又是被射滿滿的夜晚 #關於25歲年輕健身教練# 健身到一半一位不認識的健身教練過來搭訕 說我的身材跟膚色很特別 目光完全被我吸引 用來家裡當私教拐我去他家 其實我早就知道了 我也很配合他「結果..一不小心又被我榨乾」 #已經分不清到底是我太強還是對手太弱#(˶‾᷄ ⁻̫ ‾᷅˵)

我一輩子都忘不了，剛生完孩子後，醫生對我說的那些話。 醫生說： 「剛剛排出來的胎盤，是母親身體的一部分，也是為了孕育寶寶而存在的『器官』。」 生產結束後，醫生很平靜地開始說明： 「而那個胎盤完成任務、從身體裡剝落下來，也就代表——」 「現在，媽媽的子宮內側，正裸露著一個跟胎盤一樣大的『巨大傷口』。」 那一刻，我完全說不出話。 醫生接著說： 「請你們想像一下，如果像胃、肝臟那樣的器官，被硬生生從身體裡剝離，會變成什麼樣子？那當然是重症，對吧。」 「產後的身體，其實就等同於需要好幾個月才能痊癒的重傷。」 「惡露不是月經，而是從內臟傷口流出來的血。」 接著，醫生看向我的丈夫，對他說： 「您的太太接下來，是要用一副像剛遭遇交通事故般的身體，在幾乎無法好好睡覺的狀態下餵奶，並且守護寶寶的生命。」 「在這種狀態下，對太太說『飯還沒好嗎？』『家事怎麼沒做？』，就等同於對一個因重傷住院的病人說：『來照顧我。』」 病房裡瞬間安靜了下來。 最後，醫生這樣說： 「現在，您的太太需要的，不是『做家事的角色』。」 「她需要的是，為了讓身心恢復而不可或缺的、絕對的休息。」 「丈夫先生，請不要抱著『我是在幫忙』的心態，而是要有『接下來由我來撐起這個家』的覺悟，去保護您的太太。」 聽見那些話的時候，我才第一次真正明白： 生產不是「孩子出生了就結束」。 母親的身體，是從那一刻開始，一邊拼命修復已經被重創的身體，一邊立刻進入 24 小時育兒。 這個世界上，有太多這樣的故事： 「明明才剛生完，卻因為動得太多而倒下。」 「硬撐著繼續做家事，結果更年期症狀變得更嚴重。」 可是實際上，產後女性常常連自己到底已經勉強到什麼程度，都分不清了。 寶寶一哭就要起來。 要餵奶。 在睡眠不足的狀態下迎來早晨。 可周圍的人卻還是若無其事地問： 「衣服洗了嗎？」 「飯呢？」 「家裡怎麼沒整理？」 但事實上，剛生產完的女性，是必須休息的重症患者。

这段时间我真的被 AI 折磨得有点麻。前几天想做一个“自动整理资料 + 自动生成内容”的 workflow。现在网上天天都在吹 AI Agent、自动化、低代码未来，我一开始还觉得，这玩意应该随便搭搭就能跑。 结果真正开始弄之后，我人直接进入无限调试模式。 这个 prompt 不对，换个写法。Claude 跑出来太泛，换 GPT。GPT 逻辑对了，格式又不行。然后继续换工具、补规则、改 workflow。有时候我已经分不清，自己到底是在“做内容”，还是在“训练 AI”。 而且这种东西特别搞心态。 同样一个工具，有人十几分钟搞定，我有时候能对着一个结果来回调两小时。网上那些高 star 的 Skill，看起来一个比一个猛，真正放进自己的场景，很多根本跑不顺。 你照着抄，最后还是得自己一点点改。 我后来甚至动过找人专门帮我搭 workflow 的念头。但仔细想想，小团队其实很尴尬。专门招个懂 AI 的人，成本不低；自己沟通需求、解释逻辑、来回返工，有时候甚至比自己折腾还累。 后来我慢慢发现，现在 AI 最大的问题，其实已经不是“不够聪明”。 而是普通人为了用好 AI，要额外学习太多东西。 你得研究 prompt、研究模型区别、研究 skill、研究 workflow、研究哪个工具适合哪个任务。真正工作只占一部分时间，剩下的大部分精力，全在“让 AI 正常工作”。 