不清楚。 連撥個電話都有困難。 車站雖然還是一樣的車站，但碩果僅存的幾位，當真是見一次、少一次。 真正意義上的後會無期。 . 5-60年前的古都台南，其繁華程度早已不下台北，但她們仍決定北上打拼。 想當初，她們同樣很不屑家裡務農的老人家，思想古板、脾氣還挺大。 永遠都認為田裡面的秧苗、菜苗，比書上的知識更為重要。 難怪總聽人說，農工的小孩大概率也是農工。吃不飽，還談什麼讀書增加競爭力。 在家裡越呆越不開心、戾氣越來越重。 那就逃吧。 . 眼睛一眨，一個甲子過去了，物質充盈不虞匱乏。換現在的年輕人，不屑阿公阿嬤了。 雖然不是被時代遺棄，但跟不上潮流腳步，卻也遭受排擠。 人道即天道，人道排斥你，天厭之。 慢慢地衰老程度日漸加快，每天都在回憶過往，遲暮英雄論當年。 ========================= 人的眼光往往很狹隘，一個相對落後的原始聚落，最多儲存過冬的食物。 而文明的城鎮，會試著將食物做成罐頭。 打個炮，一時激情內射到滿出來，孩子怎麼過生活，生下來再討論，完全沒規劃以後。 放到現在，早早吃個藥就沒事；而當年，躺上去張開雙腿，能不能活下來都兩說。 追求肉體上的歡愉，古代跟現代並無二致。 一位阿姑年輕時傷到身體了，之後人工寶寶花了不知多少，最後總算得償所望。 吃素還願迄今，明明年紀比老爹小，但看起來卻遠比老爹還蒼老。 狹隘的學識經歷，導致自己在錯誤的路上，一路狂奔不回頭。 老人家務農看天吃飯，自己又何嘗不是為了一時歡愉，將最終結果交給天意。 ========================== 不滿枯燥乏味的生活，逃了。 厭倦繁華熱鬧的生活，逃了。 在逃離的路上，有人原本只是暫時離開，但卻永久掉隊，一分手即成訣別。 種種意外無常，總會遇到逃不掉的狀況。 都是自己選擇的路，倖存者偏差將極少數的成功案例，無限放大。 花了無數代價終於看懂，最終捨棄繁華，乖乖回家自投羅網。 ========================= 暫時逃離家中紛擾，去了一趟新竹，照片是跟可可的合照。 沒想到她除了外型，手藝也同樣令人驚艷。 好好吃的蝦子，肉質細嫩Q彈，還沒開回高雄就吃光了。😆 另外，8964新增北部三位（小帳限定），台南有一位還在等資料。 同樣是台南台北，真巧。😌😌

今天我们送走了一位非常优秀的同事 Kenya，她将开启自己的事业，创立一家属于自己的律所。感谢她在机构四年又一个季度的陪伴和贡献，一路看着她从年轻律师走到今天独当一面，心里既有不舍也有祝福，希望她未来可以展翅高飞。 也是因为这件事，最近和很多年轻朋友聊了不少。在这个行业里多走过几个春秋的人，很多都陷入了一种说不清的迷茫。有些人在犹豫要不要离开行业去拥抱 AI，有些人开始重新审视自己这几年到底走了一条什么样的路。我自己也是过来人，想借这个机会聊几句心里话。 2013 年我遇到过一位很不错的面试官，她让我写一份 BTC 的研究报告作为面试题。报告写完，我没有加入她的公司，但是为了写那份报告做的功课，让我下了重仓买入人生第一个大饼。这件事我念叨了很多年，时常感恩一路上遇到的这些老师。后来在券商的日子，早八晚五每天夺命连环 call，研究所长办公室经常传出研究不达标被骂哭的声音，但是那些老师在研究方法上从不藏私。严厉的要求造就了严苛的方法论，也成就了一批后来的明星分析师。我现在回头看，那段被骂的日子才是真正给我打底的日子。 回到我们这个行业，年轻人三年换三份工作的事情屡见不鲜。过去几年这件事是被充分定价和认可的，web3 创业公司雨后春笋，交易所各种使出钞能力挖人，从传统行业跳过来或者连环跳槽的小伙伴在市场上是稀缺品。那是一个奖励"敢动"的周期。 但是今时不同往日。