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感谢 @vividzfc 的邀请 昨天第二次来到南昌 来参加以太坊之夏活动 给南昌各个高校的同学分享了 应该是国内首次 非技术性的人文社科区块链分享 讲链上的线下应用田野调查报告 浓缩了之前的所有所见所闻所感 干货非常多 用48分钟时间分别讲了土耳其 埃及 越南（@AEON_Community）格鲁吉亚 日本 @jpyc_official @noritaka_okabe 现在的链上对应的线下应用的发展

今天非常高兴和大家正式介绍并开源我的第 14 款 vibe 产品 它的理念很简单，让世界上所有人，都能在 AI agents 团队的帮助下，从零创办或接管任何组织，围绕用户的核心意图，持续自动化地运营一人公司。 为了实践这种理念，wanman 必须设计的尽可能简单，不需部署，不用买 mac mini，不用操作复杂的权限，只要打开网站，输入想法，即可运行。 wanman 有两种工作模式，第一种是从故事目标自治运行，它会分析目标，规划任务并邀请 AI 员工，自动开会并对齐目标，每个虚拟工作日结束后，wanman 会主动进行创意发散，从而保持任务持续运行。 第二种是 wanman 接管（takeover）目前支持任何 GitHub 仓库，它会分析代码仓库，围绕目标进行自动优化和测试，在持续运行的基础上，不断提交代码到远端仓库。 无论哪种工作模式，wanman 都会运行到目标达成。它和许多流行的 harness 产品相似，均支持：agents 消息通信、自进化 skill、沙箱隔离环境运行、多模型架构等功能，和其他产品不同的是，wanman 的设计哲学是，让人类用户退居二线，仅作 AI 团队的观察者。它的核心架构和组件已在 GitHub 开源： 从现在开始，任何用户都可以登录 免费体验，目前支持授权 codex 使用，未来会逐步支持多模型授权与自动调度。 这是我今年以来开发最久，也是最重要的产品之一，为了开发 wanman，我做了 sandbank cloud，chatben，tuwa 等基础设施，这些产品的 vibe 经验，最后都成了 wanman 的一部分代码。 wanman 的命名来自于日语的 one man（ワンマン）的罗马音，在日本的乡间，经常能看到ワンマン電車在田野中悠然自得地穿行，我相信在不久的将来，也会有许多人使用 wanman 创建自己的ワンマン会社。 祝大家都能借助 告别创业的烦恼，享受创造的乐趣！

写作终于说人话了！ Prompt： 我在学习：“Agent Harness” 这个概念。 我希望你通过写一个寓言的方式，间接地把这个概念完整讲出来。最好一直到快结尾时，人才会慢慢意识到这个概念究竟是什么。然后在故事之后，再补一段解释，把你刚才真正要讲的概念说清楚。 Response： 寓言：会预言的鹿，与不会迷路的车 很久以前，山谷里有一座城，城里的人都说，北山住着一头银鹿。 这头鹿很奇怪。它能看懂星象，能听出河水里混着哪座山的雪，能从一片叶子的缺口判断哪条路刚有狼群经过。国王听说后，便派人把银鹿请进宫里。 国王问它： “今年该往哪里开渠，才能让庄稼不旱？” 银鹿闭上眼，闻了闻风，说： “东边第三道岭下，有一层暗水。先挖浅井，再引渠，不要直挖，否则会塌。” 工匠照做，果然出水。 国王又问： “商队该走哪条路，才能避开强盗？” 银鹿看了看月光，说： “别走旧驿道。绕过黑松林，从盐石坡下去。强盗在那里等着你们。” 商队照做，也平安归来。 于是国王大喜，说： “从今天起，银鹿就是我国最聪明的大臣。” 可是没过多久，问题来了。 银鹿虽然聪明，却不会自己开渠。