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今夜のうまかた #umakata# は 放送10周年の特別公開収録第２部🎤 ゲストは、 #松井玲奈# さん そして、マジカル・ラジオ、その他数々の作品を手がける脚本家 #根本ノンジ# さん！ 今週も１時間をぎゅっと凝縮してお届け 放送は深夜1時半から 📻️

ラジオ日本📻 高柳明音の生まれてこの方 10周年記念！ 大好きな松井玲奈ちゃん マジカルラジオの脚本で お世話になった根本ノンジさんを お迎えして公開収録が出来て 本当幸せだったー😭 来てくれた皆さん ありがとうございました！♡ 私にとって 最高の10周年ご褒美時間でした🤤

ちゅっちゃんのラジオ『高柳明音の生まれてこの方』の10周年公開収録に参加してきました。 久しぶりのちゅりとのお仕事。 こうして2人ともずっと活動できるのは、応援してくださる皆さんのおかげだなあとしみじみ感じました。 2部では脚本家の根本ノンジさんをお迎えして、『マジカルラジオ』の思い出話に花が咲きました。 面白すぎるシットコムは私を確実に強くしてくれた作品。 久しぶりにHuluで見ようかなと思いました。 みんなも見てみてね笑 Huluで「SKE48のマジカル･ラジオ」を視聴中!

有些事把最基本、简单的做好，会产生不一样的效果。 你穿着端庄得体、不邋遢，别人第一印象觉得你可靠； 你常微笑，给别人印象是温和友善; 你注视倾听别人说话，他们觉得受尊重； 你嘴边挂着“你好”、“谢谢”之类，别人就觉得你有教养。 这些根本不用多大付出，是做好一点基本的事，能让你多得很多分数。

TapeOut 最炫彩的那一天，也许是没人再需要解释 TapeOut 的那一天。 看到火星人说，TapeOut 走过了 90 天，社区开了整整 9 个小时的会。 我盯着这句话看了很久。 一群人愿意花九个小时讨论一个才诞生三个月的协议，这本身就很难得。 但我突然想到一个问题： 如果十年以后，TapeOut 仍然需要我们每天向别人解释什么是 NAND、什么是流片、为什么 BEM 有价值，那它算真正成功了吗？ 我觉得还不算。 想想互联网吧。 今天有多少人知道 TCP/IP 的工作原理？又有多少人离得开互联网？ 真正成熟的技术，往往会把自己的复杂留给开发者，把简单留给普通人。 TapeOut 已经有了链上电路、矿机、容器、TapeCode，也开始有越来越多的人尝试做应用。 这些进展值得肯定。 但更炫的，是有一天，一个从来没有听说过 TapeOut 的普通人，打开某个游戏或者工具，觉得很好用，第二天又来了。 他根本不知道背后运行的是哪块电路。 开发者也不需要认识电路设计者，只因为那块电路经过验证、足够可靠，就愿意拿来使用。 所以，我甚至觉得，未来判断 TapeOut 生态是否成熟，应该多看一个指标： 有多少块电路，被完全不认识设计者的人反复使用？ 第一次流片，证明我们能造。 有人购买，证明它有交易价值。 而陌生人不断使用它，才可能证明它具有独立于挖矿奖励之外的价值。 这三件事，差别很大。 我不是觉得挖矿不重要。恰恰相反，没有早期的激励，就很难聚起第一批愿意折腾的人。 但任何一种激励，最终都应该帮助生态长出真实需求，而不是永远依靠激励维持需求。 今天，是一群人用热情托着 TapeOut 往前走。 未来是 TapeOut 用真正的产品价值，托着无数普通人的生活往前走。 那才是我理解的长期主义。 火星人说过很多次全力以赴。 我想，最值得期待的回报，不只是某一天的价格，而是多年以后回头看，发现今天这群人的坚持，真的变成了别人生活中习以为常的一部分。 @bitcoin2themars @TapeOutWorld #TapeOut# #BEM# #XLayer#

