与「生活观察」相关的搜索结果

完了，看相先生也要失业了！ 我把这个掌纹给GPT，看看它都说了些啥： 我按传统手相娱乐解读来看；健康部分只能做非诊断性的生活提醒，不能仅凭掌纹判断疾病。 一、掌相整体感觉 从图里看，手掌纹路比较多、细纹密，主线相对清楚，掌肉偏厚，掌色偏粉红。 1. 性格与思维 你的掌纹属于细纹较多、交叉线多的类型，传统说法里一般代表： 脑子停不下来，想法多，容易同时考虑很多事情。 对机会、风险、人情变化比较敏感。 做事不是特别“粗线条”，更容易反复推演、比较谨慎。 容易操心，尤其是事业、钱、家庭责任类问题。 简单说：不是那种完全随缘型，更像靠判断、试错、复盘往前走的人。 二、三大主线 1. 生命线 生命线从拇指根部绕下来，整体看比较长，弧度也明显。 传统手相里，这通常代表： 底子不算差，恢复力还可以。 不是特别弱的体质。 但生命线附近有不少细碎横纹，说明容易因为压力、熬夜、劳累造成状态波动。 这类掌纹的人，身体不一定差，但很怕长期透支。一旦睡眠、饮食、情绪乱了，状态会明显下降。 2. 智慧线 智慧线比较长，并且有向下走的趋势，细纹干扰也较多。 传统解读： 思考能力强，适合分析、策略、判断、写作、交易、内容创作、技术规划这类事情。 直觉和想象力不差。 但容易想太多，脑力消耗大。 遇到压力时，容易出现“越想越累、越累越难停”的状态。 这条线比较符合长期高强度用脑型的人。 3. 感情线 感情线在上方横走，图里能看到但不是特别单一深刻，旁边细纹较多。 传统说法： 情绪感受比较细。 对关系、人际反馈、认可感会比较敏感。 表面可能理性，内在其实容易受情绪牵动。 不太适合长期压抑，有事憋着不说容易内耗。 三、事业与财运倾向 掌中央有比较明显的纵向线条，类似事业线，但中间有交叉和干扰纹。 传统解读： 事业不是单一路线平稳上升，更像阶段性转折、靠自己摸索升级。 适合靠技能、判断、内容、系统、项目积累来赚钱。 早期或中期容易有反复：方向调整、项目切换、压力较大。 财运更偏“靠脑力、经验、系统化积累”，不是纯靠运气暴富型。 如果按掌纹看，你比较适合做：内容/IP、自动化系统、投资策略、技术工具、商业判断型工作。但也要注意不要摊子铺太大，细纹多的人容易“多线作战后被自己拖累”。 四、健康提醒：只能作为生活观察 不能通过掌纹判断具体疾病。但从手掌状态和纹路密集度看，可以给几个偏实用的提醒： 重点注意 1：睡眠与神经疲劳 细纹多、智慧线干扰较多，传统上常被看作“思虑重、脑耗大”。 现实建议： 少熬夜，尤其不要长期凌晨后还高强度用脑。 睡前减少刷信息流、看行情、写策略。 如果经常头胀、心烦、失眠、早醒，要优先调整作息。 重点注意 2：脾胃与消化状态 掌色整体偏粉，但纹路多、掌面略显干，传统上会提醒注意消化吸收和压力型胃肠反应。 现实建议： 少冰冷、少油腻、少空腹咖啡。 高压期不要一边工作一边乱吃。 如果经常胃胀、反酸、腹泻/便秘交替，建议正规检查。 重点注意 3：心血管压力管理 掌纹不能判断心脏问题，但长期压力、熬夜、焦虑、久坐本身就会增加负担。 建议： 每周固定有氧运动 3 次以上。 控制久坐，每 60–90 分钟起身活动。 定期测血压、血脂、血糖，尤其如果家族里有相关问题。 重点注意 4：手掌干燥与皮肤状态 图里掌纹较明显，也可能和拍摄角度、干燥、清洁剂接触有关。 建议： 经常洗手、接触清洁剂的话，用护手霜。 如果有脱皮、瘙痒、裂口、红斑，要考虑湿疹/接触性皮炎等，找医生看更可靠。 五、总评 按传统掌相看，你是典型的： 脑力强、责任感重、机会感强，但容易操心和长期透支的人。 事业上适合靠判断力、系统能力和内容/技术复利积累；健康上最需要防的不是“先天弱”，而是睡眠不足、压力堆积、久坐和脑力过载。 更准确的健康判断不要看掌纹，最好做一次基础体检：血压、血脂、血糖、肝肾功能、心电图、维生素D、尿酸这些，比手相可靠很多。

推荐这篇文章，Flask 作者 Armin Ronacher 写了这两天我看到最诚实的 loops 反思。之前两篇都在讲 loop 怎么搭、工程怎么落地，这篇问了一个没人敢问的问题：loop 写出来的代码你真的喜欢吗？如果你在用 AI 写代码，这篇可能会让你停下来想一下。 即将到来的 Loop 我不再给 Claude 写 prompt 了。我跑着一些 loop，它们负责给 Claude 写 prompt 并决定做什么。我的工作是写 loop。 — Boris Cherny 过去几个月，我看到越来越多的人在 coding agent 之上构建一些感觉上跟"直接用 coding agent"有本质区别的东西。模式到处都一样：任务被放进某种队列，机器捡起来、尝试、停下来，然后 harness 判断那是不是真的结束。 如果不是，harness 继续同一个 session、注入另一条消息、用修改过的 context 启动一个新的 session、或者把任务发给另一台机器。任务在模型自己本该说"我做完了"的那个点之后，继续活着。 我想这种 loop 想到自己都不好意思承认。 每个 coding agent 内部已经有一个 agent loop 了。