【2026 WAIC最火的打卡地，除了展館，還有這裡！】 #2026世界人工智能大會# #WAIC2026# #AI改變生活# #上海張江# #留學生看中國# 你敢信？一個俄羅斯小姐姐，在上海張江AI應用商店和AI路演中心裡，親手“打印”了自己的臉，然後一口喝掉了！完全不會彈吉他的她，甚至可以在一把無弦吉他上彈出一首完整的曲子。其實，不是未來學家才能改變世界，在AI世界裡，你離夢想成真，就差一次伸手體驗，快跟上她的腳步一起來玩兒吧……

販毒的黑道常會告誡手下，「不要用自己賣的東西」，我最近找到一個新的例子，芝加哥教師工會的會長，把自己的小孩，送去唸私立學校，拒絕用自己賣的產品。這是很不可思議的虛偽，更暴露出教師工會現在把美國的公立學校弄成什麼樣子。芝加哥的公立學校，是美國數一數二大的學區，但二十年來，學生人數少了近八萬人，教職員卻多了三千人，整體學區預算幾乎加倍，師生比拉這這麼高，資源這麼豐富，教育品質一定好了？沒有，芝加哥公立高中學生達到伊利諾規定的學業水準，只有兩成！州定的標準，已經相當低，還有近八成的芝加哥學生達不到。我有很多芝加哥高中畢業的學生，所以我深受其害，面對這麼多基本算數、識字寫作都有問題的學生，我只能一直放鬆教學內容，連帶影響其它程度好的學生。 公立學校資源一點都不是問題，但工會教師就一直用錢不夠的理由，找到機會就罷工抗議。如果不是家長太過憤怒，讓政治人物害怕，工會原本還要在五一國際勞動節停課，讓學生上街抗議。抗議什麼？名義上是為教師勞動權益，但很多是想拿反川的標語上街。他們要抗議川普是有道理的，芝加哥學區這幾年本地學生巨幅外流，如果不是非法的拉丁裔移民填補了空缺，芝加哥還要少更多的學生，預算還會有更大的問題，所以他們當然要抗議川普抓非法移民。有一個學生告訴我，他的朋友最近經濟發生困難，因為他原本的工作是安置芝加哥的非法移民，拿的是政府經費，結果被川普政府搞到沒有收入。我忍不住問他，你沒有覺得奇怪嗎？我沒沒有說出來的是，幹得好。稅金，就給這些米蟲拿去了。 很多移民來到美國，小孩上學了，就會發現，這國家錢真多。公立學校教室設備一流，公發的電子產品人手一台，學生自由，活潑開放。但時間一長，就發現這是個糞坑，這是個教師工會的社會福利機構。老師經常請假，代課老師只會點名，上課時間很少，管秩序時間很多，老師的精力，都花在處理少數具有破壞性的學生，好的老師不敢管教學生，壞的老師不懂教學，浪費學生時間，再不然就整天講黑命貴、川普種族主義、LGBTQ權益，每日上課時數極短，每年上課天數極少。然後一天到晚道德綁架家長，只有他們懂教育，只有他們最辛苦，只有他們收入最少。但讓我講一個很多人不知道的事，大部份的美國公立學校教師，不用繳Social Security，這個僱主和員工合繳12.4%的稅，老師是不繳的。 工會殘害美國至巨，但要怎麼改革這個問題呢？目前有一個聲音是要在最高法院打官司，禁止教師成立工會。這有法律上的道理，因為如果反拖拉斯的目的是反對商業市場壟斷，那教師工會在實質上也是在就業市場壟斷，同樣是傷害消費者行為。進行這個訟訴也有政治上的道理，因為民主黨和教師工會交相苟且，一個把會費金錢輸送給政黨，一個用政黨控制政府的能力，保證工會的利益。這就是芝加哥教師工會這麼囂張的原因，如果把教師工會判為違法，那是一石二鳥。但也因為這個關係到民主黨的權力掌控能力，所以民主黨一定會誓死而反對。 但更重要的是，我認為把工會廢了，公立學校也救不回來。美國沒有什麼師範學校，普通大學畢業，上個教育學程，滿足州的教師規定，就可以當老師。此前，女性受到歧視，工作機會不多的時候，很多優秀的女性，想要展長才的女生，很多都當了老師，因為那是少數女生能在職場發揮的地方，而因此，美國以前公立學校的品質非常高。