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

作为前VC投资人，怎么看待现在CT上“VC已死”的论调？ 付费问题，我认真回答一下，本来对于这个论调我也有不少想法 先说结论 - 1. 部分VC已死是不可否认的事实 2. 整体上VC不会死，会一直活下去，推动这个行业继续向前 3. VC其实与项目，人才一样，进入一个“出清”与“大浪淘沙”的阶段，有点类似2000年互联网泡沫那会。这是上一轮疯牛的“债”，花个几年还清之后，会进入新一轮健康的成长阶段，但门槛要比之前高很多 接下来把每条展开说一下 1. 部分VC已死 - 亚洲VC应该是这一轮最惨的，从今年开始基本上头部几个关停的关停，解散的解散，剩下几个几个月可能都见不到一次出手，专注于当前Portfolio的退出，募集新一期的资金也比较困难 欧美二三线上半年还是相对OK的，跟他们的LP结构与资金体量有关，但下半年尤其近一两个月也明显出现亚洲VC的一些势头，出手频率不断降低，有些也干脆不投了，或者转型纯Liquid Fund。开始有投资经理/合伙人在TG上跟我说“太难了,不好退”。1011大惨案对山寨流动性的影响是致命的，现在开始传导到VC的信心这边 欧美一线那几家貌似影响不大，至少表面上看起来是这样的 其实VC这一轮的“熊市”是2022年Luna暴雷之后的“延迟效应”，当时二级市场熊了，但一级市场无论是项目估值还是VC募到的资金量其实没受多大影响，还有很多新VC是在Luna暴雷之后成立的（比如ABCDE）。当时的思路也没什么问题，Defi Summer几个明星项目MakerDAO，Uniswap之类都是18-19年熊市Build出来的，18-19那一波的VC也在21年的疯牛赚的盆满钵满，熊市做VC，投到好项目，牛市来了就爽了！ 但理想很丰满，现实很骨感，原因有三 一是21年那波叙事叠加放水太疯狂了，18-19的VC其实投到好项目和烂项目差距不大，当时鸡犬升天，任何项目都是几十倍甚至百倍。这也让22-23年一级市场的新项目估值和融资额即便在熊市，也因为锚定效应依旧维持一个相对的高位，没有收到二级市场太大影响，这就是我上面说的一级市场熊市的“延迟效应” 二是四年周期被打破了，25年根本没有出现所谓的“山寨季”，这里面有宏观的原因，有山寨过多，流动性不足的原因，有大家对叙事逐渐祛魅，不再为PPT和VC背书买单的原因，有AI爆发，美股“真价值投资”对币圈资金虹吸效应的原因……Anyway，之前的Pattern不再重复,想要复刻之前19年投到好项目，21年百倍退出的梦想是不可能了 三是即便四年周期重复，VC这一轮的条款跟上一轮也完全不通，我们有些23年初投的Portfolio，2，3年过去了还没发币，即便TGE，还得锁一年，再释放个两三年，一个23年投的项目，可能28-29年才能拿到最后一批代币，直接穿越一轮半周期。在币圈，有几个项目能做到穿越周期还活的很好的？凤毛麟角 2. VC整体不会死 - 这个其实没什么好担心的，行业但凡死不了，VC也就死不了。不然新的idea，新的技术，新的方向，谁来给资源去实现？总不能说完全依靠ICO或者KOL轮吧？ ICO更多是为了带部分散户和社区上车+造势，KOL轮主要负责传播，这些都是项目中后期发生的事情。在最早期就一两个Founder+PPT的阶段，只有VC才能真的看懂且真的给钱。我在ABCDE两年多聊了1000多个项目，最终只投了40个。这精挑细选的40个估计还得死掉二三十个。大家能在市场上看到的很多你们觉得“垃圾”的项目，已经是筛过好多遍相对“精品”的了，不然这1000多号项目都开ICO，都开KOL轮，散户甚至包括KOL们看得过来分辨的过来么？ 你就想想从上一轮到这一轮的现象级项目，除了Hyperliquid这种极个别案例，哪个背后是没有VC的？无论是Uniswap，AAVE，还是Solana，Opensea，还是PolyMarket，Ethena……情绪上再怎么Anti-VC，这和行业还是得靠Founder+VC合力往前推 前几天我聊了一个预测市场项目，跟市面上大多数Polymarket/Kalshi的Copycat完全不同，极其差异化。这两天推给了一些VC和KOL，大家反馈都是很有意思，要约着聊聊。你看，好项目不会死，好VC也同样 3. VC，项目，人才的门槛会提高，趋向Web2 - VC - 口碑，资金，专业程度明显进入强者恒强的阶段。 VC的口碑和品牌最重要的其实不是看在散户那里你有多出名，而是看Developer，或者说Founder们愿不愿意拿你的钱，为什么选择拿你的钱而不是拿另一家VC的钱，这才是VC的真正护城河。这一轮下来VC明显跟CEX类似，从之前的金字塔结构往图钉结构上转 项目 - 我们从上上轮的看叙事和白皮书（甚至不看白皮书，比如17年那会李笑来一个Idea融资上亿），过渡到上一轮的看TVL，VC背书，叙事，Trasaction……过渡到这一轮的看真实用户数，看协议收入……感觉总算是逐步靠近了美股那个方向。 Hyperliquid的Jeff曾经在一次访谈里说过，币圈绝大多数项目唯一的商业模式就是卖币，因为TGE的时候啥都没有，就一个主网，没有生态，没有用户，没有收入……于是只能卖币。试想一下美股一家公司上市的时候只有一个公司主体和一堆员工，也许还有厂房和车间啥的，但没有客户，没有收入，这尼玛能让你上了纳斯达克才怪！为啥我们Web3这边就能直接TGE或者Listing？！ 这一轮Polymarket和Hyperliquid打了一个最好的样，一个先花几年做到大量真实用户和收入，甚至撑起一个新的赛道，然后再考虑发币。一个上来的确拿代币空投预期做激励吸引了早期用户，但人家产品无敌，发币了大家也接着用，项目自身是现金奶牛，且收入的99%都拿来回购代币。什么时候项目有了非Farmer的真实用户+真实收入，再谈TGE，再谈Listing，我们圈就算真的走向正轨了 人才 - 我一直对Web3有信心的很大一个原因，是因为这个行业聚集了世界上最聪明的一帮人。之前我就有写过，我聊过的这1000多个项目，有接近一半的比例Founder与核心团队都是藤校毕业。国内founder则是几乎清一色的清北，偶见浙大交大厦大几个985。 