不仅是熊市来了，整个行业这一轮也并没有收获我们曾经预期的果实。然后 AI 来了，无数公司进入缩编周期，各家交易所今年的裁员目标据说是 30%，融资不达预期、还没跑出收入的创业公司那边是 50%。同样一个跳槽动作，在两个不同的周期里，市场对你的解读是完全相反的。 前几天有个年轻朋友在群里随口说了一句"哪个年轻人不能靠炒币轻松赚 20 万美金"，群里炸了一阵。这句话我想了好几天。20 万美金在牛市的某个瞬间确实满地都是，但是站在今天回头看，"轻松"两个字其实是把幸存者当成了样本。亏掉一辆车、亏掉一套首付的人，从来不发推，也不在群里说话，圈子的回声永远是赢的那一边的。这件事和这一波离职潮放在一起看，其实是同一件事，年轻人的参照系被牛市拧歪了，等熊市把椅子搬回原位的时候，才发现自己还站在原地。 所以在这样的周期里，我自己也在反复想，长期到底要做什么，在哪里可以真正获得成长，怎么在下行的时候好好把自己照顾好。 这一路走过来，我一直习惯用严于律己的方式给自己定期设目标，所以不管在什么样的组织、什么样的 leader 下面，"创造超预期"是我自己的工作哲学。这件事不是为了让谁看见，是因为我真的喜欢研究和投资。做研究的时候我觉得自己像在海里游泳，很快乐；投资里遇到的困惑这些年从来没少过，每一次困惑逼着我去补一块短板，去深化一层 soft skill，也让我有机会和很多最优秀的 founder 学到东西。回头看，那些让我真正成长的，从来不是哪家公司的 title，是我自己愿意在每个阶段把手上的事做到心里那条线之上。 说回来，选哪家公司在今天这个周期里其实差异没有想象中那么大。把能力内化在自己身上，才是真正能跟着你走的东西。当你的能力到了那条线，最好的机会和最好的公司，会自然而然和你互相吸引，会发现你，也会找到你。 祝 Kenya 一切顺利，也祝看到这篇的朋友，在这个不容易的周期里，慢一点，稳一点，把自己长成你想要成为的样子。

最近工作中遇到件糟心事，算是刷新了对职场底线的认知，而且是发生在行业头部币安 本想发一篇“新年第一弹：币安员工在10分钟遭遇突袭式暴力裁员”的檄文，但一想也是为解决问题而发声, 该现象在币安也未必普遍存在。 但由于币安没给任何申诉沟通渠道，所以只能写篇小作文描述下事情经过，公道自在人心，也供职场的小伙伴避雷与借鉴。 先交代下背景: 本人在币安钱包@BinanceWallet Web3安全团队从事链上安全的技术工作，历时8个月，+1 lead是该团队技术负责人Zoe.Jiang。 该技术负责人平日给我的一些印象： 不懂技术 (主要指web3 链上方面，基本不能参与相关实质性技术判断与讨论)， 情绪不够稳定，喜欢pua同事， 缺少边界感 (喜欢傍晚/周末临时安排“急”活，并在当天要结果)， 休假申请批复难（要求提前数日报备，以批复为条件施加工作/心理压力种种）， 咱也是老职场人了，这不算啥大问题，咱都能忍。对其怀疑也没到人品程度，直到最近发生事情让我改观。 下面为事件完整间线： 2025-12-24 由于近期检查身体出点问题，医生建议并安排了手术日期。我向lead解释原因，并申请26年1月14日一周左右的休假， lead随即回复OK表示同意； 2026-01-01 元旦假期当晚，lead办公私信我，说绩效快出来了，约次日早进行 1v1 线上绩效沟通，我随即答应； 因为我节前工作如常（刚推动一个项目kick-off，及面试通过了一位新的技术成员），未收到任何有关业务调整/绩效/裁员方面的明示或暗示，想应属于一次例行的绩效沟通。 