它说得出暗水在哪里，却不能拿起锄头。它知道强盗埋伏在哪里，却不能替商队安排马匹、干粮、路引。它能判断草药有没有毒，却不能进药房配药；它能指出城墙裂缝，却不能调度石匠；它能说“这件事要先查旧账”，却不知道旧账放在哪间屋子。 国王很困惑。 “你不是很聪明吗？为什么还要这么多人？” 银鹿说： “我能想，但我没有手。我能看见许多可能，但我不知道你准我碰哪些门、翻哪些柜、命令哪些人。我能记住刚才说的话，可三个月前的旧约，得有人拿给我。我能给出办法，但得有人确认办法真的被做对了。” 国王觉得它是在推脱，便下令： “那就让银鹿自由行动。宫里的门都打开，仓库也打开，账本也打开。凡它所说，人人照办。” 第一天，银鹿让侍从去药房取“白根草”。侍从不知白根草有两种，一种救人，一种伤人，差点拿错。 第二天，银鹿让人修东城墙。石匠听成了西城墙，忙了一整日。 第三天，银鹿建议商队绕路。商队照做了，却忘了带盐石坡通行文书，被边防扣住。 第四天，银鹿为了查一笔粮仓亏空，让人翻出所有账簿。账簿堆满宫殿，没人知道哪本已经查过，哪本还没查，哪条线索可信，哪条只是猜测。 第五天，银鹿说： “这不是聪明不聪明的问题。你们把我放进了世界，却没有给我一辆能在世界里行走的车。” 国王召来木匠、车夫、书记官、守门人、法官和老猎人，要他们做一件东西。 木匠先造了一辆车。车不豪华，但结实，能装账本、工具、地图和样本。 车夫说：“还不够。车要有缰绳，不然银鹿看到什么都想追。” 于是他们给车装上缰绳。银鹿可以指方向，但车夫会问：“这是去药房、粮仓，还是城外？你有这个许可吗？” 书记官说：“还不够。每次出行，要记下它为什么去、拿了什么、问了谁、结果如何。” 于是车上有了日志。 守门人说：“还不够。有些门可以直接开，有些门要国王点头，有些门永远不能开。” 于是车上有了钥匙环。每把钥匙都刻着用途和限制。 老猎人说：“还不够。山路会断，桥会塌，人会听错。车要会停下来，重问一遍，或者换路。” 于是车上有了备用路线和出错时的规矩。 法官说：“还不够。银鹿说‘已经办好’时，不能只听它说。要验收：渠水有没有流到田里？药有没有配对？账有没有对上？” 于是车上有了检验表。 药师说：“还不够。银鹿每次都从头学，会误事。它要记得哪些草药上次有效，哪些村子忌用哪味药。” 于是车上有了记忆匣。短事放在前格，旧约放在后格；有些记忆会过期，有些要反复核实才准留下。 铁匠说：“还不够。万一银鹿要试一种危险办法，不能让它在城里乱试。” 于是他们在城外建了一块试验场。新车、新药、新机关，先在那里试，不伤百姓。 画师说：“还不够。银鹿看到的东西，百姓看不懂；百姓给的请求，银鹿也可能误解。” 于是车上又多了一块双面板。一面把百姓的话整理成清楚的任务，一面把银鹿的想法翻译成百姓能执行的步骤。 最后，国王问： “现在可以了吗？” 众人看向银鹿。 银鹿说： “现在，我不只是会回答问题了。现在，我能接住一个目标，带着记忆和工具，按规矩走进世界，遇到错误会回头，做完之后会留下证据。” 国王恍然大悟。 原来真正神奇的，不只是那头会思考的鹿。 真正让国家运转起来的，是那辆车、缰绳、钥匙、日志、试验场、记忆匣、验收表、守门人和车夫共同组成的东西。 后来，邻国来访，问国王： “你们的银鹿为何比我们的智者有用这么多？难道它更聪明？” 国王笑了笑，说： “未必。你们只请来了一个聪明的脑袋。我们给这个脑袋配了能行动的身体、能守规矩的手、能记事的口袋、能试错的院子、能被审计的足迹，以及知道什么时候该请人点头的缰绳。” 邻国使者问： “这东西叫什么？” 国王想了想，说： “我们原先以为是在造一辆车。后来才知道，我们造的是一副让智慧可以安全拉动现实的挽具。” 银鹿低头看了看自己身上的缰绳，又看了看远处已经通水的田野。 