转译：为什么面试聊得挺好，你却还是没拿到 Offer？（面试官视角） 我在论坛上看到过很多关于这个话题的帖子，所以想从面试官的角度，分享几个常见的原因：为什么明明候选人自己觉得面试发挥得特别好，最后我们却依然没能录用他。 1. 在核心岗位要求的问题上，你的回答不够扎实。 我遇到过不少这样的候选人：面对那些属于“加分项 (nice to have)”的技能问题时，他们对答如流、表现惊艳；但一问到核心的硬性技能 (core mandatory skill)，回答就显得有些单薄，最终也因此被淘汰。这里的难点在于，候选人往往并不清楚公司最看重的到底是什么技能，尤其是招聘启事 (job posting) 上可能也写得模棱两可。如果一份招聘启事列了一大堆要求，我觉得非常值得在面试一开始就主动问清楚。比如你可以这样说：“我的过往经历比较广泛，但今天这场面试，我希望能把重点放在贵公司最看重的部分。在你们列出的岗位要求中，有哪些是优先级特别高、需要我在接下来的交流中重点展示的吗？” 2. 早有其他内定或更偏爱的人选，这与你个人无关。 举个例子，我曾多次参与面试评审团 (hiring panels)，期间遇到过让我惊艳的优秀候选人，双方聊得非常投机，我也强烈推荐录用他……但评审团里另一位更有话语权的面试官，心里已经有了别的意向人选（通常是他们以前合作过、知根知底且配合默契的熟人）。又或者，这个岗位本身就有一位实力很强的内部候选人 (internal candidate) （注：指公司内部申请转岗或晋升的员工，通常因熟悉公司业务和文化而具备天然优势），除非他在面试中表现得一塌糊涂才会痛失机会——但只要发挥得中规中矩，这个岗位就稳稳是他的了。 3. 你确实非常优秀，但不太适合这个特定岗位。 好几次我和候选人聊得极其愉快，心里甚至忍不住感叹：“天呐，真希望我们有个别的岗位能留住这个人！”因为他们显然是不可多得的人才，只是和当前招人的这个岗位不那么契合。这通常出于一些你无法控制的客观原因：比如对这个岗位来说，你的资历显得太浅或太深；又或者你的技能树和兴趣点偏向另一个专业领域，而我们在当前岗位上很难让你充分发挥。举个例子，我曾经面试过一位极其优秀的候选人，经验非常丰富，我们所有人也都被他的过往作品深深吸引。但聊下来可以明显看出，他平时更多是在做统筹与管理，而不是亲力亲为地做一线落地执行 (hands-on implementation)，而我们这个岗位恰恰急需一个能直接上手干活的实干家。 4. 存在一些未明说的“隐性门槛”或偏好，而你恰好没满足。 我觉得这种情况比大家想象的要普遍得多。比如，我有一次参与面试时，内部其实心知肚明这个岗位没有任何晋升空间。其中一位候选人明显非常有野心、渴望往上走，于是我们淘汰了他，因为我们更想找一个愿意在天花板明显的岗位上安稳待得更久的人。还有一次，我们知道这个岗位平时需要频繁对接一位性格强势、很难搞的业务相关方 (stakeholder) （注：指在项目中与你存在工作交集、利益关联的同事、跨部门负责人或客户），所以我们淘汰了一位看起来过于顺从、脾气太好的候选人，因为我们清楚这里需要一个极其自信、能够守住底线并顶住压力的人。这类要求大多数公司是绝对不会写在招聘启事上的，属于典型的“隐性要求”。此外，有些招聘启事单纯就是写得很烂，根本没有准确传达出招聘经理 (hiring manager) 真正想要什么样的人。所以，如果你觉得自己明明符合纸面上的所有要求却还是落选了……请记住，背后很可能存在一些你不知道的隐性条件。 5. 你已经很棒了，但刚好有人比你更匹配。 有些岗位的竞争真的非常激烈，会涌现出一大批背景强硬、条件完全达标的候选人，我自己在做决定时也常常纠结万分。在这种情况下，最终的胜负往往取决于一些极其微小且主观的细节——比如另一位候选人刚好比你多满足了几个我们的加分技能。 6. 其实面试并没有你以为的那么顺利。 我在面试评审团里遇到过一些明显不会“察言观色 (read the room)”的候选人，我完全能想象到，他们回去后可能会觉得自己发挥得棒极了，但其实根本不是那么回事——我们当时只是在保持礼貌而已。我还见过评审团里的同事对某位候选人表现得极其热情（比如不断追问、非常宽容地引导思路、肯定或顺着对方的话往下聊），哪怕在座的所有面试官心里都清楚这位候选人根本没戏。我个人通常会尽量避免这样做，免得给候选人造成虚假的希望；但有些面试官确实会因为同情那些表现不佳的候选人，而觉得有必要对他们格外友善。如果你担心自己属于这种情况，我建议找身边认识的人做几次模拟面试 (mock interviews)，听听他们对你面试表现的真实反馈。 总而言之，拿不到 Offer 往往没那么简单，并非只有“你肯定哪里做错了”或者“整个面试流程都是走过场”这两种极端。很多时候你完全没有做错任何事（一切都不在你的掌控范围内），纯粹只是因为背后还有其他客观因素在起作用罢了。