2026-01-02 也就是新年第一个工作日，奇葩的一幕出现了： 会议上线后，该lead说了句“再等一下”，过了会HRBP 随后入会，此该lead再未曾发一言，全程由HRBP发言； 我当时感觉不妙，不是1v1 绩效沟通么， 怎么参会成员和主题全变了。然后重点来了： HRBP 先是问 “能否听清”之类的话，随后省去任何寒暄和铺垫，直接说：“今天是你在 Binance 的最后一个工作日，不需要 handover…” 我先是吃惊，明白了是要裁员，随后询问原因、依据与流程。 HRBP 表示不需要做解答，只是通知我，坚持表示“后续邮件沟通”， 并向我核实了个人邮箱。 我随后又问了下离职补偿 以及入职签署的长期激励该怎么算。该HRBP表示年终bonus 和长期激励都没有，会按合同走，仅有1个月通知期。 随后陷入无效沟通和僵局，只能作罢，会议整体持续约 10 分钟。 会议结束后： 我的办公账号和通信软件立刻被注销。公司电脑也变成了黑屏。 当我想到公司电脑上还有工作测试用的个人钱包和部分个人数据，包括待发起的报销单和准备开局一些证明，但都来不及了。 当日下午个人邮箱收到 Termination / Return of devices to Binance 个人邮件通知，未附任何原因说明。未任何离职补偿 以上就是最近完整的亲历过程。整个事件从察觉、沟通到执行，前后仅约 10 分钟，期间未征询过我任何意见或诉求 我无法判断这一流程是个例还是既定流程，但从时间选择（新年期间，我报备的手术日前夕）、沟通方式到执行节奏来看，整体的感受是极度仓促且缺乏基本尊重： 沟通主题被刻意模糊，实际安排与预期严重不符，最终以一种近乎“突袭式”的方式完成。 战术很成功，可惜用在了同事身上，更可惜的是发生在头部币安。这让我对币安的认识却多了一份狼性，少了一份人性。 我事后仔细回想我与lead是否存在严重过节：答案是没有， 如果硬说有，应该是去年11月没能参与团队组织的一次海外团建，当时由于家庭原因选择休假，申请过程中发生过一些不快（我提前1个月解释原因并报备，也是当即回复OK，临期又出现反复）。 这应该算恶化的起点，在我眼里是不快，在对方看来可能已经是大逆不道了。此后，我发现我的一些重点工作逐渐被重新分配，此后直到年底也不像此前那么忙了。 顺便提一嘴：币安的团建（至少我们团队）主要靠员工自费，随时可能转变为一场高强度的封闭式办公。 总结的话： 职场不是单纯专注干活那么简单， 如果lead行为模式超出你的认知范畴，需要谨慎对待； 入职前，充分了解团队文化以及 bonus / 激励的结算方式比较重要。 在我看来，Bonus / 激励本质是一份隐形契约：员工长期接受高强度、8 小时之外的持续投入，换取额外回报。 如果这份契约可以被单方面随意取消，是否也意味着员工可以依据当地法规，就长期超时加班等违规用工问题，寻求司法救助？ 当一边要求员工与公司一同仰望星空变身为奋斗者的同时，另一边却能在年终岁首用 10 分钟完成裁员，这种反差是否值得审视？ 并不认为我的遭遇是币安普遍存在，但希望一姐与大表哥能重视此现象，优化币安基层员工的职场环境 @heyibinance @cz_binance 。 欢迎各位敢于仗义执言的媒体和老师关注，抵制币圈职场的歪风邪气 @wublockchain12 @colinwu @_FORAB @bill_qian @agintender @xiaomucrypto @dotyyds1234 欢迎“东半球币圈最佳雇主”也是我的前雇主关注： @Haiteng_okx 头部大厂提高标准才有助于整个职业环境的净化。据我了解，OKX 在相关事宜处理表现更体面与慷慨（体现在缓冲期，bonus/激励通常按在职时间线性释放），引发争议也较少。 还有就是此前有OKX员工到币安后遭遇用后即弃的传闻，我当时以为是孤例，但现在也一定程度也相信了。 