它终于明白：没有这副挽具，它只是会说话的预言；有了这副挽具，它才成了能做事的行者。 解释：这个寓言真正讲的是 Agent Harness 在 AI 语境里，Agent Harness 可以理解为：包在模型外面、让模型从“会回答”变成“能执行任务”的整套软件基础设施。近来的行业表述里，常见一句话是 Agent = Model + Harness：模型提供推理与生成能力，而 harness 负责工具、状态、上下文、执行、约束、反馈和持久化等部分。LangChain 近期也把 harness 描述为把模型变成自主工作引擎的系统，并强调文件系统、沙盒、记忆等核心部件；Martin Fowler 的文章也把 harness 概括为“除了模型本身之外的东西”。(LangChain) 寓言里的银鹿就是模型。它聪明、能判断、能提出方案，但它本身并不等于一个完整 agent。它不能天然访问文件、调用工具、记住长期状态、申请权限、检查执行结果，或在危险操作前进入安全环境。 寓言里的车、缰绳、钥匙、日志、试验场、记忆匣、验收表就是 Agent Harness 的不同部分： 车，是运行环境和任务循环，让模型能一步步执行，而不是只回答一次。 缰绳，是控制流、策略和边界，决定模型什么时候继续、什么时候停、什么时候需要人类确认。 钥匙，是权限系统和工具访问控制。不是所有工具都能随便用，也不是所有数据都能随便读。 日志，是可观察性和审计记录。系统要知道模型做过什么、为什么这么做、调用了什么、产生了什么结果。 记忆匣，是上下文和记忆管理，包括短期对话状态、长期偏好、历史任务、文件内容、外部知识等。LangChain 另一篇关于 harness 与 memory 的文章也强调，记忆不是额外贴上去的小插件，而是 harness 管理上下文的核心职责之一。(LangChain) 试验场，是 sandbox，也就是安全执行环境。比如让 coding agent 改代码、跑命令、读写文件时，不能直接让它无边界地碰生产系统。 验收表，是验证、测试、评估和错误恢复。一个 agent 不能只说“我完成了”，系统还要检查输出是否符合目标，失败时能重试、回滚、请求帮助或换策略。 双面板，是输入输出适配。用户的自然语言请求要被整理成可执行任务；工具返回的大量结果也要被压缩、格式化、再喂给模型；最终结果还要以人能理解的方式呈现。 所以，Agent Harness 不是模型本身，也不只是 prompt，更不只是某个工具列表。它是让模型能在真实环境中长期、可靠、可控地工作的“外部身体”和“运行制度”。Microsoft 对 agent harness 的描述也强调，它是模型推理连接真实执行的层，包括 shell、文件系统访问、审批流和跨长会话的上下文管理。(Microsoft for Developers) 它和 agent framework / SDK 也不完全一样。Framework 或 SDK 更像木匠手里的材料和图纸；Agent Harness 更像已经装配起来、实际承载某个 agent 运转的那套车、路、钥匙、规则和检查机制。Salesforce 的解释也类似：harness 是围绕模型的执行环境，管理生命周期、上下文以及与外部世界的交互。(Salesforce) 最终，寓言想表达的是： 一个模型会思考，不代表它能可靠地做事。 一个 agent 真正能做事，是因为模型之外还有一整套 harness：给它工具，给它记忆，给它权限，给它边界，给它反馈，给它验收，也给它在现实世界中安全行动的方式。