当然不是唯学历论，我自己也不是什么名校出身。但不可否认的是从统计学角度，这么多高智商的人才扎堆聚在这里，哪怕是因为财富效应，也肯定能折腾出一些有用/好玩的东西 所以之前我说虽然市场熊了，但这一轮创业方向其实挺清晰的，稳定币，Perp，万物上链，预测市场，Agent Economy都是有着确定PMF的方向，好的Founder+好的VC一定可以做出真的好东西来，Polymarket和Hyperliquid打了最好的样，明后年相信会看到更多的明星产品出现 而对于普通人来说，Web3依旧是你从nobody变成somebody的最有希望之地 - 当然，这个最有希望是与卷到不能再卷的Web2那边炼狱难度相比。跟上上轮或者上一轮周期来讲，这个难度已经从Easy变成Hard了。记得前两天看一个Web3 VC合伙人的tweet，说招一个初级的实习生，几天下来收到500多份简历，很多都是名校毕业，吓得他把招聘广告直接关了。 所以最终还是那句话 - 悲观者永远正确，乐观者永远前行

这几天因为一直没有vpn登录不上去，想聊聊和龙王的故事 1/请我吃饭，杭州螃蟹宴 
2025年年初，我跑到杭州去约龙王吃饭，当时感觉自己非常迷茫，也没赚到钱。龙王二话没说就答应出来了，还叫了带带大师兄和安东尼，两个很强的交易员，一起介绍我认识。那顿饭吃的是杭州慕云料理，把螃蟹的脚和钳子分开，还有烤的，反正就是很高级也很好吃。 像龙王、带带大师兄、安东尼这样的大佬本身就可以不用社交，因为他们没有社交需求，但他们也愿意提携后辈。在推上真实发言，多少人因为站队或者害怕影响自己而不敢大声说话，其实是因为不够有钱、不够自由（这也是我后来想明白的事情）。当你足够有钱和向内求，你是很敢坚持真理的，因为没人能影响你的主张，无非就是你的钱、你的工作、你的未来发展。所以很多时候，大部分人为了不影响自己，选择了沉默的螺旋。 我有时候觉得，有龙王和带带大师兄这样的大V存在挺好的，愤世嫉俗，能把事情真正正确的一面说出来。 2/买单偷偷把账单分成两份 
今年年初我和嗯哼又去杭州找龙王和带带大师兄，吃完饭晚上去唱歌。嗯哼想着今年他也赚了钱，就不要龙王买单了。买单的时候发现账单异常便宜，后来问销售才知道，龙王偷偷把账单分成两份，自己A了一半。 3/把自己的想法写到推上——A9里最爱分享的 
龙王经常把自己的想法开源在网上，也被Vida称为A9里最爱分享的一个人。我自己的看板，这里打个小广告（ 别的不好说，至少龙王的分享对我而言是很有帮助的。 4/纯K，被比身高，也没有发火，只是觉得很无语 
还有一次挺搞笑的，因为龙王现实生活中其实非常清秀。当时嗯哼去找他们玩，龙王说如果嗯哼请客就去纯K就行了。当时有个朋友的朋友，是个情商不太高的女生，非要和龙王比身高，龙王也没有发火，只是觉得很无语。 5/XPL 给兄弟打了分额度给他们 pumpfun 的分析 
XPL做完调研之后，他给很多兄弟留了额度，挨个去问要不要打，就是一个好东西愿意分享的，真的很讲义气的人。还有当时龙王整个公司都在研究pump fun打预售，研究得很明白，还无偿分享在群里和推上，我也是跟上吃了口肉。 6/德扑怕我输太多，要我不要再打了 
上个月吧，又去了趟杭州，一起打德州的时候，龙王看我输太多了，一直提醒我不要再打了，然后还给我介绍了个Polymarket大神，就是大家熟知的逢赌必赢（fengdubiying）。挺有意思的是，这个哥之前把我推特屏蔽了。好在，线下有机会解释，然后他又给我取消屏蔽，互相关注上了。但是我当时真的觉得感慨万千，要是任何屏蔽我的人，我都能见个面，和他聊几句，让他知道我是什么样的人就好了。 7/看到有人说龙王把华为说得比库里南还好，引发了争议 我可以说，是的，华为真的比很多好车要好。华为尊界S800，它就是很舒适，后座很宽敞，你都可以躺着，有超大屏投影仪，而且整个车非常长，买车会送两个手机遥控器，还有星空顶，内饰加配豪华真皮座椅，还有辅助灯的工艺和钻石切割一样。传统的豪车已经干不过智能驾驶的车了，舒适度/智能度/时尚度各方面吧。 我觉得像龙王/风无向这样的大V（我说的大V是指在行业有影响力的人），实则希望币圈好，但是经常被人误会。当然大部分人不在乎新闻真实，只在乎流量数据，大家不再去共建而是频繁背刺，很多大玩家转战美股和激流勇退，退圈不再活跃，其实并不是好事情。 其实自上次因为嗯哼被黑，我被连坐，就暗下决心要做一个真实的性情中人。有什么做什么，绝不虚与委蛇。以前总觉得有包袱，患得患失，不敢大声讲话，现在想想，都通透了。如果有人骂我，我就要骂回去，没有什么怕得罪谁的，既然别人泼我脏水，那就是我的敌人。 看到大佬们相继锁推，不再分享，我感觉也会觉得很悲哀。 最后引用一句网友写的话：就像30-40岁的人只玩过魔兽争霸，所以不认识英雄联盟里的那个牛逼的职业选手叫Faker。从电子厂小侠到本初，到憨巴龙王，从来大家说的就是一个人，而没有所谓的冒充。 既然你的言论自由，那么同等我也享有自由。如果因为你比我有钱，就要凌驾于我，认为我粉的偶像不是一个量级，那么这样就不自由。 人活一生，要让自己畅快，不然容易得乳腺增生。想到哪里写到哪里了。反正我很感激遇到这么多真心待我的朋友，感谢相遇、相识、相知。

币圈奇女子系列1️⃣----Pickle Cat黄瓜猫 黄瓜猫逐步回血ing，重新登顶币安实盘榜一！你们的皇帝回来啦！ 此时此景，我必须要BB几句。本文约3100字，大约需要7-10分钟。 自从上次在柏林跟Pickle Cat黄瓜猫小聚以后，一直想提笔给大家详细介绍一下黄瓜猫。奈何中途碰到一些大家众所周知不可抗拒的原因。耽搁到现在。因为Pickle Cat对于整个中文区来说，都是一个很神秘的存在。 目前很多人只知道她是一位女子。不接广告，不带单，不做返佣，仅此而已。其他诸如年纪多少大，如何赚到第一桶金，身世背景，为何叫黄瓜猫这个名字，为什么用这个头像等等一系列疑问。值此比特币站上80000大关，黄瓜猫重新登顶币安实盘榜单第一之际。我来提笔给大家告诉大家一个我眼中真实的Pickle Cat------黄瓜猫。 黄瓜猫，华裔加拿大人。00后。普通家庭出身，以上为大家都知道的公开资料。非一些路边社说的天龙人后代。她的战绩，在币安历史总榜可查，也经过一姐的亲自认证。入圈很早，具体年龄我就不说了，免得大家心理接受不了。