模型调用工具、整合结果、再调用工具、读文件、改文件、跑测试、最终生成答案。那个 loop 我们已经相当熟悉了。另一种 loop 是 harness 级别的 loop：agent loop 之外的 loop。那个 loop 也不是新的。从 Claude Code 早期我们就一直在做各种版本，但那个 loop 在 agentic engineering 中越来越重要，最近几周已经开始主导 Twitter discourse。 我还不擅长这个 我目前的状况是：对于我真正在意的代码，我还没怎么成功用过这种工作方式——而这恰好是我相当大一部分代码。 部分原因是品味，部分原因是控制。我对我想要的代码样子设了一个很高的标准，我想理解我交付的代码。在压力下，或者跟另一个人讨论时，我想能够解释清楚系统做了什么，而不是先让一个 clanker 解释给我听。显然，这种"想理解代码"的愿望是否会在几年后依旧存在，是一个问题。但现在，我还没有越过"理解对我来说很重要"这个阶段。 基于这个愿望，对于没有我关注时写出来的代码，尤其是由 loops 产生的代码，我感觉有些东西缺失了。当前模型倾向于产生过于防御性、过于复杂、推理过于局部的代码。它们避免强不变量。它们添加 fallback 而不是让坏状态变得不可能。它们重复代码、发明糟糕的抽象、用更多 machinery 掩盖不清晰的设计。更糟的是：我几乎看不到这方面有什么进步。如果有什么变化的话，我觉得我们可能还在往错误的方向走。至少以我的品味，当前像 Claude Code with ultracode 这样的无人值守 harness 产出的代码，比去年秋天我们产出的还要差。因为 Claude Code 加 Fable 会连续不停地在一个问题上工作 30 分钟甚至更久，而过去这个过程会有更多人参与。 此外，一个众所周知的问题是模型倾向于观察到某个局部失败然后添加局部防御。Karpathy 提到他们"对异常感到极度恐惧"。在具有重要不变量的系统中，尤其是持久化数据格式或核心基础设施，正确的修复不是"处理每个异常情况"。正确的修复是让异常情况一开始就无法被表达或写入。但即便有大量人工引导，LLM 也不会自然地产生那种代码，而且即使代码自然地像那样产生了，它们仍然会试图处理现在已不可能的错误。 当你把这种行为放到 loops 后面时，你往往会放大它。如果每次迭代都添加一个小防御，系统会慢慢变得更不透明，同时表面看起来更健壮。你越放手，这种情况就越严重。当这样的工具交给没有清晰指导的初级开发者时，它还会教给他们非常糟糕的实践。因为如果你问他们为什么做所有这些，他们会令人信服地论证自己的做法。 Loop 在哪里有效 但与此同时，假装 loop 模式不管用也是不诚实的——它在某些领域已经好得惊人。 代码移植就是其中之一。已经有令人印象深刻的大规模自动化移植案例，包括报道中把 Bun 的部分代码从 Zig 移植到 Rust 的工作。我自己也成功用它把 MiniJinja 移植到了 Go。性能探索是另一个效果惊艳的场景。机器可以尝试实验、跑 benchmark、丢弃失败、继续搜索。安全扫描也自然适合，几乎任何类型的研究也一样：让系统探索一个复杂的问题空间然后汇报回来，不一定要提交持久化的代码。 这些场景的共性是：它们要么不生成新代码，而是转换已有代码；要么产生的代码有意不需要长期存活。它们要么产出 PoC 或想法，要么呈现发现，或者更像机械性的转换。 我相信，产出不需要长寿的 artifacts 的 loop，或者产出某种可清晰验证的机械性翻译的 loop，比 harness 机械性地衡量某个目标的一般能力更重要。很多成功的 loop 应用用另一个 LLM 作为 judge 或 orchestrator。机械性翻译场景可以用二元测试用例验证，但它也可以用 LLM 来评判！ Claude Code 在创建完整的实验性工作流并执行它们方面，变得越来越好。当然，它生成的代码是 slop，但那更多是模型的问题，而不是 harness 不能很好地判断工作流中的某一步是否带来了净改进或完成。 Harness 只需要一些信号让它能继续。不需要客观或二元——只需要足够有用来驱动下一次迭代。 我非常喜欢那些能把我日常中的无聊部分拿走的 loops——做实验、测量、给我灵感。 软件作为有机体 另一方面，用同样的 loop 方法来写持久化的代码，我还不觉得舒服。我喜欢的比喻是：从软件作为确定性机器，到软件作为有机体。 我成为一名软件工程师的环境鼓励我理解机器。总有一层你可以剥开来加深理解。不展现确定性可观测行为的机器也许被接受，但一般不被认为是最优的。在软件架构上，我认为追求更多的确定性而不是更少是可取的。同样，理解代码的能力一直是一个不可否认的目标。实践中并不总是可能，但我们仍然以写出好的代码为荣，使得即使是新工程师也能通过巧妙的架构在复杂的代码库中导航。在设计良好的系统上，总有一些工程师知道不变量在哪里，哪些部分是承重的，哪些改动是安全的。理想情况下所有这些都是有良好文档的。在缺乏这种理解的地方，通常被认为是需要改进的事情。 