源即文明 过去村口的长舌妇吵架，最多就是几十个人围观，如今却被搬到互联网上，变成了没完没了的时间线。俺老孙真是烦透了！现实里可以绕开村口，但线上逃不过无休止的争吵。我不想当什么网红，我也不是啥大v，我只想找到真正的共鸣者。因为和我能共鸣的人如大海捞针。在我看来，大多数所谓网红并没有什么真本事，他们不过是把长舌妇的大嗓门搬到线上放大而已。可是，下一个文明需要的并不是流量式的大嗓门，而是“源”。 互联网的流量逻辑正在走到尽头，它必然会被下一个计算机文明所改变。 流量的本质，说到底就是一种“注意力套利”，谁能集中用户的注意力，谁就能收割流量红利。然而当下乌烟瘴气的社交媒体，流量逻辑更像是“村口吵架被无限放大”。推荐算法追逐的是注意力最大化，而最能吸引注意力的，正是愤怒、仇恨、八卦、极端立场等情绪化内容。于是，算法天然地把“吵架”推到流量顶端。低门槛的复制与转发进一步加剧了这种扩散效应：在村口，吵架也就几十人围观；在互联网上，复制、转发和评论却能在短短数小时内，把同样的争吵扩散到百万级。更糟糕的是，平台的激励机制本身就是“吵架的庄家”：平台依赖广告收益 → 广告依赖流量 → 流量依赖停留时间 → 而停留时间恰恰依赖冲突与对立。最终，平台把吵架变成了一台“流量收割机”。 这一套逻辑注定无法支撑下一个文明。下一个文明要靠的不是流量，而是“源”。 “源”才是文明的真正底座。 在当下的互联网环境中，人们往往只看见“流量”的表象，却忽视了流量背后的源头——也就是知识、思想、价值与信号的原始发出点。流量再大，终究只是搬运与分发，而源才决定是否有值得搬运的内容。源的稀缺性显而易见：在“村口吵架”的逻辑下，噪音可以无限制造，但真正的信号源却极为有限。原创的科学发现、第一手的历史经验、原始的思想洞见，这些才是推动文明前进的燃料。文明从来不是靠“重复”积累，而是靠“源的叠加”。一旦失去源，文明就会陷入空转，只剩下争吵与消耗。 这一轮互联网文明——Facebook、抖音等平台所代表的信息洪流时代——人人都能发声，但识别源的能力却全面退化，结果是真正的信号被埋没。随着 AI 的加入，信息生成的边际成本无限趋近于零，发声的门槛被抹平，甚至“声音”本身也失去了意义。真正重要的，唯有那个“源”。 流量只是表象，如同江河中的波涛，可以汹涌，可以喧嚣，但它并不具备真正的创造力。源才是水的发端。文明的积累，不是靠转发和复述，而是靠源头的原创与信号的生成。 从本质上说，源有三大特征： 生成性 —— 决定是否有真正的新思想、新知识、新价值被提出。 验证性 —— 能够被追溯与检验，区别于谣言、噪音和情绪化复制。 可迁移性 —— 能够跨越语言、文化与学科，被不同系统和智能体调用。 文明的未来，不在于谁能操控流量，而在于谁能不断创造、守护并扩散优质的源。 语料已经用完了？AI为何无法成为源的创造者 AI 本质上无法成为源的创造者。如果严格按照 “源的本质” 来衡量，源意味着：第一性信息 + 原创压缩 + 可验证锚点。它必须来自经验的原点（实验、观察、身体体验、社会实践），必须带有不可替代性（一次性发生的真实事件、独特的洞见），并且必须具备可验证性（能够溯源、能够被检验，而不是幻觉）。 从这个标准看，AI 有四大根本性缺陷。首先，AI 没有第一手经验。它不会亲自下田、做实验、感受痛苦或爱。它的全部输入都来自已有的数据，而这些数据本身就是别人创造的源，因此 AI 只能成为源的二次利用者，而不是源的起点。 其次，AI 缺乏主体性压缩。人类在创造源时，会做价值判断和取舍，决定哪些是必须留下的、哪些可以舍弃。AI 的压缩仅仅是统计学上的，而不是“带有主权的选择”，因此它难以提出真正的范式性问题或哲学性洞见。 第三，AI 无法自证。真正的源必须能被验证，而 AI 生成的知识往往缺乏可溯源性，它的“幻觉”就是例子。