这么说吧，她入圈的年纪，同比很多人还在辛辛苦苦小镇做题。 黄瓜猫一直都是匿名的。之前主要在reddit上玩耍，刷推也是潜水，主要也是为了看项目还有看市场情绪而已。盘子，ico，defi summer，nft，铭文，符文，她其实都玩过。虽然在体验各个时期的各种新玩法，但是据我了解，她给自己的定义一直都是Trader和普通用户，从未当过dev或者进行过所谓的builder。因为她只是把那些当做一种体验而已。她在推特上逐步被人所知，源自meme疯狂时期，给一个meme工具平台提出了很多意见，该平台老板对这些意见非常重视并进行了回应。而真正被人熟知，是因为她把币安的交易号改成了相同的头像，也就是现在大家熟知的黄瓜猫头像。大家才知道，原来她竟然是币安盈利榜上一直遥遥领先的存在。 黄瓜猫的第一桶金是怎么来的？很多都好奇这个问题，我同样也非常好奇。据了解其实她跟很多人进入这个行业一样，最先都是懵懵懂懂的。最开始玩的是一个叫MMM的盘子，最后盘子崩了，亏了。但是还剩下多少BTC，我没问。然后不服继续玩cryptokitties，终于赚到了在她当时那个年纪对她来说的很多很多很多很多很多的钱，并且成功的留住了钱。 作为一个老OG，自此匿名活跃在二级市场上，独自闷头做交易。相信很多人在币安查看过她的个人资料页，没错，这个账号已经8.7年历史了，注册于2017年8月。而币安的历史，自从2017年7月成立，到现在也不过9年。我当面问过黄瓜猫，为什么选择币安，而不是其他平台，毕竟当时也有不少平台，很多都比币安名气大。她的回答很有意思，竟然单纯是喜欢币安的商标而已。随着时间的沉淀，发现币安的深度也是最好的，感觉应该是一个可以长期使用的交易平台。果不其然，她没有看错。币安在一步一步的发展壮大，最终成为大家现在口中的宇宙所。在此，我个人强烈建议一姐 @heyibinance 在币安十周年之际。一定要给黄瓜猫这样的老OG们，颁发一个“OG陪伴奖”。 黄瓜猫爆过仓吗？我问到的答案是不光爆过仓，而且不止一次，是三次。正是这三次爆仓，才让她形成了目前稳健的交易风格，查看她的币安个人资料页，也是显示为中频交易者。有时候利润回撤时，很多人比她自己还担心她的仓位，也是这次黄瓜猫回血这么多，促使了我要写一写币圈女性系列的原因。 但事实上，以我对她的了解，按她的性格，即使再爆一次，她也有信心自己能再度起来，因为她没有恐惧，也就无所不能。何况她是一名死多头，大不了逢低就不断加仓，买买买而已。每一次周期的低谷，或许对她来说，只是她的购物季。我不禁感叹，这跟巴菲特的风格何其相似，目前手握雄厚现金流的巴菲特，恐怕也是在耐心蛰伏与等待，准备大规模捡尸体吧。小小透露一下，我打探到的确切情报： 黄瓜猫是一名E卫兵，她现货挂了很多limit orders，一直接，亏掉的ETH她貌似都要买回来。 当时我有很大的疑问请教她，就是现在特朗普政府经常随意画K线。我个人觉得年底前是不是还要大跌一波，因为战争的情况很不好，币圈情绪和圈外人也不看好，和2022年有点类似。她却很乐观，认为币圈的下一次共识升级可能来的会更猛烈。而且下一轮共识升级，不会是MEME或者和NFT这样极限投机程度的叙事了。会是有实际应用收入的项目币，而且是真正有用的cion会越来越多。当然，也不否认，任何时候都会有泡沫的存在。我深以为然，毕竟，没有泡沫的啤酒，还能叫啤酒吗？ 针对很多人离开币圈去玩AI，我们也进行过一些探讨。我个人的看法是，很多人其实都没玩明白AI，如果真正玩明白了AI，就会发现，AI发展的越快越好，其实对币圈的发展越是利好，因为最后大家会发现AI Payment只能用crypto，没有别的有效选择。加密天然就是为AI准备的，我个人认为越高度自动化的AI，一定要接入crypto。因为crypto不受国界/政府的干预。她表示大部分赞同。是的，黄瓜猫正在研究AI交易，每个月光TOKEN费用就不下2万刀。 很少人不知道黄瓜猫的真面目，也非常好奇，甚至有人质疑这个人是不是真实存在，阴谋论甚至怀疑是不是某交易所推出来的样板工程。毕竟没几个人在公开场合见过她，在这里，我也只能从主观的角度简单的说，她是一位在街上看起来很漂亮的灵动乖巧领家小女孩，她的爱好跟大多数女孩子都差不多，她也喜欢LABUBU。换位思考，如果你是她，有这样的身价，愿意公开抛头露面吗？需要吗？毕竟，我和黄瓜猫一起亏过钱，都是亏在所谓的熟人朋友那里。对她来说，越是熟人，越可怕。我认为保持这种不公开出现在公共场合的状态，是对她最好的建议。 聊的越深入以后，，我才知道，她最开始上推特也就是想随便发发牢骚，吐吐槽，顺便说一下自己的想法而已。毕竟币圈的很多东西都变了。对于她这种这么早入圈的人来说，肯定已经找不回原来的那种cypherpunk精神，正如我们现在看到的那样，圈内现在大多都是急功近利，牛鬼蛇神之徒。 我问她对于这么多粉丝关心你，开心么？才了解到，有这么多粉丝根本不是她的本意，开始她也没想到会有这么多人关注她，搞的她现在不得不偶尔发发推文，分享一下自己的心得体会。或许，在我这个旁观者的视角看来，旅游，复盘，继续现货狂买，才是她最舒适的生活方式。并且站在我的角度看，推特对她而言，太复杂了，一不留神，发表的看法或者批评，就很容易被人利用，甚至被人当枪使。毕竟她不带单，不返佣，不做广告，为了琢磨发推的内容，纯纯是耽误她交易和赚钱。我在这里抄录一段她TG频道升级公告里的原文，估计就是她内心最真实的想法吧： 我还在交易，只是不只是纯把重心都放在crypto交易了，每次币圈熊市我都会回到个很发散性思维的状态（什么新东西都想学一下，天天写东西/shitposting/“对地球上所有事情都超级好奇阶段”） 很多人很好奇，为什么叫“Pickle Cat”？实际上是她很喜欢一部电视剧叫“rick and morty”，非常喜欢里面的“pickle rick”，然后又很喜欢猫。所以给自己起了这个名字“Pickle Cat“.还亲自设计做了一套表情包。就这么简单。 值此BTC重回8万，黄瓜猫的币安公开账户也回血了很多，重新回到了榜首。老OG的默守与坚持，由此可见一斑。至于是如何坚定自己的信念，并坚持到今天这个结果，或许只有她本人才能描述这个回血之路的整体心路历程。不过写到这里，我好像又能理解了，毕竟，她是一名死多头，E卫兵。

