生活三层楼与第四层境界 华尔街观察 @cnfinancewatch 世间的活法，大约有三层楼，但很少有人告诉你，还有第四层。 第一层是宗教的模型。站在最顶端，释迦牟尼与耶稣基督玩的那一套。给你一个来世的承诺，给你一份对地狱的恐惧，你便跪下，你便奉上金银，你便心甘情愿。这模型高明在哪里？高明在它回答了三个谁也躲不开的问题：我从哪里来，到哪里去，为什么受苦。普通人走进去，得了安慰，这安慰是真的；但安慰的代价是把自主权交出去，把积蓄捐出去，这也是真的。你信了，你便成了这个闭环里的一环。 第二层是生意的模型。它跟第一层正相反。宗教叫你克制，生意叫你放纵；宗教叫你清心寡欲，生意叫你及时行乐。它鼓励你吃，鼓励你喝，鼓励你玩，甚至鼓励你到外面去找刺激，因为家里的那位已经没意思了。它鼓动你人性中最原始的占有、贪恋、痴迷，因为这些欲望越旺盛，你就越需要不断地消费、不断地购买、不断地填补那个永远填不满的坑。这一层同样高明，因为它把快乐做成了商品，让你在每一次刷卡的时候都以为自己在赎罪。 第三层最简单，也最普遍。刷视频，乐呵乐呵；吃饭，香喷喷；躺着，舒舒服服。你以为你在休息，其实你正被人收割。你的时间被算法切碎了包成饲料，你的情绪被精准地挑逗然后变现，你吃下去的每一口饭里都含着别人的利润。你不觉得痛，因为收割的刀子做得比羽毛还轻。你不觉得亏，因为你确实得到了快感。但快感过后，什么也没剩下。 三层楼摆在那里，多数人住在第三层，被第二层的人收割，又被第一层的人怜悯。于是有人说，第一层最高级，第二层次之，第三层最底层。但真的是这样吗？ 我就想，这三层楼其实是一个整体。一个顶级的宗教领袖，未必不懂得做生意，未必不擅长调度注意力；一个精明的商人，也未必不给自己留一扇通往教堂的门。三层楼之间是通的，台阶上人来人往，但你仔细看，上上下下的人都揣着同一个东西——匮乏感。第一层让你害怕失去救赎，第二层让你渴望获得满足，第三层让你恐惧错过新鲜。你被推着走，你以为你在选择，其实你只是换了一个笼子。 那么，有没有第四层？ 我想是有的。第四层的人，未必不在三层楼里进出。他只是清醒地知道自己在哪一层，为什么在这一层，以及什么时候该离开。他去教堂，但只取宁静，不买赎罪券；他去消费，但只取品质，不买符号；他刷视频，但掐着表，到点就关。他看得见所有的手在伸向他的口袋、他的时间、他的注意力，但他不愤怒，也不慌张，只是轻轻地把那些手拨开。 第四层没有外在的奖赏，没有信徒的崇拜，没有利润的回馈，甚至没有人给你点赞。它只有一种东西：内在的清明。你知道自己在吃什么，你知道是谁在喂你，你更知道自己为什么吃。光是这三点清醒，就把一个人从被动的“被模型塑造”，变成了主动的“借用模型生活”。 但第四层不是修来的，也不是买来的。它只在某一刻突然出现——当你刷完一个又一个视频，突然觉得厌倦；当你买完一件又一件东西，突然觉得空虚；当你跪完一次又一次，突然觉得膝盖疼。就在那一瞬间，你抬起头，看见了三层楼的全貌，也看见了通往第四层的台阶。 那台阶不宽，只够一个人走。没有掌声，没有同行者。但走上去之后，你再往下看，三层楼依然是三层楼，该热闹的热闹，该收割的收割。只是你不再属于任何一层了。你成了一个旁观者，也成了一个借用者。你借用安慰但不沉溺，借用快乐但不贪恋，借用放松但不交付。你活着，但你是你自己的。 这大概就是所谓的人生智慧，不是什么高深的道理，不过是一句大白话： 进来，可以；被吃掉，不行。