缺少验证机制，AI 的输出更像高拟合的猜测，而不是文明赖以积累的信号源。最后，AI 缺乏不可替代性。AI 的生成可以无限复制，几乎没有独一无二的存在；而真正的源，往往是一次性的、不可复制的，比如一组新的实验数据，或一首源自特定生命体验的诗。 因此，哪怕语料被消耗殆尽，AI 也无法独立创造新的源。它的价值在于扩展、重组和放大已有源，而不是成为源头本身。真正能创造源的，仍然是人类在与世界直接交互中产生的经验与洞见。 不要沦为村口的长舌妇 表面上看，AI 已经在许多领域超越了人类专家，似乎让“源”的价值被稀释。但事实恰恰相反，在 AI 时代，源的重要性只会被放大。AI 并不是凭空创造，它的能力源于对既有语料、知识和经验的压缩与重组。没有高质量的源，AI 只能生成“次生知识”，陷入幻觉与同质化的循环。 在新的文明格局中，源将扮演三重角色。首先，它是 AI 的燃料。大模型的持续演进需要新的数据源，否则就会停滞在自我循环，出现“数据塌缩”。谁掌握了新鲜、稀缺、不可替代的源，谁就定义了 AI 的能力边界。其次，它是真伪的 验证器。在信息过剩和 AI 造假的环境里，唯一能站得住脚的就是可验证的源。未来，溯源机制——区块链、加密签名、实验记录——将成为文明秩序的基石。最后，它是 价值的锚定器。源就是未来的“价值单元”，无论是原创算法、实验数据还是思想洞见，都会成为 AI 时代的“知识货币”。源被调用和验证的次数，本身就是未来信用系统的基础。没有源的 AI，就像没有煤的蒸汽机：虽然能运转，但很快陷入空转。 要成为“源”的制造者 因此，关键在于如何成为 源的创造者。源的诞生有三种方式：第一，第一性经验——去做别人没做过的实验，走别人没走过的路径，留下第一手材料，比如科学实验数据、独立田野调查、原创代码与架构。第二，思想压缩——把复杂的现象压缩为可迁移、可调用的结构，例如新的理论框架、公式或认知范式。第三，价值嵌入——在知识中注入价值坐标，使其成为文明的锚点，如伦理原则、制度设计或共识协议。 源的创造者往往具备三个特征：独立性，能在主流之外捕捉新信号；结构化能力，能把零散观察转化为可调用的语言单元；跨界迁移力，能让源在跨学科、跨系统中复用，从而真正成为文明的源泉。要走上这条道路，需要四种能力：首先是观察力，敏锐发现那些无人注意的异常；其次是记录力，把经验、数据与思想沉淀成结构化表达；然后是调度力，让源能被他人或 AI 调用，而不是孤立存在；最后是验证力，确保源的真实性与可追溯性，避免它沦为另一种噪音。 当前的互联网逻辑正在慢慢腐朽与没落，宛如旧时代的贵族走到尽头。 情绪、冲突、八卦最能吸引点击，于是结果便是“村口吵架的全球化”。真正的信号源被埋没，优质的知识被淹没在噪音之中。全球注意力被平台绑架，而人类的注意力毕竟有限，流量逻辑却在无限膨胀，最终导致个体信息过载、群体认知分裂。更严重的是，价值逐渐空心化。流量驱动的只是曝光，而非价值；平台越大，越倾向于追逐短期流量，而不是着眼于长期的文明建设。 互联网的流量逻辑，塑造了一个“注意力收割的文明”，但这一文明已经陷入内卷、透支与腐蚀，无法再支撑人类的未来。下一个文明，必须以“源”为核心，而非流量。*源是真实的信号，是可验证的知识，是未来秩序的锚。 技术的花样已经被玩到尽头，单纯的“算法+流量”无法托举下一个文明。因为文明需要的是真实的信号源，而不是噪音的放大器。流量逻辑的激励机制决定了它必然制造噪音，而文明的演进需要的却是稀缺、可验证、结构化的源。文明需要稳定的秩序，而不是被注意力撕裂的碎片化世界；文明需要价值的锚定，而不是点击与转化的短期幻影。只有回到源，文明才能重新找到延续与跃迁的基础。 祝各位尽早成为自己领域里不可替代的“源”。