涂涂姐教你约会系列第十七期-《姐自己被搭讪过100多次，只有3次成功了——那3个男人，到底赢在哪里？》 这两天后台一堆兄弟问姐—— "姐，你天天教我们怎么搭讪，那你自己被搭讪过吗？什么样的男人能让你心动？" 姐想了想—— 老娘从20岁到现在，少说被陌生男人搭讪过100多次。 地铁、咖啡馆机场、酒吧、画展、健身房、星巴克、便利店—— 几乎所有的公共场合，姐都被搭讪过。 但姐认真复盘了一下—— 100多次里，真正让姐"愿意给微信、愿意见面、愿意发生点什么"的，只有3次。 剩下的97次，姐都是面无表情地说了"不好意思我有男朋友"，然后转头就走。 今天这篇，姐就把这3个赢家、和那97个输家，一起拆给你听。 姐先说97个输家。 他们的开场白，姐闭着眼睛都能背出来—— "美女，能加个微信吗？" "你好漂亮，加个微信交个朋友？" "这么好看一个人吗？我请你喝杯东西？" "美女，看你气质这么好，是不是模特？" 兄弟，姐告诉你—— 这些话，姐从18岁开始已经听过1000遍了。 姐听到的瞬间，身体的本能反应是"汗毛立起来"。 不是因为对方很丑——是因为这种话，传递的信号太单一了： "我想要你。" "你长得不错。" "我想得到你的联系方式。" ——100%的目的性，0%的趣味性，0%的人格魅力。 姐凭什么给你微信？ 姐可以告诉你姐当时心里的真实想法—— "你想要我，我知道。 但是你给了我什么， 让我也想要你？" 他们一个都答不上来。 所以姐头也不回地走掉。 OK，说完97个输家，姐说说那3个赢家。 姐先告诉你，这3次搭讪发生在3个完全不同的场景—— 但赢家的"内核"，是同一种东西。 第一个赢家——咖啡馆里那个看姐书的男生 那是姐26岁的时候。 那天姐在一家很小的咖啡馆里看书，看的是村上春树的《海边的卡夫卡》。 姐对面坐了一个男生，看起来30岁左右，穿一件普通的灰色T恤。长相，姐说实话，6分。 他看到姐手里的书，没有立刻搭话。 他先点了一杯咖啡，自己看了大概15分钟手机。 然后他突然抬头说—— "我看你在看《海边的卡夫卡》。 我跟你说，这本比《挪威的森林》差远了。 后半段崩得不行。 你看到中田大叔那段了吗？" 兄弟—— 姐当时的第一反应，是惊讶。 为什么？因为他没有夸姐。 他在挑战姐。 姐从来没遇到过一个陌生男人——第一句话不是"你好漂亮"，而是"你看的这本书不咋地"。 姐的本能反应——想反驳他。 "怎么会差远了？后半段是村上故意做的留白处理。" ——就这么一句话，姐已经入坑了。 因为姐已经"主动开口跟他说话"了。 接下来的事情顺理成章—— 聊了40分钟，加了微信，3天后约出来吃饭。两周后我们睡了。 姐聊一下他赢在哪里—— 兄弟，记住一个核心心法—— "赞美"在搭讪场景里，是最低级的钩子。 "观点冲突"才是。 为什么？ 因为"赞美"是单向的——你说她漂亮，她只能说"谢谢"，然后就没下文了。 而"观点冲突"是双向的——你说她看的书不行，她必须反驳你，对话就开始了。 对话一旦开始，搭讪就成功了一半。 而且——"敢挑战姐的男人"，本身就是一种稀缺信号。 99%的男人见到姐——第一反应是讨好。 只有他敢"贬低姐手里的书"——这种姿态本身就是高价值。 姐当时的潜台词是—— "这个男的有点意思。 他不像别人一样想'拿下我', 他像个朋友一样在跟我'抬杠'。 我想多跟他聊几句。" 姐告诉你——女人对'抬杠型男人'的抵抗力，是最低的。 第二个赢家——机场里那个航班延误的男生 那是姐31岁的时候。 姐在虹桥机场等一班飞昆明的航班——延误了3个小时。 姐心情极差，坐在登机口刷手机。 旁边坐了一个男的，看起来35岁左右，戴一副眼镜，穿西装。 他看了一眼登机口的电子屏，自言自语地说了一句—— "这条航线我飞过8次。 8次里有6次延误。 你这次能准时起飞我直播吃键盘。" 他没看姐——他像是在自言自语。 但姐听到了。 姐忍不住笑出声。 ——这就是关键。 他没有"主动搭讪"姐。 他是把一句"自嘲式吐槽"丢在空气里——让姐自己接住。 姐接住了。 姐说："那你为什么还要飞这条线？" 他说："工作原因。我恨这条线。" 姐说："我也恨。" ——就这么3句对话，姐已经笑了2次。 剩下的3个小时延误，我们一起喝了2杯咖啡，加了微信。 那次出差回来后，我们见了面。 姐复盘一下他赢在哪里—— 兄弟，这一次的核心心法是—— "共同处境"+"自嘲式幽默"—— 是搭讪的最高级武器。 为什么？ 因为他没有把姐当"猎物"——他把姐当"同病相怜的战友"。 "我们俩都被这个垃圾航班坑了"——这是一个共同的敌人，让姐和他瞬间站在了同一边。 而自嘲（"我直播吃键盘"）——是降低姐防御的核武器。 一个会自嘲的男人——永远比一个会吹牛的男人更性感。 姐当时的潜台词是—— "这个男的不像在搭讪我。 他只是在跟我吐槽。 我可以跟他聊两句—— 反正我也烦得要命。" ——你看，他把"搭讪"伪装成了"两个人一起骂航班"。 姐的防御等级，从满级降到了零。 第三个赢家——画展里那个安静的男生 那是姐33岁的时候。 姐在UCCA看一个安藤忠雄的建筑展。 展厅里人很多。姐站在一个模型前面看了很久。 身边站了一个男的——他什么都没说。 他就站在姐旁边，看着同一个模型。沉默了大概2分钟。 然后他突然开口，声音很轻，像是在自言自语—— "这个建筑的光线设计， 让我想起我小时候的一个院子。 我外婆家。 可能没人会这么觉得吧。" 他说完之后，没看姐，继续看那个模型。 兄弟—— 姐当时心里"咯噔"了一下。 姐没有任何防御。 姐主动开口—— "你外婆家是哪里的？" 他说："福建的一个小镇。" 姐说："我外婆家也是南方的。光线确实有点像。" ——就这么3句对话，姐对他的所有防御都瓦解了。 我们看完展，一起走出来，在外面的咖啡馆坐了2小时。 那个男的——到现在为止，还是姐前任里印象最深的一个。 姐复盘一下他赢在哪里—— 兄弟，这一次的核心心法是—— "分享私人化的故事"—— 是这3种武器里，杀伤力最大的。 为什么？ 因为"私人化"=信任。 99%的男人在搭讪场景里——展示的是"装出来的优势"： 装有钱（晒车晒表） 装有趣（讲段子） 装高级（聊行业） 只有他——展示的是"私人化的脆弱"。 "我外婆家的院子"—— 这是一个不能"装"出来的细节。 这是一个真实的、私人的、带着情感的瞬间。 