交易觉醒的七层境界，你在哪一层？ 交易的尽头，从来不是暴利，而是稳定。 交易觉醒的七层境界，层层递进，和鸣人一起来看看你在哪一层？ 一、交易第一层：猜方向 初级交易者，最执着三件事：看准方向、提高胜率、抓到大行情。 他们笃信自己的 “判断力”，以为赚不赚钱，全靠看得准不准。 可市场的本质，是概率的集合，不是比谁更聪明。 把盈利建立在 “我能看对” 之上，就是把命运交给波动，把主动权交给市场。 这本质上，只是靠运气吃饭。 而运气，永远撑不起长期稳定的盈利。 二、交易第二层：控制 经历过暴涨暴跌之后你才会明白： 赚钱不难，守住利润才最难。 于是你开始学习止损、控制仓位、管住回撤。 从这一刻起，你才从赌徒，慢慢变成真正的交易者。 但依然不够，因为你还在纠结每一笔的对错，困在盈亏情绪里。 三、交易第三层：结构 真正的突破，不在技术，而在认知。 盈利从来不依赖主观判断。 主观越强，执念越重；执念越重，仓位越重；仓位越重，系统越脆弱。 成熟的交易者，会主动弱化自己的感觉。 不预测、不证明、不和市场争输赢。 只做一件事：让交易结构成立。 四、交易第四层：结构成立 什么叫结构成立？ 就是：单笔可以错，系统不能乱。 胜率再高，也只是规则的一部分，不是用来炫耀的资本。 要允许错误存在，因为风险一旦被锁死，亏损只是合理成本。 当盈利能力和稳定性同时拉满，你就不再靠激情赚钱，而是靠重复赚钱。 五、交易第五层：终极不在盘面 很多人以为，交易的最高境界是精准判断顶底、提前预判趋势。 那只是技术带来的幻觉。 真正的高阶境界： 你不再需要证明自己比市场聪明， 你只需要三件事： 活着、稳定、可复制。 当你足够稳定，财富只是自然而然的副产品。 六、交易第六层：财富的本质 财富的真相，不是暴利，不是翻倍，不是神话。 财富，是在风险可控的前提下，持续正向输出。 这句话，不止适用于交易，也适用于人生、事业、修行。 人性最大的弱点：贪、急、总想赢。 而结构的核心：慢、稳、有边界。 七、交易第七层：真正的觉醒 真正的觉醒，不是看透市场，而是看透自己。 不再被情绪驱动，不再为涨跌心跳，不再因一次亏损否定整套系统。 那一刻，你完成的不是一笔交易，而是一次蜕变。 这篇文字真正想说的是： 当盈利能力与稳定性拉满，主观感知被压低，你才算真正进入高阶交易阶段。 终极境界不是暴富， 而是你成为一个稳定的人。 一个稳定的人，在任何领域，都能产生财富。 市场从来不奖励聪明，只奖励稳定。 如果你还在问：下一单做多还是做空，那么很遗憾，鸣人只能和你说，你还在第一层。 如果你开始问：我的结构是否稳定，那么恭喜你，你已经走在觉醒的路上。 所以，鸣人说了这么多，你自己的结构，稳定吗？

人类建造的最后一个AI：迈向递归式自我改进（RSI）的路径图 上海交大、清华大学、字节、小红书、上海AI实验室联合发表的一篇论文，介绍通往真正递归自我改进（RSI）的路线图。 共5个阶段： 第一个阶段是执行层面的自主（L1）。在这个阶段，人类工程师制定好详细的改进规则和检查标准，AI负责按照这些步骤去干活，并把做好的成果保存下来，供以后的任务继续使用。 第二个阶段是策略层面的自主（L2）。人类依然掌握最终的目标和考核标准，但AI可以自己分析自己哪里做得不够好，并主动从多种改进方案中挑选出最有效的一种去尝试。 第三个阶段是学习经验的自主（L3）。AI能够感知自己当前的短板，主动挑选或者生成最适合自己现阶段练习的题目和任务，做到缺什么就练什么。 第四个阶段是实际环境中的适应自主（L4）。当AI被部署到真实的工作场景中时，它能从日常处理的各种实际问题里吸取教训，自动把摸索出来的经验整理成专属的工具库与技能集，供后续长期使用。 第五个阶段是底层机制的元改进自主（L5）。这是自我升级的最高境界。AI不仅能够提升某个具体的技能，还可以改造自己用来做研究、找问题和自我训练的整套核心方法，并且把这种更强的学习能力一代代传承给后续的版本。 论文：