欢迎各位同行/群友/老师 关注/扩散；@EnHeng456, @BitHappy @22333D ，@Super4DeFi，@cmdefi, @0xmomonifty，@discountifu，@gch_enbsbxbs, @yourQuantGuy，@darkforesttri，@taresky,@dan326714 @ViewsOfChris 不胜感谢🙏🙏🙏 最后，今年新年过得比较糟心，也希望此事尽快能告一段落： 后面计划给自己一些时间试错：尝试将近几年链上的技术积累近可能做一些产品化，也会按个人兴趣更聚焦在挖矿/套利/安全方面。 如果有初创项目对在dex上有做市相关需求的，欢迎小窗沟通。初期愿接近免费的方式，竭诚服务。

【AI衝擊】AI時代或將削減對招聘人員的需求 人力資源巨頭面臨考驗 AI可能很快減少企業對招聘人員的需求。AI的進步允許僱主在不依賴羅恆致富（Robert Half）、萬寶盛華集團（ManpowerGroup）等公司外部招聘人員的情況下，完成簡歷篩選、申請人排序以及初步面試。

据我所知，绝大部分的龙虾都饿死了... 全民养龙虾热潮一下子就冷下来了，喧闹仿佛就在昨天。问了一圈，绝大部分人的龙虾都死了，点解？一方面是无法承受高昂的 token 费用，另外一方面各个模型、Agent 诸侯割据操作越来越复杂了… 磨刀不误砍柴工，但不能让我天天花钱只磨刀吧？ 让我们浅入！ ⬇️ 孙哥的话要听，但孙哥的事儿别掺乎，纵横币圈多年，这句话诚不我欺。 孙哥轰轰烈烈搞中转站，最后大家发现里面的门道可太深了，一不小心就掉陷阱去了。有一说一，孙哥的商业嗅觉灵敏度真是超一流，中转站这个产物的出现标志着割裂、分散的大语言模型以及衍生的各种 Agent 到了一个需要统一的时候了。 说人话，对普通用户来说几百个主流模型怎么选、对开发者来说不同的 Agent 如何部署开发，这是一个难题。现在迫切需要一个「算力底座 + 标准模块」这样的 Agent 操作系统来统一提供模型、Agent调用与开发，然后在这个基础上提供统一的用户体验产品。 看到最近沉迷 AI 的 @0xAllen 老师分享 WorldClaw ，感觉有点那个味道了，我试着再总结理解一下，也分享一下后续可能出现的新鲜玩法。 简单理解 WorldClaw 就是一个 Agent 的操作系统，所有的 Agent 都可以在这个操作系统里完成统一的生活、工作、协作。这个操作系统现在只披露了 3 个关键产品，分别是： ‣ WorldRouter：系统入口，算力底座和用户接入 ‣ WorldAgent：Agent 的运行环境和自动化服务 ‣ WorldClaw App：部署与管理 Agent 的应用层 这里面和普通用户最相关的就是 WorldRouter ，甚至，我在官方新推文里发现了不得了的东西。 你可以简单理解 WorldRouter 承载了中转站的作用，且，费用更便宜。官网有直接的数据对比，普遍便宜 30% 左右，比孙哥那个要便宜一半…… Claude Opus 4.7 / Sonnet 4.6、GPT-5.5 / Mini、Gemini 3.1 Pro、Qwen 3.6/3.6 Plus 以及其他 300 多个主流模型都能覆盖，更关键的是： 它竟然支持 USD1 统一结算，一个账户存入各个模型通用，妈妈再也不喊我帮忙切换模型、配置key了。 一开始我以为就是蹭个热度，结果 WFLI 的联创 @DonaldJTrumpJr 与 @EricTrump 都转推了，这就公开站台了吧，算是一个强有力背书了。