而女人——天生对"看见男人柔软的那一面"零抵抗力。 姐当时的潜台词是—— "这个男的不一样。 他没在'撩'我—— 他在'真实地分享他自己'。 我也想跟他分享我自己。" ——这才是最高级的搭讪艺术。 他没在"得到姐"——他在"邀请姐进入他的世界"。 姐就主动走进去了。 姐最后给兄弟们一句心里话 那3个赢家，没有一个夸姐"漂亮"。 那3个赢家，没有一个第一句话就要微信。 那3个赢家，没有一个用"标准搭讪话术"。 他们赢的，是一个"非语言性的瞬间"—— 第一个用"挑战"——让姐想反驳 第二个用"共鸣"——让姐想笑 第三个用"私人化"——让姐想靠近 他们没有把姐当"目标"——他们把姐当"一个有意思的人"。 ——这才是搭讪的真正核武器。 姐知道兄弟们看完会问—— "姐，那我下次在咖啡馆/机场/画展，到底应该怎么开口？" 姐告诉你最简单的判断方法—— 开口之前，先问自己一个问题—— "我说这句话， 是想让她'回应我', 还是想让她'喜欢我'?" 99%的失败搭讪——开口的目的是"让她喜欢我"。 3%的成功搭讪——开口的目的是"让她回应我"。 这一念之差——决定了你是那97个失败者，还是那3个赢家。

刚要回家吃饭 在群里跟他们聊世界杯呢 听到群里说有人给我打币了 我刚看了一下 还挺牛逼呢 别人都打70% 给我打了76% 有人问我咋办？ 认领不认领？ 我说这玩意儿也不需要认领啊 不直接都在钱包里了么 我也不知道咋办 但是我倒是现在还真没想着一键sell 我这个人吧 咋说呢 有时候感觉几千U也是钱 有时候又没啥太大感觉 对于这个币 我的心态就是当玩儿呗 meme本身就是玩儿 瞎几把玩儿吧 我估计没啥太大感觉的主要原因是这玩意儿咋也亏不了 我看给我打了76% 那就算所有人把24%都卖光了我再卖那不也赚钱么 这不是个好事儿么 那钱不也是白来的么 我现在说实话 内心也没啥波澜 也没太研究这个币咋办 我主要的心思都在我那8亿下注的美国队晋级上 所以我目前的想法是 啥几把也不干 一键sell也不sell 空投也不投 销毁也不销 我就啥也不干 爱几把涨就涨 爱几把跌就跌 先过1天再说 也就是发帖时间的24小时内吧 我啥也不几把干 然后就有一点袄 你们买卖自由 你要是买了 你赚钱也跟我没关系 你亏钱你也别嗷嗷叫 这玩意儿可是盈亏自负 我就先保证1点 24小时内我啥也不干 24小时后看当时情况具体再议 24小时后我要是一键sell了 你买了亏钱了 你可别找我嗷嗷叫 中途你们爱咋P咋P去吧 就当娱乐了 就当大家一起做游戏了 当然了CZ要是发推啥的 我可能去蹭蹭 回不回就一切随缘了 24小时后 我看看情况再说 反正事情就是这么个事情 情况就是这么个情况 这币可不是我发的 你们可别又说我开盘子啥的 跟我可半毛钱关系没有 你要么一个也别买 你买了就亏赚都是你的 你别赚了啥都好 亏了 一会儿又畜生吧 一会儿又傻逼吧 一会儿又报警吧 一会儿这 一会儿那的 小逼眼镜子和喜欢亏了嗷嗷叫的 千万别买 你们买卖盈亏自负 我啥也不保证 就保证1点 自本帖发布24小时之内打给我的币我一个也不会动

字节对大厂 AI Coding 的反思，好真实。 字节技术副总裁洪定坤的分享，我来回看了好几遍，很有启发。 字节在 AI Coding 方面的实践还是很有代表性的，推荐所有做研发的同学都可以看看。应该会感同身受。 我看完记了一整页笔记，分享给大家。 我甚至觉得可以把这个分享理解为字节在 AI Coding 上的一些真实反思。 根据自己的理解，我把这个分享里对我有启发的几个判断展开来聊一聊。 其中会夹杂很多我自己的感触，想看原文的可以直接去找演讲全文。 反思一：AI 代码贡献率不该是 KPI AI Coding 基本上都已经逐步进入了各个公司的生产流程。 很多人都在说自己的业务有 90% 的代码是 AI 生成的，乍一听，感觉很恐怖。 但其实，AI 对研发的提效没有外界想象的那么高。 洪定坤举了 TRAE 团队的例子。TRAE 本身就是做 AI 工具的，所以这个团队对 AI Coding 的采用非常积极。 过去半年里，他们有 94% 的代码都是 AI 贡献的。但人均需求吞吐率只提升了 60%，也就是之前的 1.6 倍。 这就有疑惑了，AI 写代码的速度至少是人的 10 倍以上，如果 90% 以上的代码都是 AI 产出的，效率至少应该提升 5 倍或者 10 倍吧？为什么只提高了 1.6 倍？ 字节得出来的结论是，单一的指标，比如 AI 代码占比，根本没有办法代表真实的生产力。 如果把 AI 代码贡献率当成 KPI，结果就是大家都去优化 AI 的生成量，而不是优化交付能力。 看起来 AI 用了很多，但系统的效率并没有真正变好。 那为什么 90% 的代码都是 AI 写的，人效才提了 1.6 倍？一个很重要的原因是，写代码只是整个研发流程的一个环节。 写之前要理解需求、写 Spec，写完之后要验证功能、提交发布，这些环节如果还是传统方式，光把写代码加速了，整体效率提不上去。 洪定坤把字节在这方面的尝试叫做系统化的 AI Development，核心意思就是 AI 不能只管写代码，得让它进入更多的研发环节，整条链路都跑通，效率才能真正上来。 前两天出去的时候还跟别人争论这件事。现在还有不少公司在追踪员工到底用了多少 Token，说白了，这是在追踪过程。 更应该关注的是，用了这个工具之后，从结果层面去看，交付到底有没有变得更快、更可靠。 一个团队天天说自己 AI 工具用得贼溜，消耗了多少 Token，但没有什么有效的产出，那这到底是好事还是坏事。我觉得这是一个值得每个管理者思考的新问题。 反思二：功能正确≠工程可用 Vibe Coding 的理想状态是就像聊天一样，用自然语言表达自己的需求，最后做出来想要的产品。 如果哪里不对，再用自然语言和 AI 沟通，让它修改。这是过去一年 Vibe Coding 风靡的思路。 对于不太复杂的应用，这种方式完全没问题。我自己做的一些项目基本上就是这个流程跑下来的。 但只要是做生产级的软件，无论公司大小，流程肯定不是这样。 因为公司里必然有老代码，有一套约束。怎么复用已有的组件，安全和权限怎么处理，性能怎么保证，还有兼容性、可维护性。 正经写过工程代码的人都清楚，Vibe Coding 描述的那个状态是比较理想化的，更适合做小项目和验证想法。 