最近刷 boss 发现一个非常高薪的新型岗位-FDE 工程师 年薪20-100万元不等，国内大厂开到35-55K·16薪，一年内岗位数量暴涨7倍.... 这不是简单的岗位更名，而是 反映了AI 竞争焦点的彻底转移 FDE工程师到底是什么 Forward Deployed Engineer-前沿部署工程师 这个概念最早来自 Palantir，借用军事中的“前沿部署部队”理念——不坐在后方指挥，而是直接到客户现场打仗 OpenAI 和 Anthropic 在同一天分别成立企业 AI 服务公司，核心策略完全相同：向企业派驻 FDE OpenAI 砸40亿美元成立“The Deployment Company”，直接收购150名资深 FDE 这个信号已经足够明确：AI 的战场已经从“比模型”转向“比落地” 为什么 FDE 会火？ 我观察到三个关键趋势 第一，企业 AI 仍处早期，成功需要“共创”模式 企业的业务场景太非标了，没有成熟产品可以直接套用，必须有人扎根现场，把模糊的业务问题转化为可落地的 AI 方案 第二，AI 关注点从 C 端转向 B 端 消费级应用的天花板已经显现，真正的商业价值在企业级应用落地 但企业的数据、权限、业务系统、第三方工具都需要打通，这不是远程写代码能解决的 第三，AI 进入“群雄逐鹿”时代 当所有大厂都有了差不多的大模型，竞争的关键变成了谁能更快地把 AI 变成客户的生产力 FDE 就是这个“最后一公里”的核心操盘手 FDE 和传统工程师的本质区别 传统软件工程师：在办公室写代码，交付的是功能 FDE：驻场客户现场，交付的是业务结果 举个真实案例 上海一条消费电子产线，换线调机要折腾2-3小时，FDE 扎根现场9个月，把换线时间压缩到55秒 这不是写几行代码就能搞定的，需要深入理解产线工艺、设备参数、工程师的隐性知识，然后把这些转化为 AI 可以处理的信号 FDE 的核心能力是：技术+业务+落地+运维的四维复合 普通人怎么成为 FDE 我按照我的理解和岗位的JD共性，梳理了一条相对清晰的转型路径 第一阶段：打基础（1-2个月） 了解 AI 基础概念：什么是大模型、Token、RAG、Agent 会使用claude code，cursor，codex等AI编程工具实现自己的需求 这个阶段不需要深度，但要建立完整的认知框架 第二阶段：AI 部署实战（2-3个月） 模型部署工具必须会：vLLM 部署大模型、FastAPI 写推理 API、LangChain 搭 Agent 重点是动手，找一个真实场景，哪怕是给自己的工作流做个 AI 助手也未尝不可 第三阶段：业务理解能力（持续修炼） 这是 FDE 和普通工程师的分水岭 跟随业务人员实地观察，记录全流程节点，识别关键决策点 把隐性知识转化为可建模信号 业务理解有三重境界：知道客户说什么、明白客户为什么这么说、预见客户接下来会需要什么 第四阶段：敏捷交付思维 FDE 模式遵循“80/20法则”：用20%时间交付80%核心价值，剩余80%时间持续优化 这需要你从“完美主义”转向“价值驱动” 先让系统跑起来，再根据真实反馈迭代 我的观察 FDE 的爆火，告诉我们：能把 AI 真正变成生产力的人，才是最稀缺的 这个岗位对普通人最友好的地方在于：它不要求你是算法大神，但要求你有产品思维、业务 sense、沟通能力 如果你是传统开发者，有业务经验，愿意到一线解决真实问题 FDE 可能是你在 AI 时代最好的转型方向 毕竟，OpenAI 和 Anthropic 已经用数十亿美元告诉你：这是眼下最急需的岗位

高盛市场观点：AI投资主线并未退潮，但行情已从“普涨”进入“分化和选股”阶段。 过去AI投资主要集中在半导体、云计算等基础设施，如今正向AI软件、网络安全、数据基础设施和智能体AI等应用层扩散，投资范围进一步扩大。 企业对AI带来的生产力和收入增长总体乐观，但市场开始更加关注数万亿美元资本开支能否真正转化为回报。 当前最大风险并非AI趋势终结，而是基础设施部署节奏低于预期，以及利率、油价和宏观经济等因素带来的估值压力。 以下是其节目全文： 这里是《The Markets》节目，我是 Chris Hussey。