与「全国植樹祭」相关的搜索结果

🤯李新野昨天锐评杨植麟为何回国创业，本以为他在趁热度，没想到两人交集颇深，李新野说杨是他“手把手带出来的”。 两人均毕业于广东名校汕头金山中学。李新野在高中期间担任计算机竞赛班负责人，曾获得2009年全国信息学奥赛（NOI）金牌；杨植麟比李新野低一届，是李新野带出来的竞赛班学弟。 当时汕头金山中学的计算机教学水平和竞赛资源非常落后，校方和绝大多数老师一味重视高考，极度排挤和反对非高考的学科竞赛。李新野顶住学校的重重压力，甚至跟校领导“吵架”来为同学们争取训练时间。由于学校没有专业教练，他自己主动向外市、甚至联系美国的计算机奥赛（USACO）教练要来了美国国家队的内部训练资料。通过这种“野路子”自学，他最终在全校反对下斩获了2009年全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOI）全国第二名（金牌），并保送清华。 李新野在金山中学拿到金牌后，为后面的学弟学妹争取到了学校政策和资源的支持。他开始用自己摸索、积累出来的国际先进训练经验，带领金山中学的信息学竞赛班进行系统化训练。当时比他低一级、同样在金中竞赛班里的学弟，正是月之暗面的创始人杨植麟，以及后来乾象投资的技术骨干李健弘。李新野曾直言，杨植麟是“我本人手把手带出来的”。 在李新野铺好的竞赛道路和指导下，没有任何编程基础的杨植麟被选拔进这个培训班。他承袭了竞赛班的训练体系，最终夺得全国青少年信息学奥林匹克联赛（NOIP）广东赛区一等奖，同样成功获得了保送清华大学的资格。 两人均通过竞赛保送至清华大学，但李新野进入了计算机科学实验班（姚班），杨植麟则就读于清华交叉信息研究院，同样由姚期智院士创办。

福建电信通勤包省内流量转为全国通用（不含港澳台） 这个包是不是和绿帽规则差不多，有了前车之鉴，然后让福建电信抄作业 1块钱1G，感觉不如用eSIM漫游了🤣

彭博社最新刊发出的中国政府全国查富人的报道令人毛骨悚然。 这也印证了近期我在纽约接待的不少故旧所讲：抢钱，刮地皮运动开始了。 其中一位刚刚遭血洗的朋友说：稽查人员把他叫到外面直接说：交财产一半，你好我好大家好，不限制自由，不查旧账，如果不配合，你家里直系亲属没一个能在外面过的了年…

给一个全国的大学生 AI比赛做评委，看了几个项目。 从一个视角窥探当下大学生AI 使用的现状： 1、 交付物都是AI 的，设计文档纯 AI 写的，很空洞，我不喜欢，哪怕你自己写 100 个字，我都给你满分了，看不到思考 2、 路演的视频，AI 配音、剪映剪辑也不太会用，没有声音 3、demo UX/UI 一点美感都没有，切切实实感受到了我们的美学真的是落后，或者说这块还真得靠自己了，没人教！ 大家一定要注意！ 当所有人都可以用 AI 去做什么事情的时候，这个时候反而越要反其道而行之。特别是这种大赛 其次，路演 demo 这块的演讲能力要培养起来，搞 AI 材料，我是不是也搞个 agent 直接把链接丢给 AI，让他去看啊？😂 我到底是 AI 还是人啊？对方能回答下吗？喂喂喂？？？

中共建政后，杨开慧的哥哥杨开智给毛泽东来信了，“希望在长沙谋得一个厅长方面的位置”。毛泽东回信说：“杨开智先生：希望你听候中共湖南省委分配合乎你能力的工作，不要有任何奢望。湖南省委派你什么工作就做什么工作，一切按正常规矩办理，不要使政府为难。毛泽东。“ 毛泽东对于前妻杨开慧的哥哥，态度似乎格外地冷谈，甚至有些讨厌。1928-1930年期间，红军两次攻打长沙，毛泽东也没有把妻子杨开慧和三个儿子接走，导致杨开慧被何键所杀。三个儿子还是杨开智妻子李崇德（舅妈）带到上海交给地下党的。 更过份的是，毛泽东还写信给时任中共湖南省委第一副书记、湖南军政委员会委员、长沙军管会副主任王首道：称：“首道同志：杨开智等不要来京，在湘按其能力分配适当工作，任何无理要求不应允许。其老母向振熙如有困难，可给若干帮助“。 杨开智是毛泽东原先老丈人兼恩师杨昌济的长子，1921 年就读国立北京农业专门学校， 即今中国农业大学的前身，为该校社会主义研究小组三名创建者之一。1927 年开始， 杨开智任湖南省建设厅所辖常德山森林局局长。 照理说，其才能不应比文盲老红军干部差，做个厅长肯定能胜任。中共建政后， 由于毛泽东的阻扰，杨开智只能任湖南省茶业公司副经理，湖南省茶叶经营处副处长。直到毛泽东去世后四年，即 1980 年 8 月，82 岁的杨开智才任全国政协委员和湖南省政协副主席（副省级），实现了做官梦想。