机械、电气学生最难受的，不是 AI 要抢饭碗，而是眼看着 AI 行业高薪岗位越来越多，自己连入场券都没有。 毕业进工厂，做设备维护、现场调试、生产管理。工资不高，成长有限，想转行却发现招聘要求里全是算法经验、项目经历和名企实习。 我自己也是机械专业毕业，从矿山到消费电子自动化产线，接触过机械机构、PLC、传感器和机器视觉。 但我很清楚： 接触自动化设备，不代表具备自动化研发能力。每天处理设备故障，也不代表掌握了控制算法。 所以我不太认同网上那些建议：机械、电气学生赶紧学 Python、学大模型，就能吃到 AI 红利。 哪有这么容易。 会调用 API，不代表企业愿意给你高薪。会用 AI 写代码，也不代表你能设计一套可靠的控制系统。 但传统工科并不是没有机会。 AI 要进入机器人和真实工厂，最终还是绕不开机械结构、运动控制、传感器、工业通信和设备安全。 这恰好是机械、电气学生可以建立优势的地方。 与其和计算机专业学生硬卷大模型算法，不如往机器人、机器视觉、运动控制、工业软件、Physical AI 这些交叉领域靠近。 但也要认清现实：行业有前景，不代表每个进入这个行业的人都能拿高薪。 对于普通家庭、普通学历、没有名企资源的学生，我觉得最重要的不是追哪个风口，而是判断自己现在做的事，能不能成为进入下一份更高价值工作的筹码。 哪怕第一份工作工资不高，也尽量选择能接触核心技术、积累项目经验的岗位。 如果每天只是重复操作、处理异常、填报表，干了三年，除了熟悉公司的设备，什么能力都带不走，那才是真的危险。 我现在也在面对同样的问题。 想转向更有技术含量、收入更高的岗位，但现实是，知道方向和真正跨过去，中间还隔着很长一段路。 很多传统工科学生不是不知道 AI 代表未来，而是根本没人告诉他们，怎么从现在的位置走到那里。

卧槽！黄果短剧突然开源，背后的原因居然这么他妈狗血！ 𝕏上一个叫「怒愤离职的黄果码农」的账号，是开源黄果短剧的大佬，他爆料的原因是领导剽窃他的成果，并且克扣工资，一气之下把黄果开源了！ 按照这哥们的详细爆料： 自己辛辛苦苦写代码、优化AI短剧卡顿问题，结果领导转头把他的方案交给刚招进来的嫡系。 项目火了，嫡系升组长，自己连晋升机会都没捞着。 更牛逼的是，后来版本出了事故，公司把锅甩给他，还拿他在技术群里吐槽的一句话，当成公开挑战负责人的证据。 功劳是领导的，奖金是嫡系的，出了事倒成了他的！ 最后连续两个月绩效D，离职时还被要求确认代码归属、删除相关资料。 这哥们一怒之下，整理开发记录，把自己独立写的第三方客户端扔上GitHub免费开源！ 公司也坐不住了，赶紧发声明，说根本没有核心代码泄露，所谓职场黑幕纯属个人编排。 结果这哥们又晒出工资条：税前59800，到手45100，项目奖金直接归零！ 还在𝕏上怒喷领导，称对方每个月拿50几万，自己干活却连奖金都被扣。 典型代码你写，方案你出，项目别人领功，出了问题你背锅。 最后连离职都不让人消停，逼得程序员直接上GitHub开源跟公司对线。😂

模型越来越强， 为什么大多数公司的成本没降、利润没涨？ 11 月 12 日百度世界 2026， 李彦宏给了一个新判断： 人工智能的下一幕，是"智能组织"。 十年前他说的是： AI is the new electricity。 我作为独立开发者的体感是： 电早就通了， 但很多团队还是在用 AI 点灯泡—— 写个文案、改段代码、出张图。 真正省钱的， 不是"每个人多一个 AI 助手"， 而是把流程本身拆掉重排： 哪些环节根本不需要人， 哪些决策可以交给 agent 先跑一遍。 工具是电， 组织是电路图。 你们公司用 AI 之后， 是真省了钱，还是只是多了一个订阅？

凡成大事者，都是绝对的冷血和理性！ 一、永远不要去管你的另一半是啥样的。 二、你应该做事业赚钱，操心别人不仅不会让你赚到钱， 更是耗费大量的时间和精力。 三、记住，这个世界所有的关系都会结束。是的，我说的是所有， 最终只有你赚到的本事靠得住， 价值对等的人自然而然会走在一起，价值不匹配的，自然规律就会把你们分开。 四，这个世界根本没有渣男渣女，是你的价值太低了，段位太低了，就应该被淘汰。在运动赛场上，价值高的运动员进入下一轮，没有价值的运动员直接再见，而这就是现实和其相。 .