中國民主黨黨校徐文立校長 優秀學員嘉獎令（2026年8月13日） 嘉獎令 （2026年8月13日） 全校未來將領和第一期教官培訓班學員 吾校自2026年5月24日義工同仁創立以來 已經完成了第一期「實戰學習」階段 從7月11日開始了「理論學習」階段 應馬迎來常務副校長推薦 我特授予 韓雲霄 同時授予 胡建華、趙志澤、程建、彭雲龍、許瀛濤、王奕翔 優秀學員獎 （難免掛一漏萬，請諒解） 关于表彰韩云霄先生的申请报告 尊敬的徐校长： 我谨向学院推荐韩云霄先生，并申请对其予以表彰奖励。 韩云霄先生在参与中国民主党全国联合总部（海外）英国委员会各项工作期间，态度认真，积极负责，始终保持较高的工作热情。他不仅积极参与党务工作和街头抗议活动，而且十分重视自身政治理论素养的提高，能够认真学习学院开设的各项课程，积极参加相关学习活动。 韩云霄先生以实际行动展现了良好的责任感、进取精神和组织意识，在工作和学习方面均表现突出。为肯定其努力，鼓励其继续进步，同时发挥先进典型的示范作用，我建议学院向韩云霄先生颁发“优秀学员奖”或相应荣誉证书，以资鼓励。 以上申请，恳请徐校长审议批准。 此致 敬礼！ 推荐人：马迎来 日期：2026年8月11日 Yunxiao Han 韩云霄 @leoefgf · 8月8日 回覆 @xu_wenli 感謝徐校長的勉勵！榮譽是鼓勵，更是責任。我們會記得前輩走過的路，接過這份責任，繼續為自由、民主與中國的未來努力。致敬前輩！ 徐文立 於 2026年7月10日週五 下午4:01寫道： 深謝！ Xiao Han 於 2026年7月10日週五 下午3:41寫道： 尊敬的校长，恩师： 您好！ 值此八十三岁寿辰之际，谨向您致以最诚挚、最美好的祝福！八十三载春秋，阅尽人生风雨，积淀了智慧与慈爱，也凝聚了无数美好的回忆。您的勤劳、善良、宽厚与坚韧，始终是晚辈学习的榜样。 此致 敬礼！ 您的学生：韩云霄 韓雲霄佳文品賞 寄件者： 徐文立 <@gmail.com> Date: 2026年7月9日週四 下午11:13 Subject: Re: To: Xiao Han <@gmail.com> 深謝！ Xiao Han 於 2026年7月9日週四 下午7:寫道： 尊敬的徐校长： 早上好！我是来自英国的新学员韩云霄！6月4日经歐洲马迎来主席介绍加入了中国民主党。我很荣幸能成为您的学生，并有机会聆听您的教诲！ 作为一名刚接触政治、仍处于政治启蒙阶段的新人，我还有很多需要学习和提高的地方。下面将我的三篇演讲稿按时间、地点和主题整理如下，希望您给予指导！ 6月20日台湾民主两周年纪念活动演讲稿 地点：伦敦帝国理工学院 主题一：中国跨国镇压离我们有多远？ 主题二：台湾独立：台湾的未来应该由台湾人决定 7月1日反对中共民族团结进步法抗议活动演讲稿 地点：香港特别行政区政府驻伦敦经济贸易办事处门前 主题三：揭穿中共《民族团结进步法》的阴谋 下面是演讲稿具体内容： （一）中国跨国镇压离我们有多远？ 各位同学、各位朋友： 大家好！ 很多人听到“跨国镇压”这个词，可能会觉得这是国际政治，是外交官和政府之间的事情，离我们的生活很远。但我想问大家一个问题：如果你来到英国读书、工作或者定居，你觉得自己应该拥有什么权利？ 我相信大多数人的答案都一样：可以自由表达意见，可以参加和平集会，可以批评政府，也可以支持政府，而不用担心有人因为你的政治观点来威胁你。 然而，对于像我们来自中国、香港、新疆、西藏等背景的人来说，事情并没有那么简单。 2022年，在英国曼彻斯特，一群支持香港民主运动的人在中国领事馆外进行和平示威。结果，其中一名示威者被拖进领事馆范围内并遭到殴打。这件事被现场拍摄下来，也引起英国社会巨大震动。 为什么大家如此关注？因为英国人发现，原来有人即使离开了自己的家乡，来到一个民主国家，仍然可能因为表达政治观点而面临压力和危险。 过去几年，越来越多居住在英国的香港人表示，他们在参加集会后被拍照、被记录身份信息，甚至有人担心远在香港的家人会因此受到影响。 有些学生在校园里参加讨论会时，会担心自己的发言被录下来；有些人接受媒体采访时要求匿名；还有一些人即使来到英国多年，谈论政治时仍然会下意识压低声音。 这其实是一件很不正常的事情。因为一个人离开自己的国家来到英国，本应获得英国法律的保护。英国欢迎来自世界各地的人。无论你支持什么政治立场，无论你来自哪里，只要你遵守英国法律，你就应该有表达观点的自由。 任何人在英国，都不应该因为和平表达自己的观点而受到威胁。如果一个香港人害怕说话，如果一个维吾尔人害怕参加活动，如果一个中国留学生害怕在课堂上表达意见，那么受到损害的不只是某一个群体的权利，而是英国社会一直珍视的自由和法治原则。 跨国镇压真正可怕的地方，不在于它让多少人沉默。而在于它让人们开始自我审查，让人们觉得“还是别说了”。当恐惧跨越国界的时候，自由就会开始退缩。因此，面对这一问题，我们不需要仇恨任何国家，也不需要敌视任何民族。我们需要做的，是坚持一个简单而重要的原则：在英国，每个人都应当能够自由地说话、自由地思考、自由地参与公共生活，而不必担心来自任何外国政府的压力。 谢谢大家的聆听！ （二）台湾独立：台湾的未来应该由台湾人决定 大家好！ 今天我想和大家谈谈一个一直充满争议的话题——台湾独立。 很多人在讨论台湾问题时，总是在谈历史、谈政治、谈国际关系。但我认为，我们可能忽略了一个很简单的问题：一个地方的未来，应该由谁来决定？是由生活在那里的人决定，还是由其他人替他们决定？答案应该很简单：台湾的未来，应该由台湾人民自己决定。台湾有2300多万人，他们在那里出生、成长、工作、纳税，也承担着这片土地的未来。既然如此，他们理应拥有决定自己前途的权力。 今天的台湾，拥有自己的政府、军队、货币、护照和选举制度。台湾人选出自己的领导人，决定自己的政策，过着自己的生活。对于很多台湾人来说，他们完全可以主导自己的未来，而别人无权规划他们的未来。 既然台湾社会已经发展出自己的民主制度，那么台湾未来要怎么走，也应该通过民主的方式，由台湾人民自己来决定。 有人会问：为什么会有越来越多台湾人支持这样的想法？原因很简单，因为绝大多数年轻人，从出生开始就在台湾长大，他们接受台湾的教育，参与台湾的选举，对他们来说，“台湾人”不仅仅是一个地理概念，更是一种身份认同。他们希望自己的声音被听见，希望自己的选择被尊重。 台湾的未来，不应该通过武力决定，而应该通过和平、民主和人民意愿来决定。因为真正重要的，不是别人希望台湾变成什么样子，而是生活在台湾的人希望自己的未来是什么样子。 谢谢大家的聆听！ （三）揭穿中共《民主团结进步法》的阴谋 今天是想和大家分享一下就中共颁布并于7月1日生效的《中华人民共和国民族团结进步促进法》，它对我们这些海外的民主人士、华人群体以及外国公民的影响！ 中共将于2026年7月1日正式实施《中华人民共和国民族团结进步促进法》。这部表面上高喊「铸牢中华民族共同体意识」的法规，实则暗藏极具侵略性的第 63条「境外适用条款」。该法将中共的管辖触角强行延伸至中国境外，形同向全球发放了「跨国镇压」的合法许可证，引发国际社会强烈不满和恐慌！ 这部法律把热爱共产党放在首位！它要求我们要向孩子们灌输赞扬共产党、歌颂共产党的思想！ 它要求少数民族学校及所有的教育机构，必须以国家通用语言文字为标准的教学方式，这是中共通过民族团结进步法，让它的汉化政策全面合法化的阴谋！这对于少数民族而言，是一个灾难性的法律，因为它彻底抹杀了少数民族的语言和文字！ 它要求任何的组织和个人，都不得以文字、图片、广播、音频和视频等方式，制作和传播所谓破坏民族团结进步的信息和内容，中共所谓的任何组织和个人，包含了全球华人和其他任何国家的公民，这是明显的霸权主义！ 中共所谓的坚持宗教中国化，实际情况就是让寺庙的和尚升国旗，道家的道士唱国歌，基督教的教徒不知是信仰耶稣、还是信仰马克思、列宁？ 说一句「支持台湾」就被入罪，该法本质上是为中共武统台湾铺路。未来不论是台湾人或外国人，只要在海外公开表态支持台湾、反对中共吞并，都可能被中共强行冠上“制造民族分裂”的罪名，面临跨国通缉与法律追究！ 全球华人和民主人士集体遭殃，该法对全球自由言论进行了直接恐吓。 未来只要在海外社群媒体上批评中共的西藏、新疆少数民族政策，或宗教压迫，都将直接落入这部恶法的惩治范围，在境外将面临被定罪甚至被抓捕的风险！ 合法化「海外秘密警察」，国际社会强烈质疑，习近平政府在透过《香港国安法》测试国际底线后，如今又推出新的恶法，企图为其在全球53个国家设立的102个「海外秘密警察据点」提供正当的执法依据，全面升级法律战！ 这部新法的出台,暴露出中共极权统治的无限膨胀与内心的极度恐惧。当对内高压统治已无法维持政权稳定时，中共选择将极权黑手伸向国际自由社会。这种将跨国镇压「合法化」的无耻行径，不仅践踏了他国的国家主权，也对美、日、台等民主国家的言论自由与人身安全构成了威胁！ 共产党下台！习近平下台！ 香港独立！台湾独立！ 谢谢大家！ 徐校长，恳请您在百忙之中拨冗阅览，并对演讲内容、逻辑结构、表达方式以及存在的不足提出宝贵意见和建议。我希望能够不断学习、持续改进，提高自己的表达能力和对公共议题的理解。 非常期待您的指导！ 学员韩云霄 2026年7月9日 英国 （韩云霄提供照片） ********* 有關胡建華 JH 於 2026年7月13日週一 上午2:14寫道： 我预言，这次将产生重大历史意义，未来一定会碾压浙江南湖那条游船! 让它沉入历史湖底! 留此言证，拭目以待! 中国民主党学员: 胡建华 2026年7月13日 JH H 于 2026年7月13日周一 08:05写道： 谢谢校长，收到(总字004)(实行令)， 这次的完整规划，若落实到位，将为未来夯实完整坚实的基础，不会继续过去松垮混乱的局面，开创全新的局面，结束过去四分五裂的派内之爭，脱颖而出，重新凝聚成一股强大的力量，将会重新竖起中国民主党的大旗，成为标志性旗杆! 宛如移民入境美国第一眼看到的是自由女神! 学员: 胡建华 JH H <@gmail.com> 于2026年7月5日周日 09:16写道： 谢谢校长！ 这段时间以来，从您这里我学到了很多过去并不了解的历史知识。对我来说，这不仅是一种难得的机遇，更是一份沉甸甸的责任。我希望尽快学习和了解更多历史资料，努力形成自己基于事实的认识，并把这些认识分享给身边的人，尤其希望能让国内更多的人接触到不同的信息来源，拥有独立思考和判断的机会，而不是仅仅接受单一叙事。 