今天是我婆的生日， happy birthday！ #明里つむぎ# #明里紬# #AkariTsumugi# #foraver女優商演經紀# #永遠不變的美麗# #一生守候的喜歡# #很快要見面囉# @akari_tsumugi__

决定代码复杂度的东西不在代码里，在写代码的人的脑子里。LLM 碰不到它。 这是 软件工程师 Pol Alvarez Vecino 读完 Peter Naur 1985 年的论文后得出的结论。 为什么 LLM 没法让你的代码更简单 本文最初发表于 Medium（ tl;dr：Peter Naur 的《Programming as Theory building》指出，真正的程序——他称之为 Theory，大写的 T——存在于工程师的脑子里。代码和文档只是下游的（因而不完整的）产物。我对 LLM 最大的抱怨之一，就是它写出来的代码有多啰嗦、复杂度是怎样到处蔓延的。我一直抱着一丝信念：也许我们可以用 LoC 或者独立代码路径数量之类的指标来约束它们。然而，读完 Naur 之后我意识到，我们想降低的那个复杂度是 Theory 的复杂度，不是代码的复杂度，而这方面没有任何可用的度量，因为它非常主观。 我最近读了 Peter Naur 那篇精彩的论文《Programming as Theory building》（ LLM 能做什么、不能做什么的看法，也改变了我对如何给它们写提示词、当前 agent 系统的主要局限，以及结对编程为何如此有效的看法。 今天我只聚焦它和代码复杂度的关系。 如果你还没读过这篇论文，我真的建议你读一读。说实话，我写这篇文章的主要目的，就是让一些人去读原论文。它值得花这个功夫。这也是练习（或学习！）在 Solveit 里做精读的绝佳机会，因为在 Solveit 里这要容易得多：你可以在阅读过程中随时提问，钻进任何你感兴趣的兔子洞，或者直接让 Solveit 帮你把语言讲清楚。关于精读的更多信息见这篇博文（ fork 我的对话记录快速上手（ 话说回来，如果你还是决定不读，这里是论文的 tl;dr： 程序是构建和维护它的人所持有的 Theory：一种理解——程序如何与现实世界的问题相关联，哪些约束和权衡塑造了它，它为什么能工作，以及哪些改动符合它的设计。代码和文档是这套 Theory 的下游产物，永远无法完整地承载它。 工程师通过经验发展出这种理解：与用户交谈、观察故障、学习领域知识、观察系统在真实世界中的表现。这种理解指导着对相关性、相似性、简洁性和良好设计的判断。 LLM 不太擅长持续学习，不擅长和用户交谈，也不擅长在真实世界里体验事物。但这和复杂度有什么关系呢？ 我想我们都同意：LLM 总体上倾向于让代码库的复杂度上升，如果没人管的话。原因有很多：它们没意识到某个方法已经存在，于是又写了一遍；它们写过度防御的代码，比如为不可能发生的边界情况做防护；或者过早地过度优化。顺便说一句，大多数前沿实验室从你消耗的 token 里赚大钱，所以它们多少有动机去推广 token 最大化。总而言之，LLM 很少遵循 KISS 原则。这个问题在你不看输出、纯 vibe-coding 的时候最严重。但即使你会审查代码，要想让程序保持简洁，也需要主动付出努力去尽量削减复杂度。 在我天真的日子里（大约两周前），我曾以为我们早晚能爬出这个复杂度的大坑。前沿实验室只需要在 RL 训练里加一些复杂度惩罚就行。他们可以用总 LoC 作为最小化的指标，但我们都同意，有时候一行代码比两三行更复杂。另一个选项是圈复杂度（cyclomatic complexity），它衡量独立代码路径的总数。读完 Peter Naur 之后我意识到，这些东西无法真正解决问题（也许能稍微缓解一点）。我们来看看为什么。 为什么代码复杂度是错的指标 在下面这个（我编的）例子里，我们想支持调用 OpenAI 和 Anthropic。