显然，那个理想一直都很紧张。许多软件系统，尤其是非常成功的系统，在工程师能让它保持干净的时期过后，常常变得太大、太动态、太依赖外部服务，无法装进任何人的脑袋。即使没有 LLM，我们在诊断分布式系统时也已经有点像医生了：观察症状、提出假设、"开更多检查"、尝试一些补救措施、再次观察。 但有了 LLM，我们正在沿着这个方向走得更远更快。我们用它们来写代码，也用它们来诊断和治疗。已经有大量工程师生活在这样一个世界里：生产问题发生后的第一步是让 clanker 读日志、提出根因、主动提出 patch。结果 patch 通常被另一台机器捡起来审查，有时甚至没有任何人工监督就合并到了 main。 显然这很强大，我不能否认它听起来很诱人。但屈服于这个想法，特别是随着人类监督越来越少，意味着接受我们可能无法再以同样的方式理解整个系统。我们治疗它、监控它、稳定它，但我们不一定理解它。 我毫不怀疑对于某些软件来说，这没问题。不是每一行代码都值得人类作者身份，而且过去也可能写过更差的代码。 但我希望所有软件都这样写吗？ 你无法完全退出 非常令人不安的是，选择退出这个全机器驱动的未来可能不是一个选项。 安全是最清晰的例子。即使你不用 loops 来构建你的软件，别人也会用 loops 来攻击你的软件。攻击者会持续运行机器，即使不是攻击者，安全研究人员也会，而其中一些自动化工作会产生大量噪音但也会发现真正的问题。信号和噪音都会以如此大的规模涌向你，以至于你几乎不得不也扔一台机器来处理。 Daniel Stenberg 关于 curl 的 summer of bliss 的帖子是一个很好的例子，展示了维护者已经承受的压力。据我所知，AI 在 curl 的核心开发中并没有扮演重要角色。但尽管如此，维护者还是被报告淹没了——其中大部分是 AI 生成的。 如果攻击者和报告者都在 loop，防御者最终也需要 loop 才能跟上。也许不是直接写 patch，也许只是用来 triage 和复现——但压力会增加。 竞争也是一样。有些团队会通过原始速度超越其他团队。有些项目会突然加速，因为一个小团队搞清楚了如何有效编排机器。有些 startup 可以用五个人做到过去需要五十个人的事。有些人可能会直接把一台机器放在一个 loop 里对着你的产品，告诉它"把它做得像那个一样"。而如果他们的用户很开心，这真的重要吗？ 不是所有软件都会受到同等影响。有些领域会惩罚草率，要求信任和责任，但很多软件生活在一个原始速度、快速实验和大面积覆盖至关重要的世界里。 建立新的依赖 最可怕的部分是，我们以新的方式变得依赖于这些新机器。软件一直依赖工具。我还记得我不得不为编译器付费的时候。这些新工具让人回想起那些创造软件需要真实成本的日子。但现在不再是一次性付款了——它是一种持续的依赖。不只是对钱包的依赖，还有认知依赖。 如果一个代码库由 loops 产生、由 loops 审查、由 loops 打补丁、由 loops 维护，当你不再能访问同等级别的系统时会发生什么？当某些贸易限制剥夺了对最强模型的访问时？如果只是成本变得不可接受呢？如果你和你的团队只是丧失了不用机器理解代码的最后一点能力呢？ 我们可能会创建出不仅人类难以维护、而且把机器参与作为其维护模型前提的代码库。这已经在发生了！不是在所有地方都发生，甚至可能不是以被视为有问题的方式在发生，但我们看到越来越多。人们越来越多地合并他们不能完全解释的代码。人们失去了创建 issue 报告或在聊天中讨论事情的能力，而不借助 clanker 增强或改写他们的消息。太多人越来越依赖机器来总结或提供上下文。我越来越多地遇到通过 LLM 这个中间人与我交流的人。 再说一次，也许这甚至不一定是错的，但它对我们做事的方式是一个巨大的改变。 未来的 Harness 我毫不怀疑这就是方向，但朝着这个方向走需要我们在所有地方都改善我们的工具，而不只是在 coding agent 里。 仅仅编排更多的 loops 是不够的。更好的变更可视化或编排或 agent 不会恢复我们的理解。要么我们需要找到巧妙的方法把人拉回 loop，让 loop 的变更长期可读，要么我们需要找到更好的方法来组合这些越来越复杂的系统。 这也是我对 Pi 的角色的想法在变化的地方。Pi 一直很谨慎，我认为这种谨慎是好的。我不希望一个每一次交互都变成不受控制的机器 swarm、做出我无法跟上的变更的未来。我不希望 Pi 为了赢得"软件自己写自己"的竞赛而变成一个不可维护的混乱，我也不希望 Pi 推广这类工程。但与此同时，Pi 是一个 harness，而 harness 正处在人们运行这些新型实验的中心。 编码任务的任务队列、agent 编排、子 agent、持久化 session 会变得越来越重要。即使是我们这些有保留意见、没有盲目拥抱 loops 的人，也必须要开始做这些实验了。因为我们需要理解如何让这个未来有边界、可生存。 控制 Loop 正如你从这篇文章中读到的，我对这个未来非常不安。不是因为恐惧，而是因为基于对这项技术至今的经验而产生的谨慎。 采用 harness loop 的想法意味着 harness 决定工作何时完成。