所以我最近体验@dappOS_com的 @xbubble_xyz  的时候，会觉得它思路还挺不一样。 很多 AI 产品现在都在教用户：怎么写 prompt、怎么搭 workflow、怎么调 Agent。 但 xBubble 更像是在做另一件事： “ai 学习 ai，ai 使用 ai” 我自己体验下来最大的感受就是，不用再一直纠结“这一步到底该用哪个模型”。 我只需要告诉它我要什么。 Bubble Pilot 会自己识别任务类型，然后自动分发到适合的 SOP 和执行路径。如果没有现成 SOP，它也会自动回退到通用 Agent。 重点是，它后台那个 Bubble Engine 还会持续学习。 哪些模型适合什么任务、哪些工具组合更稳定、哪些 workflow 成功率更高，这些以前特别费人的东西，现在开始交给 AI 自己处理。 这个体验其实挺爽的。 因为以前很多时候，不是 AI 不会干活，而是用户为了让 AI 干活，自己快先学成半个程序员了。 尤其是 Bubble Computer 这种模式我感触挺深。 以前做一个完整任务，我得自己切好几个窗口：查资料、整理、写内容、校对、再输出。 现在它会自己把整条链路跑完。 包括 Bubble Personal 这种本地模式也挺有意思，能直接操作本机文件、浏览器这些，但用户不用自己配环境。 我现在越来越觉得，未来真正好的 AI，不应该让普通人越来越累。 而是 AI 自己学会怎么使用 AI。 用户只需要告诉它目标，剩下的事情，交给系统。

AI圈贩卖焦虑已经过于刻意了。 如果说春节长假刚结束那会儿，上门安装龙虾还是一个段子、还是一个停留在用Nano Banana作图博君一笑的阶段，上周末腾讯大厦门口排成长队等待免费安装龙虾，就只能说「至此已成艺术」了。 我很想引述一个笑话，它的原始版本是这样的： 「一个小男孩多大了就不应该进女澡堂了？」 「当他想进女澡堂的时候，他就不应该进了。」 龙虾这事儿的基本道理，本质上也是一样的，如果你需要托人帮你安装龙虾，那么其实你就不太可能需要龙虾⋯⋯ 勇敢的人先享受世界，这话大家都赞同，但要承认自己不在其中、也不配先享受世界，这就很难了。 OpenClaw是很牛逼的创新，没毛病，但它的牛逼并不在于普惠层面，恰恰相反，它是一个用来提高AI使用上限的手段。 是给那些已经把现有AI工具——从ChatBot到Coding——用到了瓶颈的人，一个打破极限的「超频」方案。 而不是给那些时至今日都没亲手写过超出500字的提示词的人，一个弯道超车的万能钥匙。 其实Anthropic的报告写得很清楚，AI在各行各业的理论利用率（蓝色区域）和实际利用率（红色区域）相差甚远（图1）。 考虑到这还是基于Claude的数据——相比ChatGPT和Gemini，Claude是最专注于生产力场景的——就更不用说只把AI当成聊天对象的广大群众了。 还有一个龙虾悖论是，只有你的时间成本足够高，才能接受以Tokens为计价单位的工作外包模式。 为什么AI Coding的货币化超过了其他所有行业？因为程序员是最典型的个体化高薪职业，时间就是生产力。 怂恿普通人用龙虾，就是模型厂商和云计算平台的共谋了，本来赚的就是辛苦钱，还要负担所谓的「数字员工」，省下来的时间再去多刷几部短剧，整个闭环都很尬住。 更离谱的，是从这周开始，各地已经陆续发布「养龙虾」的补贴政策了，一个不存在的网站上的开源项目，和白纸黑字的红头文件绑在一起，实在有些抽象。 我一直说，没错，AI解决了生产的问题，改变了「就差一个程序员」的尴尬，但是，它终究无法创造真实的需求，或者说，FOMO本身就成了需求。 一种形式的充裕，必然带来另一种形式的稀缺，锤子的充裕，对应的就是钉子的稀缺，如果你看不到钉子，那你就是钉子。 