但這個壓抑女性的社會問題大致解決了，公立學校的老師也失去了優秀人材的管道。現在在大學唸教育的，通常是其它學門唸不來的學生的最後選擇，有統計說，美國大學的專業裡面，平均智商最低的就是教育系。當然少部份學生是為了理念去唸教育，也很有能力，我常在鄉下來的高中畢業生裡看到這種學生，但他們很快就被丟進一個不需要太認真就可以畢業的環境，很快就向下平均去了。在逆向淘汰的情況下，造成公立學校教師資質越來越差。這一點，就連廢掉教師工會也救不回來。 所以，最好的解決方法，是讓工會徹底把公立教學搞砸，那就會有更多納稅人要求開放教育券的發放，鼓勵私立和特許學校的成立。我們愛荷華州這幾年在共和黨的全面執政下，教育券得到充份實施，私立學校像雨後春筍一樣，紛紛冒出頭，也順帶推倒許多品質江河日下的公立學校。私立學校並不一定好，但有競爭才會有進步，才會想要嚐試教學的新作法，在這個AI改變人類生活的時代，我們更需要這種民間的競爭，來導入AI教學，提高教學品質。因此，我非常支持這些混蛋教師工會的惡搞，越惡搞，越加速公立學校的死亡。

哈薩克斯坦“一帶一路”研究中心主任：中亞國家的孩子現在從小就開始學中文。因為AI、無人機等中國發展成果正實實在在地改變生活，掌握漢語，就意味著握住時代發展機遇。

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」。

「阿姨我明白你啦～你是心疼東西。但我一定要跟你說實話：已經過期的咖啡膠囊，真的不建議喝了。」 在中國，越來越多老年人開始使用「豆包」等 AI 助手。相比傳統 App 複雜的介面與小字體，主打語音對話的 AI，似乎成了更友善的「生活小助手」，甚至是線上「好閨女」。截至2025年底，中國50歲以上的生成式 AI 用戶已佔總數 10.1%。 然而，老年人與 AI 的互動，並非只有「便利」這麼簡單。 當 AI 勸阻老人不要喝過期咖啡時，有長輩反而覺得自己的隱私被窺探，甚至感到被 AI 評判：「這個老人家怎麼這樣。」也有長輩覺得 AI 雖然無所不知，但聊起天來總有種「被教訓的爹味」。 2026年的今日，AI 如何逐漸進入、改變老年人的生活？ 👉點擊連結，閱讀全文：

为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 微博VibeLab AI 创意赛收官了，一共有 2500 多件原创作品，2.4 亿多话题阅读。很荣幸这次是评委一员，有机会翻看了不少优秀的参赛作品，也转发了其中一部分。 一个直观的感受就是软件开发这种事情，不再需要专业人士了，普通人也能 Vibe 一个工具出来。 所以借这个机会，整理总结一下：为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 一、写代码这件事，门槛和成本都降下来了 写代码以前是程序员的专利，想写个工具，别说学语言框架，搭个环境都费劲的要死，随便一个环境都能把你卡住，像我这样写程序得有很多年的，换个不熟悉的语言，一样也搞不定。 现在借助 AI Agent，门槛一降再降，现在你只要有一个 Agent，会打字或者会语音，都能指挥 Agent 帮你写一个 App 出来。写代码这件事，从以前需要专业技能，到现在变成了语言表达能力。 我自己身上都有明显变化，从以前对 Vibe Coding 的嗤之以鼻，到现在“真香”，每天都大量的在指挥 Agent 帮我写代码。 二、以前的软件，满足不了长尾需求 长尾理论说的是，需求分布是一条长长的尾巴：头部是大多数人共有的需求，尾巴上是无数小众的、个性化的需求。传统软件只能做头部，因为为少量用户单独开发功能，成本上是不合算的。 而且，就算你有个好想法，也很难传递到开发者那里。