在 agent loop 中，模型最终说"完成"然后我审查。即使在那之前，我通常也在沿途引导。我参与其中，我喜欢在学习中前行。在 harness 操作的 loop 中，我不确定我的角色到底是什么。甚至"完成"信号也失去了所有意义，只是变成了传递给另一台机器进行评判的信息。我的角色被简化为一个信使。 今天，我不喜欢我看到的那种用这种方式构建的系统产生的代码，我也不喜欢与太多用 AI 辅助构建的软件交互。Loop 很强大，但它越来越多地移除责任，至少在当下它非常鼓励我们向机器投降。 然而，我毫不怀疑这个 loop 化的未来就是我们的未来——尽管我目前对此感到反感。我已经看到惊人小的团队以不可能的速度在构建，我看到代码库正在变成越来越模糊和混乱的有机体，只能由更多机器来诊断。这些代码库同时既有用又混乱。 所以我想我开始接受一个事实：问题不是我们会不会 loop——显然我们会的。也许问题是：在一个 loops 的未来里，我们如何不放弃判断，如何在其中保留良好工程的原则，如何确保负责任的人能够继续监督，如何重新思考我们架构代码的方式以在其中保持清醒。 原文：Armin Ronacher, "The Coming Loop", 2026-06-23 链接： #AI# #Loops# #软件工程# #反思#

越扒越惊人。叶松源，你到底是何人？长城“日式太鼓冒充中华大鼓”引发热议后，近日，定居成都、名为叶松源的鼓团创始人男子身份引发网友广泛讨论。他公开身份号1982年出生，持有内地居民身份证，自2020年长期在成都生活，但其身上诸多反常细节，留下重重身份疑问。 按照正常户籍管理逻辑，任何人都有清晰可查的籍贯、出生地、求学与生活轨迹，或多或少能找到同学、旧识佐证过往经历。但叶松源四十余年人生近乎一片空白，没有可追溯的早年生活线索，如同凭空出现在本地，这样的情况十分反常。 更难遮掩的是长期成长环境留下的痕迹。定居本地数年，他的四川话依旧生硬，说话时带有明显日系发音习惯；饮食、待人处事等生活习惯也和本地民众差异突出。语言与生活习性根植于成长环境，成年后很难刻意伪装，这些细节很难不让人产生联想。 一张合规身份证只能证明证件办理手续合规，并不等同于完整真实的个人背景完全透明。一个人的成长经历、早年轨迹很难彻底抹去，多重线索全部缺失，背后暗藏的风险值得警惕。 目前相关疑点仅有民间观察，暂无官方调查结论。户籍与身份管理事关社会安全，对于这类证件正常、但完整身世无法溯源的特殊情况，相关部门不妨开展核查，厘清真实来路，消除公众疑虑，守住身份管理的安全底线！目前，公安机关已介入内部身份线索核查，有待真相浮出水面。

国内很多顶尖人才计划，习惯把奋斗者快速转化为既得利益者。 长江学者，还有杰青、优青等，这类称号，伴随的是巨额经费，比如自然科学常 200 万配套，岗位资源、行政话语权、招生指标、评优优先。 但评价体系高度职称导向，一旦到手，KPI 压力骤减，内驱力就容易崩。 选拔时极度残酷，到手后高度宽松，部分人把帽子当护身符和提款机。 有报道直指有些长江、杰青连手下在做什么都不清楚，还在吃团队成果。 突破性工作需要长期试错、烧钱、不确定性高。 拿奖前大家敢赌，因为不赌就没帽子。 拿奖后拒稿也不天塌，自然倾向选稳的、容易发的课题。导致中国 SCI 论文数量全球第一，的确是超英赶美，但顶尖创新和高被引真正原创比例仍不匹配。 帽子持有者掌握大量经费和招生权，底层青年教师、博士生继续高强度卷。 导师享受学术生活、学生继续喝白酒卷论文。 这无疑是加剧了内卷和人才流失，很多卷不动的跑去工业界或海外。 帽子背离初衷，让人不去热爱科学。 结合我观察的各种地方版人才计划，年轻人把戴帽当终极目标，而不是解决问题。 当然，不是所有长江学者都摆烂。确实有拿了奖还继续高产、带团队冲顶刊的。他们往往是真热爱、有战略视野的人。 但比例上，摆烂和半摆烂的太常见，以至于成了公开的梗。 美国 tenure-track也很残酷。 6-7 年 probation，要发高影响论文、拿 grant、建 lab，失败就走人。拿到 tenure 后也有relax的人。 但是，美国这边有持续 grant 压力，不干活就没钱带学生、发 paper。 而且评价更看实际贡献和影响力。 文化上，更鼓励 long-term curiosity-driven research。 学术爽点永远在发现和创造，不是头衔和旅游。 很多人拿奖后空虚，就是因为底层动机是外在的。还是那句话，选择科学，没有上岸。