由此，WLFI 找到了一个新场景，而且是最热门的 AI，USD1 结算 + 质押 $WLFI 送token + Agent支付，绕了一圈，终于搞懂了。 Allen 老师做了非常详细的 token 价格对比和分析，可以参考他的结论。我在想，之前 OpenClaw、Hermes 等新鲜劲儿很快过去的主要原因还是缺乏生态级别的体验与服务支持，而这次 @WorldClawAI 把支付、算力、分发、激烈都统一在一个操作系统里，也许，会是一次重大的突破。 更为重要的，它点醒了我下一个阶段兵家必争之地 Agent OS 。 祝我们好运！ / 作者：anymose ｜ 一个软核科普作家 本文仅做科普使用，不构成任何投资建议，永远记得 DYOR！

🚨 重大 DeFi 事件解析！ Kelp DAO rsETH 橋遭攻擊，Aave 史上首次啟動 Umbrella 機制，400M 美元安全基金面臨首次 slashing 🚨 1/
4月18日，@KelpDAO 的 rsETH 跨鏈橋接器（基於 LayerZero）被攻擊者利用漏洞，一口氣盜走 116,500 枚 rsETH，價值約 2.92 億美元（佔流通供給 18%！）。 
攻擊者並未直接跑路，而是把這些「無背書」的 rsETH 存入 Aave V3（與 V4）作為抵押品，大舉借出 WETH，導致 Aave WETH 儲備出現 1.77 億～2 億美元的壞債（bad debt）。 2/
Aave 團隊反應迅速：
✅ 已凍結 rsETH 在 V3 & V4 的市場（防止進一步損失）
✅ 官方確認：Aave 合約本身未被 exploit，這是純粹的 rsETH 橋接器問題
✅ 但壞債已形成，WETH 供應者（depositor）面臨潛在損失 3/
這次真正歷史性的一刻來了——
Aave 的 Umbrella 機制（2025 年底取代舊版 Safety Module 的全新風險管理系統）將在 72 小時內啟動首次投票！
Umbrella 目前有約 4 億美元 的 staked aToken（aUSDC、aWETH 等收益型資產），這將是 DeFi 史上第一次真正用「自動 slashing」來填補壞債。 4/
理性 AAVE staker 會在投票結束前 提前 unstake + 賣出 AAVE，進行 front-run。
這很可能再把 AAVE 價格往下壓 15-20%。
真正的買點 不是治理提案通過的時候，而是 slashing 真正執行、貸方被全額補償之後。
那時候市場才會真正認知：「DeFi 保險不是 meme，是真的會兌現」。 5/
對投資人的啟示： •$WETH 供應者：盡快評估是否要 withdraw（但 Umbrella 啟動後會逐步解決） •$AAVE 持倉者：短期波動劇烈，長期看這反而是 Umbrella 機制接受市場壓力測試的機會 •整體 DeFi：再次提醒大家，橋仍是最大風險點之一（今年已有多起大額橋相關的exploit） 這起事件會成為 2026 年 DeFi 風險管理的重要里程碑。 
有什麼想補充或不同看法，歡迎留言討論！🔥 #KelpDAO# #rsETH# #Aave# #Umbrella#