假设所有的消息准备和重试逻辑完全一样，只有请求体参数略有不同，于是我们有两个不同的方法 call_openai 和 call_anthropic。 在第一个朴素版本里，我们有两个不同的类，带重复的样板代码（即 prepare 和 with_retries）。 分开 —— 指标会发现重复 class OpenAIClient: def complete(self, prompt): msgs = prepare(prompt) # 公共样板代码 y = call_openai(msgs) # 唯一不同的一行 return with_retries(y) # 公共样板代码 class AnthropicClient: def complete(self, prompt): msgs = prepare(prompt) y = call_anthropic(msgs) return with_retries(y) 一个直接的 refactor 是创建单个类，做到 DRY。按很多指标看这都是更好的实现：行数更少、Halstead 容量更好（V=N×log2(n)，N 为程序长度，n 为词汇量）、可维护性指数（Maintainability Index）也更好。 合并版 —— 按指标看确实更好：DRY，行数更少 class LLMClient: def __init__(self, provider): self.provider = provider def complete(self, prompt): msgs = prepare(prompt) y = call_openai(msgs) if self.provider == "openai" else call_anthropic(msgs) return with_retries(y) 一般来说，第二个版本（或者类似减少 LoC 和重复的版本）复杂度更低。但是，如果我告诉你，下个月我们很可能就停止支持 Anthropic 了呢？在那种情况下，我更倾向于让它们保持分开，这样到时候我只要删掉包含 AnthropicClient 的那个文件就行。 当然，这种简单的例子很容易解决，尤其是现在 LLM 可以帮你写代码。但如果你的目标不是 2 个供应商，而是像 LiteLLM 那样支持 165+ 个供应商呢？那种情况下，直接用 LiteLLM 就行。但那样你就把 120 多万行 Python 代码放到了你和最终供应商之间。值得吗？ 设计良好的 API 是抽象复杂度的绝佳方式。你有清晰的契约，不需要理解背后发生了什么。即使 LiteLLM 是一个庞大的包，它也可能不计入你的 Theory 总复杂度。LLM 推理端点早期的日子就是这样：「文本进，文本出」。然而，当契约不再可靠时，这一切就会崩塌。原因可能是它有 bug，可能是 API 背后藏着大量你拿不到的状态，也可能仅仅是你不确定某个新供应商特性是否被支持。 每当你被迫窥视 API 抽象层背后的深渊时，那份复杂度就成了你的问题。这个问题正变得越来越普遍。像 OpenAI 和 Anthropic 这样的供应商，越来越多地把数据藏在服务端，比如加密的压缩数据或推理 token（更多讨论见 如果你在快速推进、只用基础功能、想尝试很多供应商，那么 LiteLLM 或类似的库可能值得用。反过来，如果你看重控制力、调试和对技术栈的理解，那可能就不值得。不存在「正确的」复杂度（虽然我非常偏好第二种选择）。 进入 Theory 决定走哪条路的信息不在代码里。这些信息属于 Naur 所说的程序的 Theory 的一部分。迄今为止，LLM 几乎接触不到这些信息，因为它们活在人的脑子里。它们可以从 IM、邮件或其他书面文档里得到一些线索，但那些永远只是局部的（最好的情况下）。 