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潘石屹确因任志强的原因，再也不回国了。但第一次被人以偷拍的方式自证、公布出来。这让中国官方更生气了。大家任何场合说话都要小心。 看到有人说这是刻意安排的“偷录”。这也挺有想像力的，要知道，潘石屹现在多一事不如少一事，哪敢这么做。但微博时代的潘石屹挺猛的，是唯一每天举着空气测试仪在大街上测试雾霾数据并发微博的人。 北京市环保局报的是“轻微污染”，他发微博回怼：妈呀，有毒。还配上截图显示北京空气质量爆表，PM2.5浓度408.0。他还发起公众投票，要求环保局公布PM2.5真实数据。换现在就是寻衅滋事了。 他是生是死，还是那句话：薛定谔的猫。

这交易员是真的牛，比特皇把1500美元的账户直接做到了2397万美元，相当于1亿7000多万元人民币，然后就退网了，现在也就偶尔参加一下币圈聚会🥸🤓 他公开的策略和方法很少，不过在金色早期的采访和微博中还是能窥得一些东西，很少但很有用～ 他说他的第一个一千万用时最长，也最痛苦，这期间交易系统不断被重塑打磨，足足耗费了他一年半的时间，第二个一千万用了三个月，第三个一千万只用了四十天，第四个一千万用了5天，剩余75%的资金都是在近半年内赚到的，这个过程就是巴菲特老爷子讲的复利，很神奇！！

当时为了给孙哥转微博，我注册了快20个小号，他们有的叫“以太坊斌斌”有的叫“比特币小牛”，有的叫“AAA股老牛”。 我是学钢琴出身的，每当孙哥在微博直播，这些熟练切换的手机留言就是我挥洒青春的舞台。 直播常常会有关于波场的智力问答，我总是一马当先，率先抢答。不仅没收到任何奖品，现在智商还受到了一些不可逆的永久损害。 为了抢救孙哥若有若无的名誉，我们活跃在各个网络黑子的评论区，哪里有黑子，哪里就有我们整齐划一的正步。 他曾经说，将来如果有钱了，就给自己订做一个24k的黄金马桶。如果有钱了，就给自己买一张铺满羊皮的柔软的大床。如果有钱了，就带我去窗外每天触手可及的金门海峡，去划一次船。 只能说长江后浪推前浪，新牛更比旧牛强。 看着如今那么多在抖音评论区造谣我的小号， 我流下了撑死徒弟，饿死师傅的欣慰瑞水。 后来孙哥有了自己的A股老年， 后来孙哥兑现了自己所有吹下的牛逼， 后来孙哥有很多很多的粉丝， 后来他带很多姑娘去坐我从来都没坐过的私人飞机，去见那些我们从前只在做白日梦时才敢说将来要一起去见的人，他们拍了很多照片，发了很多小红书。 但是他一定不记得， 那些只有比特币小牛的日子了。 #哪有人生低谷的离开# #认识你以后我的人生一直都在低谷# 关于PR，我已经没有什么，可以再教孙老师的了。

北理工裴轶，你这头老母畜生拳狗别怂啊？怎么开始删微博了？操你妈逼的，你全家马上被开出来🤗，你还想跑？裴轶老公注意了，你家俩孩子面相有点奇怪，建议去做一下亲子鉴定！这头下贱的母狗以后不管去哪里我都会一直追着😁

这个父亲在微博的账号“老表在长沙”发的文字和视频声明，实际上就是完整符合上面说的康德义务论道德理论，这位父亲很值得尊重，其道德水准远远高于大部分中国人。

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。