在FOMO即需求的设定里，用上龙虾，能用龙虾，比用龙虾干什么，更重要，更值得发朋友圈。 web3的尸体还没凉透，web4就已经横空出世了，这些热情满满的活动充分证明了一条定律：哪里有韭菜，哪里就有币圈。 反而是最喜欢写小作文的A股在此时保持了高度的克制，龙虾概念股出来得相当晚，这说明什么？说明连股民在他们最擅长的自我欺骗这件事情上都犹豫了⋯⋯ 说句不中听的话，你好不容易装上龙虾，环境周全，模型配好，让它每天给你推荐股票，接着AI跑完几百万Tokens，从伊朗局势到芯片革命，事无巨细的交付了一份「麦肯锡级别」的报告，让你无比满意，有种天下了若指掌的力量感。 但从结果来看，它和你抛硬币做的决定，其实没什么区别。 因为赚钱的逻辑不是这样的，从来都不是，世界上更常见的矛盾，是看过了太多的道理，却依然过不好这一生。 就像评价一种资产有没有泡沫的标准是「连大爷大妈都开始买了」，今天看到周鸿祎也表示要搞一键安装的龙虾了，说明这个事儿差不多也快到头了。 不过，在进度上，2026年的AI行业，确实进入了一个「大分化」的版本。 第一个分化，就在于前沿层和大众层，龙虾只是最新的媒介。 更早的春节期间，一份完全由AI生成的2026大失业文件在全网刷屏，这年头，AI胡编乱造不叫胡编乱造，叫非虚构写作了，也是奇景。 AI行业的认知更新以天甚至以小时为单位，普通人却依然麻木不仁的接着奏乐接着舞，这种碰撞引起的失真感，是很有意思的社会化现象。 一边是恨其不争的捉急，一边是与我何干的悠闲，奋斗逼和躺平逼狭路相逢，只好各道一声傻逼。（图3） 我毫不怀疑AI会淘汰掉大多数人，但就此预判大多数人为了不被淘汰所能付出的艰辛，这也是一厢情愿，属于了解AI但不了解人类的错觉。 就像Andrej Karpathy花两个小时给自己写了一个记录心率的仪表盘，然后惊呼应用商店不存在了，未来所有人都会像他一样给自己写App⋯⋯ 这哥们好像活在一个没有TikTok的世界里，或者说根本不知道为了少打几个字，用户是怎么让无限上下划的产品吞噬掉几乎所有时间消费的。 第二个分化，在于大厂和小虎之间的方向背离。 过去一个多月来，国内的互联网大厂烧掉了超过60亿人民币，就为把DAU冲出一个漂亮的数字，把最主流的ChatBot做成入口。 与此同时，硕果仅存的「AI六小虎」里，全都战略性放弃了AI应用的路线，转而选择主在海外市场卖API。 战绩可查的是，Kimi用20天的收入超过了去年全年，智谱最高档的订阅产品一度断货，MiniMax的调用量单周登顶OpenRouter⋯⋯ 于是我们看到「DAU无用论」又被翻出来广为传诵，当然传诵的主要都是些从未做过百万级DAU产品的从业者这点就不要提了，以免尴尬。 可惜AI圈不怎么读书，否则托克维尔的「旧制度与大革命」应该会被更频繁的提及，法国人与过去告别的决绝与浪漫，把处刑台变成了一道道靓丽的风景线，是多么的辉映时代。 只有老登才张口闭口林俊旸，咱们自己人都说junyang。 第三个分化，在于中国和美国的各走各路。 一年前DeepSeek火出圈后，很多啥也不懂但就是喜欢到处掺合的人纷纷建议要把梁文锋保护起来，别让他出国参加交流活动时被万恶的美国给扣了。 姑且不论贷款开团的做法，真实发生的情况是，在这一年来的全球性会议上，整个行业都处于一种「假装中国不存在」的世界线里。 比如最近贡献了Sam Altman和Dario Amodei举手握拳而非牵手这个名场面的AI Impact Summit，有头有脸的AI公司都去了——除了中国的。 这是一个相当吊诡的画面，作为全球AI产业的两极之一，中国的AI公司在各大行业峰会里始终处于缺席状态，存在感和地位的背道而驰，违和感已经无法视而不见了。 