其中一些信息可以作为上下文提供给 LLM，比如业务优先级、预期的产品变化、运维约束，以及早期决策背后的原因。这样做也许能改善它的选择，但这些仍然只是 Theory 的产物。它们无法完整地传递团队发展出这套 Theory 所依赖的经验和判断。 这些都很好，但如果我全身心投入 vibe-coding 和 token 最大化、完全不在乎代码呢？那样的话，这篇博客后面的内容说服不了你。如果你处于两者之间，我来描述一个我们在 亲身经历的真实情况，关于 Solveit 的计费系统。 剧透警告：在 最初的计费系统 Solveit 是一个平台，你可以在里面用 AI 在一个类 notebook 的环境里工作。环境是持久化的，所以我们对 LLM 用量、CPU、磁盘、内存和带宽收费。 最初的计划是向用户收月度订阅费（比如 5 美元）。这笔月度订阅费变成当月可以消耗的积分（credits），如果全部用完，下个月之前就得充值。我们先在一个更小的项目里测试了这套方法来验证它。 这套方法后来证明比我们想要的更复杂。第一，积分 + 订阅的机制会把人（比如我自己）搞晕。第二，它让代码在多个层面上更复杂。你得处理「先消耗月度订阅积分、再消耗普通积分」的所有逻辑，以及剩下的积分怎么办。在 Stripe 这一侧，它有两个不同的代码路径：手动充值和订阅服务。 对不熟悉的人来说，Stripe 订阅是一个全托管服务。Stripe 管理整个生命周期（扣款周期、发票、重试全在他们那边）。 你大致只需要这样创建订阅： stripe.Subscription.create(customer=cust_id, items=[{"price": "price_5usd_monthly"}]) 然后监听他们的 webhook，在订阅状态变化或付款到达时更新你的数据库（还有很多其他事件可以选择）。 直接收款则需要你启动一个 checkout session，让用户跳转到 Stripe 的域名填卡。这需要你提供一个 customer ID。那应该在什么时候创建 Stripe customer？用户注册时？他们尝试付款时？还是别的时机？全都是合理选项。 stripe.checkout.Session.create(mode="payment", customer=cust_id, line_items=[{"price": "price_5usd", "quantity": 1}], success_url="") 到目前为止还好吧？如果你对 Stripe 或支付没有太多经验，很可能你已经感到吃力，没法把这一切全装进脑子里。也许你设法把它简化成了： • 订阅 → 交给 Stripe 订阅服务管理 • 充值 → Stripe checkout 一个不明显的问题是：使用 Stripe 托管服务意味着你有重复的数据。一半数据在 Stripe 的后端，而你必须保证本地数据库和它同步。另一个问题是，调试的时候，你既要查 Stripe 的服务，又要查自己的数据库。比如，一笔付款没到账，是 Stripe 没发 webhook（「他们的错」），还是我们没把它存进数据库（「我们的错」）？ Stripe 订阅服务很棒、很容易上手，但它是为支持海量用例而设计的。这意味着，即使设计得很好（它确实很好），这个 API 抽象最终也相当复杂。在这种情况下，你在用「卷起袖子自己写代码的复杂度」交换「学习 Stripe API 的复杂度」。 LiteLLM 和 Stripe 在不同规模上展示了同一个权衡：只要契约成立，外部抽象能极大地简化你的 Theory；但每当你需要调试、修改或超出契约去推理时，它隐藏的复杂度就变成你的了。 AAI 的做法 在 经过很多天的探索和讨论，我们最终定下了一个简单得多的系统。 首先，我们只做积分（credits），按用量收费。