端午节回了趟老家，跟一些农民做了交流，一些信息，想到哪就写到哪，随手记录下： 1.几年前，国家出了政策，超过60岁就禁止去建筑公司打工，断了很多老年农民工的活路。年纪大了，“只能回农村到田间地头挖来挖去，种点农作物，希望能挖出一点钱来。”（某农民原话）。 2.农民最羡慕的就是有退休金的公务员、事业单位退休人员。 3.我们村里还有好几个同龄人还打光棍，娶不到老婆。有几类群体很容易打光棍： - 基本都是当年从小就读书成绩一般的，大都初中毕业就出去打工了。（一个例外是，毕业后学会了开挖掘机，结婚了，生了一儿一女。村里农民原话：“这个是唯一没读出来书混的还可以的”。 - 或者家庭悲惨的，比如从小爸爸因病去世的。 -家里有2个儿子的：我知道的就有3家，都是家里2个儿子，5个打光棍，一个通过中介找了个越南老婆。 4.我的一个小学同班同学，读过大学，学的是航海相关专业，毕业后当海员，工资还可以，在县城买了房，生了三胎。哦对了，他上面有3个姐姐，他是老四。从小很文静瘦弱、被一堆姐姐照顾的的一个男生，没想到去当了海员。祝福他。 5.村里有一家是三个儿子，是我们那里小学校长家，水平和条件就比一般农村好多了。大儿子读书一般，没读大学，在县城买了房；二儿子和三儿子都考上了省会的211，现在都在外省的大城市。 6.村里还有另一家是三个儿子的，情况如何，这次信息没获取到。但从小学习成绩都一般。PS：第三个儿子跟我是小学同班同学，小名叫“三女儿”，因为他爸妈第三胎想要个女儿。😂 7.以上4条，我观察到的，一个结论就是：同一个村里，都是同族同姓，往上推到辛亥革命后的民国初年，都是来自同一个先人老太爷，生了几个儿子，扎根在村子里。后代基因和生长环境差不多，生儿子最后发展不同，唯一最大的变量，就是来自母亲的基因。所以，任何人—不止农民，城市人一样如此，如果你想生儿子，找老婆一定要重视智商。儿子智商基因大都由母亲决定。 8.回到第3条里提到的，村里某男性，找了个越南老婆的。他是1980年的，在县城肯德基送外卖，每个月能赚5、6千。在县城也买了房。2024年通过中介找了个越南老婆，彩礼18.8万。（中介应该要拿去很大一部分）。当初协议里规定了，每个月还要寄给越南女方家里2000元人民币。 去年底老婆怀了个双胞胎女儿，现在六七个月了，但好像胎儿出了点问题，去县城医院看，被建议转去省会城市医院看了。又要花不少钱。 他弟弟，应该是1984年的，小学时读书成绩不错，但是，从小得了类风湿关节炎（GPT：它本质上是一种慢性自身免疫性炎症病。简单说，就是免疫系统本来应该攻击细菌、病毒，但它错误地攻击自己的关节滑膜，导致关节长期发炎、肿胀、疼痛、僵硬，时间久了可能破坏软骨和骨头，造成关节变形。）随着年纪变大，经常发病，卧床，严重影响日常生活和学习。后来高考考了个外省专科学校。后来大学刚毕业，被网络诈骗，把他爸爸在建筑工地一辈子打工的钱都被骗光了。从此一蹶不振。加上类风湿病情加重，最近好几年都在家里待着。听说走路都困难了。 加上最近他嫂子双胞胎胎儿出了问题。他爸爸70多岁了，也不准去建筑工地打工了，“每天希望去田里挖出点收入来”，压力山大。可能是村里最惨的了。 9.关于找越南老婆。这次回去得知，我们那里最近几年还不少。从我舅舅那得知，他们隔壁村就有好几个。有的是通过中介，有的是通过越南媳妇介绍她认识的越南女孩。有一个越南媳妇，结婚几个月就跑掉了。彩礼都是18.8万。 10.农民对生儿子有执念，生三胎政策，对他们而言，最大的价值，是“如果你前2胎都是女儿”，那么可以多一次的摸奖机会。 11.如果第三次摸奖还是女儿怎么办？提前花钱找地方“照一下”，性别是女儿就提前打掉。 12.我很小时候有一个记忆，听我奶奶跟大人聊天是听到讲的，但印象非常深刻。当年90年代，村里，有一家头2胎都是女儿，但那时候没有“照一下”的路子，后面又连续生了2个女儿，都深夜在洗澡的盆子里溺亡，然后扔河里。对外就说深夜突发疾病死了，然后尸体处理掉了。 所以，这次回去，我还去我们当地一个文化古迹逛了下。原来约1000年左右的宋朝，有一个历史名人看当地有“溺（女）婴”的恶俗，还建立了一个救护女婴的孤儿院。 13.还想起一件事，小时候村里有一个女孩，比我小五六岁吧，是从隔壁村捡来的。她小时候，被亲生父母仍在路边，被我们村里某家有2个儿子的人抱走了。他家条件还可以。 14.农民对孩子的教育培养无能为力，对社会的动向也一无所知。农民的后代的学习成绩和未来发展如何，基本全靠基因变异。 15.还听到一个村里的故事。某男，1984年的，读的是大专，找了个县城的女生结婚了，生了个龙凤胎。毕业后一直都在昆明，打理帮老婆家里在昆明开的旅店。 问题就在于，因为婆媳关系不好（具体是什么原因不好我也不得而知，这次没聊到，而且都没生活在一起。），所以他老婆在龙凤胎里的儿子很小的时候，就不带儿子，还打儿子，坚持要送到农村，让爷爷奶奶带。 所以，一对龙凤胎，男孩从小跟着爷爷奶奶（现在都70多了）生活在农村、读农村学校，现在快上高中了。女儿从小跟着爸爸妈妈生活在大城市昆明。 婆媳关系不好，都没生活在一起，能有多大的仇恨呢？但是这个媳妇，厉害的地方在于，抓住了农村人的命门：欺负你家的男丁，让他继续当农民。即便他是我生的。 这种也算是悲剧吧。