2026年9月，两位出身清华大学博士、曾在新疆工作多年的“80后”厅级干部，均被调离实质性重要岗位。一位是今年45岁的原新疆克拉玛依市市长陈凯，在担任山西省阳泉市市长9个月后，突然被调任山西工程技术学院副院长；一位是曾获评“全国优秀县委书记”的41岁药宁，由新疆喀什地委委员、喀什市委书记改任新疆自治区团委副书记。

为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 微博VibeLab AI 创意赛收官了，一共有 2500 多件原创作品，2.4 亿多话题阅读。很荣幸这次是评委一员，有机会翻看了不少优秀的参赛作品，也转发了其中一部分。 一个直观的感受就是软件开发这种事情，不再需要专业人士了，普通人也能 Vibe 一个工具出来。 所以借这个机会，整理总结一下：为什么越来越多人愿意“自己搓一个工具”？Vibe Coding正在发生什么变化？ 一、写代码这件事，门槛和成本都降下来了 写代码以前是程序员的专利，想写个工具，别说学语言框架，搭个环境都费劲的要死，随便一个环境都能把你卡住，像我这样写程序得有很多年的，换个不熟悉的语言，一样也搞不定。 现在借助 AI Agent，门槛一降再降，现在你只要有一个 Agent，会打字或者会语音，都能指挥 Agent 帮你写一个 App 出来。写代码这件事，从以前需要专业技能，到现在变成了语言表达能力。 我自己身上都有明显变化，从以前对 Vibe Coding 的嗤之以鼻，到现在“真香”，每天都大量的在指挥 Agent 帮我写代码。 二、以前的软件，满足不了长尾需求 长尾理论说的是，需求分布是一条长长的尾巴：头部是大多数人共有的需求，尾巴上是无数小众的、个性化的需求。传统软件只能做头部，因为为少量用户单独开发功能，成本上是不合算的。 而且，就算你有个好想法，也很难传递到开发者那里。想象一下一个普通用户的需求要经过的链条： 用户反馈 → 产品经理收集筛选 → 转化成需求文档 → 设计师出设计稿 → 程序员做系统设计 → 编码 → 测试 → 运维部署 每一环都在过滤、都在排优先级。最终大部分普通用户的需求，都被筛选掉了，软件最终只能取最大公约数，做绝大部分人都需要的那部分。 结果就是，市面上的软件很多，但每个人都有一堆“要是能这样就好了”的小需求，从来没有被满足过。 这次 VibeLab 里我印象很深的一个作品是 @机器旁白 做的 SiaoCut 。起因是他看到我做的 BaoCut，很喜欢“转写、像改文稿一样编辑、AI 处理、人工审阅、导出”串成一条工作流的思路，但 BaoCut 只支持 macOS，他是 Windows 用户。放在以前，他只能等我哪天有空做个 Windows 版，或者就此作罢。现在他自己和 AI 一起做了一个，而且不是简单复刻，还在这个过程中想清楚了自己关心的问题：AI 进入剪辑流程后，应该拿到多少数据，能替创作者决定到哪一步。 这就是长尾需求被满足的样子：不需要等别人来做，有需求的人自己就能把它做出来！ 三、Vibe Coding 让成本变低、链条变短 所以以前那种长长的从需求到交付的链条，现在可以缩成简单的几步： 有个想法，让 AI 去设计、制作、部署。 甚至于很多需求根本不需要做成一个有界面的产品。 比如你想每天自动整理某个表格里的待办，或者每周追踪最新的 AI 资讯，这些事让 AI Agent 帮你写个脚本，再让它自己定时调用就行了。 比如 @张铁蕾 开源的 Bridgic Agent 就是这样的作品：输入 /build，描述你的目标，它自己去探路、生成、验证，遇到需要你判断的地方再来问你。做出来的不是一次性跑完的任务，而是可以长期运行、随时修改的工作流。 还有一种更轻的做法：把你的操作流程、经验和偏好写成 Agent Skill，就像一份告诉 AI 怎么做某类事的说明文档，那么以后 Agent 就能按照 Skill 的说明帮你把很多繁琐的事情变成自动化半自动化的操作，大幅提升你的效率。 