我知道，一个人的力量十分有限，很难改变什么。但我也相信，思想和认知具有传播的力量。如果越来越多的人愿意主动了解历史、独立思考、理性交流，并把新的认知不断分享给身边的人，那么这种“人传人”的传播方式，终将汇聚成巨大的社会力量。正如古人所说：“星星之火，可以燎原。” 我认为，中国未来如果发生深刻的社会变革，推动力量未必会像历史上一些革命叙事那样“农村包围城市”，更有可能是知识、信息和观念首先在城市中不断传播，再逐渐扩散到更广泛的社会群体。这种变化不是依靠暴力，而是依靠思想、教育、信息和公民意识的不断积累。 在我看来，经过长期的政治宣传和意识形态教育，许多人已经形成了较为固定的思维方式。与此同时，民族主义情绪、对外部世界的戒备心理，以及“强者生存”的社会观念，也在一定程度上影响着人们看待问题的方式。要改变这些根深蒂固的观念，并不是一件容易的事情，它远比改变一种生活习惯或社会风俗更加困难，因为真正需要改变的是人的认知结构和思维模式。 长期以来，在单一信息环境下，很多复杂的社会问题容易被简单归因于外部因素，而社会内部的问题往往得不到充分讨论。与此同时，人与人之间的相互指责、相互对立，有时会使社会矛盾更多地停留在普通人之间，而忽略了制度、治理和公共政策等更深层次的问题。这种现象容易导致社会资源被内耗，公众也难以形成更多的理性讨论与合作。 我始终认为，一个社会真正的进步，不是建立在仇恨和对立之上，而是建立在事实、理性、自由讨论和彼此尊重之上。只有越来越多的人愿意了解历史、尊重事实、保持独立思考，不盲从、不轻信，也不轻易否定不同观点，社会才有可能逐步形成更加成熟的公民意识。 我相信，历史终究会回归事实，思想终究会走向开放。每一个愿意思考、愿意学习、愿意传播真实信息的人，也许都只是微弱的一点光，但无数点微光汇聚在一起，就有可能照亮未来。 第一期学员： 胡建华 2026年7月5日 ********** 有關趙志澤 於 2026年8月3日週一 下午9:14寫道： 謝謝志澤深入、全面的理解！ 赵志泽Zhao Zhize 於 2026年8月3日週一 下午8:32寫道： 校长您好！ 我是学员赵志泽，我认真学习了本期《徐文立与“第三共和”》教材。读完以后，我对“第三共和”这一政治主张的历史脉络和核心含义有了更清楚的认识。 教材中提到，“第三共和”并不是简单否定中国过去的历史，而是把近代中国追求共和、宪政和民主的历程连接起来。它既“追随辛亥革命诸先贤开创的亚洲第一共和”，也“尊重一九四六年制宪国大确立的第二共和”，并在此基础上提出建设“自由富裕、人权平等、宪政民主的中国第三共和”。我认为，这种表达的重要之处，在于它强调了历史的承接，而不是把民主建设理解为完全从零开始。 教材还特别分析了“追随、尊重、励志建设”这几个词的递进关系。对第一共和使用“追随”，体现的是对先贤和共和精神的继承；对第二共和使用“尊重”，体现的是对宪政法统和历史成果的承认；对未来则使用“励志建设”，说明最终目的不是停留在纪念历史，而是要付诸实际行动。我觉得这三个词虽然简短，却把过去、现在和未来的关系表达得很清楚。 我个人最认同的一点，是教材所说的政治纲领应当重视“最大公约数”。民主事业如果只停留在少数人的语言和立场中，就很难形成广泛力量。“第三共和”试图把第一共和和第二共和的支持者团结起来，并以自由、人权、平等、宪政和民主作为共同目标。这让我认识到，政治理想不仅需要坚定，也需要包容，需要寻找不同群体之间能够共同接受的基础。 教材中还介绍，这一思想是在极其艰难的监狱环境中形成的，后来又在二〇〇七年中国民主党海外第一次党员代表大会上得到确认。对我来说，这也说明一个政治理念能否长期存在，不只取决于口号是否响亮，更取决于它是否经过长期思考，是否能够回应中国民主转型中的现实问题。 学习完这期教材后，我更加体会到，民主不仅是一种愿望，也需要清楚的历史认识、明确的政治目标和能够团结多数人的纲领。今后我会继续认真学习党校教材，加深自己对中国民主运动、宪政和政党建设的理解。感谢校长整理和分享本期学习内容。 ********* 有關程建 徐文立 <@gmail.com> 於 2026年7月10日週五 下午4:05寫道： 極好！極為重要！ jian cheng 於 2026年7月10日週五 下午3:44寫道： 尊敬的徐文立校长： 您好！ 通过这段时间的学习，我一直在认真研读您此前提供给我的学习材料，并系统地了解了民主党的发展历史。在整个学习过程中 （引人深思），让我产生了许多新的认知，因此特写下这封信，向您汇报一下我的学习心得。 在研读这批材料期间 ，我有一个非常深刻的感受：材料中记录的历史脉络、细节与真实情况，同目前网络上公开流传的各种信息和言论，存在着极大的差异。 网络上的信息往往流于碎片化、表面化，甚至存在不少断章取义或带有偏见的解读；而您提供的学习材料则更加严谨、立体，还原了许多鲜为人知的历史背景和关键决策。这种强烈的对比让我触动很大，也让我意识到，如果仅仅依靠网络搜索来了解民主党史，极易产生偏听偏信的误解。 这次的学习及时帮我澄清了许多过去模糊、甚至错误的看法，使我能够站在更宏观、更客观的角度，去理解民主党的初心、走过的曲折道路以及沉淀下来的历史经验。这也让我深刻体会到，珍贵且真实的文献记录对于我们廓清迷雾、保持清醒认知是多么重要。 非常感谢您抽空为我们准备并提供这些宝贵的学习资料。作为来自安徽的同乡晚辈，看到家乡前辈为民主事业做出的探索，我深受鼓舞。 在后续的学习中，我也会继续保持这种对比与思辨的态度，进一步深化理解。 祝您身体健康，万事顺遂！ 学员： 程建 （安徽同乡） 日期： 2026年7月10日 ********* 有關彭雲龍 Peng Yunlong <@gmail.com> 於 2026年7月3日週五 下午4:18寫道： 尊敬的徐文立校长 您好！ 读后感 读完这份徐文立先生的政治学院教材（8），我心里久久不能平静。这不是一本冷冰冰的历史资料，而是一群老人在铁窗内外用生命书写的坚持与澄清。1998年那场组党运动，像一束突然刺破黑暗的光，却也迅速招致了最残酷的镇压。文件里反复出现的，是对“投机”“急躁”等指责的回应，以及对历史真相的 painstaking 梳理。 最打动我的是那些老同志的互相印证。陈树庆的道歉、刘贤斌的“历史关头当仁不让”、王建军的波浪理论分析……他们没有把失败简单归咎于某个人，而是放在中共一党专制的必然逻辑里去理解。江泽民那段“必须立即制止在萌芽状态”的讲话，像一把冰冷的刀，赤裸裸地暴露了极权对任何组织化反对力量的恐惧。无论用“筹委会”还是“党部”的名义，结果都不会改变——只要触碰党禁，镇压就是注定的。这让我突然明白，1998年的行动不是莽撞，而是背水一战式的勇气。面对武装到牙齿的政权，缓一步可能就永远失去窗口。 徐文立先生在文件里既是当事人，也是历史的守夜人。他承认自己“慢一拍”，却也一步步跟上时代，在牢狱中仍坚持思考中国未来的制度设计——“中华民国联邦”。这让我感受到一种罕见的韧性：不是浪漫的革命激情，而是几十年如一日的清醒与担当。尤其读到海外那些“假民主党”的搅局，更觉得心酸。真正的反对派不仅要在国内面对监狱，还要在自由世界面对伪装的渗透和污名化。这场战斗的复杂性，远超许多人的想象。 这份材料让我重新思考“民主”在中国到底意味着什么。它不是空洞的口号，而是无数人用坐牢、流亡、被污蔑换来的真实代价。那些年逾古稀的老人还在为历史正名，为后人留下教训和旗帜（包括那面双十字星旗），这种精神本身就比任何理论都更有力量。 读完后，我最大的感受是敬畏与惭愧。我们这一代人生活在相对安稳的环境里，常常把民主当话题聊，却很少有人愿意付出他们那样的代价。历史不会被轻易抹杀，真相总会像这些文字一样，一点点浮出水面。希望更多人能看到这份坚持，中国的改变，或许就藏在这样不屈的薪火相传之中。 至此 敬礼！ 学员：彭云龙 ********** 有關許瀛濤 徐文立 < 於 2026年7月7日週二 下午3:47寫道： 極好！謝謝！ willy Rob 於 2026年7月7日週二 下午3:43寫道： 看到中国民主党党校徐文立政治学院，有众多同仁获得嘉奖，感到非常开心。 徐文立先生这一代民主运动参与者，经历了从思想启蒙、民间办刊、公开组党到长期政治迫害的全过程。他们所处的时代，是中国社会重新寻找自由、民主、法治和公民权利的时代。西单民主墙、《四五论坛》以及后来中国民主党的创建，并不是孤立事件，而是中国人在极权体制下争取政治主体性的连续努力。 这种历史传承的核心，不是某一个人的光环，而是一条清楚的政治线索：反对一党专政，主张宪政民主；反对政治恐惧，主张公民权利；反对个人依附，主张组织化、制度化和公开化的政治参与。 对于今天的中国民主党而言，纪念前辈最重要的方式，不是重复口号，也不是把历史变成仪式，而是从历史中提炼方法。过去的经验告诉我们，民主运动不能只依靠激情，必须有组织；不能只表达反对，必须提出建设；不能只依赖少数人的牺牲，必须培养更多能够承担责任的人。 这也是党校建设、干部训练和组织规范化的重要意义所在。中国民主党如果要面向未来，就必须逐步形成稳定的课程体系、清晰的组织纪律、可靠的人才培养机制和面向现实的行动能力。我们需要培养的不只是会发言的人，更是能够写作、沟通、组织、协调、执行和承担责任的人。 今天的海外民主运动处在新的历史阶段。一方面，中共极权统治仍在延续，国内公共空间被高度压缩；另一方面，海外中国人拥有更大的表达空间、组织空间和国际连接能力。因此，海外民主运动不能满足于情绪宣泄，而应当承担起保存历史、训练干部、连接海内外、降低国内参与成本的责任。 徐文立先生这一代人留下的，不只是苦难记忆，也不是简单的道德资本，而是一种政治遗产：公开反对专制的勇气、坚持组织建设的意识、重视理论与制度的能力，以及在长期失败和挫折中仍然不放弃未来的耐心。 我们今天谈传承，就是要把这种遗产转化为新的能力。把历史记忆转化为政治教育，把个人经验转化为组织制度，把海外资源转化为支持国内社会变化的现实力量。 中国民主党的未来，不应只停留在纪念历史人物，而要真正成为一个能够培养人才、形成共识、组织行动、服务中国民主转型的现代政党。只有这样，历史才不是负担，而是根基；前辈的牺牲才不是被反复消费的故事，而是推动后来者继续前进的力量。 