想象一下一个普通用户的需求要经过的链条： 用户反馈 → 产品经理收集筛选 → 转化成需求文档 → 设计师出设计稿 → 程序员做系统设计 → 编码 → 测试 → 运维部署 每一环都在过滤、都在排优先级。最终大部分普通用户的需求，都被筛选掉了，软件最终只能取最大公约数，做绝大部分人都需要的那部分。 结果就是，市面上的软件很多，但每个人都有一堆“要是能这样就好了”的小需求，从来没有被满足过。 这次 VibeLab 里我印象很深的一个作品是 @机器旁白 做的 SiaoCut 。起因是他看到我做的 BaoCut，很喜欢“转写、像改文稿一样编辑、AI 处理、人工审阅、导出”串成一条工作流的思路，但 BaoCut 只支持 macOS，他是 Windows 用户。放在以前，他只能等我哪天有空做个 Windows 版，或者就此作罢。现在他自己和 AI 一起做了一个，而且不是简单复刻，还在这个过程中想清楚了自己关心的问题：AI 进入剪辑流程后，应该拿到多少数据，能替创作者决定到哪一步。 这就是长尾需求被满足的样子：不需要等别人来做，有需求的人自己就能把它做出来！ 三、Vibe Coding 让成本变低、链条变短 所以以前那种长长的从需求到交付的链条，现在可以缩成简单的几步： 有个想法，让 AI 去设计、制作、部署。 甚至于很多需求根本不需要做成一个有界面的产品。 比如你想每天自动整理某个表格里的待办，或者每周追踪最新的 AI 资讯，这些事让 AI Agent 帮你写个脚本，再让它自己定时调用就行了。 比如 @张铁蕾 开源的 Bridgic Agent 就是这样的作品：输入 /build，描述你的目标，它自己去探路、生成、验证，遇到需要你判断的地方再来问你。做出来的不是一次性跑完的任务，而是可以长期运行、随时修改的工作流。 还有一种更轻的做法：把你的操作流程、经验和偏好写成 Agent Skill，就像一份告诉 AI 怎么做某类事的说明文档，那么以后 Agent 就能按照 Skill 的说明帮你把很多繁琐的事情变成自动化半自动化的操作，大幅提升你的效率。 现在随着 Agent Computer Use（操作电脑）的能力增强，你甚至可以让 AI 观察你操作一遍，然后它自己能把它你的操作录制成 Skill。不需要界面、不用部署，但它确实能替你干活。 四、模型和智能体的能力，一直在变强 现在普通人也能 Vibe Coding，还有一个重要原因是模型能力在变强。 回头看这几年的变化： 最初，像 GitHub Copilot 只能做代码补全，你写一半它提示后半段； 然后，它能根据描述生成一段完整的代码； 后来， Claude Code 能自己在项目里探索，读文件、找上下文，把一个功能完整实现； 现在，主流 Agent 都已经能做设计、写代码，还能帮你操作电脑，打开浏览器自己验证做出来的东西对不对。 模型每上一个台阶，普通人做工具的难度就降一截。VibeLab 期间正好赶上 Kimi K3 发布，很快就有创作者拿它做体检报告工具、做斗地主游戏，还有人把 Claude Code、Qoder、GLM、Kimi K3 混着用。 由此也可以看得出越来越多的人已经不再把 AI 当聊天机器人了，能配合 Agent 把 AI 当干活的工具。 五、变化的还有“做工具”这件事本身的心态 看作品的时候我还注意到一点：很多作品不追求改变世界这种宏大的事，就是想先解决一个具体麻烦。比如说工作流太碎、长辈不听劝、拍照没人帮、看不懂热点，作品的起点都是这样一个一个具体的痛点。 最初微博在设定大赛规则的时候，把赛道拆进职场、生活、视觉、微博这些具体场景，现在看来还挺有道理的，因为这确实能激发人 Vibe 的冲动，想去用 AI 解决生活中的问题。 