过去一年预测市场正在成为 Web3 最值得关注的方向，而且基本未来会是最好的结合点。 从美国大选、宏观经济，到体育赛事、加密市场走势，越来越多人开始通过事件预测表达观点，并用市场价格反映群体对未来的判断。 而事件合约正在成为连接预测市场与交易基础设施的重要产品形态。 但很多人看到的是前端的交易界面，却忽略了背后真正复杂的部分：比如如何搭建交易系统？如何处理实时数据？如何保证流动性和风险控制？ 这些才是一个事件合约产品能够长期运行的核心。 所以未来预测市场的发展，不一定只是诞生几个新的应用，而更可能走向基础设施开放，让更多钱包、交易平台、AI Agent、媒体和 Web3 应用能够快速接入。 这也是为什么我认为 Gate DexBuilder 这次动作值得关注：Gate @Gate_zh @Gate 把自己已经验证过的事件合约能力开放出来，让更多 Builder 可以基于成熟基础设施快速构建产品，这件事值得点个赞。 同时 看到公告有写 Gate DexBuilder 推出事件合约 Builder 资助计划，最高提供 300 万美元支持，覆盖技术、流动性、资金和生态资源。这种类似 OKX 等平台对开发者生态的扶持逻辑，本质都是希望把平台能力变成行业基础设施，点赞 @Han_Gate 搞起来！ 未来事件合约可能会进入更多场景，而真正有价值的，不只是某一个应用，而是能够支撑整个行业发展的底层能力。

现在到底应不应该空长鑫 cxmt，我们数据说话：研究一下长鑫的交易量、资金费率、解锁周期🧐 ⚠️可以直接最后看结论 一、交易量： 交易量越大相对更稳定，也更加不容易被爆仓 找了一下交易量最大的还是 TradeXYZ，24h 1770w，排名第二的就是 Gate 920w，其他的几乎忽略不计 二、资金费率： 资金费率一天看不出来啥，拿 30 天净亏 20% 😂 看数据 Gate 最好，做空还是赚的，TradeXYZ 30 天亏 17.3%，bybit 好一点 30 天只亏 2.85% 三、解锁周期：【重要‼️】 最大 的问题就是什么时候解锁，如果不解锁就不会有抛压，那么就是纯亏了 目前最快解锁是 6 个月后，2027 年 1 月 27 日，2.27%，目前算大概 800 亿抛压 问题是 A 股在 2024 年被证监会暂停了转融券业务，也就是说 A 股目前是没有办法做空长鑫的😂 目前流通市值大概 2360 亿，不是太高 第一波真正的大规模老股解禁：2027 年 7 月 27 日（只能等解锁了） 四、结论 1️⃣ 所以现在感觉在 Hyper 上做多吃他的资金飞更好，30天可以吃到 15% 左右😂 2️⃣ 等到年底 12 月左右可以空了 ⚠️ 里面最关键的就是资金费率是不是转正，转正就需要考虑空了 --- #BIT美股# 7 年资管平台70 亿美金资管规模、美股平台费最便宜、新上线融资融券功能

我做过两个 App，两次改变了我的人生轨迹。 20岁时，第一个 App 让我从月薪4000元的锤子科技客服，变成了月薪8000元的产品经理。 十年后，第二个 App 上线第一个月，就给我带来了和做自媒体差不多的收入。从那以后，我不再需要依赖商单养活自己。 我 2016 年做的 App，叫 Cutisan，一个壁纸制作 App，那时候我20岁。 我19岁的时候，大专念了两年就主动退学了，因为我找到了锤子科技客服的实习工作。当时想的是我通过客服作为跳板，去锤子科技产品部工作。那时候罗永浩还没有给锤子科技招聘做学历限制。 我在客服部做了不到一年，认识了一个网友，他原先做销售，去北京报了产品经理培训班，学了3个月，然后找到了产品经理的工作。于是我也去报班学了产品。但以当时的认知水平，我其实听得一知半解。