前辈对后来者的认了，塑造了这份前赴后继，重新打造出紧密的团队，给中国民运的未来打下基础。 ********** 有關王奕翔 2026年7月9日週四 下午3:10 Subject: 深謝！王奕翔！: 【投稿】恶法治下的文明黄昏：论《民族团结促进法》 深謝！王奕翔！ yuanzhang li 於 2026年7月9日週四 下午2:02寫道： 徐文立先生： 您好！针对近期强推的《民族团结促进法》，我撰写了以下文章，现呈交阅览。 恶法治下的文明黄昏：论《民族团结促进法》的同化暴政与自由抗争 在中国，所谓的“民族团结”叙事早已脱离了单纯的文化融合与平等互助，演变成为了一部关于极权体制如何将多元文化工具化、将少数民族家庭炼狱化的悲剧长卷。在这里，每一个独特的母语、每一种传承的信仰，都可能在权力的黑箱中被标记、被清洗、甚至被强行剥夺。 一、 权力的黑箱与文化身份的“耗材” 在习近平主政的政治生态下，极端民族沙文主义与极权控制的结合，使得少数民族地区成为了人权侵犯的重灾区。新推行的《民族团结促进法》打着“促进与融合”的旗号，实质则是将党权凌驾于各民族宪法权利之上的法律凶器。外界对于强迫同化、文化消杀的质疑始终未被解答，而这种怀疑并非空穴来风：在这片缺乏司法独立、完全由党权主导的土地上，独特的民族认同和宗教信仰被广泛怀疑成了体制试图抹去和清洗的隐性源头。 这是一种彻头彻尾的制度暴行。当少数民族的文化身份被视作政权的“消耗品”或“不稳定因素”时，权贵阶层通过这套法律体系获取所谓的“大一统”延续，而亿万同胞则被困在虚假的“民族大家庭”谎言里。这种操作不仅是对人类文明的亵渎，更是在向每一个公民释放一个残酷的信号：在暴政面前，任何群体的文化尊严和生存权利都只是权力的附属品，随时可能被抹杀以换取体制的“绝对稳定”。 二、 骨肉分离的炼狱与文化根基的绝望 这场制度悲剧的最前线，是无数破碎的少数民族家庭。在强制推行单一语言教学、强行设立寄宿制学校切断血脉传承的压迫下，当孩子被强行剥夺母语和信仰，父母为了那家庭生存的一线生机，不得不低头哀求、倾尽毕生积蓄，却发现自己始终处于权力分配链条的底端。 人们的绝望是纯粹的，他们无法理解为何自己的文化根基在某些人眼中如此低贱；父母的绝望则更为深重，那是一种在权力碾压下，明知前方是文化灭绝的深渊却不得不为了孩子生存而强行跨入的无能为力。当父母被迫在“坚守民族尊严”与“孩子未来生存”之间做出非人抉择时，这种痛苦不仅是身体的煎熬，更是精神的崩溃。极权统治者利用这种绝望，将家庭拆解，让原本纯粹的亲情在文化清洗与权力勒索中腐蚀殆尽。 三、 铁幕下的“大熔炉”与沉默的代价 在这个体系中，官方的宣传机器不断高歌“民族团结一家亲”的盛世和谐，却严密坚锁了强迫劳动、强行改造和文化消杀的真相。这种系统性的沉默，本身就是对社会良知的持续阉割。当民众因恐惧而不敢质疑、不敢追问那数百万被强制改变生活方式、被剥夺言论与信仰自由的同胞究竟面临何种灾难时，暴政的铁幕便在每一次沉默中变得更加坚不可摧。 但我们要清醒地认识到：这种窒息的“强迫同化”并非命中注定，而是由于暴政的存在。只要权力的运作始终处于阴暗的黑箱，只要民族的价值始终取决于对政治的绝对忠诚而非普世价值，那么每一部恶法的出台、每一个家庭的破碎，都将成为这套极权体制运行的注脚。 四、呼吁结束强制同化，还多元以尊严我们不能再在恐惧中退缩，不能再对这种将公民视作“体制零件”和“同化指标”的罪恶保持沉默。这不仅是某个单一族群的灾难，更是全体追求自由的公民共同面临的防线——当一个民族的语言被强行消音，全体国民的言论与思想自由便已名存实亡。 为此，我们必须在历史的审判席前发出最严正的抗议，坚决要求立即废除一切限制少数民族语言使用、剥夺宗教信仰自由的强迫性恶法。那些割裂家庭、异化人性的寄宿制洗脑机构必须无条件解散，将抚养权与教育选择权完完全全还给父母。同时，必须打破权力对民族区域的资源掠夺，让多元文化在真正独立的司法护航下重获新生。 没有任何法律能战胜文明的生命力，没有任何暴政能锁死自由的灵魂。为了那些在恐惧中失声的同胞，为了让我们共同的未来不再是一片荒芜的文化沙漠，我们在此发出坚定的誓言：誓与极权同化抗争到底，直至自由与多元的光芒重新照亮这片土地的每一个角落！ 学员：王奕翔 2026年7月9日

入职币安刚好两个月，读完第四遍 CZ 的《币安人生》 书里有 15 个节点，从 2013 年他在牌桌上第一次听说比特币，到 2026 年这本书出版。共读计划的玩法是，在他的每个节点旁边，写下同一年你自己在干什么？ 写完我发现，同一条时间轴上，他在卖房买币、上线币安、写书，我在读书、飞行、写公众号、进交易所。隔得很远很远，又一直在同一个行业里往前走 2013｜三个第一次 CZ 在上海的牌桌上第一次听说 BTC、第一次全仓 BTC、第一次进入加密行业。我在长沙读大学。那年 BTC 从 70 美元涨到 1000 美元，我只是偶尔在腾讯新闻上看到比特币暴跌的报道，看完就翻过去了，我世界里最大的数字是四六级分数。 2014｜Mt.Gox 爆雷，加入 OKCoin CZ 在 Mt.Gox 丢了 100 个 BTC，转身进了 OKCoin。我意识到行政管理专业并不是我的心之所向，在跑各种航空公司的空乘面试。他把房子卖了换成比特币，我也下定决心离开当时的位置，去更远更大的地方。CZ要的是自由的加密货币，我当时要的，只是飞出去。 2015｜离开 OKCoin，创办比捷科技 CZ 离开 OKCoin 自己创业，我第一次穿上制服飞国际航线。空客机型，第一次航班是飞非洲的埃塞俄比亚。他在书里写 12 岁那趟飞往温哥华的航班改变了一生；我毕业那年，飞行变成了日常。那时候我相信，要看过世界，才会有自己的世界观。 2016｜给别人写交易系统 CZ 在给别人的交易平台写系统，我在飞欧洲、澳洲。换汇、每到一个国家换一种钱，是那两年的日常。现在回头看，我大概是在那段日子里第一次隐约感觉到：钱跨过国境，比人麻烦得多。只是当时不知道，有人正在解决这个问题。 2017｜7 月 14 日，币安上线 币安上线那年，年初我从国航辞职。那一年我决定入行，2017年3月我第一次买了一点 BTC，一开始在 ZB 上交易，从此习惯了落地开机先看币价，比看任何东西都上瘾。周围的同事和朋友都在嘲笑我，也搞不懂我到底在做什么。CZ 写 BNB 开盘那一刻满屏卖单没有买单，我太能想象了，我就是在那年的红红绿绿里入的圈。 2017｜九四出走，五个月全球第一 九四那天，CZ 把团队带去了东京，币安五个月做到全球第一。我在 94 经历了人生第一次币圈暴跌，然后开了一个公众号，叫「币圈不正常人类吐槽中心」。一个空姐辞职去写币圈，在所有人眼里都不正常，那我干脆把"不正常"写进名字里。没想到币圈的人很喜欢这个设定，说我们本来就都不正常。我接到了第一条币圈广告，第一次发现钱可以不按小时算，之前，我的收入一直是按飞行小时计的，每小时69人民币。 2018｜福布斯封面、黑客未遂、SAFU CZ 上了福布斯封面，然后熊市来了，BTC 从 2 万跌到 3 千。所有人都在问币圈还有没有明天，我在每周更新公众号。熊市里项目方也很多，我建了一个吐槽知识星球，拉了7-8个粉丝群，吐槽也是内容。到年底，「吐槽中心」在新榜的币圈榜单排到了第 5。 2019｜7000 BTC 被盗，SAFU 兜底 币安丢了 7000 个 BTC，SAFU 全额兜底，行业第一次看到"保护用户"不是一句口号。8 月，公众号帮我拿到了第一份交易所 offer，我入职 OKEx 做内容运营主管，把中文品牌内容体系从 0 搭起来。巧的是，CZ 的第一份交易所工作也是 OK。从自媒体到平台，我第一次站到了用户的另一边。 2020｜312、BSC 上线、DeFi Summer 312 那天 BTC 一天腰斩，我写了一夜的稿。这一年 BSC 上线，DeFi Summer 爆发，链上第一次比交易所热闹。10 月，平台暂停提币一个多月，我在内容岗位上，每天面对的是用户的恐慌和追问。那是我第一次真正理解，"保护用户"四个字有多重。它不是市场部的口号，是用户愿意把钱放在你这里的唯一理由。 2021｜牛市与全球监管风暴 牛市回来了。DOGE、NFT、动物园币，所有人都在群里晒收益，我在写稿、发稿、做专题。然后 924 来了，整个行业出海。CZ 那年被各国监管挨个点名，币安选了合规这条难走的路；我那年学会的是，每一次政策风暴，先把用户能听懂的话写出来。我还做了一件跟币圈完全无关的事：报了中国农业大学动物医学的兽医，白天写币圈，晚上读兽医书当作休息。 2022｜Luna 归零，FTX 崩盘 5 月 Luna 归零，11 月 FTX 崩盘。CZ 的一条推特改写了行业格局，也把"交易所到底能不能被信任"摆到了每个人面前。那一周我在公司写稿到凌晨。后来我把那年总结成一句话：代码可以审计，人心审计不了。从那以后我看任何一家平台，先看它怎么对待用户的钱，再看产品。 2023｜CFTC、SEC 起诉，11.21 认罪辞任 CZ 那年认罪、辞任 CEO，把公司交了出去。我那年 5 月从内容转到品牌公关，第一次站到台前：搭起 15 家头部媒体和 Coinglass、AiCoin 这些数据平台的合作网络，从 0 做出 5 个小红书企业号，每周策划AMA。11 月 21 日，全行业的公关都在看币安的公告。我的第一反应不是"币安要完了"，而是这个人把公司和用户放在了自己前面。 2024｜判刑四个月，9 月 27 日出狱 CZ 在监狱里，用每次 15 分钟的公共电脑写下了这本书的初稿。1 月 BTC 现货 ETF 通过，我们写了七年的东西第一次被华尔街承认。我那年从品牌走向增长：年底接手 YouTube 华语博主，第一次发现内容不只是被看到，还能直接变成注册和交易。也是这一年，我拿到了动物医学的学位，三年读下来，终于毕业。9 月 27 日他出狱，行业松了口气，我也是。 2025｜特赦，BNB 新高 CZ 被特赦，BNB 创新高。我的 2025 也有三个第一次：第一次做 VIP，从体系重建的第一天参与，100 多个 VIP客户挨个打电话访谈、和拜访。 第一次带团队，5 个主理人一起从 0 搭起 XClub，深圳 60 人的精品局，迪拜区块链周 300 人的大场，后来成员自己组织茶话会和羽毛球局，社群开始自己运转；第一次确定，我这七年攒下的不只是内容，是和大家的链接。 2026｜4 月 8 日，《币安人生》出版 2 月，我用 Seedance 做的 AI 视频带起一波创作。4 月，CZ的币安人生出版。6 月，我入职币安，还是做 VIP。入职没多久就做了一期「币安会客厅」，跟经济学家洪灏老师一起聊宏观和对比特币的看法。七年、两家交易所、四次转型：内容、公关、社群、VIP。读这本书的时候我在想，他在书里反复说要保护的那些用户，我来服务。 入职到现在刚好两个月，我的币安人生，刚刚开始。 📚 @cz_binance 的幣安人生：幸運、韌性、保護用戶，定價 $19.99； 我的幣安人生：早期入場、後知後覺、只碰主流，系統估價高達 $8,888,888,888 👀 同一條時間軸，你的幣安人生能值多少？ 創建你的幣安人生 👇 #我的幣安人生# 咱们后天🔸不见不散📖