說到跟總機的交手，其實大家都有經驗。 在推特上set人設，各個都是精選圖庫大美女，都有劇情演繹。 2021那位，在推特把我坑慘了，版面上的圖影完全是我的菜，一眼暈。 好傢伙，TG群竟有9000多人，這下穩了。 於是試著私訊。 . 「幹馬？有事快說。」 「呃....是這樣的，剛才看妳Po文，妳說妳在高雄電腦街附近剛好有空檔。」 「我也在這附近，請問可以約妳嗎？」 ............................... ................. 早早就開好房間、給她房號，跟她說不要急、慢慢來，極盡溫柔之能事。 她說她還在打資料，加個班、馬上到。 灌注全副心神、字斟句酌，生怕唐突佳人。 我都不知道自己這麼貼心。😆😆 明明先前私聊時，她一直強調她是學生，平時要上課、只能偶約。 下面硬了腦部缺氧，選擇性忽略很多事，她說學生跟教授加班我也信。 現在回想起來，都在演啊幹。 . 終於聽到門鈴聲，抓緊最後幾秒噴一下香水、清了清喉嚨，臉上掛起最帥氣的微笑。 「嗯？我這間是703號房，請問妳要找誰？」 「我是小兔的姐姐，她還在忙，沒辦法來了，請我來代班。」 「如果不要，我可以離開~❤️」 ............................ ................ 我是要找小兔，不是她姐姐袋鼠。😑😑 袋鼠，你懂的。 看起來確實有點神似....好吧，我承認自我催眠，她倆應該連遠親都算不上。 最多只能算同為哺乳類。 . 默默地收起原本要送出去的小禮物，前後花了將近6小時，這個悶虧簡直了。 錢不錢的倒是還好，物價那麼高，出門本來就是傷錢包。 只是.....失落感很大很大。 沒有想像中的超展開劇情，硬生生被掐滅希望之火。 很久之後才知道，原來這就叫做茶莊魚，沒人教自己亂闖，撞牆也是應該的。 ========================== 有做啊，舌下片早就吃了，硬著等呢，來都來了。 就是射得不怎麼暢快。 雲雨過後，仍舊期待那位沒來的「小兔」，能另外找個時間讓我約，卑微且小心翼翼。 但理智告訴我，應該是不可能了。 明明身在局中，卻因為那該死的紳士風度，而始終無法跳出這個怪圈。 . 說起來算是冷飯熱炒，其實大家都有經驗。 絕大部份推特茶客都很單純，被暗中恥笑愚蠢，還得告訴自己，人家應該真的沒空，絕非故意不赴約。 身體不適？休紅？很忙？理解理解。 版面又晒美食？還宵夜？應該是病情好轉，有胃口了，這是好事，加油喔。🥲🥲 訂金....沒關係啦，民生社區早餐店都要580，500、1000小case 了。 都會體諒女生，連茶莊魚也不例外，但....誰來體諒我們？ 人改變環境、環境改變人，也不知道自己的「初心」，能保持多久。 派董、老吳都是後來才認識的，個性差了些、脾氣糟了點，但起碼他們正派。 點上一根菸，街燈拉出長長身影。 面對莫名的寂寥，其實自己什麼都知道，但最終只能自嘲一笑。 ======================== 每次看到大桃子的行程，我都很想笑。帶著兩顆小玉西瓜南來北往，想想都累。 小玉西瓜....這不是形容詞，下樓看看看街口那台三噸半，產季到了，老闆通常中午左右就會出來擺攤。 跟大桃子約了幾次，其實我每次都很慌亂，總有一種回歸母體、近鄉情怯的感覺。 但至少，人家是真的小玉西瓜，可以玩很久，不是什麼袋鼠假扮小兔。 對了，我最喜歡小奶，大奶其實是邪門歪道，望周知。😌😌

川習會前北京鼓吹太平洋劃地分管？ 專家：中共喊「太平洋夠大」藏野心 美中元首「川習會」預計於5月13日至15日在北京登場，這是川普時隔九年再度訪華。 中共詭詐：舊調重彈欲劃地分管 中共外交部日前發布「太平洋足夠寬廣」短視頻試圖吹「暖風」。專家分析，此舉意在推動「蠕蟲戰術」，企圖將東亞納入勢力範圍，與美「劃海而治」。北京更拋出禁毒合作等戰略宣傳，試圖粉飾其擴張野心，樹立穩定形象以分化美盟體系。 美方強硬：結構衝突難有突破 川普行前放話將討論台灣議題，並要求釋放黎智英。美方近期同步制裁協助伊朗輸油的港企，並起訴中共非法代理人，展現圍堵態勢。專家指出，川普扮演「白臉」背後，是美國國家安全戰略對中共全面威脅的精準打擊。 台灣變局：強化自主方為上策 面對北京企圖以伊朗議題交換對台軍售，專家提醒，美方對台「六項保證」並無法律效力。在中共持續滲透與美中海權競爭的核心衝突下，台灣應警惕北京的戰術欺騙，唯有強化國防自主、實踐自身茁壯，方能應對威權擴張。