这是一个超级简单的模型（和 Theory！）：充值积分，用多少付多少。 订阅一去掉，我们就可以删掉一大块用来保持同步的代码。剩下的付款路径只有两条：手动充值和自动充值。要做自动充值，你需要能保存客户的信用卡，以便随时扣款。而 Stripe checkout 不会保存信用卡，你只是让 Stripe 在他们的 UI 里处理这次付款。 长话短说，我们最终发现最简单的办法是：用户一注册就保存他们的信用卡。卡一旦在档，用户可以用它手动充值，也可以设置成自动充值。因为全部是我们自己处理的，同步问题几乎为零。我们只监听支付成功事件（没有订阅了！）。 结果就是，我们支付系统的 Theory 可以用一句话概括： 客户注册时添加信用卡，之后我们对该卡扣款——要么手动（充值），要么在余额不足时自动扣。 手动充值和自动充值现在走同一条支付路径。我们整个支付技术栈——拆在 Solveit 和 faststripe 之间——大约 300 行代码。 结果是非常低的复杂度，但这是数小时的探索、尝试和讨论换来的。我这里的解释充其量只是触及皮毛。 印度登场 那么上线那天发生了什么？一切顺利吗？没有。上线后我们发现，印度信用卡不支持你想什么时候扣就什么时候扣的 off-session 扣款。手动充值属于 on-session，仍然可以工作，因为用户会在我们的 UI 里看到一个类似 3DS 的验证流程；但自动充值不行。 在寻找解决方案时，我们发现 Stripe 托管订阅在印度确实能工作。为什么？因为 Stripe 替你绕开了所有这些复杂度。他们提前一天创建并持有 off-session 的支付意图（payment intent），这样银行就能在实际扣款前向用户发送预扣款通知或认证请求。 我们迁移出托管订阅时，就失去了这个特性。我问了一个前沿 LLM——我记得是 GPT-5.5——我们该怎么处理这个问题。你猜它给出的方案是什么？ 用回 Stripe 订阅来处理 这个 LLM 提议的正是我们刚刚迁移出来的方案。读到这里，你会怎么说？你的意见是什么？我们应该迁回去吗？ LLM 列出了两个选项：要么同时支持两套系统（随时可以开工，你一句话就行！），要么完全迁回旧的系统。我们做了什么？什么都没做。我们非常看重 Theory 复杂度，于是我们决定：让印度用户手动充值就好了（抱歉了各位！），换来一个更简单、更健壮的平台。 如果你不同意我们的选择，反思一下为什么不同意。真的，现在就停下来想一想。 这个问题没有正确答案，而这篇博客的目的之一，就是帮你看清你的答案来自哪里。你的论据是什么？更具体地说，它们是从哪里来的？ 有很多场景下 Stripe 托管服务是更优的选择。举几个例子： • 公司收入最重要，手动充值的额外摩擦可能会让我们损失一些印度销售额，那我们应该迁回去（或者同时支持两套） • 销售团队用 Stripe Dashboard 的 UI，所有支付信息都放在我们自己的数据库里并不理想，因为他们没法在那里管理 我的观点是：你的代码的复杂度，真的取决于一大堆和代码无关的因素，而那些信息不在代码里。 隐藏的优势 那么为什么不干脆让 LLM 全权处理这些事呢？在我看来，最妙的答案是：我们的工作方式揭示了一个可能的商业机会。印度不支持 debit mandate（借记授权）的方式和世界其他地方不一样。Stripe 试图解决这个问题，但远远不是一个完整的解决方案。 在理解和简化流程与 Theory 的过程中，我们学到了产品之外有价值的东西。在我看来，这类洞察是可以转化为竞争优势的。 努力去理解，本质上就是一个简化 Theory 的过程。如果你放任 LLM 在复杂度上为所欲为，你可以很快产出大量代码。选择简化路线更长、更费劲，但长远来看我认为它是值得的，而且你可能会在路上发现隐藏的宝石。 原文： #LLM# #编程# #代码复杂度#