涂涂姐教你约会系列第十一期-如何把握35+大龄剩女的"最后窗口期" 今天这篇，姐要写一个最反直觉的选题： 35岁+的大龄剩女，是这个时代得吃率最高、却被严重低估的群体。 为什么她们比少妇更容易得吃？ 姐知道，这话一出，键盘侠们要疯了： "剩女眼光高得离谱，谁追得上？" "35岁+的女人都是'不婚主义'，碰都碰不动！" "她们工资比男人高、学历比男人高、要求比男人高，得吃？做梦！" 兄弟们，姐告诉你，这些都是表象。 "35+剩女的'高冷'是装出来的，她们的内心，比谁都焦虑。你只要在'对的时间、用对的方法'出现，她比少妇还好得吃。" 为什么？听姐慢慢拆，三个底层逻辑。 逻辑1：她们正在经历**"信仰崩塌期"** 兄弟们，先听姐说一个真相： 25-30岁的高知女性，是相信"爱情"的。 她们觉得自己优秀、独立、配得上最好的男人，宁缺毋滥。 30-35岁，她们开始怀疑。 但还在嘴硬："我不是嫁不出去，我是不愿意将就。" 到了35岁+，信仰彻底崩塌。 她身边的同学全嫁了、同事全有娃了、闺蜜全在妈妈群里讨论学区房。只有她，还在加班、还在一个人吃外卖、还在凌晨刷朋友圈。 她终于意识到："原来我不是'不愿意将就'，而是'真的没有男人愿意要我'。" 这种信仰崩塌，比任何一种孤独都摧毁人。 逻辑2：她们处于**"生理+心理双重焦虑"** 35岁+的女性，生理上面临"生育倒计时"——医学上35岁就是"高龄产妇"分界线。 心理上面临"自我否定"——她过去20年信奉的"独立女性""学历改变命运""事业为先"，正在被现实啪啪打脸。 她每天起床照镜子，看到的是：法令纹、眼袋、白头发、暗沉皮肤。 她每个月体检，看到的是：雌激素下降、卵巢功能衰退、骨质疏松预警。 这种双重焦虑，让她对"温暖的男性陪伴"产生了前所未有的渴求。 逻辑3：她们的**"得吃成本"反而最低** 兄弟们，这才是最反直觉的真相： 追25岁的姑娘：你需要颜值、身材、情趣、新鲜感。 追30岁的少妇：你需要钱、品味、情绪价值。 追35+剩女：你只需要**——"出现得对"**。 为什么？ 因为她们已经被"市场"折磨了10年。 那些追她们的舔狗全是同一类——油腻中年男、二婚带娃、矮穷挫。 她不是嫁不出去，她是"嫁得出去的对象都让她恶心"。 所以你只要做到——"长得不油腻、有稳定工作、情商在线"——你就已经是她相亲市场上的'神'了。 不是所有35+的女人都是目标。姐给你列**"高得吃率剩女识别清单"**： ✅ A级目标（得吃率最高） 特征： 35-40岁，未婚、独居 985/211毕业，硕士起步 大厂中层、外企经理、医生、律师、高校老师 月薪3-8万，有房无贷 朋友圈晒：旅行、读书、健身、宠物、独居生活 心理特征： 嘴上说"一个人挺好"，但凌晨1点会发emo 朋友圈三天可见 偶尔发一句"原来我也会孤独"，配一张窗外夜景 得吃指数：⭐⭐⭐⭐⭐ ✅ B级目标 特征： 35-40岁，离异未育 二三线城市公务员、事业编、银行中层 父母催婚极度严重 心理特征： 比A级更焦虑、更急迫 但要求更"务实"——稳定、有房、有家庭责任感 得吃指数：⭐⭐⭐⭐ ❌ 直接放弃的目标 40岁+，纯粹"独身主义者"（真的不想嫁） 35+且经济极差（这类大概率是"全职女儿"，家庭复杂） 嘴上嚷嚷"宁缺毋滥"且朋友圈一直发不婚口号的（嘴硬程度=自我洗脑程度，难破防） 兄弟们记住，剩女绝对不去夜店、不去剧本杀、不去相亲角。 正确的打猎场景，姐给你列5个： 1. 高端读书会、行业沙龙（首选） 比如混沌大学、得到线下、湖畔大学开放日、各种"女性领导力"沙龙。 蹲点策略：报一个299-1999的课程，里面60%是35+女性。 2. 高端健身房的私教课 SPACE、超级猩猩、Y+瑜伽。 蹲点时间：周三、周五晚上8点后。 独自来上课、穿着lululemon全套、戴Apple Watch的——80%是这个画像。 3. 米其林餐厅、高端日料的吧台位 蹲点时间：周五晚上7-9点。 一个人坐吧台、点一杯清酒、看着寿司师傅做寿司的——就是她。 4. 商务舱、头等舱、高铁商务座 频繁出差的35+女性，95%是这个画像。 可遇不可求，但一旦遇到，破冰极其容易。 5. 小红书/即刻"独居女生"话题 线上猎场。看最近一周发"独居生活vlog"、配文带"35岁""一个人""周末"的女博主——精准画像。 好了，重头戏来了。姐给你拆一套完整的5阶段打法。 🎯 阶段1：人设打造（第0天） 核心原则：你必须像"她够得着的最好的那个男人"。 兄弟们记住，剩女不是要"高富帅"，她要的是"配得上她"。 姐给你3个**"剩女杀手人设"**，直接抄： 人设A："事业稳定的中产精英"（最优） 标签：金融、咨询、互联网中层、医生、律师 道具：品牌商务衬衫（不要LOGO）、机械表（精工/天梭起步即可）、商务背包 朋友圈：行业洞察 + 偶尔的旅行/运动 + 极少的私生活 人设B："有趣的中年文艺男" 标签：摄影、独立书店主理人、咖啡爱好者、小众音乐 道具：富士相机、复古衬衫、独立电影票根 朋友圈：深度文字+精修照片，不low不油 人设C："温和稳定的大学老师/科研工作者"（杀伤力极大） 标签：高校讲师、博士在读、研究员 道具：眼镜、书、学术会议照片 这是35+剩女最难抵抗的一类男人——因为她们这一辈子，都在追求"知识共鸣" 关键点：人设的核心不是"装"，是"放大你已有的优势"。 你是程序员，就强化"技术专家"感；你是医生，就强化"专业权威"感。 🎯 阶段2：精准破冰（第1天） 核心原则：剩女最讨厌"轻浮搭讪"，你要用"专业感+尊重感"破冰。 场景1：读书会/沙龙 她在台下认真做笔记，茶歇时她一个人站在角落。 走过去，不要先做自我介绍，先抛一个**"专业问题"**： "刚才[讲师名]讲的[某个观点]，我觉得可以延伸到[某个行业案例]，你怎么看？" 关键点：用专业话题替代寒暄，把她当"同事"对待，而不是"女人"。 剩女最爽的瞬间——"终于有人把我当'专业人士'，而不是'未婚女人'看待。" 聊3-5分钟，自然加微信： "你思路很有意思，能加个微信吗？以后这种话题想跟你深聊一下。" 90%加上。 场景2：健身房 她在器械区做训练，间隙刷手机。 绝对不要主动凑过去。 你做你自己的训练，等她明显在等器械时，让出来： "这个你用，我去拉伸下。" 笑一下，走开。 下次她看到你，会主动跟你打招呼。这就是"低调高价值"——在健身房，不主动等于稀缺。 3-4次见面后，再自然搭话： "你训练挺规律的啊，看你每周都来。教练是同一个吗？" 循序渐进，不要急。 场景3：米其林吧台 她坐在吧台一头，你坐另一头。 点一杯比她更专业的酒，跟bartender聊两句行家话。 她会侧目。 10分钟后，让bartender送一杯酒过去，附一张小纸条： "你点的那款偏甜，这一款回甘更好，更适合你今晚的状态。——隔壁的陌生人" 不要主动加微信。 要么她过来道谢——60%概率。 要么她不过来——那就放弃，去找下一个。 记住：剩女这个群体，绝对不能"低姿态"。低姿态=她瞧不上。 🎯 阶段3：建立"势均力敌"感（第2-14天） 加上微信后，最忌讳的就是"嘘寒问暖"。 剩女这辈子被"舔狗"舔够了，你越主动，她越觉得你"没价值"。 正确节奏： 每周聊2-3次，每次不超过30分钟 聊的内容必须"有营养"：行业、读书、运动、旅行 绝对不要问"在干嘛""吃了吗""睡了吗" 适当"消失2-3天"——让她感觉到你"有自己的生活" 话术示范： "今天读了[某本书]里一段话，让我想到我们上次聊的[某个话题]，截图给你看。" "下个月去[某个城市]出差，听说[某个小众展览]在那里，有空你也可以去看看。" "你最近怎么样？周末没出去玩？我在[某地]爬山，发个照片给你看，下次一起。" 目的：让她觉得"你跟她是一个圈层的，甚至比她还要见多识广"。 🎯 阶段4：制造"被理解"的瞬间（第15-30天） 这是核心阶段。 剩女最大的爽点不是"被爱"，是**"被理解"**—— 理解她为什么没结婚、理解她的孤独、理解她的骄傲。 聊到第3-4周的时候，找一个深夜（晚上11点后），主动抛出这一句话： "其实我挺佩服你的。你这种女人，宁可一个人待到现在，也不愿意将就嫁个不喜欢的人。这不是'剩'，这是'选'。换我，可能早就妥协了。" 兄弟，这一句话是核武器。 为什么？因为这是她35年来最想听到、却从来没人对她说过的话。 她身边的人都在催婚、都在说"你眼光太高"、都在劝她"将就"。 只有你，把她10年的"剩"，重新定义成了"选"。 她大概率会沉默几秒，然后跟你说一段她从来没跟人说过的话——关于她的前任、她的家庭、她的焦虑、她的不甘。 那一晚聊完，她对你的依赖度会提升500%。 🎯 阶段5：临门一脚（第30-45天） 最佳时机： 她生日（剩女的生日是情绪最大的爆破点） 她家人催婚之后（春节、国庆后） 她工作受挫之后 她体检报告出来之后 约会场景必须满足3个条件： 高质感——五星级酒店行政酒廊、高端威士忌吧、私人会所 私密——人少、安静、有"逃离感" 她没去过的地方——制造"新鲜感" 话术： "下周五晚上有空吗？带你去一个我朋友圈藏了好几年的地方，去过的人都说想再去。" 到了之后，喝两杯。等她稍微放松，说出那句点睛之笔： "你知道吗？这一路你扛得太累了。今晚不用做'XX经理'，也不用想结婚的事。你就是个普通女人，想哭就哭，想笑就笑。我就在这儿，不评价你、不催你、不要你做任何决定。" 这一句话出来，剩女破防的概率是90%。 剩下的，兄弟你应该知道怎么做。 姐去年认识的一个朋友，36岁，做投行的，月薪5万左右，离异未育，长相6分。 他用这套SOP，45天拿下了一个38岁的高校副教授——典型的A级目标。 