今天是 9 月 30 日星期三，我现在身处高盛（Goldman Sachs）的交易大厅，与 Pete Callahan 在一起；他是我们 FICC（固定收益、外汇和大宗商品）与股票部门负责美国科技、媒体和电信行业的专家。 Pete，非常感谢你再次做客《The Markets》。谢谢邀请。 好的，我们切入正题吧，因为刚刚过去的这个夏天市场表现平平。看看十大科技股，涨跌各半。AI 概念的投资热潮是否已显疲态？客户们怎么说？ 是的，听着，我认为科技和 AI 的发展主线依然稳固，但你说得对，现在情况变得更加微妙了，对吧？市场表现出现了更大的分化——这或许是“市场广度不佳”的一种委婉说法，对吧？ 但我们现在看到的是一个更考验选股能力的行情。 AI 周期已经进入第三或第四个年头了。既有很多令人兴奋的因素，也有许多投资者关心的问题。 所以我确实认为科技股的趋势依然向上。我认为盈利增长、估值水平以及行业主题的顺风效应都支撑着这一板块。 不过正如你所言，在经历了年初（比如 1 月到 6 月）的强劲开局后，我们确实可能经历一段平淡期。 今年夏天市场处于盘整态势，我认为这是合理的，因为投资者正在权衡 AI 领域在今年余下时间里的各种利弊因素。 更不用说利率、油价和宏观经济形势了——这些都是今天讨论的重点，而在今年上半年，它们受到的关注相对较少。 是的，我想谈谈宏观层面的话题，但在那之前，让我们继续探讨一下“AI 投资热潮”—— 因为这股 AI 投资热潮的性质似乎正在发生变化。 起初，这是一场围绕 AI 基础设施的投资，始于半导体行业，随后扩展到超大规模云服务商（hyperscalers）。 现在，投资重心是否正在向应用层转移，比如“智能体 AI”（agentic AI）这类领域？你是怎么看的？ 这是一个很好的问题。我们先从背景说起：9 月初，我们举办了盛大的旗舰科技会议。参加完那场会议，很难不对 AI 和科技行业的现状感到乐观。这就是当前的背景，而且是一个积极向上的背景。 但你说得对，在最初的几年里，人们一提到 AI，想到的就是半导体，这更像是一种资本支出（CapEx）的“贝塔”（beta）投资——即押注于“卖铲子”的企业（基础设施提供商）。 但在过去几个月里，人们的关注点确实开始向技术栈的上层转移，比如基础设施软件和安全软件层面的支撑性架构，以及那些帮助企业采用和部署 AI 的工具和公司——这正是我们目前看到的趋势。 所以，是的，“智能体”应用是其中的一部分，网络安全也是，还有一些数据基础设施相关的股票也包含在内。 因此，我认为这股投资热潮的范围已经扩大了。从某种程度上说，虽然这看起来可能显得更加分散、广泛，但我认为这种广度其实是件好事，即便这意味着选股变得更具挑战性，而不再仅仅是围绕单一主题的叙事逻辑。 好的，太棒了，Pete。你提到了我们在 9 月举办的“Communicopia and Technology”大型会议。你在那里是否听到很多人说，这类人工智能（AI）的应用确实行之有效，并且带来了人们所期待的生产力提升？ 是的，确实如此。听着，如今企业界关于生产力、新的创收机会等方面，流传着许多类似的说法。 关键在于衡量标准，对吧？毕竟我们在资本支出（CapEx）上投入了数万亿美元。 所以我认为，从生产力提升和应用场景的角度来看，整个市场正获得其期望的成效——尽管在消费者端，随着个人助理的兴起，相关应用场景才刚刚开始显现。 但归根结底，衡量标准始终在于：投入了多少资金，而企业在后端又能获得多少回报。 当然，随着第三季度财报季的到来，我们将看到具体的量化数据，以此来衡量企业如何从生成式AI中获益。 好的，Pete，请再详细谈谈AI基础设施建设的情况。投资者最担心的是什么？是担心资金耗尽导致项目停摆吗？他们关注的风险点究竟是什么？ 是的，这是个好问题。 我认为大部分问题都与部署的线性过程有关。 因此，我认为投资者们相信这一主题将是一个持续十年的超级趋势。 