#cosfans# CF場照繼續(x 要不要來碗肉肉哇!! 還是你比較喜歡伊灰的肉肉🤤? - 接下來能跟伊灰見面的時間也很快就到啦!! 3/15渡邊場歡迎大家來同樂 連結下收喔喔 當天也會有瑟瑟互動跟特別裝扮讓各位來解鎖哼哼 - PHO: @abanban0609

狗哥來台灣！前天在 @94cho94134 周周 Sitdown Taipei 吃飯，每間交易所都到齊了，大佬跟 kol 也到了。整個場地都是人，大家都來狗哥見面會！ 辛苦周周安排這場活動，忙進忙出安排餐點，照顧大家。我都直接跟狗哥說，來台灣想幹啥，直接找周周就行了，什麼需求都能完成，周周就是咱們台灣的核心樞紐，超級扛壩子周周同學 感謝狗哥 @gokunocool 招待吃飯，挺喜歡 @chipchipgamezh 9月計畫，如果落地實現那真的太牛啦！非常期待，歡迎你來到台灣，希望你喜歡！ 好久不見的 @nancy_c813 遠道而來，太辛苦了，還騙我跟狗哥說不會來，結果來個大驚喜啊，下次我們 TBW 再見 那天知道要聚會，馬上就約 @yi_0411 一起來玩，結果她化了一個超美眼妝，全場都在用漂亮的眼睛放電，太美了啊 跟 @SaBiBro666 聊天，聊 Stable chain、Robinhood，還有預測市場的套利，這哥還是很牛，賺錢印鈔票 遇上 @yoaka__ 優卡卡聊了很多，優卡一直是超級優秀的人，Bitget 繁中在她 marketing 企劃推動下，整個品牌已經在台灣完全打出知名度。現在想到 BG 都會直接聯想到 Yoaka 了。 之前一直沒機會跟 @Rav_Hedda 嘿打老師聊天，這次聊了好長一段時間，成為整場活動最後離開的兩個人🤣 嘿打一直在圈內耕耘 @0xmediaco 很厲害，感謝 Hedda 分享好多行業秘辛 新認識 @johantsa0x chipchipgame 台灣負責人，好像才04年啊！年輕人真的是人才輩出，據說打德撲也特別厲害，跟幣圈熱點也很快，很高興認識你 這次換我忘記帶 Asteroid 玩偶給 @BalloonConan 下次一定要提醒我 南港 lisa @Josephine_0xbtc 說我是小助理，沒辦法我是 @TaipeiWeek 小粉絲，永遠支持我們台灣未來祭活動！ 最後就是在交易所桌 @hannaARB2u @Chloeeee1128 @leochang_MEXC 和台灣匹克球大D @CryptoDevinL 👋 還有出差只能遠端參與 @blockjengirl Jen 哈哈 有幸參與這次狗哥台灣吃飯聚，看到大家在熊市都還在建設項目，平時也是忙的飛起，各種開會電話一直來，太有趣了，感覺根本就不是熊市一樣。 期待我們下次再一起吃飯！九月見！

三天的活動結束了，非常感謝金松季歩小姐辛苦的付出，她的親切、熱情以及專業相信大家都看在眼裡，精緻的外型和火辣的身材絕對是咱們ForAVer近期來賓的前幾名，非常感謝她願意來台灣和大家見面，更要謝謝每一位來參加活動的您，我們很快再見！ . #金松季歩# #金松季步# #台灣尊榮會# #Foraver女優商演經紀# @kiho_kanematsu

昨天看到一个故事 一个单身狗在相亲网站上约到了一个女的，见了没几次面就啪了，半年左右就领了结婚证，彩礼三十万... 很快娃就有了，是男孩，怀孕期间各种闹腾，产后抑郁，婚后坚持了三年，然后最终离婚 女人拿到了30万的彩礼，以及一套房，因为她也争取小孩的抚养权，男人为了小孩，放弃房子 过了一段时间，男人发现小孩长的越来越不像自己，遂起疑问，去亲子鉴定了 结果，不是亲生... 这下就很尴尬了，自己父母也不敢告诉，怕刺激太大受不了，但又不甘心为别人养小孩，又损失了房产 所以男人问了某个博主，发现这问题确实难解... 你们觉得这算骗婚吗？ 这个世界八十几亿人口，中国十几亿人，什么样的故事都有可能发生，只不过这种事也不多 但当这种事越来越多之后，男性也在觉醒，我为何要结婚？难道就为了繁衍后代？ 我自己的人生都还过不好，更没必要生娃了！ 去他妈的传宗接代... 2025年出生人口顺利跌破900万 这是在走最后的第五浪了 稳住！很快就要开始筑底，反弹啦！🤣🤣🤣