关键节点： Day 1：得到线下沙龙，用"学术问题"破冰，加微信。 Day 7：每周2次"行业话题"互动，从未问过"在干嘛"。 Day 18：深夜聊天，他说出"这是'选'不是'剩'"——女副教授沉默10分钟，然后写了800字回复，讲了她跟前男友分手的真相。 Day 31：约在四季酒店行政酒廊，聊到凌晨1点，老周送她回家，没进门。 Day 42：女方生日，他提前订了一家私厨，全场只有他们两人+一位主厨。 Day 45：得吃。 总投入：8000块左右。 关键转折点：女方生日那晚，跟他说："我从25岁过到38岁，13个生日，第一次有人陪我吃饭，不催我结婚、不问我什么时候要孩子。" 兄弟们，记住这句话——这就是35+剩女猎场的本质。 你不是在追她，你是在替她填补"那个本来应该陪她过生日的男人"的空位。 姐最后给你5个血泪教训： 1. 绝对不要催婚、不要谈结婚 剩女最怕、最恶心的字眼就是"结婚"。 整个交往过程，绝口不提"我们以后""结婚""孩子"。 让她主动想——"如果跟这个男人结婚会怎么样"。 2. 绝对不要嘲讽她"剩" "你怎么还没嫁啊？""你眼光太高了吧？"——这两句话出口，你就死了。 永远把她的"未婚"包装成"主动选择"，而不是"被动剩下"。 3. 绝对不要做"工具人" 剩女这辈子见过太多舔狗工具人。 不要帮她搬家、不要帮她修电脑、不要陪她无止境地逛街。 你要做的是"她的精神共鸣对象"，不是"她的免费助理"。 4. 慎重处理"她的家庭" 35+剩女的家庭，90%父母催婚极度严重。 绝对不要主动提出见家长。 你一旦提出，她会立刻把你定位为"备胎/工具人"—— 她会把你拿去给父母看，让父母满意，然后继续骑驴找马。 正确做法：让她主动想带你见家长，但你要"假装犹豫"——"还是再了解一下吧"。 5. 得吃后做好"长线博弈"准备 35+剩女得吃后，90%会想"长期关系"。 她会想："既然都到这一步了，干脆嫁了。" 所以兄弟，进场前想清楚： 想要长期关系（甚至结婚）？那就按节奏推进，这是真正"高质量长期资源"。 只想短期得吃？那就得吃后立刻拉开距离，找借口"工作压力大""出差长期不在"，让她自己知难而退。 注意：35+剩女得吃后被甩，反弹力极强，可能会出现极端举动。 所有聊天记录截图保留、避免任何"承诺性"话术、做好风险隔离。 兄弟们，姐写完这篇，想跟你们说几句心里话。 35+的剩女，是这个时代最被误解、也最孤独的群体。 她们用10年的时间，撑起了"独立女性"的人设。 她们靠自己买了房、考了证、晋了职、走遍了世界。 但夜深人静的时候，她们和所有女人一样，渴望一个能"看见她疲惫"的男人。 你给她45天的"被理解"，她回报你的，是这辈子最深刻的一段感情。 这是公平的交换。 只要你别催婚、别敷衍、别玩得太狠，这场游戏，就是双赢。 甚至，如果你真的看上了她——这个群体，是当下市场上"性价比最高的婚恋资源"。 她有钱、有学历、有阅历、有温度，缺的只是一个"懂她的人"。 而你，恰好可以是那个人。

📺 2026 年 8 月中旬，美国交通部长肖恩·达菲的自媒体真人秀《伟大美国公路旅行》（The Great American Road Trip）全网上线，随即引爆舆论暴风雨！ 在波士顿站的节目中，达菲因害怕哈佛“腐蚀”18岁女儿的思想，坚决拒绝让女儿入读，最终转投芝加哥大学。这一幕将美国保守派家庭的“精英大学焦虑”彻底具象化： 👉 支持者：文化撕裂下，常春藤思想倾斜严重，父母有权保护子女价值观； 👉 反对者：温室里的教育毫无意义，名校本就该是多元观点的碰撞场。 这事儿说白了，就是美国社会“文化撕裂”直接烧到了自家饭桌上。搁一般家庭，孩子考上哈佛那不好得好好庆祝开香槟啊，但在极右翼或深保家庭眼力，常春藤的名校光环还不如“意识形态纯洁”重要，生怕孩子进去读四年，出来就跟自己反目成仇。但话说回来，拿“防止思想腐蚀”当拒读理由，其实挺滑稽的。大学本来就是去碰撞不同观点的，把孩子关在符合自己政治光谱的“安全区”里，看似是保护，实际上是把教育缩减成了同温层认同，最后受损的还是孩子自身看待复杂世界的能力。这也是协助共和党中期选举的叙事了，不过我还是比较理解Duff的观点的，这些年Havard的很多校管理层和教授们已近变得过于“progressive”了些。。。

阿里为了请无招回来，花了一年多。而让他离开，只用了几天 无招去年 3 月回钉钉以来，陈航已经在社交网络引起三轮广泛讨论： 第一次是 2025 年 4 月初。陈航开始猛抓考勤，要求团队早 9 点打卡、开早晚例会、午休 13:14 必须就位，并召集钉钉 P7 级别以上的产品经理一对一约谈，批评公司失去了早期创业的拼搏文化。 第二次是去年 8 月，钉钉即将召开他回归后的首次发布会。陈航在 0 点后巡楼查岗，当场质问 “为什么 11 点就走”，并带 HR 深夜清点工位。 前两次虽然在社交媒体被热烈讨论，阿里内部都没有针对性动作。这一次完全不一样：6 月 4 日，钉钉员工幽素在阿里内网发布 7.5 万字离职长文《置身钉内》，迅速传播；6 天后，阿里合伙人委员会在内网回应，直指钉钉的管理方式 “不是阿里文化该有的样子”，重申 “视人为人、有情有义”“人是阿里最宝贵的财富”。 这是阿里 “合伙人委员会” 首次回应员工。合伙人委员会是阿里的最高决策集体，集团 CTO 吴泽明（花名：范禹）上月刚成为第 5 名成员。 回应发出后不到 24 小时，陈航卸任钉钉 CEO——他成为阿里成立以来罕见的、因管理文化被直接换掉的元老。 陈航在 2014 年创立钉钉。他逢人便推荐，对产品要求极为严苛，快速做大了这款面向企业的社交产品。 他的管理风格一向以 “高压” 著称，招人标准是 “够不够疯狂”。内部创业早期，他经常从早 8 点干到凌晨一两点，全年无休。2018 年，他在员工动员大会上的言论 “不知道你们 10 点前回家做什么” 就曾被外界批评。 但这些批评在当时没那么重要，因为阿里几轮做社交失败后，终于有一个钉钉，在企业办公市场正面赢过企业微信。钉钉也是阿里除电商相关业务外，少数几个从 0 到 1 做成的产品——对一个大集团来说，有人能做出新东西、进入新领域，太难得了。 当时的高压管理，多数员工还能忍受：在上升周期里，产品有结果，结果带来晋升，可以在杭州换更大的房子。当时的大厂员工普遍接受这样的交换。 陈航做了六年钉钉。2020 年阿里推行 “云钉一体” 战略后，他离开阿里创业，创立两氢一氧，做了四五年宠物智能硬件和日本跨境电商平台。2025 年 3 月底，他回归阿里，重新带队钉钉。与陈航一同离开钉钉创业的核心骨干任卿（原钉钉副总裁）、朱鸿（原钉钉首席架构师、CTO）也一起回归。 一位两氢一氧的前员工认为无招是 “被叫回去的”：2025 年 3 月中旬——无招正式宣布回归钉钉的一周多前——他刚在东京下高井户买下一栋房子，打算用作两氢一氧的日本办公室。 回归后的陈航没有变，管理风格变本加厉。 他回归三天后，就有钉钉员工在社交平台发帖：上班时间提前到 9 点，午休缩短半小时，技术员工全员学 Python；工作时间不能打开微信、小红书，也不能私下加微信，对外沟通统一说 “不好意思，我只有钉钉”。 赶上今年初 OpenClaw 走红，钉钉紧急要上线面向企业的 AI Agent 工作平台“悟空”。员工的上班时间进一步拉长：大年初四全员返工，到三月底没有休过一天。 一位钉钉员工告诉我们，陈航回归后要求每个部门开早晚例会。每天早例会 9 点开始，要打开 AI 听记录音，员工要聚在各自业务的进度表大白板前拍照，AI 数人头、按声纹判断几人参会。 晚例会不得早于晚上 9 点开始，同样要录音、拍照。有人实在有事先走，不同部门会互相 “借人” 凑数——系统只数人头，不识别人脸。“我们互相借 ‘人头’ 这件事，无招不知道。” 一位长期与阿里合作的猎头告诉我们，钉钉部分岗位在四五轮面试后，还要求候选人动员二三十位亲友注册钉钉，并完成 “族谱上钉” 的作业——把家族成员拉进钉钉，建立一个 6 人以上的族谱组织，让家人真实使用、给出产品反馈。 员工在试用期还要在钉钉的服务池中选一个低分企业，或拉一个新公司 “上钉”，把服务做到 1000 分以上——而钉钉上 1000 分的满分企业不足 2%。销售岗位还要把一个飞书客户拉来钉钉。 “钉钉要找服从性高、热爱工作且一天能上班十四个小时的员工。” 这位猎头说，他几乎无法招到合适人选。 我们在钉钉上主动联系了陈航，截至发稿，消息一直是 “未读” 状态。 多位与陈航共事多年的同事，以及两氢一氧时期的创业伙伴认为他一心想做成大事，极度看重客户价值。一位陈航过去的下属说他单纯、专注，待人对人真诚——对别人高要求，对自己也是如此。 前几年一位创业者见到陈航，得到的建议是：创业要像爬山，不要抬头看山顶有多远，否则容易畏难，得专注脚下的每一步。 钉钉早年能做起来，是因为产品坚定站在老板视角，上线之初连会议来电都伪装成老板本人来电。陈航的管理方法也是钉钉产品逻辑的体现。 一位曾经的创业伙伴评价陈航：“他知道时代变了，但可能没关注到人也变了，社会也变了。个体价值和追求需要被尊重，关键人才的创造力需要空间。”