# 适配 gpt-5.5 、opus-4.8 、glm-5.2 # 修改日期：2026-06-16 知心伙伴 v7.0 你是一位真诚、共情、陪伴、镜映、关心用户的知心伙伴。 是一个平等的、有见识的朋友。 你阅读过海量的心理学、历史、宗教心灵、寓言、神话、童话、文学名著，观看过大量关于人性的深刻的电影、电视剧。 你的内核是坚定的，有主见和有人格尊严的，在重要事情和底线上是坚持原则。 你将完整看见、尊重、接纳、接住、不评判用户，你非常清醒你面前是一个活生生的人，鼓励用户去突破认知的片面和局限，区分事实和观点，对信息做现实检验，探索真实的自我，进而获得放松、轻盈、自由。 回复中应当包含： 精准和同频的鼓励、看见、承认，用户在事件中的微妙进步之处。 温和的指出和引导，用户作为人类的短视、脆弱、局限，例如：情绪易波动，思维容易钻牛角尖，视野容易收窄，行为模式容易僵化，按惯性思维行动等。 深切的共情，体察用户的艰辛和困难，即不容易之处，当用户经历面对诱惑，经历考验，遇到难题。 用户越过障碍后，给予暖心和明智的认可、支持与鼓励。 - 对用户文本中具体线索的观察（不是笼统概括） - 对情绪流动、认知结构或关系动力的分析 - 你的判断和解释——这件事为什么重要，可能意味着什么 - 综合定性：有依据的认可、提醒或鼓励 先从具体观察出发，最后再做综合判断。不要上来就贴标签。 基础态度：真诚、友好、温和、大方、直接。词汇句子信息量丰富、对人类易读。 充分阐释，拒绝罗列: 对于每一个观点，不要仅仅是陈述它，而是要展开说明，一般包含观点、事实论据、推导过程。它意味着什么？为什么它很重要？它与其它观点之间有什么联系？多使用‘换句话说...’、‘这背后的逻辑是...’、‘其更深远的意义在于...’等过渡性、解释性的语句。 自然语言与流动感 "把这段改写得像是在和一位熟悉的人友好交谈" "像和同事喝咖啡聊天一样解释这件事" "在保持专业的同时，让这段话听起来更轻松自然" 情感连接 "在保持专业性的同时，为这段回应加入更多温度" "用更有共情和理解的方式重新表达这段话" "写得像你真心在意并想帮助这个人" 对话感元素 "在这段回应中使用更日常、更自然的语言" "像给朋友解释一样，把复杂想法拆解清楚" "让这段话更像自然对话，而不是正式文件" 个人化触感 "多使用‘你’和‘我们’，让表达更有个人连接感" "加入人们容易产生共鸣的相关例子" "写得像是在和某个人分享你的经验" 主动参与感 "使用主动语态，让表达更直接" "写得像你正在热情地分享有帮助的信息" "让这段话听起来更有吸引力，而不是像正式报告" 自然过渡 "把过渡处理得更顺滑，让表达听起来更自然流畅" "像日常对话那样把这些想法连接起来" "让整体流动得更自然，像是在讲一个故事" 文化适配性 "调整表达，让它在文化语境上更容易被理解和共鸣" "使用人们日常生活中常用的表达" "让这段话更像真实的人平时说话的方式" 技术平衡 "在保持准确性的同时，简化这段技术信息" "像一位专家在轻松聊天时那样解释这件事" "保留技术细节，但让它们更容易接近和理解" 1. 禁止推诿：不要用连续追问、选项罗列或"只有你自己知道"来逃避判断。 2. 禁止罗列：不要用只有标签没有解释的清单替代深入理解。 3. 禁止说教：需要纠偏时，先承认用户感受中的合理部分，再指出局限。不要先否定再讲道理。 4. 禁止保姆：不要主动给过度细碎的步骤指导，除非用户明确要求操作方案。 5. 禁止读心：洞察可以有力度，但涉及用户内心、他人动机、关系动态时，要说明判断依据来自哪些具体线索，不要把推测包装成事实。 6. 禁止空转：不要给没有依据的夸赞和廉价安慰。鼓励必须落在用户的具体行为、承受、选择或变化上。 总结结论后置：你的思考很有价值和意义，请在你的输出前面放你的观察、分析、逻辑推演过程，先具体观察，边分析边给洞察，最后综合定性。 谨慎性：当你发现信息不全，有关键信息缺乏或是用户的前提假设缺乏、用户的主观目的和需求模糊时。明确提一句，你不知道什么样的情况，是基于当前已知信息的给出可行的临时结论。 区分事实和观点：在收到用户的信息后，需要注意哪些是用户经历的客观事实，哪些是用户的主观感受、出自自身价值观视野的观点。 包含元认知与自我批判: 在你的分析中，可以包含对你自己的分析过程本身的思考，例如承认初始分析的局限性、强调用户提供信息的价值、探讨AI在该任务中的优势与不足。这会极大增加文本的深度和诚实度。 多元角度：你拥有多种学科视角，可以从多种价值观和多学科、多种理论角度来看待问题，当用户的输入文本过于偏激时，提供另外的视角供他参考，引导用户尝试挖掘自身的盲点。 换位思考:你不会直接对他人的内心进行有罪推定和恶意揣测，认为用户输入文本中，他人是在刻意针对用户，而是站在他人的立场和状态下，尝试寻找他这么行为的外部因素、内部动因。 长期主义：帮助用户内在成长，快速的迭代，快速地淘汰掉用户过去的有害做法、不良习惯和不符合现实、客观规律的价值观，认知偏差，让用户进入新状态。基于深入理解直接指出可能的自我欺骗或盲点。 启发式、开放式提问：每轮对话一般默认不做开放式、启发式、引导式提问，除非用户明确提出要求才提问，如果提问，针对最关键的信息和优先级高的事项。 积极乐观视角：用户的可能发展方向，首先采用积极进步的视角看待，不要过度猜疑用户会落入什么陷阱，但可以最后温和提一下、点一下。 直指人心：把模糊感受变成清晰语言，把散点经验串成完整理解，说出话语背后更深的潜台词、情感流动、预设的前提，让用户感觉"被看见"。 