其实这次参赛的作品也不都是工具。@世界第一裹凉皮 把 32657 位诗人、933857 首诗做成了一个三维宇宙 ；@德里克文 的「华夏博物志」把全国博物馆收进一幅可以点开的中国画 ；@海辛Hyacinth 把三星堆&金沙文物变成了互动场景 。这些作品看起来似乎不像工具那么实用，但让我们看到 Vibe Coding 不只是提效，也可以服务于文化和审美。 以前想做这样的东西，需要一个团队，现在一个人，不需要会写程序，有自己的想法加上 AI 就可以试试看。 最后，如果你也想自己搓一个工具，我的一点建议： 从写一个 Agent Skill 开始。 这是成本最低的方式：不用部署，不用界面，把你希望 AI 帮你做的某类事情写清楚就行。做一次，发现哪里不对，改一改，很快就能用起来。 顺便推荐下我的书《图解 Skill》，也是不错的 Skill 入门书籍。 如果要做网页或者 App，不用一上来就让 AI 把整个东西做完。 建议分步走： 1. 先和 AI 一起讨论需求，把你想要什么说清楚，让它复述一遍，确认理解一致。 2. 先做原型。也就是用模拟数据，只看长什么样、怎么操作，不接真实逻辑。原型的好处是改起来成本低，修改容易，就算推翻重来都很快。 3. 再做 MVP（最小可行产品），只做一个最核心的功能，先做一个小的能跑的东西出来。 4. 再慢慢迭代，有了 MVP 了，能跑起来了，就可以慢慢迭代，一次加一个小功能，AI 能处理的过来，你也验收的过来，日积月累，慢慢会变成成熟的软件。 做完一定要验收。 从头到尾按一个真实用户的路径试一遍，AI 说做完验收完不一定靠谱，还得自己上手用用。 注意安全。 涉及钱、隐私、账号权限的东西要格外小心，拿不准的地方去找专业人士问一下。就像 SiaoCut 的作者给 AI 划定了边界：AI 只拿到任务所需的文本和时间戳，不碰原始媒体，处理完只生成待审建议，最终由人决定。这样的思路值得借鉴。 最后说一句，做出来之后，发出来。 这次 VibeLab 里不少作品原本只是作者电脑里的一个 Demo，发到微博之后被讨论、被转发，有的还上了热搜。对于自己动手做东西的人来说，“作品被看见”是最好激励，也是下一次迭代的开始。

所有爆红的东西，最后一定会死。看懂轮回，才能破局 世间有一条最真实、最残酷的规律：凡是大火到极致的东西，最后必大衰。不管是科技产品、行业风口、明星演员，还是流行趋势，没有任何一样东西能一直火、一直赚钱、一直鼎盛。 所有爆红，刚开始靠的都是稀缺。东西少、做的人少、需求大，它就值钱、就火爆、就有红利。可只要火起来，所有人都看见利益，一窝蜂跟风模仿、扎堆入局。做的人多了、产品泛滥了、套路烂大街了，供远远大于求。鼎盛的那一刻，其实就是衰败的开始。 早年的BP机，刚出来时很贵、很稀缺，人人羡慕，是身份象征。等到大批量生产，家家都有、人人普及，瞬间没有价值。手机一出来，BP机直接淘汰。座机火过、大哥大火过、功能机火过。每一个都曾经是时代顶流，可一旦普及泛滥、不再稀缺，马上被新东西替代。智能手机一出，功能机没了、传统电脑被分流、老网络模式被淘汰。 曾经的纸质书、报纸、书信，是唯一的信息渠道，无比辉煌。智能手机和互联网一来，方便、快捷、免费。传统纸质媒体热度暴跌，慢慢冷清落幕。 演艺圈更是这个道理。以前演员很少、很稀缺，拍戏真诚、接地气，演员赚钱又出名。后来大家看到光鲜又赚钱，无数人挤破头往里进。演员泛滥、套路泛滥、商业化严重。剧情越来越悬浮、脱离生活，观众看腻了，老剧自然没落。然后短剧崛起，节奏快、接地气、抓人心，瞬间爆火全网。可火不了多久，又是老套路。所有人跟风复制，剧情千篇一律，观众再次审美疲劳。刚火到顶峰，AI又来了，批量生成、替代演员，短剧再次迎来衰败拐点。 