所以我认为投资者对最终结果感觉相当不错，但是线性发展的过程变得 有点不确定了，对吧？  这是对这些数据中心的部署、物理搭建和启动的评论。 所以我觉得， 这部分讨论变得更加棘手了。 再说一遍，我不想再回到这个问题上， 但是当你观察 利率市场或石油市场时，你会发现有很多噪音。 因此，与  2023 年、2024 年的生成式人工智能周期相比，如今投资者需要考虑的因素要多得多。 好了，皮特，关于人工智能就到此为止吧。 接下来，让我们把目光转向更 广阔的科技领域。 我们来聊聊软件吧。 那支队伍年初就被淘汰了。虽然度过了一个美好的夏天，但上个月有点 压力。 软件行业目前处于什么状态？  分散，你肯定还会听到我再次使用“微妙的”这个词，对吧？ 因为软件的一部分就是网络安全的 故事，数据基础设施的故事，  这已经成为投资者关注的一个重要主题 ，你可以把这些称为推断性投资。 核心 SaaS 和应用层软件这类问题，  市场仍在努力解决。 在这个 市场中，市场仍在努力寻找产品市场契合度、 定价策略以及它们  在过去几年中涌现的新模式层中的定位 。 所以，这实际上是一种软件内部的分散交易，但这已经 好多了。 我的意思是，今年上半年价格走势有点像是相关性较强的一种类型 ，这对谁都不是好事。 所以，看到这种分散是件好事。 你开始看到选股又开始用  软件完成了。但总体趋势是上升的。 过去几个月，该集团的待遇好多了，我仍然认为， 在该细分领域，市场定位是一个有利因素。  所以，如果你是一家 能够帮助实施人工智能或保障人工智能安全的软件公司，那么你就处于有利地位。 但如果你是一家必须使用人工智能来改进软件的软件公司，那么现在还不是时候。 对，或者把最终产品交付给客户。 市场正在试图 弄清楚，在接下来的几个月甚至几个季度里，这个故事将如何发展  。 好的，我们来截取宏。 科技与利率一直密切相关。 今天有什么活动？ 是的。 听着，利率无疑已经成为科技投资者讨论和考虑的话题之一。 今年以来，纳斯达克指数的市盈率已经压缩了约 20%。 当然，有很多因素会影响这种情况，但我认为利率肯定 是其中一部分。 我们现在的10年期国债收益率肯定高于5.25%，对吧？ 所以我觉得这算是这个故事的一部分。  今年科技股依然带来了丰厚的回报，这是为什么呢？ 这是因为主题保持不变，盈利增长也保持不变。 因此，我们会关注利率，而且显然，如果忽略了收益率曲线的长期部分，我们会非常谨慎。 但从另一个角度来看， 这是否会将人们拒之于科技之外？ 不。但这是否会给盈利带来更大的压力，使其承担更重要的业绩提升因素，而不是估值倍数？ 当然，  而且我认为我们今年已经看到了这一点。 您刚才提到了盈利和市盈率的问题。 这是否表明市场对盈利存在健康的怀疑态度，人们 并不认为盈利会像我们预期的那样强劲？ 没错。 我认为一部分原因是利率问题，当然，另一部分原因在于我们能以超过 20% 的盈利增长率持续多久，对吧？ 这段时间过得很充实。 如果未来几年人工智能能够提高生产力， 企业利润率也能保持健康，我认为这个结论仍然成立。 你克服了 2027 年  和 2028 年的种种担忧，这或许是科技行业走向更高境界的道路。  好的，太好了。 让我们给它加个蝴蝶结吧。 交易内容是什么？ 是的，我目前专注于两件事，对吧？ 当然，首先是半导体。 我们讨论过这件事，  但那个团体已经很久没有发展了。多种因素交织在一起，我们讨论过 这种个人助理、消费人工智能的故事在过去几周开始兴起 。 所以我会密切关注半导体行业第三季度的财报，希望它能重新站稳脚跟。另一个方面是消费者服务和消费者体验。 9月份，消费类股票经历了10多年来 最大的单月跌幅之一。 当然， 利率和石油价格对该集团来说是个沉重的负担，但你也可以说这是一个在 2026年下半年克服重重忧虑的机会。 而这正是我会重新投入精力、认真思考 并寻找一些独特好点子的领域。  在科技领域，这是否意味着电子商务？ 