这当然是地缘政治的结果之一，双方似乎都是在假设一个不会受到对方任何影响的市场环境，但实际上，中国的程序员们几乎全是Anthropic的付费用户，而美国同行们也把中国的开源模型捧上了天。 至于龙虾热潮的内外两开花，更是把「技术没有国界线」写在了明面上。 「大分化」版本的生存指南，克服焦虑应该放在第一条，如果真要统计，人类每个星期错过的AI风口怕是多达百十个，但风口上已经没有猪了，那里成了一个打卡点。 包括龙虾，我其实是推荐大家都去尝试的，但前提一定是，基于你的好奇和兴趣，而不是因为看着别人都用，心里急得慌。 「哥，你当初不是跟我说AI是用来提效的吗?怎么你搞了AI之后越来越忙了?还一整夜一整夜的不睡觉，抖音也不刷了，番茄也不看了，王者也不打了，张口闭口就是什么Skills、Mcp、OpenClaw，我都有点分不清了，到底是你在用AI，还是AI在用你啊?」

有人问我，为什么最近涨得这么快。 我想，必须认真说到 HerName。 几天前，我关注到一批起号很快、内容也很扎实的 AI 博主： @ai_xiaomu、@rwayne、@Eejoylove、@yidabuilds、@LunaAI519 以及江湖赫赫有名的 Stanley @Stanleysobest。 我看他们的文章，拆他们的增长逻辑，也第一次认真萌生了入局 AI 内容的念头。 直到 HerName 这个纯女性 AI 社群出现，我才真正有了一个入口。 说实话，我过去在社交媒体上一直更像是“男性面貌”出现，甚至很多人分不清我到底是男是女。为了加入这个社群，我也算是使出浑身解数，努力“验明正身”。 有人问：花这么多钱，值不值？ 我想说，知识付费不是智商税。 它是趋势，是必要，也是对专业和机会的尊重。 而我，就是一个活生生的例子。 加入第一天晚上，我们做了一次简单的 Meeting。那一刻我才发现，HerName 背后不只是我之前关注到的那几位男性 AI 博主，而是一支更庞大、更成熟、也更有执行力的团队。 他们不是简单“站台”，而是在实实在在地为这个社群赋能、兜底。 更让我震撼的是，加入 HerName 的女主角们，一个比一个精彩。 这里有硅谷女强人，有靠一部手机赚到八位数的实战派，有走过珠峰的极限探索者，有从 0 做到变现 500w 的创业者，有艺术家，也有网感超强、行动力爆棚的 00 后。 这几天，又陆续来了博士导师、中科院博士后、硅谷 CEO，以及更多来自不同领域、不同人生轨迹的高能量女性。 说实话，我在里面常常会自卑。 但也正是这种“自卑”，让我意识到： 原来一个人最快的成长，不是独自硬撑，而是进入一个足够高能量的场域。 Girls help girls 这句话，在这里不是一句漂亮话，而是一种真的会发生的现实。 50 个小时，涨粉 800+，对我来说已经很惊喜。 但放在 HerName 里，这可能只是一个小小的开胃菜。 老马给的“低保”，也只是这个社群最直接、最表层的回馈。 我现在的感觉就是：前途突然光明得有点刺眼。⚡️ 不是那种鸡血式光明，而是—— 一个新人误闯天家，抬头一看，全是大佬。 我的窗口，好像被这个社群一下子打开到了前所未有的高度。 群里的每一句话，都像是随手能在 X 上炸出一片转发的金句； 每一个人的履历，都像是能单独写成一本厚厚的书。 而我，一个刚进场的小白，站在里面边震撼边偷学，边自卑边兴奋。 真正让我兴奋的是： 当一群各自闪闪发光、又愿意彼此托举的女性集结起来，她们能创造出的东西，可能远远超过我们现在的想象。 HerName 最打动我的地方，不是它告诉我“你可以变得更好”，而是它让我亲眼看见： 原来女性之间真的可以互相照亮、互相推开门、互相把彼此送到更高的地方。 而我很幸运，刚好站进了这束光里🌞。 接下来，只能期待自己早日搞钱搞到手软了💵