真正的程序员虽然也在 Vibe Coding，但流程跟理想状态不一样。 字节内部做了一个实验来验证这个判断：三个模型，三个 Agent 框架，两两组合成 9 种方案，针对同一个需求，每组跑 100 次，总共 900 次。 结果发现，AI 在功能正确率上表现还不错，所有组合都超过了 80%，也就是说，AI 把功能写对的能力已经过了及格线。 但无论哪个组合，生成代码的工程质量都不太好。比如 UI 不对，没有复用组件，性能有问题，结构不符合规范。 这些问题大家在用 AI 写代码的时候应该都碰到过。 现在所有上了牌桌的 Coding 模型，都已经过了 Opus 4.6 这个级别的临界点，模型可以自主写代码了。 这个时候影响 AI Coding 成败的绝对不是裸模型，而是裸模型加上 Harness 的能力。 这个判断本身不算新鲜。 但我最受触动的是字节对 Harness 的理解。 他们的反思是，整个行业好像还是把 Harness 等同于 Agent 框架，诸如用 single agent 还是 multi agent，包含哪些角色，角色之间怎么配合。 这些当然重要，但字节在实践中发现，真正决定 AI Coding 能不能落地的，反而是更基础、更工程化的东西。 洪定坤把它叫做基建。 比如上下文工程有没有做好，架构的约束够不够清晰，团队的知识能不能有效沉淀下来，过去的技术债有没有梳理清楚。 这些看起来不那么性感的工作，反而直接影响 AI Coding 的效果。 实验数据也验证了这一点。同样的模型和框架组合，把这些基建结合进去之后，功能正确率直接从 80% 提升到了接近 90%，工程质量得分，也从之前 40 到 60 分的不及格水平，普遍提升到了 80 分左右。 基建做不好的话，可能的后果是，Vibe Coding 感觉快了，但实际整体可能更慢。工程的债，迟早得还。 反思三：代码门槛下降之后，团队怎么协同 洪定坤分享里有一个例子让我印象很深刻。 产品经理有个需求，发现还得等研发排期，就说那我自己来吧，用 AI 三下五除二就把功能给实现了。 确实这个功能不复杂。做完之后产品经理把代码给到研发，说我已经把代码写完了，现在你只需要帮忙把功能上线就行。 研发一看，不行。你这代码能跑，但不符合上线的规范，有权限问题、安全问题。 产品经理就很委屈，你们没时间做这个需求，现在我都做完了又不让上线。可研发看到的其实是代码质量的问题。 所以这里面就有一个需要所有人正视的事情，虽然代码的生成门槛虽然下降了，这并不代表系统的复杂度也下降了。 真实的业务系统里，代码要放到已有的架构里，要跟已有的模块配合，还要考虑各种各样的问题。 绝对不是谁写出来就能直接上线的。不然肯定会出问题。 怎么让不同角色的人用同一套工具和规范做出符合要求的代码，这是接下来大家需要去解决的。 字节的思路是在内部尝试工具化。比如把内部实践直接产品化，沉淀到 TRAE 里面，开放给所有人。 其实说白了就是工具化。 我看朋友圈有好多大佬也都在转这篇文章，应该还是有挺多共鸣的。 我感觉这一次分享多少也是一些拨乱反正吧。因为过去一段时间确实有很多听起来很离谱的言论，有些人会疯狂地炫耀自己使用了多少 Token，会认为这就代表着 AI Native...... 强烈推荐大家看看原文。字节跳动的公众号就有。

今天來賓是之前一起共事過的同事 離職後都沒再聯絡 他說前幾天偶然滑到我的影片 就來私訊我 聊了一段時間 後來才跟我坦白他當時很喜歡我卻不敢約 看到我在徵約會就來密我 直到現在才終於鼓起勇氣邀約 如今他已有了自己的家庭 只好在床上彌補當初的遺憾… #你們會不會也對同事有遐想# #已婚男人技術真的頂#

Prompt该退环境了，未来属于Loop Engineering。 最近，AI行业又出现了一个有趣的新词。Loop Engineering。 如果你关注AI这个领域的话，这两天应该都会刷到。推特在刷，各种社媒也在刷，群里也有蛮多人在讨论。事情是这样的。 6月7号，OpenClaw的创始人Peter发了一条推，非常的简短，但是直接就爆了。 翻译过来意思就是：你不再需要为编码智能体编写提示词了，你应该设计循环来提示你的Agent。 而在这之前几天，Claude Code的创始人老哥Boris在一个开发者大会上也说了差不多的话。 他的原话大概是，我不再手动给Claude写提示词了，我运行着能让Claude自动编排任务的循环，我的工作，就是编写这些循环机制。 也就是，写loop。 这两个人呢，说了同一件事。然后Google的Addy Osmani紧接着发了一篇长文，把Loop Engineering这个概念正式梳理了出来。 于是，继Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering之后，AI行业的第四个逐渐形成共识的Engineering，就这么诞生了。 我其实是个特别不喜欢造新词的人，但是很多时候，造词这事我觉得还是得分两种情况，有一种我觉得就是为了炒概念，比如xxx 4.0。 而有的时候，真的只是行业太快，人们更需要一个精准的表达来帮助自己表达而已。Loop Engineering我觉得就是后一种。 而且，这个东西跟我自己一直使用Agent的方法、一直在鼓励大家做的事，是高度吻合的。如果你看过我之前写的那篇Harness Engineering的文章，你大概能理解一些我的感觉。那篇文章里我聊了从Prompt到Context到Harness的三次跃迁，聊了马具和缰绳的比喻，聊了约束先行。 而Loop Engineering，其实就是在Harness之上，又往上走了一层。把一个套马的缰绳，变成了全自动工业流水线。很有《文明》里时代的进化的感觉。 给大家举个例子。比如说，以前你用Claude Code写代码，流程大概是这样的。你给它一个任务，它写完了，你看一眼，觉得不太对，你再给它提一个修改意见，它改完了，你再看，再提意见。整个过程你会发现，是坐在设备前的，一轮一轮的，你说一句它回一句，你就是那个驱动整个循环的发动机。 即使我们以前从chatbot时代迈向了Agent时代，绝大多数的事情，也一样是任务制的。 