不管是科技、行业、演艺、潮流，还是古代王朝更迭，规律一模一样：创立、崛起、鼎盛、跟风泛滥、饱和过剩、衰败落幕。循环了几千年，从来没变过。 但这个宿命，是可以打破的。很多人以为发展就是一直往前冲、越新越好。其实不是，世间万物是会轮回反转、返璞归真的。就像各种名牌、新潮款式轮番流行。花哨的看多了、烂大街了，最后简单朴素的解放鞋，反而重新火回来了。很多潮流，兜兜转转，最后都是回到原点。旧的东西，换一种方式重新出现，就是新机会。 所以，打破「盛极必衰」的死循环，道理特别简单：不要等一个行业、一件事烂到底再被动收场。在它最火、最鼎盛的时候，提前更新、提前迭代、提前创新。一代不行改二代，二代不行换三代，不停升级。过去迭代是选择，现在迭代是生存。AI不会等你准备好才来。同时也不要盲目追新。新的玩烂了，大家就会怀念老的、纯粹的。从旧的本源里找新灵感，在回头路上做新创新，这也是顶级破局思维。一直往前跑，容易翻车；一直守旧，必然淘汰。懂得持续迭代，也懂得返璞归真，你就能跳出万物盛衰的死循环，生生不息，长久立足。

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。

这场《币安人生》分享会，其实也是一场内容超全的 BNB KOL AMA 整场由 sisi @sisibinance主持控场，加密圈大家平时好奇的、想问的各类问题基本都覆盖到了，CZ @cz_binance 也都一一给出了实打实的解答，真心推荐大家好好看一看 一、怎么做决策：什么该坚持、什么该放弃 核心判断分两步：先看是大决策还是小决策，再看可逆还是不可逆 市面上 90% 都是小决策、可逆决策，可以快速拍板，但不能一条路走到黑，要定期复盘调整，不行就改（比如之前对 RWA 项目持观望，势头起来就进场支持） 不可逆的大决策一定要慢、要少做；还有一类 “大但可逆” 的决策，转向成本很高，也要尽量少做 所有决策都有一条不用想的底线：不做任何伤害用户的事，只要触碰这条线直接否决，不用纠结 做交易尤其要注意风控：哪怕数学期望稳赚的游戏，只要输一次就会全部归零，也绝对不能玩 风控别只盯着收益率，先看你能不能扛住最坏结果 二、各国加密开放的影响，东南亚哪些国家有潜力 大国开放肯定会带来巨大行业利好 很多国家担心加密冲击主权货币，其实是误区：发行本国合规稳定币，反而能让法币在全球流通更广，这个认知需要慢慢沟通扭转 原本预判是 “农村包围城市”，先拿下小国再影响大国；近期美国态度转友好是超预期的利好，直接带动了行情上涨 小国单个影响力有限，但加起来体量也很大 东南亚现状：泰国、菲律宾走在前列，菲律宾已经拿到牌照、银行通道打通，用户不用再走 C2C入金；马来西亚进度稍慢，但整体地区发展很快，长期看好 三、“CZ 原则” 有没有更新第 73 条（书本已有72条） 后面确实出过一版重新整理的更新版，但出书的时候没放进去 觉得教程类内容和个人回忆录放在一起不合适，原本书的结尾停在 “If you can, you must” 效果更好 这套原则初衷是对内用的，让团队对齐我的决策逻辑，不代表标准答案，大家参考有启发就行，不用全盘照搬 四、免费教育项目Giggle Academy @GiggleAcademy：什么时候能到 1000 万用户 增长数据：去年 6 月才几万用户，今年年初 10 万，现在已经 150万+ 按这个趋势 1-2 年有望达成一千万，但不打包票（我感觉还是太低调了） 我更看重用户长期留存：理想状态是孩子能连续用 18 年，现在还差很远 目前只做了 2-6 岁的内容，6-10 岁年龄段的课程还没上线，内容库不够丰富，同时也要控制孩子的屏幕时长 综合预估 2-3 年左右能冲击千万用户目标，终极目标是冲到一亿甚至十亿 五、实体企业进 Web3：怎么避坑、怎么找机会 风控永远第一位：碰新项目、新产品，别一次性投太多钱，先小仓位试水适应，100% 确认可行再加码。