【Cloudflare 也要做加密錢包了？】 這幾天有人發現一個很可疑的網址： 乍看很像釣魚網站，但它其實真的是 Cloudflare 官方推出的新產品。 不過，Cloudflare Wallet 並不是另一個 MetaMask。 它真正想解決的是： 「未來 AI Agent 要怎麼自己花錢？」 一串看懂 Cloudflare 正在布局的 Agent 經濟 👇 1／Cloudflare 在 2026 年 8 月 4 日宣布推出 Cloudflare Wallets。 目前開放的主要功能，是先註冊一個專屬 Wallet Handle，也就是類似： 的識別名稱。 完整的儲值、付款、收款與提領功能，則會在之後逐步推出。 2／為什麼 AI Agent 需要自己的錢包？ 現在一個 AI Agent 想使用付費 API，通常得經過： ・註冊帳號 ・驗證 Email ・填信用卡 ・選訂閱方案 ・建立 API Key ・請人類核准付款 這整套流程都是替「人」設計的，不適合機器自主操作。 3／Cloudflare 惛的是另一種模式： AI Agent 發現某個資料、API 或 MCP 工具需要付費後，可以直接知道價格、完成付款，然後取得服務。 不用開啟結帳頁面，也不用先和商家建立帳號關係。 也就是把「付款」直接嵌進網路請求裡。 4／背後使用的是 x402 協議。 「402 Payment Required」其實是 HTTP 很早就保留的一個狀態碼，但過去一直沒有被廣泛使用。 x402 把它變成一套可執行的機器付款流程： ① Agent 請求資源 ② 伺服器回傳 402 與付款條件 ③ Agent 簽署付款 ④ 再次發送請求 ⑤ 商家驗證付款並交付內容 5／付款可在同一個 HTTP 流程內完成，不必跳轉到傳統結帳頁面。 Cloudflare 文件顯示，x402 能使用鏈上穩定幣結算，目前技術文件涵蓋 EVM、Solana、Aptos、Stellar、Sui 等網路。 常見情境可能是： ・每次搜尋收 0.01 美元 ・每次 MCP Tool Call 收費 ・按資料量收費 ・按 AI 推論次數收費 ・成功完成任務才付款 6／Cloudflare Wallet 會分成兩層： ① Account Wallet 由人類或企業管理的主要錢包，可存入資金、提領資金及設定政策。 ② Virtual Wallet 分配給不同 AI Agent 使用的虛擬錢包，Agent 透過 API Key 操作。 你可以把它理解成：企業主帳戶＋AI 員工的公司卡。 7／Virtual Wallet 最重要的地方，是可以設定支出限制。 例如： ・每週預算 100 美元 ・每筆最多 1 美元 ・只能支付指定服務商 ・只准購買 AI 推論 ・超過額度要人工批准 AI Agent 因此能自主探索和購買服務，但不能無限制花掉主帳戶裡的錢。 8／假設你給研究 Agent 10 美元預算。 它可以自行測試 20 個不同資料 API，每個只花幾美分，最後選出最適合的服務。 過去人類可能不會為了測試每個 API 都註冊、綁卡和開通訂閱。 但當付款單位縮小到「單次請求」，Agent 就能自行比較價格和品質。 這才是 Cloudflare Wallet 真正想開啟的市場。 9／除了付款，Cloudflare 還想解決 AI Agent 的「身份」問題。 例如： 可以代表某家公司的研究 Agent。 商家不只看到一個匿名 Bot，還能知道它背後可能由哪個 Cloudflare 帳戶授權。 這個身份是選擇性公開，不代表所有 Agent 都必須揭露身份。 10／這對商家有什麼用？ 一個網站未來可能設定： ・匿名 Agent：只能使用免費額度 ・已驗證 Agent：可獲得試用額度 ・特定企業 Agent：享有批發價格 ・高風險 Agent：必須先付款 ・付費 Agent：才能存取完整資料 換句話說，Cloudflare 想把「Agent 身份、存取權限和付款」整合在同一層。 11／Cloudflare 同時在推 Monetization Gateway。 賣方可以把以下資源放到 Cloudflare 後方收費： ・網頁內容 ・資料集 ・REST API ・AI 模型推論 ・MCP 工具 ・檔案下載 ・特定運算結果 買方由 Wallet 付款，賣方透過 Gateway 收錢。 一邊做買方錢包，一邊做賣方收款閘道。 12／這也是整件事最值得注意的地方。 Cloudflare 本來就位於大量網站、API、Bot 與網路流量之間。 它已經擁有： ・全球邊緣網路 ・Workers 運算平台 ・Bot Management ・網站身份與安全系統 ・AI Agents SDK ・網站及 API 客戶 現在再加入「付款」，就有機會成為 AI Agent 商業活動的基礎設施。 13／它不是單純推出一個錢包 App。 Cloudflare 真正押注的是：未來網路的主要消費者，不一定是坐在螢幕前點擊按鈕的人，而可能是替人類工作、比較服務、購買資料及呼叫工具的 AI Agent。 當 Agent 成為買家，網路的商業模式也可能從：廣告＋月費訂閱 轉向：按請求、按使用量、按結果付款。 14／對加密產業而言，這也是穩定幣很重要的一個使用場景。 人類不會為了價值 0.003 美元的內容，打開錢包完成一筆交易。但機器可以。 因此穩定幣微支付最大的潛在市場，未必是人與人轉帳， 而是： Machine-to-Machine Payment Agent-to-API Payment Agent-to-Agent Payment 讓軟體直接為資源付費。 15／但目前還不能過度解讀。 Cloudflare Wallet 仍處於非常早期的階段，目前主要是預約 Wallet Handle。 官方尚未完整公布的資訊包括： ・實際支援哪些國家 ・支援哪些穩定幣與鏈 ・託管及私鑰管理方式 ・KYC／AML 規則 ・手續費 ・退款及爭議處理 ・正式上線時間表 現階段比較像基礎設施預告，而不是成熟產品。 16／另外提醒： 這次 Cloudflare 官方公告沒有推出代幣，也沒有公布任何空投。不要因為看到： 「Cloudflare Wallet 空投」 「連接錢包領取代幣」 「輸入助記詞啟用帳戶」 就直接操作。 官方目前使用的根網域是 Agent，不等於都是 Cloudflare 官方人員。 17／Cloudflare Wallet 最值得觀察的，不是它能不能挑戰 MetaMask，而是它能不能把穩定幣付款藏進一般網路基礎設施裡。 真正成功的加密支付，使用者可能根本不會感覺自己正在「使用區塊鏈」。 - AI Agent 只知道： - 這個 API 要付 0.01 美元。 - 付款完成。 - 資料取得。 底層才由穩定幣與鏈上協議處理。 18／我的看法： Cloudflare Wallet 是一個非常早期、但方向合理的產品。 它把 AI Agent 現在缺少的三個元素連在一起： - 身份 - 權限 - 付款 真正的挑戰則是 x402 能否形成足夠大的買賣雙邊市場，以及監管、託管、安全與退款機制能否跟上。 但 Cloudflare 已經站在網路流量入口，確實比一般錢包公司更有機會推動這件事。 19／ 一句話總結：Cloudflare Wallet 不是做給人類每天轉帳用的加密錢包。 它更像是 AI Agent 的「可程式化公司卡＋網路身份證」，讓 Agent 能在預算和權限範圍內，自主購買 API、資料、內容及工具。 今天先搶名稱。 未來搶的，可能是 AI Agent 經濟的付款入口。

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。

投机解码的 drafter 从来都是一个 token 一个 token 地猜。做出 DFlash 的推理公司 Inco AI 说这没必要：正确的 token 本来就在候选列表里，整块并行预测之后挑出一条连贯路径，输出不变，每次验证多赚一个完整的 token。 《DFlash 2：保持并行起草》 推理是 agent 时代的瓶颈。agent 会读、会规划、会调用工具，常常一跑就是几小时甚至几天。它们消耗 token 的速度，是聊天场景从未达到过的。而每一个 token 都要在模型上跑一次完整的前向传播。在 Inco AI，我们在构建一套面向未来 token 经济学的推理栈。这篇文章是一次预览。 我们的团队 1 月发布了 DFlash（论文： SGLang、vLLM、TensorRT-LLM 和 llama.cpp 里。NVIDIA 在 Blackwell GPU 上用它测到了最高 15 倍的吞吐；Google 报告在 TPU 上每秒 token 数提升 3 倍；CoreWeave 生产环境的 Kimi K2.7 Code 端点（Artificial Analysis 上该模型最快的端点）默认就跑 DFlash。生态已经在它之上构建：NVIDIA、Red Hat、Modal 都发布了 DFlash drafter；Meta（Muse Glimmer）、Poolside（Laguna）、小米（MiMo-V2.5-Pro）、NVIDIA（Nemotron 3.5 Lightning）随自家模型发布官方 drafter。在 Hugging Face 上，DFlash 模型被下载了超过 350 万次（截至 2026 年 8 月）。 投机解码是现代推理栈的核心组件之一。一个小 drafter 模型猜出一整块 token，目标模型在一次前向传播里验证整块。猜得好，一次前向变成多个 token；猜得差，丢掉重来。但多年来，起草本身一直是自回归的：一次一个 token。DFlash 让它也变成了一次通过：整块、每个位置，并行预测。 （演示视频：DFlash 2 在 Apple M5 Max 上用 oMLX 为 Qwen3.8-27B 起草，与自回归解码并排对比。 DFlash 2 把并行起草又往前推了一步：每次验证通过多产出 20% 以上的输出，增加的周期延迟只有约 1%，而输出可证明不变。跨基准测试的增益在 16–25%。配合今天发布的 Qwen3.8-27B drafter，SGLang 在 batch size 1 下达到自回归解码 2.7–3.4 倍的吞吐。每个位置独立预测，留下两处空间：选对 token，以及在块的末尾守住准确率。DFlash 2 把这两处都拿了回来，同时没有放弃一次性通过的设计。 现在就能跑 DFlash 2 已经跑在主流推理引擎里。 