也不知道这学了3个月怎么就能去找产品经理的工作了。 我给产品部投过两次简历和产品创意集。第一次他们不缺人，第二次我进了面试，但最后，他们选择了一个有一年产品经验的人。 当时还有一个产品实习生的岗位，我以为，只有在校大学生才能实习，就没有投。而客服部有一个同事，和我的条件一样，报过产品培训班，他投了，过了，去实习了，后来转正了。 这件事情我耿耿于怀了很久，它对我的遗憾远高于没考上重点本科。因为我在20岁之前最大的梦想就是去锤子科技做产品经理。 也是那段时间，我想要做一个 App，把照片制作成这个样式，来解决当时 iPhone「把人像照片直接设置为锁屏壁纸，时间会挡住人脸」的问题。 我只有想法，不会设计和开发。幸运的是，当时我在微博上发了这个想法，有一个互相关注的微博网友，也是锤友，@随你们去，看了我的想法之后，私聊我想一起做这个项目，他可以做 UI 设计。我说好啊，那我找一个人来做开发。 我当时的前客服组长，离职之后报班学了 iOS 开发，我们三个一拍即合，把这个 App 做了出来，上线第一个月就下载了3万多次。不过那个时候是纯免费的 App，并没有赚钱。 虽然没去成锤子科技的产品部，但以 Cutisan 上线第一个月3万次的下载量，即便只是一个免费小工具，也足以证明我抓需求和从零到一做项目的能力，我得以找到了一份产品工作，从月薪4000的客服变成了月薪8000的产品经理。 对当时的我来说，生活品质大幅提升了，我还没拿到第一个月的工资，就刷信用卡给当时的女朋友买了三千多元的衣服，给自己分12期免息买了6000块钱的不锈钢 Apple Watch S2，分12期的原因是当时苹果还没推出24期免息。 如果没有 Cutisan，以我当时的简历，我找到产品工作的概率会低特别多。 改变我人生的第二个 App，是我去年发布的「去留」。 我一直都有在想，有什么 App 是值得做的，我真的挺想做一个删照片的 App，因为我觉得系统相册删照片麻烦，市面上的删照片 App 都不好用，但我梳理了需求之后，暂时也没想出来怎么做可以更好用。 去留的核心 idea 是来源于 flomo 笔记的随机回顾功能。flomo 本身是碎片化的记录，而不是很重的笔记，所以我会在里面记录很多我的想法，情绪。 它的随机回顾会给我每天推一组随机的笔记，我可以看到我以前的一些记录，可能看了之后会对现在的我有帮助，也可能会让我产生一些触动。 某一天用 flomo 随机回顾的时候，灵光乍现，如果随机回顾自己的照片，应该会很有意思吧？我完全不知道会看到什么照片，而且如果翻出来了废片，就直接删掉，等于是边回忆边清理。不需要专门花时间清理，却能达到很好的清理效果。 我搜索了一圈，当时市面上没有任何一个随机回顾和删照片的 App。这既可能说明，这是个很好的机会，也可能说明，这个方法没有市场。我相信一定有人想到过，但是没有做出来。 我决定要做，一方面是因为我用了几年 flomo，明确知道随机回顾自己笔记是多么奇妙的体验，我小时候也用过 iPod Shuffle，随机听歌也很有意思。另一方面，我把我的想法，和我四五个好朋友说了，他们一致认为这是好东西，于是我确定要做。 而我现在做 App 并不需要再找新人来合作，和我合作 Cutisan 的随老师，他后面自学了 iOS 开发，自己也做了几个 App。于是我负责产品和营销，他负责 UI 和开发，我们花了4个月的时间，做到了上线。 其实上线前我就很确定，去留是个好东西，它一定会卖爆的，它一定会有非常高的付费转化率。然而上线一个月的数据还是超出了我的预期。 第一个版本只做了随机回顾照片， 没有视频没有截屏， 因为功能少，所以只卖28块钱一年，第一个月下载量15500次，销售额8330美元，就是56000人民币。 