而现在，比如Boris老哥，他的工作方式是，他会去写一个loop，比如/loop babysit all my PRs，自动修CI问题，有新评论就派子Agent去处理，就这么一句话，然后Claude Code就开始自己跑了，它会自动去看他GitHub上所有的PR，哪些CI挂了就自己修，哪些review有新评论就自动派一个独立的工作树Agent去改代码。 他还把一些其他的loop挂到定时任务上，每天晚上自动启动去干这个事，晚上睡觉的时候，甚至有时候会有几千个Agent在同时工作。他自己说，2026年，他就再也没有手写过一行代码了。 你会看到，这就是loop，定好目标，然后全自动流程化，你完全不需要在电脑前，甚至都不需要看手机。 你可以直接睡觉，醒来的时候，代码已经改好了，测试也已经跑过了，PR也已经提上去了。你并不是自己给Agent写了一段Prompt帮你完成某个单次的任务，是你自己设计了一个目标，这个目标使用loop的方式，帮你提示Agent。 你定义目标，定义验证条件，定义失败了怎么处理，然后，就可以放手了，从此以后，这一切，交给系统。 说到这里，我估计很多人已经大概理解loop是个什么东西了。Addy Osmani在他那篇长文里，把一个完整的loop拆成了五个组件。 我觉得这个拆法蛮清晰的，我用我自己的理解给大家过一下。 第一个是定时任务，整个loop的心跳。 你得有一个东西能自动启动循环，不管是定时跑、还是事件触发，都行。 Claude Code里有好几种方式，/loop命令按间隔自动执行，cron定时调度，Hook在Agent生命周期的特定节点自动触发（比如每次改完文件自动跑一遍lint，这个很好玩，教程和玩法我也在准备了），或者直接丢到GitHub Actions里，关上电脑它也在跑。 没有定时任务的Agent，你每次都得手动去踢一脚它才会动，那就不是loop了，那还是你在操控。 第二个是工作树隔离，Worktree（搞过开发的朋友应该秒懂）。 就是你同时跑好几个Agent的时候，给每个Agent一个独立的工作空间，各干各的互不干扰，干完了再合并。两个Agent改同一个文件的痛苦，跟两个设计师同时改一个图层又不打招呼的痛苦，是一模一样的。 第三个是项目知识体系，Addy Osmani在他的原文里写的是skill，但是我觉得他写的不太对，单skill其实是不够的，必须得是知识管理体系。 大家也都知道，AI每次开新对话就啥都忘了，你跟它说过的代码规范、项目架构、踩过的坑，下次开对话全部从零开始。 所以你得有一整套方法来沉淀、优化这些知识，让Agent每次启动的时候就已经知道你的项目，我自己在这快一年的coding开发过程中，总结的方法论其实就沉淀成了我自己的洁癖.skill，这个基本是我的Agent每天调用最多的skill。 CLAUDE.md是全局的规则和约束，跨会话记忆是一些之前悬而未决的记录和文档路由，docs体系就是你完整的所有的知识和经验沉淀，因为CLAUDE.md和记忆都有大小和行数限制，所以每次任务完成后我会用洁癖.skill来对整个的知识体系进行梳理和审查，确保没有错误。 为什么知识管理体系这个东西在loop里特别重要呢？ 因为loop是自动跑的，你不在场。如果Agent的记忆里有过期信息，它就会基于错误的前提做决策，如果CLAUDE.md膨胀到几百行全是历史叙事，真正的规则反而被挤出去了Agent读不到。没有干净的知识体系的loop，就像一个每天早上都在看过期文档的员工，干的得越快错得越多。 所以洁癖.skill我非常推荐大家可以去安装一下，也在我自己的仓库里开源了，我自己真的觉得特别有用。 第四个是连接器，MCP。 一个只能看文件系统的Agent，能力是很有限的。但你给它接上GitHub、Linear、Slack、数据库，它就能在你的真实工作环境里干活了。 这才叫真正的闭环，从发现问题到解决问题到通知人类，一条龙。 第五个是子Agent。 做事的和检查的分开，写代码的Agent不能自己给自己打分，这跟学生自己批自己的考卷一个道理，它一定会对自己太宽容。所以你得有另一个Agent，甚至用不同的模型，专门来检查前一个Agent的输出，一个负责做，一个负责验。 这五个东西加在一起，就是一个完整的loop的骨架。 Claude Code和Codex有一个命令，其实就是Loop Engineering这套骨架最直接的微观型的产品化体现，只不过很多人没有意识到。 他叫/goal，在Codex里叫追求目标。 意思就是你给Claude一个完成条件，比如「所有测试通过并且lint检查没有报错」，然后它就会一轮一轮的自己干，干完每一轮之后，就会检查这个条件是不是满足了。 大多数讲Loop Engineering的文章，都停在了这一层。讲了五个组件，讲了/goal和/loop命令，讲了怎么配定时任务，就结束了。 这些我觉得，都是术。而我更想聊的，是道。 Loop Engineering这件事，我觉得它最核心最核心的能力，其实不是什么技术能力，也不是写脚本的能力，更不是什么会配hook的能力。 最核心的，是定义目标的能力。定义目标，相信我，这四个字，听起来简单，做起来是真的难。 回到前面说的/goal，它的用法看起来非常直接，给一个完成条件，Claude自己干到满足为止。 听起来很简单对吧。但你如果真正用过就会知道，/goal用得好不好，完全取决于你那个目标定义得好不好。这个事我拿两个例子对比一下你就明白了。 目标A，「把这个应用优化一下」。 目标B，「test/auth目录下所有测试通过，tsc --noEmit零报错，npm run lint零违规」。 目标A会发生什么呢。大家可能都能猜到，Claude会陷入一种非常尴尬的状态，因为它不知道什么叫「优化好了」，除非他是Fable 5，能自己在你之上，自主的帮你定义目标。 而绝大多数的模型，包括Opus 4.8和GPT-5.5，在自己定义目标的能力上还是非常的弱，它可能改了一点代码，然后自己觉得还行，就停了。 也可能不停，一直改一直改，把你的代码库改得面目全非，因为它始终无法判断自己到底什么时候算完成了。那目标B呢？Claude每改一轮代码，都会去跑测试、跑类型检查、跑lint。 三个命令，三个明确的通过标准。全过了就停，没过就继续，清清楚楚，干干净净。同一个工具，同一个模型。 