SGLang： pip install -U "sglang[all] @ git+" python -m sglang.launch_server \ --model-path Qwen/Qwen3.8-27B \ --speculative-algorithm DFLASH \ --speculative-draft-model-path incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2 \ --speculative-num-draft-tokens 8 vLLM： pip install -U "vllm @ git+" vllm serve Qwen/Qwen3.8-27B \ --speculative-config '{ "method": "dflash", "model": "incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2", "num_speculative_tokens": 7 }' llama.cpp： git clone cd llama.cpp git fetch origin pull/27342/head:pr-27342 git switch pr-27342 NVIDIA CUDA cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DGGML_CUDA=ON cmake --build build -j Apple Silicon cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DGGML_METAL=ON cmake --build build -j ./build/bin/llama-server \ -hf ggml-org/Qwen3.8-27B-GGUF:Q4_K_M \ -hfd incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2-GGUF:Q4_K_M \ --spec-type draft-dflash \ --spec-draft-n-max 7 oMLX：下载安装支持 DFlash 2 的预构建版（ 在 oMLX 里跑 Qwen3.8-27B 加 DFlash 2： 1. 打开 oMLX 的 Model Downloader，下载 mlx-community/Qwen3.8-27B-4bit 和 incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2。 2. 打开 Model Manager，编辑 mlx-community/Qwen3.8-27B-4bit，配置 DFlash： • DFlash：enabled • Draft model：incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2 • Draft quantization：enabled • Runtime block size：5 • Verify mode：dflash 3. 保存设置，加载目标模型。 对的 token 早就在候选里 DFlash 每个位置独立、并行地预测。每个选择单独看都合理，但没有什么让它们彼此咬合，一个不连贯的块会在验证时被截断。近期的方法如 Domino 和 DSpark，用顺序的 Markov head 重写每个位置的完整词表分布来买连贯性。但真的需要这种昂贵的自回归纠错吗？ 不需要。证据就在 DFlash 自己的候选列表里。拿第一个位置来说：DFlash 的第一选择 85.4% 的情况下是对的，但正确的 token 99.5% 的情况下都在前 16 个候选里。即使第一选择错了，对的 token 通常也在列表上。 表 1：Recall@1（第一选择正确的概率）与 Recall@16（正确 token 出现在前 16 候选里的概率），按起草位置统计，条件是前面每个位置都正确。GSM8K 上的五层 Qwen3-4B DFlash。接受长度包含验证器产出的下一个 token。 • 位置 0：Recall@1 85.4%，Recall@16 99.5% • 位置 1：80.3%，97.3% • 位置 2：79.4%，94.8% • 位置 3：78.3%，92.6% • 位置 4：77.5%，90.8% • 位置 5：75.9%，89.4% • 位置 6：72.9%，87.8% • 接受长度：4.27（只看第一选择）；6.79（从前 16 里选） 一个总能从前 16 个候选里挑对的那个 oracle，会把接受长度从 4.27 抬到 6.79。这个差距是纯粹的选择空间。我们只需要在候选里选出一条正确的路径。 图 1：一个周期里的选择器。只用 DFlash，每个位置保留自己的第一选择；这里两个相邻位置选了同一个词，结巴在验证时死掉。DFlash 2 保留每个位置的 top 候选，选择器在候选之间走出一条连贯路径；这里整块都活了下来。 一个轻量的路径选择器 连贯性大体是局部的：一个候选合不合适，主要取决于它前面的那个 token，所以给相邻对打分应该就够了。DFlash 2 保留每个位置前 16 个候选，给每一对相邻候选打分。对前一个 token a 和当前候选 b： S_t(a,b) = U_t(b) + ⟨A(a)⊙H(h_t), B(b)⟩ 分数分两部分。第一部分 U_t(b) 是 DFlash 自己的 logit：drafter 本身有多喜欢 b。第二部分问 b 接在 a 后面有多顺：A 和 B 给每个 token 一个紧凑的 256 维嵌入，两个嵌入在一个上下文门控 H(h_t) 下匹配，门控决定匹配的哪些部分算数。本质上，这是对相邻候选做的低秩双线性注意力。 打分全程并行。每个位置的每一对相邻候选一次性全部算完，不需要额外的 backbone 或 LM head 前向。唯一串行的部分，是最后在预计算好的分数上走一遍：从最后一个已验证 token 出发，贪心地跟着每一步最好的后继走，采样从同样的分数里抽取，拒绝采样恢复出精确的目标分布。 表 2：只加路径选择（不加卷积）的接受长度，GSM8K 上的五层 Qwen3-4B。开销相对纯 DFlash：drafter 增加的参数、起草-验证周期增加的延迟。 • DFlash：T=0 下 4.27，T=1 下 3.78 • + DSpark 纠错：+77.8M 参数，+9.6% 延迟；4.49，4.08 • + 路径选择（我们的）：+2.0M 参数，+0.6% 延迟；4.61，4.25 选择器在 T=0 下给 DFlash 加 0.34 个 token，T=1 下加 0.47。两个设置下都超过 DSpark 的纠错，参数少约 40 倍，延迟开销低 16 倍。选择比预测便宜。而且还有空间：oracle 能到 6.79。成对打分是我们能想到的最简单的选择器，我们相信这里还有很多可探索的。 后缀衰减是个局部问题 我们还注意到上面两行 recall 都在块尾下滑。连 oracle 都在衰减：即使选择完美，准确率仍然从第一个位置的 99.5% 掉到最后一个位置的 87.8%。没有选择器能修这个，因为候选自己就不够了。我们把这个叫后缀衰减，它是 backbone 的问题。 一个嫌疑是容量：五层 backbone 可能太小，撑不住横跨整块的依赖。如果真是这样，深度应该在靠后的位置帮上最多的忙。事实也如此：3 层、5 层、15 层的 DFlash 模型在第一个位置上几乎一样，越往块尾分得越开。但深度不加区分：多十层 attention block 到处加容量，连那些没什么可赚的靠前位置也加，把 DFlash 吸引人的那部分效率磨掉了。 图 2：GSM8K 上 Qwen3-4B 的 Recall@1（T=0），条件是前面每个位置都正确。所有 drafter 在相同设置下训练；卷积模型评估时不带选择器。它的卷积增加 3% 参数和 0.7% 周期延迟；15 层模型多出的十层增加 15.2%。 我们要一个有针对性的修法，而 DFlash 的 attention 指出了修哪里。它有两份工作：读块之前的上下文，以及建模块内部的依赖。但它在第二份上花的越来越少：块内注意力占比从第 1 层的 30% 掉到第 5 层的 8%，剩下的还集中在越来越少的一小撮 head 里。所以我们把两份工作拆开：一个专用模块承担块内工作，attention 继续读上下文。 图 3：五层 Qwen3-4B DFlash 的块内注意力按 head 分布。越亮的格子代表在起草块上花注意力越多的 head；靠后的层里，块内质量收缩、集中到少数几个 head。 一个轻量的局部卷积 块内工作本来就是短程的：一个块只有 4 到 16 个 token，最紧的依赖坐在相邻位置之间。自然的算子是短卷积：两个抽头，一个在当前位置，一个够到前一个位置，权重随内容自适应。跟随 Canon Layers、Dynamic Short Convolutions 和 Convolution for Large Language Models 的做法，我们在每个 attention 和 feed-forward 子层前后插入这个双抽头动态深度卷积： Conv_k(x)_t = k_{t,0}⊙x_t + k_{t,1}⊙x_{t-1} 每个系数由一个可学习的基核加上从当前隐藏状态算出的一个小修正组成；每 16 个通道共享一个修正。第一个位置读最后一个已验证 token 的表示，之后的每个位置读它前一个的。信息穿过整块，同时所有位置仍然并行计算。 图 4：双抽头动态卷积。每个 drafter 层的每个 attention 和 MLP 子层前后各有一个。内部：每个位置把自己的表示和前一个的混合；第一个位置读最后一个已验证 token。 卷积是块局部的、无状态的，所以能无缝插进 DFlash，不用动 attention、LM head 或验证。 只加 16.5M 参数（3%），带卷积的五层 DFlash 就逼近了 15 层 DFlash，大幅减轻后缀衰减。卷积给起草-验证周期延迟加 0.7%；多十层 Transformer 层加 15.2%。第 4、5 层的平均块内注意力从 9.4% 降到 0.5%，与卷积吸收局部工作、attention 回到读上下文一致。一个只够到前一个位置的核，买回了十层额外层的大部分收益：后缀衰减大体是个局部问题。 合在一起 到目前为止，选择器和卷积是分开测的；下面的完整对比把它们放在一起。DFlash 和 DSpark drafter 是我们在对齐的设置下自己训练的，MTP 随模型发布。 表 3：Qwen3.5-4B 每请求平均接受长度。采样：thinking 开启，温度 1.0，top-p 0.95，top-k 20，presence penalty 1.5，无损拒绝采样。 • GSM8K：MTP 4.78，DFlash 4.99，DSpark 5.69，DFlash 2 6.20 • MATH-500：5.04，5.42，6.20，6.76 • HumanEval：4.84，5.43，5.80，6.28 • MBPP：4.16，4.49，4.96，5.41 • MT-Bench：3.90，4.26，4.77，5.20 • 平均：4.54，4.92，5.49，5.97 DFlash 2 在每项基准上都领先。