🚨市场在恐慌什么？ 🚨6W BTC要不要抄底？ 作为一名九流分析师谈一下看法，这事挺严重的！ 看到有人分析没必要恐慌，6w是强共识区，但我不认为是铁底。 ▌有人说Saylor只卖了32枚BTC是茶杯里的风暴 ➥我认为这件事值得深入思考，这次抛售虽然只有32枚，看似普通税务规划实则是信仰防线的实质性决口。微型事件能引发崩盘，说明市场边际买盘已经很枯竭。过去几年支撑山寨和BTC不断拉高的，就是MicroStrategy“永不卖出”的誓言。如今食言了，是一种信誉的损失，说白了就是脸不要了，也为后期可能更多的抛售做试探性切口。 ▌恐惧贪婪指数 < 25 未必就是反向买入指标 ➥刻舟求剑，2022年11月（FTX破产）和2023年9月，BTC的价格在16,000～26,000美元。在3万刀以下谈极度恐惧是左侧机会，在6万刀的高位谈极度恐惧，个人认为偏右侧。 当下总市值和杠杆基数完全不同，这波下跌明显是主力资金的获利了结，熊市初期的恐慌同样可以 < 25，进去就是接飞刀。 ▌基本面在改善（哈希率、稳定币市值）但有滞后性 ➥ 其实这个是有数据滞后性的。哈希率创新高代表的是矿工前期的算力资本投入正在变现，而不是未来的价格推力。 相反，哈希率高企+币价暴跌 = 矿工关机价被触发。当前网络难度下，大量老旧矿机在64K已经开始亏损，矿工为了生存被迫抛售BTC现金流，这是潜在的连环砸盘源，而不是利好。 ▌未平仓合约（OI）高企与费率背离：多头在死扛 ➥尽管币价从高点回落超30%，但全网BTC未平仓合约依然维持在500亿美元的高位，且资金费率在部分清算后迅速修正为正。 换句话说，没有经历“多头彻底绝望、OI断崖式下跌50%”的清算，市场就绝对没有见底。 现在的每一次反弹，可以说都是在给死多头喂慢性毒药。 ▌衍生品与期权市场的“末日大象” ➥衍生品市场Put的成交量和隐含波动率（IV）在64K下方大幅飙升，部分巨鲸已经大量买入行权价在52,000 - 55,000 的看跌期权。 ▌场外枯竭，场内承压，MM重返交易所危险信号 最近CB数据也显示抛盘严重，场外OTC已经装不下巨鲸们的抛盘，供需失衡MM也无能为力。 日本加息会议、世界杯开启、中东战局都是影响加密利空因素，这种情况，你选择观望还是抄底呢？ 合约不要轻易碰，6W的共识买入并不强烈，一旦共识崩塌，此时开多就是下一次跌幅的山顶，底部不会走的那么快，强V返更不存在，不如放手观望，等待8月份清晰法案的影响和1700亿美元的关税流向。 5w开头的BTC应该很快就来了！

以前還在台灣上班的時候，去馬來西亞看過一次子公司，已經超過二十五年了，有些事記憶很深刻，但現在的馬來西亞當然不一樣了，所以很可能已經不是我記憶裡的馬來西亞。子公司總部在吉隆坡，KL的機場在那時很新很漂亮，但在機場接機的馬來西亞人，穿著卻和環境和不搭配，完全和韓國相反，金浦機場很破舊，但韓國人很光鮮亮麗。當然，我們知道硬體的進步，可以很快，只要有心，也很容易，所以仁川機場一蓋好，KL就比不上了。 吉隆坡的子公司，狗皮倒灶的事一大堆，華人同事要爭搶業績，弄到找印度人來黑巷裡偷偷打人。財務爛帳一大堆，公司文化老舊不堪，性別歧視嚴重，總經理在飯局裡吃我們總公司同行同事的言語豆腐，可惜老總不知道他惹到什麼人，因為這個吃豆腐，後來掉了工作。吃完海鮮酒樓的大餐，男同事就被一車載去酒家，在一堆女陪侍中，猛灌酒，完全是惡質的吃公款文化。第二天享受完飯店的早餐buffet，這可能是我看過最誇張的早餐，我連滾帶爬地上飛機，去了檳城。 