币圈的身份都是自己给的，真真假假，假假真真。在这个圈子里，永远分不清对面坐着的是亿万富豪还是刚刚爆仓的赌徒。昨天还在晒豪车豪宅的大佬，今天可能已经悄然退群。今天跟你称兄道弟的战友明天也许就人间蒸发。这就是币圈。有人一夜暴富，几百上千万落袋为安。也有人一夜归零，几百上千万灰飞烟灭。同样的K线，有人看到天堂，有人走向地狱。 有人信这是时代赋予的机遇，有人嗤之以鼻说是击鼓传花的骗局。也有人一直盯着我，反复确认到底是真的赚了，还是又一个骗子？ 说实话，关注我是否真实的人，比关注市场本身的人还多。那我说再多，都不如一个东西有说服力。实盘就在那里。上面每一笔交易、每一次盈亏，清清楚楚。赚了多少，亏了多少，都是真金白银堆出来的数据，不需要我多解释一个字。数字不会骗人，账户不会演戏。不需要信我，只需要信看到的事实。我也从不在意别人怎么定义我，因为在这个市场上，身份从来不是别人给的，是你自己用每一笔交易、每一次判断挣出来的。赚到了，那是你的本事。亏了，也别怪任何人。 币圈就是这样。没有永恒的王者，只有不断进化的幸存者。你是真是假，市场会给你答案。至于我，赚了多少，实盘上有！几年就赚那么多！

最近被追觅科技总裁俞的视频号刷屏了。 太有意思了！哈哈哈哈哈哈 他现在真的已经到一种疯狂输出的状态了。 一天能发六七十条，甚至更多。 很多人觉得他太颠了。 但我后来认真想了一下，我发现这其实根本不是颠。 而是他比很多人更早意识到： 这个时代的营销逻辑已经彻底变了。 以前，一个公司的营销是营销部门的事情。 品牌负责投广告，找达人，找主播，找明星。 老板只需要待在幕后。 但现在不是了。 现在是： 人人都需要学会发声。 尤其 AI 出来之后，内容生产门槛已经低到可怕。 所以未来最不值钱的，其实就是“内容”。 反而最值钱的，是真实的人。 是活人感。 我觉得他最厉害的一点，不是他拍了多少视频。 而是他把追觅这个品牌，变得像一个活着的人。 以前大家可能只知道： 追觅，做扫地机的。 现在很多人会变成： “哦，那个老板特别疯特别卷的公司。” 这个其实差别非常大。 因为用户永远都是： 先记住人，再记住品牌。 而且我发现一个很有意思的事情。 之前他还没发视频号的时候，有博主出来解说他， 当时对他印象不太好， 但你真正去看他本人视频的时候，反而会觉得： 这个人其实挺有魅力的。 因为很多时候， 二手传播会扭曲一个人。 但当创始人亲自出来表达的时候， 用户反而会对品牌建立一种更真实的认知。 而且我觉得追觅现在最可怕的一点， 不是俞浩一个人在发内容。 而是他们开始让员工全员做自媒体。 1万粉奖励1万。 10万粉奖励10万。 很多人觉得这很夸张。 但你仔细想一下。 如果一家拥有几万员工的公司， 所有员工同时都在互联网上发内容。 那它已经不只是一个科技公司了。 它会慢慢变成一个巨大的内容矩阵。 最关键的是： 现在这种内容甚至不需要特别精致。 因为现在用户越来越不相信精致。 越像广告， 大家越警惕。 反而是那种： 随手拍的、 有点粗糙的、 甚至有点颠颠的内容， 更容易让人相信。 因为AI时代之后， 大家会越来越分不清什么是真的。 所以真实感本身， 会变成一种越来越稀缺的东西。 以前品牌拼的是流量。 以后品牌拼的是信任。 而信任很多时候， 不是靠广告建立的。 而是靠用户感觉到： “这个品牌背后到底有没有活人。” 所以为什么现在越来越多创始人开始出来做IP。 不是因为他们突然喜欢表演了。 而是因为这个时代， 只有会发声的人， 才会被看见。