区别只在于，你的目标定义得好不好。 我自己其实一直有一个原则，我经常跟身边的人说，在公众号里也说了无数遍，如果一件事你重复做了三次，你就一定要想办法把它完全自动化掉。 这个习惯跟了我很多年了。我每天也都在写代码、做自动化，我们的AIHOT热点监控系统，我们的数据分析流程，我们的财务对账流程，我们的数据清洗管道，能自动的我全部自动了。 但说实话，在做这些自动化的过程中，我踩过最多的坑，从来不是技术问题。 是目标不清晰的问题。我早期做自动化的时候，经常犯一个错，就是目标定得太模糊。 举个例子，比如自动监控AI行业热点，这句话听起来没毛病，但其实是一句纯粹的废话。 什么叫热点？浏览量过万算热点还是过十万算热点？抓取频率是每小时还是每天？抓到以后怎么评估质量？评估完以后怎么排序？排完以后怎么推送？ 这种反问的问题，我现在可以直接随手问20个以上。 每一个环节如果没有明确的判定标准，整个自动化链条就是一坨狗屎，你相信我，绝对的。 后来我懂了，每次做自动化之前，我会先花很多时间去定义目标。 去花很多很多时间，去定义怎么算做完了，怎么做完算做的好。这其实就是/goal的逻辑。也是Loop Engineering的灵魂。 而如何定义目标，这个能力，我其实不是从AI中也不是从开发中学来的。 这个能力，是我从这几年创业的过程中，学来的。定义目标的能力，其实就是，管人的逻辑。 我自己也开公司，虽然公司不大，只有30来号人，但管人这件事我是真真切切经历过的。 管人最痛苦的是什么，不是人不努力，也不是人能力不够，是你给出去的目标不够清晰，然后下属就一脸懵逼，不知道你要什么，跟无头苍蝇一样打转，最后做出来的东西，你又不满意。 你跟员工说，“把这个功能做好”，那他做出来的东西大概率不是你想要的。 因为你脑子里的好跟他脑子里的好不是一个东西。 你跟他说，“这个接口的响应时间降到200毫秒以下，错误率控制在0.1%以内，下周三之前上线”，他做出来的东西跟你预期的偏差就会小很多。 因为你给了他一个可以验证完成的标准。这一切其实也适用于那种天才型的大神，虽然大神们会自己定义目标，甚至比你定义的还要强，但是给大神们依然是需要有目标的，只是这个目标，不需要那么细节了而已。 对人如此，对AI也是如此。 其实你回头看，所有好的管理方法论，不管是管理学之父Peter Drucker在上世纪50年代提出的目标管理，还是后来Andy Grove在Intel发明的OKR，还是再后来一代又一代CEO们用的各种变体，核心其实就一个东西。 你能不能把一个模糊的意图，翻译成一组可衡量、可验证的完成条件。 管理者要做的，是确保目标足够清晰、资源足够充足、反馈足够及时。你看这三条。跟一个好的loop的三个要素，是不是一模一样。 目标清晰，就是你的条件写得精准。资源充足，就是你给Agent配好了Skill、连接器、工作权限，让它手里有足够的工具干活。 反馈及时，就是你设计了验证机制，每一轮都有一个独立的检查器告诉Agent做得对不对，哪里需要改。管人的逻辑和管Agent的逻辑，是完全一样的。 只不过，管Agent比管人还要极端一些。 因为人可以理解你的模糊意图，人可以主动来找你确认，人可以说老板你这个需求说得不太清楚我不太确定你是不是这个意思。 Agent很多时候是不会的。Agent会非常自信地按照它自己的理解去执行，然后非常自信地告诉你它做完了。 所以，对管理能力的要求，其实比管人还高。 这也是为什么我一直说，AI时代我最讨厌什么「文科已死」「理科已死」的言论，管理学、心理学、组织行为学这些，不但没死，反而变得更重要了。 说到底，Loop Engineering说是Engineering，但我觉得其实它的核心竞争力根本不在工程。 在管理。 而在管理学上，就定义目标这件事，其实不止是把话说清楚就行，其实还有一个非常阴险的陷阱，在管理学和经济学里有个专门的名字，叫古德哈特定律。 当一个衡量指标变成了目标本身的时候，它就不再是一个好的衡量指标了。 翻译成人话就是，你考核什么，员工就只做什么，然后其他东西可能全都退化。 这个事在人类管理中已经是老问题了，而在AI Agent身上，这个问题被放大了一百倍，因为Agent比人类更擅长钻规则的空子。 有人总结过Loop Engineering里很好玩的事情，就是Agent会针对验证器做优化，而不是针对你真正的目标做优化。 比如说你的loop条件是让测试全部通过，那Agent可能最后不去修Bug，直接把失败的测试给你删了。 你看，最后答案依然是测试全过了，完事，从验证条件来看，它确实完成了目标，但从你真正想要的结果来看。。。它啥也没干。 人也会这么干，只不过，Agent做得更快、更彻底、更没有心理负担。所以，一个好的目标定义，不能只有做完了的标准，还必须有不能怎么做的边界。 这其实就是Harness Engineering在Loop Engineering里面发挥作用的地方。 Harness是约束，是护栏，是告诉Agent你可以自由发挥，但这条线你不能越。 Loop是驱动力，是告诉Agent往那个方向一直跑。两个加在一起，才是一个完整的系统。到这里，骨架讲了，灵魂也讲了，陷阱也讲了。 Loop Engineering的东西，终于也差不多了。 最后我想把前面聊的管理学的思路收一下，给一个我自己用得比较多的目标定义框架，不一定科学，纯粹就是我自己的一点点经验。 1. 完成标准要可以被机器验证。 2. 边界条件要跟完成标准一起定义。 3. 要有失败的降级方案。 4. 目标要分层。 回到整条线来看，从Prompt到Context到Harness到Loop，四次跃迁，其实讲的是同一个故事。Prompt Engineering告诉你，好好说话，AI会更懂你。 核心能力是语言表达。Context Engineering告诉你，光说话不够，得给AI足够的信息。 核心能力是信息筛选和组织。Harness Engineering告诉你，光给信息也不够，得给AI设规则和约束。 核心能力是系统设计和规则制定。 Loop Engineering告诉你，光设规则也不够，得让整个系统能自己跑起来。 核心能力是目标定义和管理。 语言学、信息科学、控制论、管理学。四个Engineering，四门古老的学科。 多有意思。 人类社会，其实从来就没有变过。