这足以说明需求抓得好，产品实现得也好。独立开发者圈子都认为月收入5000美元是个坎，我们第一个月就过了。 为什么用户这么愿意付钱给去留。因为去留和照片整理赛道的其他产品完全不同。他们把相册看作一堆需要清理的文件，于是相应的做出了：按顺序浏览、按文件大小排序、按月份整理等功能。 而我们认为，照片首先承载着人们重要的回忆，只是相册里夹杂着一些不再需要的内容。清理不应该成为主角，我们应该让用户边回忆、边清理。 后来我们又做了很多原创功能。比如把视频单独做成短视频一样的浏览体验，刷自己的短视频是非常奇妙的体验。 我们还做了一个叫「回到那天」的功能。浏览任何一张照片时，只要双指捏合，就能看到那一天拍摄的所有照片和视频。一个偶然出现的瞬间，就这样重新变成了完整的鲜活的一天。（建议看视频，或者下载来体验一下，真的很神奇的体验） 对于爱拍照，照片有几万张的人来说，用那些按顺序删照片的 App 简直就是折磨，所以他们宁愿买更大的内存，开更大的 iCloud 套餐，也不想花时间删照片，因为几万张照片根本不知道什么时候是个头。 而我们很多用户都是随手拿起来就刷一刷，就像是刷社交媒体一样放松。看到过去的美好回忆，当下也会有点开心，顺手又删掉了一些照片。去留改变了删照片的性质，从负担变成了愉悦。 在过去的五年里，我是全职做视频，我接的商单不多，但也足以让我过上，在上海不买车不买房，能够在南京西路，静安寺这样的地段，和女朋友租9000元的房子，过得还不错的生活。当然我也没存下来什么钱。 去年，女朋友决定出国留学。后来，我们一起来到了西澳大利亚的珀斯。关注我的朋友应该注意到了，我今年只更新了几个视频，主要是因为做 App 需要投入的时间远比我预期的多。 它看起来是一个很小的 App，但是每一个产品决策，每一处的细节，都是花了很多时间精力的。尤其是大多数功能都是原创功能，从构想到落地，我需要花时间去遍历各种可能性，找出当下的最优解，是非常非常花时间的。 还好去留现在光是 iOS 平台的国区收入就已经养活我和随老师两个人，我接下来的核心工作就是做去留的海外营销，毕竟赚人民币花澳元实在是太肉疼了，一个麦当劳汉堡要七八十块钱，这谁受得了啊。赚美元花澳元就好很多了。以及和另一位伙伴对接安卓和鸿蒙的版本。 去留第二次改变了我的人生轨迹。如果没有去留，我真的得想象一下我现在的工作是什么，今年数码赛道显然是有明显下滑了，我估计应该转型做 AI 博主了，那在这边也是能接到商单的。 不过我更喜欢现在的生活，没有人给我定 deadline，没有人可以要求我做什么，我完全掌控自己生活和工作的节奏。这是我梦寐以求的生活，我做到了。 我的视频不会停止，只是会放慢速度。因为我认为公开表达是一辈子的事。如果有合适的商单就接，没有的话就做我自己想做的选题。 最近我也在准备一期澳洲生活的 vlog，因为这里的生活和中国很不一样，有很多值得分享的事情。今年的 iPhone 折叠屏如果有意思，我应该还是会买来做视频。这里顺便征集一个植入广告位，比如什么充电器，手机配件，二手平台什么的，如果没有的话，到时候我就植入去留。 我还记得，19岁的时候，我写过一篇短文。里面说，我想去手机公司做产品经理；如果实在找不到产品经理的工作，做数码编辑也行。 十年后我才发现，原来最好的工作是自己创造的工作。 回头看，我完全活成了当年想成为的样子， 甚至比当年想象的，还要多一些。

比如近几天74,000的空单在71,000附近平仓，7万的多单止损设在了68,000，67,000开的多单在72,000附近平仓。 止损止盈的幅度都不大，都是快进快出，一波暴涨暴跌就走。 开单和平仓都基本在震荡边缘的支撑阻力位附近，用可控的损失去博取巨大的收益。