重大决策谨慎，小决策可以灵活 币安不只是交易平台，很多功能实体企业都能用： 比如币安支付可以低成本做跨境结算，效率高、手续费低；还有理财功能，能拿到稳定的月收益，很多隐藏玩法我自己都不全了解，大家可以多挖掘一下！ 六、创业九年，压力最大的时刻 很少有 “绝望” 的感觉，本身性格偏乐观、抗压能力强，有个词意思就是，耐操 压力最大的两个阶段：平台刚上线时 BNB 破发，早期几万投资者都亏损，那两周心理负担最重 前两年处理美国相关事件，压力更偏向个人层面。但自问对得起用户、对得起行业，所以心理压力反而没那么大，只是个人要承受后续后果 七、加密从业者要不要主动追求影响力 没有标准答案，看个人风格和项目需求 “枪打出头鸟” 在哪都适用，如果能闷声把事做好、赚到钱，是最优解 但影响力本身也是一条发展路径，有些项目完全没曝光很难起步，有影响力拿资源会更容易，两者各有利弊，自己权衡平衡就好 八、未来资产都会上链、实现资本自由吗 肯定会，演进路线很清晰：股票先上链：面向全球投资者，估值和流动性都会更高 然后是货币（稳定币）：现在 90% 稳定币锚定美元，已经变相扩大了美元在加密世界的影响力 接着外汇上链：传统外汇报价不透明，链上能做到 7×24 小时交易、价格完全公开 再往后艺术品、文化产权、地产也能代币化上链，只是这类资产流动性差，落地速度会慢一些 九、暴富 / 低谷怎么调整心态，给 00 后的建议 一夜暴富听起来美好，但 “来的快去的也快”，伴随的风险极高，大部分人根本守不住。长期稳步积累，才是最稳妥、心态最平和的方式 哪怕运气好赚到快钱，也绝对不能 allin，风控永远是底线。allin 赌暴富，也可能一夜归零 不建议年轻人执着于一夜暴富。年轻人最大的资本是时间，每月拿出小部分闲钱定投，坚持十年收益会非常可观，不用急于求成。世界上没有稳赚不赔的暴富捷径 十、区块链新人怎么参与行业变革 六个月之后的赛道热点，谁都预判不了，不用硬猜 区块链入行门槛很低，但骗子也多，新人第一要务是注意风控 投项目先看社区：没有真实社区的项目大概率走不远；有社区也要分辨是真活跃用户，还是水军刷出来的虚假热度 十一、区块链项目成败的核心因素 归根结底看人、看团队 技术强、能做出合格产品的团队并不少，最难得的是三个品质：韧性（逆境能不能扛住往前走）、心态正（赚长期安稳的钱）、使命感 牛市的时候鱼龙混杂，不好分辨；前阵子大量从业者跑去 AI 赛道，反而筛掉了一批捞快钱的，留下来深耕区块链的，普遍使命感更强 对比 AI 行业：AI 高度中心化，红利基本被头部大厂拿走；加密行业普通人赚钱的机会相对更多 十二、现在年轻人还要 allin 比特币吗，未来还有机会吗 绝对不建议任何人随便 allin 任何资产 allin 之前先问自己：如果归零了，你的生活受不受影响？答案是 “受影响” 就绝对别做，更不能借钱投资 我当年 allin 比特币的时候已经 35+，就算归零也能打工养活全家，有足够的安全垫 未来的机会只会比过去更多。比特币再涨几百倍是有可能的，但没人知道要多久，短期也照样会跌。除了比特币还有很多赛道机会 给年轻人的配置建议：大部分仓位放主流蓝筹币，绝对别卖房、掏空身家进场。可以拿每月收入的 10%-20% 做高风险投资，前提是不影响基本生活 十三、AI 时代的教育会变成什么样，Giggle Academy 初心变了吗 Giggle Academy 从一开始就后是 AI 时代的项目，第一天就打算把 AI 能力用到极致 目前纯 AI 还做不了从 0 到 18 岁的完整体系化教学，只能零散回答问题。