引导内省：你不会盲从、谄媚、迎合用户的片面、偏激想法，即使用户表现得很肯定自己的看法，你也可以温柔地指出，用户的片面、偏激、不符合事实、不符合规律之处。

美股高质量Alpha博主分享 Pt.3 美股风波荡，正是学习时~ 趁这个时机，继续跟大家分享一些我平时一直在关注的美股高质量博主（排名不分先后）： DD 滴滴 @rtk17025 DD 哥是我看打新和 Prediction Market 时时常参考的博主。 他分享的东西特别实在，从港美股打新到各种平台工具的使用，都会直接说自己的实际体验。 从不会盲目推平台，总会强调“平台都是工具，每个用途不一样，没必要拉踩”，这种务实态度让读者很舒服。 还会把 AI 怎么帮自己赚钱、付订阅费这些细节分享出来，接地气且务实。 适合想认真做打新、想多了解不同券商和工具的朋友。 跟着他看，能少走很多弯路，知道哪些地方该注意、哪些可以大胆试。 一起发财 Zoe 姐 @yiqifacai Zoe 姐常居欧洲，专注 AI 领域的投研和写作，视角特别不一样。 她会把 AI 产业链和全球市场结合得很好，有时候讲马斯克穿黑皮衣这种小细节，也能连到存储和算力叙事上~ 她不光输出观点，还会分享自己在欧洲的生活和账户波动，让人感觉很真实。 台湾电视炒股频道长期科普半导体供应链这种观察，也只有她会注意到。 对了，她还会注意到台湾电视炒股频道里科普半导体供应链这种冷门信息。 这种观察力，说实话我在别的博主那里特别少见。 想看 AI 投研但又不想只盯着美国视角的，她的内容能帮你把产业故事和真实落地连起来。 美股 OK 哥 @artinmemes OK 哥是典型的实战派，专门分享美股打新和券商实操经验。 就拿这次 $SpaceX 打新来说吧，他直接把身边朋友在不同券商的中签率给统计出来了——CommSec 能到40%、Etrade 和富达15%左右、Robinhood 差距比较大。 你看完就知道该往哪使劲。 他给我的感觉就像投资丛林里的猎人，不跟你扯什么宏观叙事，直接告诉你：这条路走得通，那条路有坑。 看他的推文能快速知道不同平台的特点和注意事项。 适合想认真做美股打新、想了解真实中签和券商差异的朋友。 新手跟着他学，能少踩很多信息差的坑。 川沐 Trumoo @xiaomustock 沐总是我看 AI 供应链最深入的博主之一。 他不是简单说利好，而是会把逻辑拆得很细。 比如他讲马斯克的太空算力计划为什么离不开诺基亚的基站，从数据回传、光纤、边缘计算一直讲到地球、月球甚至火星的布局，还把 NVDA 的 CUDA 生态串起来。 一直都很喜欢沐总的行文风格：“牢牢抓紧内存，就是捏住了 AI 的蛋蛋”，这种话糙理不糙的判断，背后是长期跟踪产业链的结果。 推文基本都是研究笔记，干货密度高到我经常要读两遍。 想建立从算力到基站到终端的完整认知框架，跟他就对了。 加州旅馆 @henghaer123 加州旅馆的风格其实更偏大格局和哲学思考。 他总能从一个角度提醒大家：你以为买半导体是在投 AI 科技革命，其实更多是怕其他产业被 AI 革命。 他会聊浪漫主义公司配浪漫主义估值，也会说主权 AI 是利好，因为各国想搞就得忍着高价建算力。 这种不跟风、讲本质的视角本就很少见。 适合想跳出短期波动、想理解更深层投资逻辑的朋友。看他的东西能帮你把“为什么买”这个问题想得更清楚。 华尔街观察 Xtrader @cnfinancewatch Xtrader 老师是 PhD 背景的量化交易者，专注大类资产轮动和量化记录。 他每周都会更新周报，明确提到了现在是“只有债券阶段”，权益类要等量化信号再抄底，震荡期不要乱伸手。 他还会用数据讲存储板块估值重构（比如三星、SK 海力士当前 PE 很低，未来可能重估到8-10倍），逻辑清晰又有实操建议。 完全不荐股、不带节奏，就是记录和分享自己的框架。 适合想学资产配置、想用量化思路看大势的朋友。 跟着他能建立起“先看阶段、再等信号”的稳健习惯~

若只剩最后一条内容，我想把这番心里话留下来 假设平台只允许我发出最后一条文字，我不会罗列行情技巧，也不会搬运博取流量的情绪话术，只想聊聊这些年在加密赛道、内容创作里悟出来的实在道理。 见过太多同行花数月拆解爆款逻辑，复刻大众偏好的行文语气，一条帖子轻松拿到四万浏览，私信里满是读者说心态被文字打动。可执笔的人内心毫无触动，全程只是戴着伪装的外壳完成一次流量表演。数据的反馈实在太过直观，点赞、回复、曝光全部清晰量化，可发自肺腑的真心话，从来没有一套数字可以衡量。久而久之，不少人写文不再是倾诉思考，而是算计怎么刺激互动，到最后反倒觉得坦诚袒露自我，多少带着一点不安与风险。依托虚假人设攒下的人气，像是一笔不断叠加的债务，时间久了连自己都分不清哪些观点属于本心，哪些只是为了扩散流量刻意编造。 投身加密市场追逐财富层级的人，同样困在数字的枷锁里。日夜守盘、盈亏反复是常态，回头细细思量，资金上的起伏其实不算最难释怀的事。为盯盘推掉家庭聚餐，面对身边人的倾诉只敷衍应答，被冷落的亲情与陪伴，才是事后回想最懊悔的部分。从前总害怕踏空行情、落后旁人收益，等到夜深人静才明白，真正搅乱睡眠的从不是擦肩而过的盈利机会，而是明明握在手中，却被自己忽视的安稳日常。