现在随着 Agent Computer Use（操作电脑）的能力增强，你甚至可以让 AI 观察你操作一遍，然后它自己能把它你的操作录制成 Skill。不需要界面、不用部署，但它确实能替你干活。 四、模型和智能体的能力，一直在变强 现在普通人也能 Vibe Coding，还有一个重要原因是模型能力在变强。 回头看这几年的变化： 最初，像 GitHub Copilot 只能做代码补全，你写一半它提示后半段； 然后，它能根据描述生成一段完整的代码； 后来， Claude Code 能自己在项目里探索，读文件、找上下文，把一个功能完整实现； 现在，主流 Agent 都已经能做设计、写代码，还能帮你操作电脑，打开浏览器自己验证做出来的东西对不对。 模型每上一个台阶，普通人做工具的难度就降一截。VibeLab 期间正好赶上 Kimi K3 发布，很快就有创作者拿它做体检报告工具、做斗地主游戏，还有人把 Claude Code、Qoder、GLM、Kimi K3 混着用。 由此也可以看得出越来越多的人已经不再把 AI 当聊天机器人了，能配合 Agent 把 AI 当干活的工具。 五、变化的还有“做工具”这件事本身的心态 看作品的时候我还注意到一点：很多作品不追求改变世界这种宏大的事，就是想先解决一个具体麻烦。比如说工作流太碎、长辈不听劝、拍照没人帮、看不懂热点，作品的起点都是这样一个一个具体的痛点。 最初微博在设定大赛规则的时候，把赛道拆进职场、生活、视觉、微博这些具体场景，现在看来还挺有道理的，因为这确实能激发人 Vibe 的冲动，想去用 AI 解决生活中的问题。 其实这次参赛的作品也不都是工具。@世界第一裹凉皮 把 32657 位诗人、933857 首诗做成了一个三维宇宙 ；@德里克文 的「华夏博物志」把全国博物馆收进一幅可以点开的中国画 ；@海辛Hyacinth 把三星堆&金沙文物变成了互动场景 。这些作品看起来似乎不像工具那么实用，但让我们看到 Vibe Coding 不只是提效，也可以服务于文化和审美。 以前想做这样的东西，需要一个团队，现在一个人，不需要会写程序，有自己的想法加上 AI 就可以试试看。 最后，如果你也想自己搓一个工具，我的一点建议： 从写一个 Agent Skill 开始。 这是成本最低的方式：不用部署，不用界面，把你希望 AI 帮你做的某类事情写清楚就行。做一次，发现哪里不对，改一改，很快就能用起来。 顺便推荐下我的书《图解 Skill》，也是不错的 Skill 入门书籍。 如果要做网页或者 App，不用一上来就让 AI 把整个东西做完。 建议分步走： 1. 先和 AI 一起讨论需求，把你想要什么说清楚，让它复述一遍，确认理解一致。 2. 先做原型。也就是用模拟数据，只看长什么样、怎么操作，不接真实逻辑。原型的好处是改起来成本低，修改容易，就算推翻重来都很快。 3. 再做 MVP（最小可行产品），只做一个最核心的功能，先做一个小的能跑的东西出来。 4. 再慢慢迭代，有了 MVP 了，能跑起来了，就可以慢慢迭代，一次加一个小功能，AI 能处理的过来，你也验收的过来，日积月累，慢慢会变成成熟的软件。 做完一定要验收。 从头到尾按一个真实用户的路径试一遍，AI 说做完验收完不一定靠谱，还得自己上手用用。 注意安全。 涉及钱、隐私、账号权限的东西要格外小心，拿不准的地方去找专业人士问一下。就像 SiaoCut 的作者给 AI 划定了边界：AI 只拿到任务所需的文本和时间戳，不碰原始媒体，处理完只生成待审建议，最终由人决定。这样的思路值得借鉴。 最后说一句，做出来之后，发出来。 这次 VibeLab 里不少作品原本只是作者电脑里的一个 Demo，发到微博之后被讨论、被转发，有的还上了热搜。对于自己动手做东西的人来说，“作品被看见”是最好激励，也是下一次迭代的开始。