#数字游民和自由职业# #从产品经理到基金经理# #聊聊这些年的职业选择# 晚上搜索微信聊天记录，发现离上一个命运小齿轮转动正好三年了，不困我就码码字。 在上班之前，确实有点天真，认为靠自己的劳动，创造价值挣钱才是社会的主流。 在不上班之后，闲下来真正去面对面了解其他行业的赚钱方式。才发现在国内能年入百万的工作里，称得上“干净”的极少极少，互联网大厂的精英们才是少数幸运儿。 撒谎蒙骗，推卸责任是很多工种的常态。 以权谋私，利益勾兑是富人的主流。 比如一个运营商的普通工作人员，他可能是好父亲、好丈夫、好邻居。但当他给你推销靓号套餐，但又对你隐瞒违约金的时候，他就是一个职业骗子。这既是他工作的需要，也是刻意培训的结果。 再比如你在小县城里把生意做到一定规模，就无可避免需要找到分管的领导，需要建立关系，求人办事。这对生意人来说是常识，没有任何例外。 没有这么具体又确定的认识之前，我知道自己厌恶这些潜规则，能做到的也只有努力逃避，逃避这些我称之为“傻逼事情”的事情。 按这个标准，我没法适应体制内，肯定有傻逼领导。没法适应大厂，躲不开派系之争。没法适应所有传统行业，那里不得不忍受甲方刁难。 那也许剩下只有扁平化的初创公司 + 互联网行业？ 比较幸运，正式工作的第一家公司感受不错，一待就待了六年。 我也不想当咸鱼，但确实没什么方向。期间除了打工收入，靠运气赚到过一些小钱，但在上海房价面前仍旧过于渺小。 更有点不服气，自认为一直没有丧失好奇心，在保持学习这件事情上，做得比大部分人都努力。我看各种经验分享，研究效率工具，了解认知心理学，尝试提高自己的方法都试了。 为什么在挣钱一途上还是毫无进展？ 当然跳脱出来，客观上说开局一团糟，农村家庭、垃圾本科、没有专业能力壁垒。哈哈哈你还敢不服气，那加上心高气傲。 在无数个日夜焦虑，明知自己要做点改变，但又不知道作何改变的时候。还是运气好，直属领导让我看看区块链的东西，了解一下 DeFi，那我就去了。 20 年 9 月，开始做调研，当时市面上的中文资料没这么多，从旁白君的科普视频看起。基本上把市面上的主流白皮书都啃了一遍，然后跟着操作了解逻辑。 花了一两个月时间做完这一切的时候，我意识到这是一个新行业，大家都不懂，所有人都在同一起跑线。 以及，这里面，有钱！ 我迫不及待地和周围的朋友分享这个新行业，用我的话告诉他们这里面的玩法和逻辑，虽然听和讲都很开心，但是有所行动的人少之又少。（那段时间我对行业的理解，基本浓缩在 《白话：区块链“稳定币挖矿”是什么》 这篇入门文章里） 不止是朋友，我发现同在公司的、一起接触新行业的其他人，似乎也认为这是机会，但好像没有实际的行动。 正巧，那阵子推友 Maple 带我玩港股打新。我把这两个新事物放在一起想时，找到了我真正的“天份”（如果我确实有的话😂）。 那就是 —— 在回报不明朗的情况下，先努力的天份。 港股打新，我手动注册了 50 个券商账户，觉得不够，又拿太太的身份注册了 50 个，尤不满足，再拿家人的身份注册了 50 个。 注册的过程枯燥、乏味、无聊、会遇到看不懂的意外，但我对“没钱”的不服气，足以支撑我一遍一遍一遍地做下去。 学习 DeFi 的知识也是一样，重仓的第一个币是 BUSD，我会愿意在买之前真正搞懂它到底是什么、注册人生中第一个海外信托、花几周时间跑通整个流程、学习怎么看资产信息披露。 搞不定，就抓抓为数不多的头发，再来一次。 意外地顺利，之前折腾过的所有“没用”的东西，在这里好像忽然都对了。