檳城在印度洋邊上，華人很多，海灘很長很漂亮，所以很多白人在檳城渡日子。子公司的經理Peter，和KL那些鳥業務，完全是不同文化的人。Peter在台北的時候，我帶他去星巴克買咖啡，他看到這麼多人在星巴克讀書，非常不以為然。所以我到檳城，他沒帶我去星巴克，他帶我去文昌廟！文昌廟裡有圖書館，裡面滿滿的都是華人子弟在讀書，Peter很得意地告訴我，「這才是讀書的地方」。 Peter沒帶我上酒家，也沒吃高級館子，只有我一個人飛檳城，所以一對一的相處，蠻好。Peter中午叫麵到辦公室給我們兩個人吃，一邊吃，一邊談公事。送麵的拿來的是那種傳統的木提盒，沒有什麼免洗餐具，彷彿一下時光倒流幾十年。又是文昌廟，又是木盒打菜，真是「禮失求諸野」。黎智英以前寫過，因為有錢的華人人口沒有像香港那麼多，高級餐館在檳城這種老華人聚居的地方做不起來，東南亞的真正好吃中餐，通常都是大戶人家裡長期聘用的大廚做的，你要讓人帶進大宅裡，才有機會吃到名菜。可惜Peter只是個打工的經理，也沒機會帶我去見識老錢豪門，但檳城因為Peter的關係，讓我印象極好，只是兩個男人一起在海邊散步，有點好笑就是。

蒋介石嫖娼:论人的动物欲望释放与自律的斗争。 很多兄弟私信给我,倾诉苦恼:每次去找完小姐就后悔自责,然后立下以后坚决不去找小姐的flag。然而,今天立明天破,很快管不住自己的下半身,犯同样的错误。如此反复,很是难受,问我有何解决之法。 说实话我并无解决之道,不过我翻出当年蒋介石年轻时的故事,希望有所启发。 蒋介石早年（尤其是1918-1920年前后）的“风流史”并非单纯的八卦，而是一个普通人（甚至是雄心勃勃的革命者）在人性本能、欲望释放与自律追求理想之间的永恒拉锯。他的日记真实记录了这种撕扯，为我们提供了一个生动的人性案例。 人作为生物，首先受本能驱动——食色性也。蒋介石年轻时正值壮年，投身革命、奔波各地，情感生活匮乏（原配毛福梅是包办婚姻，无感情基础），上海、香港这样的“花花世界”成为天然的欲望释放出口。他在日记有多次“见色心淫，狂态复萌”“晚，嫖戏”等记载，本质上是压力下的本能宣泄。革命者白天面对生死、政治博弈，晚上通过青楼的酒色、温柔乡暂时逃避，获得生理与心理的放松。我们一个普通人,同样每天也要面对生活工作学习的压力,所以也有宣泄的需求。 古今中外许多雄才大略者在高压下都有类似行为（杜牧“扬州梦”、柳永青楼填词）。欲望如洪水，不疏则堵，堵则成灾。蒋的嫖娼可视为一种原始的自我疗愈，帮助他在乱世中维持精神平衡。所以我等市井小民,有时候有这种困惑矛盾也是正常不过的。 当然老蒋并非沉沦其中，他深受传统理学影响（曾文正公等），始终有强烈的自我完善和成就大业的抱负。这体现在他大量的戒色日记上： 他反复自责“好色为自污自贱之端”“记大过”“禽兽不如”，甚至用“自慰”替代却仍痛骂自己。 欲望是人性底色，自律是文明升华。蒋一边放纵，一边痛斥自己，正是因为他有更高的理想——救国、革命、建功立业。他不想被“下半身”拖垮，想成为像曾国藩那样“内圣外王”的人物。 这种矛盾贯穿他一生：早年放荡，中后期逐渐收敛（尤其与宋美龄结合后注重形象），最终成为统帅一方的人物。这说明自律不是天生没有欲望，而是与欲望长期斗争并逐步占上风的过程。 欲望释放的积极面：适度释放能激发创造力与活力。蒋的革命生涯中，那种“拼命三郎”的劲头，或许也部分源于旺盛的生命力（包括性欲）。 自律追求的必要性：没有自律，欲望会吞噬理想。蒋若一直沉迷青楼，就不可能有后来的北伐、抗战成就。他的自责日记，正是自我迭代的证据——承认弱点、不断修正，才走向更高成就。 蒋的故事告诉我们，伟人也有这样的苦恼。人性本能如野马，自律如控制野马的缰绳。完全压抑欲望不现实，完全放纵则毁灭——平衡之道在于觉察与管理。 蒋介石的日记像一面镜子：我们每个人都有“嫖娼”式的隐秘欲望（不一定是字面意义，而是各种放纵），关键在于是否能像他一样，在放纵后痛定思痛，回归理想轨道。这正是人性最真实、最动人的地方。 声明:我没有鼓励找小姐的意思,面对本能的欲望,寻找一个合适的宣泄渠道非常有必要。