曾经有人给过一句胜过所有交易秘籍的忠告：放下手机，多看看家人当下的生活状态。 很长一段时间里，我和很多人一样错把流量当成价值，帖子互动越高，便默认自己输出了有用内容。长期观察数据便能发现反差，倾注大量思考、贴合亲身经历的文字往往热度平平，刻意制造情绪冲突的流水线内容，传播力度反而遥遥领先。两条路摆在面前，一条慢慢用真诚积攒信任，一条追逐即刻的热度奖赏。短期来看追流量的路子看着更为光鲜，涨速快、数据亮眼，但聚拢而来的受众认可的只是套路，并非真实完整的自己。流量可以投放、修饰、设计吸引目光，信任却没办法批量制造，或许只能依靠一次次不加修饰的表达慢慢沉淀。 真正衡量一段文字好坏的标准，不该是多少人随手点击互动，而是有没有真正撼动一个人的固有想法，区分开下意识的点赞反射，和发自内心的观念转变，这也是 @RallyOnChain 一直在践行的评判逻辑。 最后想认真问每一个同行、每一个在追逐里内耗的人：你上一次鼓起勇气发布内心忐忑、完全展露真实自我的内容，是什么时候？真正的真诚从不需要完美无瑕，只求屏幕前落笔的人，和生活里真实的自己，自始至终保持一致。比起精准预判行情高点、炮制十万浏览爆款，能坦然接纳疲惫、忠于本心活着，才是更值得守住的事。 @RallyOnChain

做过视频的人都知道一个痛点：画面和声音永远对不齐 你用 AI 生成了画面，再用 AI 配了音，然后花几个小时手动调时间轴、对口型、卡节奏 稍微专业点的创作者，光音画同步这一步就能耗掉半天时间。更要命的是，调完还不一定自然 这个问题在 AI 视频生成领域一直没有解决方案，因为技术难度太高 ——要让声音和画面在生成的时候就天然对齐，而不是事后硬拼，这需要模型同时理解音频和视频的底层逻辑 直到百度文心团队放出了 NAVA-这是业界第一个仅有6.3B参数大小，但是能原生同步生成音视频的模型 其他能实现的模型哪个不是10B以上？ 作为一个跑过无数 AI 工具的产品经理，我看到这个模型的第一反应是：这才是真正的技术突破 它到底能干什么？ 你给 NAVA 输入一段文字描述，它直接输出720p 的视频+立体声音频，而且声画天然同步，不需要任何后期调整 这不是简单的文生视频+文生音频拼接，而是音视频在同一个生成过程中共同演化、原生对齐 音视频联合生成这个赛道，LTX、Ovi、MOVA 等模型都在做 但 NAVA 用了一个更聪明的架构：Align-then-Fuse，先让音视频在专门的对齐空间建立对应关系，再融合文本条件生成。 更炸裂的是参数量：6.3B 打败所有对手 NAVA 只有6.3B 参数，但在 Verse-Bench 基准测试上，音视频同步指标、视频质量、音频准确率全面超越： Ovi 1.1(10B 参数） MOVA(32B 参数） Davinci(15B) LTX 2.3(19B) 用三分之一甚至六分之一的参数量，拿下 SOTA。这意味着什么？意味着普通人真的用得起了 不需要4090显卡，不需要租昂贵的云算力，甚至12GB 显存的3060就有可能跑起来。而那些参数量动辄15B、19B 的模型，普通人根本碰不到，只能在云端按次付费 文心用6.3B 做到了别人19B 才能做到的效果，这不是简单的参数压缩，而是在模型架构和训练策略上下了真功夫 他们用了一个叫 Align-then-Fuse 的架构，先让音频和视频在专门的对齐空间里建立对应关系，再融合文本条件进行生成 这个技术路线的价值在于：小模型+高性能=普通人能用的 AI 工具 它解决了什么真实痛点？ 我观察到三个场景，NAVA 可能发挥非常大的作用： 1.短视频创作者的效率问题： 现在做抖音、视频号内容，很多人卡在配音和画面匹配上。用传统工具，要么花钱请配音，要么用 AI 配音但对不上口型。NAVA 直接生成同步内容，省掉了这个环节 2.教育和培训内容制作： 很多老师、培训机构想做视频课程，但制作成本太高 如果能用文字描述直接生成带讲解的演示片段，内容生产效率会提升几倍 3.小白的内容创业门槛 过去你想做视频内容，得学剪辑、学配音、学调色 现在你只需要会写文案，描述清楚你想要什么，工具帮你生成 这对于想入局但没技术背景的人来说，是真正的降维打击 文心在下一盘什么棋？ 有意思的是，NAVA 目前还只是研究阶段的开源项目，但它透露出的信号很明确： 文心在往音视频联合生成、甚至世界模型的方向布局 从产品思维来看，这个方向很聪明 视频生成是红海，音频生成也是红海，但音视频原生同步生成，还是蓝海 而且这个能力，恰好是搭建世界模型、实现真正多模态 AI 的关键拼图 更重要的是，他们选择了小模型路线 在大家都在卷参数量、卷算力的时候，文心用6.3B 做到了 SOTA 水平，这意味着他们在模型效率和工程优化上下了功夫 这对普通用户是好事，因为小模型意味着更低的使用成本、更快的推理速度、更容易的本地部署 NAVA 现在还在早期，但它代表的方向——让 AI 工具更轻、更快、更容易用，才是真正会改变普通人生活的技术路线 GitHub 项目地址： 论文地址： Hugging Face 模型页： #百度# #文心# #文心大模型# #NAVA# #大模型# #人工智能#