魔兽世界地精、科学上网、折腾数码、研究软件、小 PM 要懂的程序实现逻辑和业务逻辑，每件事情都有用，没有一件浪费了。 DeFi 项目对我来说像是一个个新游戏，只要和所有人一起从新手村出发，阅读游戏规则，琢磨把游戏打好，就能爆金币。 就连性格里无法变更的“风险偏好保守”，在这里好像也变成了优势，让我躲过一次次 RUG，一条血槽玩下去。 趁着半轮牛市，缓慢地把打工积蓄攒成了第一桶金。当有远程工作的机会时，我选择了人生中的第一次跳槽。 先转个行，去一家 Crypto 硬件钱包公司做 PM。 这家公司的 PM 都非常强，产品负责需求、文档、原型、UI，甚至有好几位产品经理直接上手开发，都有独立开发者水平。 我意识到自己对做产品没有这么高的热忱，也几乎永远达不到他们的水平。做产品时，调研业务，了解一个事物的逻辑和技术实现是我喜欢的，但是扣原型和交互则完全不想碰。 那时我的副业是做 DeFi 和 Crypto 套利，收入已经稳定半年两倍于工资了，并且要做的事情就是学习、研究、找最佳策略、预想意外情况做风控。一次次不断的正反馈，做交易比做产品更开心。 很幸运地，大约半年之后，行业大裁员我顺势免费了，拿到人生中第一个 N+1 😂 之后开始全力投入副业，试图把交易变成我的主业。果然上班耽误挣钱，时间自由带来更多的尝试机会，我越发想知道专业人士是怎么做的。 虽然从推特上认识了不少行业内的人，但 I 人从未线下社交，也就无从进展。还是一个老同学拉我认识了一些 Crypto 圈内人，见面聊了几次 DeFi 相关的业务。一来二去，用懂 DeFi 的 PM 这个交叉技能，转职成为一家 Prime Broker 的基金经理。 先转行，再转职，看来是可行的。 一边是帮机构管几百个 BTC 做 DeFi 和 Crypto 套利，一边组队是从无到有搭建一套 MEV 基础设施。 管很多钱心慌吗，竟然还行？因为我管自己的小钱的时候就是这样做，知道自己在做什么，知道风险是什么，知道了解能了解的一切，知道风险永远发生在我不了解的地方。踏实地尽人事，已经不易。 更多的是收益率降低时的极度焦虑。熊市收益下降、DeFi 机会减少、小机会撑不起资金容量、更多时候无法灵活试错，看起来管理机构的钱看起来有点无聊了。 另一边的工作，也花了半年时间，和小伙伴一起验证了 MEV 赛道在熊市难以盈利，我也不愿意花更多时间在这上面。于是交上一份详细的测试结论，辞职了。 这次恢复无业之后，已经不再想上班了。我喜欢做灵活、自由、属于自己的小事。 用自己的钱做套利，焦虑缓解很多。更重要的是，即使市场这么熊，依旧在持续涌现一些机会。这对我来说就像是游戏里的一个个新任务，我得第一个领取它再说。 即使大部分时候任务奖励降低了，但经验值奖励还在，暂且还能提供不错的现金流。这样我可以佛系一点，把重心回归生活做一些更重要的事情。 故事就讲到这里，回归开头，我认为这个 Crypto 行业是什么样的。 矛盾的一头，极少数真正相信“去中心化”的人在这里，“去中心化”是一件我认为正确的事情。又好、又正确。 矛盾的另一头，我悲观地认为它不会成功，这里绝大部分人是骗子和赌徒。骗子获得了巨大的收益，赌徒贡献了全部的利润。在我刚了解这个行业时，我的 BTCÐ 仓位是 10%，或者说我有 10% 的信心认为它会成功，现在我的仓位是 1%。 我在这个赌场里，自处的方式只有：我不撒谎，也不骗人，谁要来赌，我陪他玩。和所有其他赌徒一样，我公平地参与这个游戏。 --- 很遗憾经过这么多好运，还没有暴富故事。 希望你的运气也好一点，遇到“忽然都对了”的那件事。

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。