它们是什么意思？ 对，没错。 互联网服务、商业，以及我们在这个领域举办的 一些现场活动和体验。 好的。 下个月你最关注什么？ 当然。 所以这是月初的宏观经济数据，  对吧？ 本月底我们将召开美联储会议 。 目前市场已经消化了大约40%的加息可能性。 所以我们将观察宏观经济数据是否会影响这一预期 。 我们将于月中开始发布公司财报。 当然，这一切都是为了找到人工智能投资的回报 ，这不仅在科技领域，  而且在科技领域之外也越来越重要。 最后，还有大约30天就要举行中期选举了 。  随着财报季的临近，这方面的情况会一直存在，所以这也是值得关注的一点。 皮特，非常感谢你的参与 。 非常感谢。  谢谢邀请。 本周的《市场》节目就到这里。 我是克里斯·赫西。 谢谢收听。

第四次一起吃饭， 他没有带保镖，没有鹿皮大衣，没有贵价西装，没有时尚的H女款项链， 头发也没有梳成大人模样。 孙哥穿回了朴实的T恤， 他骄傲的说： “我现在跟新朋友玩了。跟男明星学的，less is more，这样显嫩。” 我若有所思的上下打量他， 确实有跟男明星混熟的样子， 学会了穿内增高。 唉， 我想，晨晨没有真的交到朋友啊。 因为他后移的发际线头上， 却没有假发片。 男明星不会把你当做真朋友的， 除非他给你发他珍藏的假发片的付款链接。 🧑‍🦲 晨晨给我分享过很多付款链接， 我想，他还是把我当朋友的吧。 👫 我看他和易理华变得很熟， 一起合照。 晨晨只崩了20万u，我脸皮薄不好意思开口。 但是易理华崩我数额巨大，伤筋动骨。 我赶紧问：“易理华崩了我5000个eth，一直不还怎么办？” “你们那么熟能不能帮我跟他要？” 他罕见的停下了吧唧的嘴， 忽然眼睛一亮， 拍拍胸脯说：“这事我熟啊，” 一边掏出了第二台手机边在上面捣鼓，一边说： “之前我有一个员工， 是一个贵州的97年小孩， 我把钱放在他账号下面。 结果他自己用身份证改了密码，然后提走跑路了。” 啊？那怎么办。我说。 “我有一个沙手🥷🏻忍者团队， 直接冲到贵州他的村里，追嘎他！” 🫪 暴力追讨好像是违法的吧？我弱弱的问。 他笑了， 掏出第三台手机，边捣鼓边慢条斯理地说： “没事儿，我这个团队上面有人， 可以黑白两道追嘎他。” 🫪 啊 那钱追回来了吗？ “当然追回来了。 这个小子把偷了我的币搞出来给村民每个人几万块，联合全村人和我这个沙手团队发生了械斗。” “最后呢，我们把他夹起来，现在已经缝书包去了。” 说着，孙哥夹起了一大口牛肉， 好像夹起了那个贵州青年， 吧唧吧唧嚼了起来。 “那团队挺靠谱的，你要吗？ 要我等下给你拉群。” 易理华不是你朋友吗？这样没关系吗？ 他又笑了一下， 意味深长。 笑起来不再像晨晨， 像是孙哥。 😄 他打开第二台手机的链接在我面前晃了一下， 那好像是一个咸鱼账号。 “那太感谢了，能要回来的话，我跟你对半分哈！” 我感激的看着他。 “我不用，你跟那个团队谈就行。” 晨晨又笑了。 这次像晨晨， 贪婪的，毫不遮掩的。 “微信不安全， 我到时候发你✈️吧。” 说着，就把手机锁屏了。 我看着他把剩下的牛肉快速吃完， 他舔了舔嘴唇，瞄了一眼第一台手机上的时间。 为了避免再次体验跟百亿富豪吃饭却刷不出钱的社死， 我抓紧时间老老实实去买了单。 回家以后， 他给我拉了一个阅后即焚的✈️群， 当然， 这次群里不是无语 gnm和水货。 是沙手。 🥷🏻们给我发了一个预付款的链接。 打开链接， 只要50元立即付款。 啊， 原来是50元巨款就可以聘请的良心沙手团队啊 我晨晨真是我的铁哥们，我想。 “他不把我的投资款给我， 帮我追回一些更高额的欠款，也好啊。” 想到这里还挺美。 只隐隐觉得他对易理华下手挺狠， 毕竟他俩一起跟男明星玩过… 付款前， 出于疑惑我问了一下曾颖， 曾颖说： “这事我熟啊。 我付了50块钱， 然后就没有然后了。” #孙哥秘密武器# #孙哥教你维权#