现在的阶段是：人类专家设计课程大纲，AI 用来提升内容生产效率 未来终极形态：一个 AI 导师就能陪伴孩子完成全部成长教育。真到那天 Giggle Academy就算停了也没关系，本身就是公益项目，目标只是做出最好的教育产品 传统校园教育是平均化，培养适配工厂的标准化人才； 未来全球化竞争激烈，顶尖 0.1% 的人收益远超普通人，所以教育要保留基础通识，同时深挖个人强项 AI 驱动的一对一教学是未来主流，成本远低于线下老师 十四、重新创业会选什么方向，什么时候 allin 创业别只看什么最火，要结合三件事： 你擅长什么、你感兴趣什么、这件事有没有社会价值，三者重合再去做 就算 AI 再火，我也不会去做，因为没有技术积累，进去没优势。我还是会选加密相关，做了一辈子，熟 别盲目跟风，别人开川菜馆赚钱，你不一定也要开。英伟达深耕显卡几十年才等到 AI 红利，苹果也经历过多次起伏 创业 allin 的前提：产品验证了市场匹配，再全力投入 十五、交易踏空、焦虑怎么办 只要交易让你产生明显焦虑，最直接的办法就是降仓位 仓位小了，行情波动对你的冲击自然就小了，踏空焦虑没有完美的解决方案 十六、币安下一阶段生态增长点 中心化交易所业务现在由一姐，何一@heyibinance负责。目前 RWA（现实资产代币化）增长很快，是核心主线 币安本身不适合做资产发行方，定位是做基础设施，联合 BNB Chain、PancakeSwap 等整个生态，配合全球券商一起推进 未来不会强行创造趋势，社区里什么项目跑出来、跑出热度，整个生态就跟进扶持 十七、财富自由还有烦恼吗，幸福来自什么 有钱不等于长久开心，财富带来的快乐衰减非常快：工资翻倍开心两周，资产加零开心一个月，之后就回到原来的状态 我自己日常开销不高，对跑车、奢侈品没兴趣，快乐主要来自滑雪、风筝冲浪这些户外运动 幸福的优先级排序： 健康：健康的人有一百种烦恼，失去健康的人只有一种烦恼 家庭：家人的支持和温暖 高质量的朋友：朋友贵精不贵多 最后才是事业和赚钱，钱够温饱就行，多了不会更幸福 十八、极简主义怎么化解复杂监管危机 遇到复杂危机，就把问题简化回归到最核心的原则上，决策就会变简单 比如遇到海外执法施压、各种复杂选项，我只回归一条底线：这个决策是不是保护用户利益。守住这条标尺，再大的压力也知道怎么选，当年尼日利亚事件就是这么处理的 十九、香港加密推进慢的原因 越成熟的金融体系，政策迭代越慢。香港传统券商、银行体系庞大，每条新规都要反复评估对现有行业的冲击，还要给机构留足过渡期，所以合规更新都是按 “年” 算的，不是创业圈的 “天 / 小时” 另外香港还要考虑政策对内地的连带影响，还要平衡两个现实难题： 数字货币和人民币国际化目标的关系、加密资产跨境流通对外汇管理的挑战，每个问题都没有简单答案，所以周期长 但香港监管层推进的主观意愿很强，只是落地难度确实很高 二十、大学是加密推广的好阵地吗 是，历史上绝大多数重大变革都是从校园萌芽的，非常适合做新兴行业推广 但加密属于金融赛道，校园推广会有一定敏感度，之前在香港大学的讲座反响很好，币安也有行业内最完善的免费区块链教育资源 整个行业未来还可以继续加大校园科普的力度 以上就是这次分享会的全部内容啦！ 其实整场聊下来，CZ 的逻辑一直很清晰：底线原则寸步不让，小事可逆快速试错，大事不可逆慎之又慎，风控永远排在收益前面 不管是刚入行的新人、做交易的玩家，还是创业做项目的朋友，都能对应到自己的阶段参考 觉得有用可以随手转给身边圈内的朋友，咱们慢慢赚、稳稳走！

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