Jeff的这条回测其实很有意思。 很多 $BTC holder 想囤币生生息的时候都会觉得： “我反正长期持币，那我卖一点 OTM Call，收点权利金，不就能增币了吗？” 但回测结果显示： 第一种：每天卖一点 30 天后到期的 0.1 delta OTM Call。 结果：2019–2026 年，总收益只有 0.37 BTC，年化 1.8%，Sharpe 0.22，最大回撤 -0.63 BTC。 第二种：如果卖更近一点、更“肥”的 0.25 delta Call，结果更差。 总收益只有 0.02 BTC，年化几乎为零，Sharpe 0.0069，最大回撤反而达到 -1.38 BTC。 这种策略基本完全是个笑话，或者说不择时的做的话，完全是个笑话。 单纯的，不择时的，裸卖call，就是一种分不清主次，搞不明白你是来干毛的，抓不住重点的，又怕事儿的纯纯的懦夫策略。 原因也很简单： BTC 真正值钱的部分，恰恰是少数几次右尾暴涨。 无脑卖 Call，本质上就是长期把这部分凸性卖掉。 这也是为什么我非常不喜欢备兑，并且抵触卖call。 $BTC 持币生息这件事，真的不是一句“卖 Call 收息”能解决的。 那问题来了：卖方策略到底能不能赚钱？ 能。波动率风险溢价（VRP）是真实存在的，Leifu用1814天的数据验证过，三个市场周期VRP全部为正。卖方长期有edge，这个结论没问题。但edge存在不等于你能收割它，就像矿在地下，你没有工具就只能看着。 @JeffLia12309881 的波动率课程教的就是这套工具。不是“卖put还是卖call”这种入门问题，而是从底层往上搭建一整套风险管理框架： 第一层：曲面认知。 你不能只看一个IV数字就决定卖不卖。Jeff从SABR模型校准讲起，教你读懂整个波动率曲面，ATM水平是高还是低、Skew是陡还是平、曲率（Fly）是什么形态。同样IV 50%，Skew陡峭时卖put和Skew平坦时卖put，风险收益完全不同。 第二层：Greeks管理。 标准BSM的Greeks在曲面变形时会失真。Jeff讲的是SABR框架下的smile Greeks，VegaSkew和VegaFly，让你知道自己的仓位在Skew变化1个vol点时亏多少钱，在曲率压缩时赚多少钱。 有了这个你才能做精确的P&L归因，而不是每天看着不明盈亏抓瞎。 第三层：二阶波动率交易。 这是课程里门槛最高但最有价值的部分。Vanna、Volga不只是教科书上的定义，而是实际决定你在极端行情中是活着还是爆仓的关键变量。 Jeff讲Volga如何在尾部事件中非线性放大亏损、Vanna如何在spot-vol相关性翻转时让你的delta hedge失效，这些是回测里那些巨大回撤背后的真正原因。 第四层：期限结构和择时。 什么时候该卖近月，什么时候该卖远月，contango和backwardation下的策略选择完全不同。 @leifuchen 之前推文的数据显示VRP从+14.7压缩到+4.4，在这个趋势下你如果还用2021年的策略在2026年卖vol，安全垫已经薄到覆盖不了一次像样的尾部事件。 回测告诉你“裸卖不行”，但不会告诉你“怎么卖才行”。 Jeff的课程就是回答后面这个问题的——六节直播课，2000+小时蒸馏出来的体系，从曲面认知到Greeks管理到二阶波动率，是目前中文世界里最完整的期权波动率交易教育。想让卖方策略真正跑出来，工具得先到位。​​​​​​​​​​​​​​​​ @JeffLia12309881 的课程配合 @GreeksLive 的工具，是囤币人持币生息的不二之选。 欢迎对Crypto波动率交易策略感兴趣的朋友加入我们期权讨论社区：