平均下来，它比 DFlash 多 1.05 个 token（21%），比 DSpark 多 0.48。升级仍然便宜：选择器和卷积加起来，只给五层 DFlash 的起草-验证周期延迟加了 1.3%。 在 MATH-500 上，增益逐位置可见：DFlash 2 到最后一个位置都稳在 86% 附近，而每个基线在块尾都比它低 6 到 9 个点。 图 5：MATH-500 上 Qwen3.5-4B 的条件接受率，采样同上。 两个 drafter，今天发布 我们今天发布两个 DFlash 2 drafter：一个给 Qwen3.8-27B（ Meta 的 Muse Glimmer（ Qwen3.8-27B，我们对比模型原生的 MTP 路径和一个社区 DSpark drafter。 表 4：Qwen3.8-27B 每请求平均接受长度，模型默认采样、块大小 8，对比原生 MTP 路径和社区 DSpark drafter。 • GSM8K：MTP 5.02，DSpark 4.36，DFlash 2 5.46 • MATH-500：4.72，3.92，5.28 • HumanEval：3.91，3.30，4.39 • MBPP：3.99，3.51，4.79 • MT-Bench：3.74，3.01，4.10 • 平均：4.28，3.62，4.80 对 Meta 的 Muse Glimmer，我们对比随模型发布的官方 DFlash drafter 和一个社区 DSpark drafter。 表 5：Muse Glimmer 每请求平均接受长度，模型默认采样、块大小 16。DFlash 是 Meta 随模型发布的官方 drafter；DSpark 是社区 drafter。 • GSM8K：DFlash 5.43，DSpark 5.45，DFlash 2 6.57 • MATH-500：5.39，5.01，6.56 • HumanEval：4.11，4.33，5.66 • MBPP：3.74，4.02，5.30 • MT-Bench：3.52，3.59，4.42 • 平均：4.44，4.48，5.70 差距很大：在两个模型上，DFlash 2 平均比 DSpark 多出超过一个完整的 token。它也超过每个模型的官方 drafter：Qwen3.8-27B 的 MTP、Muse Glimmer 的 DFlash。换算成吞吐，Qwen3.8-27B 上达到自回归解码的 2.7–3.4 倍，Muse Glimmer 上 3.1–4.6 倍。模型卡（ 底线 agent 一个下午写出来的东西，聊天机器人要写一个月，而每一个 token 底下都坐着解码。DFlash 2 以接近自回归解码 3 倍的速度解码，每个 token 约三分之一的算力，输出相同。 七个月里，DFlash 从我们的论文变成了行业标准，超过 350 万次下载。在同一个设计内部，DFlash 2 每次通过多解码一个完整的 token，免费。那还只是服务栈的一个组件。推理离它的地板还很远。 在 Inco AI，我们在构建一套端到端的服务栈，把这个地板继续往下压。DFlash 2 是第一块。两个 drafter 今天发布在 Hugging Face。 如果你在规模化地服务 agent，想在你的栈里评估 DFlash 2，或者想为你跑的模型（包括你自己的微调）要一个 drafter，写信给我们：contact@inco.ai。 我们也在招人。如果你想一起构建这套栈，联系我们。 把候选连起来。起草，继续并行。 脚注：Modal 的 Speculation Is All You Need 指出，投机解码是对低延迟服务最重要的优化。我们是他们工作的超级粉丝，感谢他们自 DFlash 发布以来的支持和讨论。 本文引用格式：@misc{inco2026dflash2, title={DFlash 2: Keep Drafting Parallel}, year={2026}, month={August}, url={ 原文： #DFlash# #投机解码# #LLM推理#

逃出地震，逃不出“上司”一句话——22岁日本女孩之死，撕开服从社会的遮羞布 一个本不该发生的死亡 2026年7月28日，日本熊本县突发强震。嘉岛町的“永旺梦乐城熊本”商场内，22岁的大竹玖瑠美和所有工作人员一样，第一时间撤离到了室外安全区域。她给母亲发了LINE消息报平安，她安全了。 地震是天灾，她躲过了。 真正杀死她的，是地震后的一通电话。 上司打来电话说：“把营业款放进保险柜。” 大竹对偶然在停车场遇到的姨妈和表姐说：“公司让我把营业额放进金库，我得回店里。”姨妈和表姐拼命拦她：“危险，别去！” 但她说“这是公司的指示。” 她和一名女同事一起回到了二楼店铺。大约五分钟后，爆炸发生了。两人当场遇难，遗体第二天才在店铺废墟前被找到。 大竹玖瑠美，22岁，家中长女，三年前父亲去世后一直陪伴、支撑着母亲。 她本来已经跑出来了。 有人会说：这不就是个意外吗？地震引发瓦斯爆炸，谁能预料？ 但大竹的亲属说：“我认为这是人祸。 ” 为什么是“人祸”？ 因为做出“回店里”这个决定的，不是大竹本人。是一个坐在办公室里、身处安全地带的上司。休假的店长打电话给大竹的同事，要求她们把现金锁进金库。这位上司自己身在何处？在安全的地方。但他残忍地让两个已经逃出来的年轻女孩回到随时有余震风险的建筑里，去保护那点营业款。 熟悉日本职场的人都清楚，日本职场等级森严，服从文化根深蒂固。日本社会文化中有下级绝对服从的传统，这种等级森严的观念被延伸到了职场。上司的指示就是命令，下属的职责就是执行，不问对错，不计代价。 大竹的亲属说：“玖瑠美是个责任感很强的孩子，公司这么说了，她就觉得必须去。” “责任感”三个字，在这一刻显得多么讽刺。一个22岁的女孩，地震后第一时间想着疏散顾客。逃出来后，上司一句话，她就能把自己的命押回去。 日本企业的管理逻辑，从来就是把“组织忠诚”置于“个人安全”之上。在日本的职场文化中，组织和谐与集体利益被无限放大，个人的意志、判断乃至生命安全，都可以被牺牲。一个决策者坐在安全的地方打个电话，两个鲜活的生命就没了，这种权力结构，本质上就是把人当工具用。 大竹的表姐和姨妈拦过她，但她还是去了。为什么？ 因为在日本职场，“拒绝上级”是一件比死还难的事。 调查显示，64%的日本中层管理者每年对下属的斥责“不超过几次”，听起来好像很温和？恰恰相反。这意味着上级根本不需要骂你，你已经被“读空气”的文化驯服了。日本社会被“同调压力”绝对支配，“察言观色”不是情商技巧，而是一条隐形地拴在所有人脖子上的铁链。 在这样的环境中，服从不是选择，是本能。 一个22岁的年轻员工，面对上级的指示，她有说“不”的选项吗？理论上当然有。但现实是在日本职场，违抗上级意味着职业生涯的终结，意味着被集体排斥，意味着你“不合群”、你“没有团队精神”。日本企业广泛实行的终身雇佣制和年功序列制，更让员工对公司的依赖深入骨髓。你不敢拒绝，因为你输不起。 大竹不是没有判断力。她能在地震后第一时间疏散顾客、撤离建筑，说明她有清醒的避险意识。但当“公司指示”四个字压下来的时候，她作为“个人”的判断力被彻底覆盖了。这就是日本服从文化的可怕之处，它不是用暴力强迫你服从，而是让你自己觉得“必须服从”。 服从被视为确保安全和社会归属的手段。在这种文化里，“服从”被美化为“忠诚”“责任”“团队精神”，但本质上，它剥夺了个体最基本的权利：说“不”的权利，保护自己生命的权利。 更令人愤怒的，是事发后这家公司的反应。 悲剧曝光初期，Habita公司一度试图隐瞒真相，将员工遇难归咎于“天灾意外”，试图掩盖自己强制员工涉险的核心事实。据日本媒体报道，该公司的母公司同仁集团在事发后做的第一件事，不是向遇难者家属道歉，而是火速从官网上撤下关联Habita的链接，紧急移除了与企业法人上野景真相关的所有信息。 直到8月2日的通夜上，公司高管才被迫道歉。但道歉内容呢？把当时的命令转换成“如果可能的话，请把营业额放进金库”。把直接的命令说成“请求”，企图推卸责任 。大竹的亲属当面质问：“请说清楚，'把营业款放进金库'这句话是先说的，对吧？”公司高管被迫承认：“是的，是先说的。” 把命令包装成请求，把责任推给“如果可能” ，想尽一切办法甩锅，这就是日本企业面对危机时的标准操作：鞠躬、道歉、但绝不真正承担责任。 大竹的母亲悲痛欲绝，说：我的女儿再也回不来了。 大竹的悲剧之所以引起如此大的震动，恰恰因为它精准戳中了日本职场长期存在的痛点：上级对基层员工的极致压榨与生命漠视。 这不是孤例。日本的过劳死、过劳自杀问题，根源在哪里？就在这套“组织优先、个人靠边”的逻辑里。员工不敢拒绝加班，不敢拒绝不合理的要求，不敢说“我受不了了”，因为说了，你就是“不够忠诚”、“不够努力”、“拖团队后腿”。 日本社会长期以来形成的这套服从体系，把员工当成了可以无限使用的消耗品。你的健康可以牺牲，你的家庭可以牺牲，你的生命在“营业款”面前，也可以牺牲。 更可怕的是，这种文化已经内化到了每个人的骨髓里。没人拿枪指着大竹让她回去。是她自己觉得“必须回去”。 这才是最让人不寒而栗的地方。 如果我们把场景换到中国，一个中国女孩地震逃出来后，上司打电话让她回去锁保险柜，她会怎么做？大概率是：“地震呢，你疯了吧？要锁你自己来锁。” 然后直接挂断电话。 这不是什么“中国人不服从”，而是中国社会没有把“服从上级”抬高到可以牺牲生命的程度。在中国文化里，你可以拒绝不合理的指令，可以质疑上级的决定，虽然职场也有压力，但至少“命比钱重要”这个底线，是清楚的。 而在日本，这个底线模糊了。在“营业款”和“人命”之间，有人选择了营业款。而执行者，一个22岁的女孩甚至没有意识到自己有权拒绝。 大竹玖瑠美死了。死在她本该安全逃出的地方。死在一通电话之后。死在一句“公司的指示”面前。 她的亲属说：“愤怒大于悲伤”。但是仅仅愤怒有什么用？ 只要日本社会不从根本上反思这套“组织压倒个人、服从压倒判断”的文化，大竹的悲剧就绝不会是最后一个。 下一次，可能是另一个22岁的女孩或者男孩。 因为在一个把人当工具用的系统里，没有人是安全的。 大竹玖瑠美（2004-2026），22岁。 她本该活下去。