【颱風“米克拉”致台灣多地淹水 民進黨被批不治水只會潑髒水】 受颱風“米克拉”外圍環流及西南氣流影響，全台出現強降雨，多地出現淹水災情。不料，積水迅速消退的台北市成綠營眾矢之的，災情更嚴重的高雄、屏東等南部縣市卻“無人問津”；台當局領導人賴清德更藉水患催審“總預算”，遭批滿腦政治算計。在民進黨“執政”下，這場水災正演變成一場荒謬的政治鬧劇。 6月25日，台北市降下短時強降雨，內湖區多處發生積水，水深甚至淹至成人大腿根部，部分山坡地更發生土石崩落，造成該區域20年來少見的大淹水。台北市長蔣萬安首當其衝，台北市政府則被質疑“調度緩慢”。 台北淹水災情很快演變成“政治攻防戰”。民進黨的議員、“立委”將矛頭直指蔣萬安，稱其施政無能、“市政神話破功”，親綠媒體隨之“帶風向”，“青鳥”（台灣綠營的激進支持者）則在社媒平台放話“這就是選蔣萬安的代價”，並為民進黨台北市長參選人沈伯洋造勢。據傳“深夜勘災”的沈伯洋本人更是“刷了一波存在感”，被綠媒直誇“看起來已經像台北市長”。 面對質疑，今天（26日）前往內湖勘災的蔣萬安回應，根據台北市各個雨量測站數據，在25日雨量排名前10的測站中，有7處都在內湖區，其瞬時雨量甚至超過100毫米，超出排水系統保護標準，造成積淹水災情，但也可以看到水排得非常迅速，代表市政府定期都有在做各項清疏工作。蔣萬安也表示，雖然積水很快消退，但仍為許多居民、店家帶來生活上的不便，“我們感同身受，也會持續檢討”，同時宣布只要符合災害救助標準，每戶最多可申請2萬元（新台幣，下同）救助金。 值得注意的是，全台多地發生淹水災情，台北內湖雖一度積水，但積水在1小時內就消退，但蔣萬安和台北市政府幾乎“霸屏”新聞版面；反觀淹水災情更嚴重的高雄、屏東、台南等南部縣市，卻得不到輿論關注。台灣網友直言：“為什麼只關注台北？”“青鳥看到綠色就眼瞎？” 不少輿論指出，這種落差背後，濃厚的政治操作意味不言而喻。年底選戰將至，蔣萬安作為藍營“明星市長”，民調持續領先民進黨參選人沈伯洋。曾有分析直言，除非蔣萬安“自己犯錯”，否則沈伯洋很難贏。 對此，藍營直指民進黨“不會治水，只會潑髒水”。國民黨“立委”陳菁徽批評，過去民進黨“在野”時，說治水責任在台當局，如今民進黨“執政”，看到水患卻只會見獵心喜，攻擊地方政府，完全是潑髒水、甩責任的政治操作。曾任中國國民黨發言人李明璇也發文質疑，綠營第一時間不是關心災情和後續的家園整理，而是“出征出征再出征”，“除了沒有人性，更沒有擔當”。 但最令人錯愕的，是賴清德的態度。賴清德25日聲稱，台當局總預算案還沒過，若發生災害，當局“拿什麼錢去救災”，遭台灣網友諷刺“有錢又怎樣，還不是要自己爬屋頂”。藍營也隨即反擊，痛批賴清德身為台灣地區領導人，竟帶頭製造恐慌，這不是負責任的防災態度，而是政治甩鍋。新黨台北市議員侯漢廷表示，全台淹水，民進黨卻只想到政治攻防，“值得唾棄”。 台灣《聯合報》指出，即使台當局總預算仍在審查，台當局仍可動支上年度已核准的經常性、延續性業務預算，目前台當局手上至少有147億元治水經費，救災工作根本不受影響。賴清德當過市長、“行政院長”，心裡比誰都清楚，如果不是從選舉攻防出發，何出此言？真相卻是，藍白放行治水等民生預算時，民進黨“立委”全數投反對票。如果台當局真的沒錢救災，民進黨才是元凶。 在台灣，民生議題政治化已不是新鮮事。淹水災情四起，當政客及輿論都忙於政治攻防而不是救災時，議題就已失焦。對此，台灣網友不由感慨：“以前不管哪裡淹水大家都是互相關心，現在淹水大家都是互相攻擊、嘲笑。這就是民進黨‘執政’十年帶給台灣人所謂的‘團結’。”（來源：香港新聞網） 詳情：