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推荐这篇，Dan McKinley（前 Etsy 工程师）写的经典工程文化文章。他说每个公司大约有三次"创新 token"的机会——你选了 NodeJS、MongoDB、使用不到一年的服务发现技术，每次都是花掉一次。而选 MySQL、Postgres、Python、Cron……这些无聊技术的好处在于，不仅功能被充分理解，失败模式也被充分理解。这不是一篇反对新技术的文章——是教你什么时候该用新技术、为什么要给团队设定"使用新东西需要全公司知道"的文化。 选择无聊的技术 我职业生涯中发生的最好的事，大概是有 Kellan 管我。我在那里待得够久，看到了 Kellan 的技术决策开始结出果实。我从中并且作为其结果学到了很多东西。 离开 Etsy 一年后，我重新恢复了对技术的关注能力。我的思考已经结晶到可以连贯地写下来的程度。以下是 Kellan 式思考的总结——希望不会让他太过尴尬。 拥抱无聊 设想每个公司大约有三个创新 token。你可以随心所欲地花它们，但供应量在一段长时间内是固定的。你也许在达到一定程度的稳定和成熟之后能再多拿到几个，但一般倾向是高估你钱包里有多少。 如果你选择用 NodeJS 写你的网站，你刚花掉了一个创新 token。如果你选择用 MongoDB，你刚花掉了一个创新 token。如果你选择用存在了一年或不到的服务发现技术，你刚花掉了一个创新 token。如果你选择自己写数据库——天哪，你麻烦大了。 这些选择中任何一个对一家 JavaScript 咨询公司或一家数据库公司可能是合理的。但你大概率不是。你大概率在为一家至少表面上是"重新思考全球商务"或"重新发明网络支付"或推进某个同样适当宏大的使命的公司工作。在这个背景下，把你有限的注意力用在创新 SSH 上，是一种极好的失败方式。或者至少是延迟成功的方式。 什么算无聊？这有点微妙。"无聊"不应该和"坏"混为一谈。世界上有既无聊又坏的技术——你不应该用这些。但有很多无聊且好的技术选择，或至少足够好。MySQL 是无聊的。Postgres 是无聊的。PHP 是无聊的。Python 是无聊的。Memcached 是无聊的。Squid 是无聊的。Cron 是无聊的。 无聊的美妙之处（如此定义下）在于这些工具的能力是被充分理解的。但更重要的是，它们的失败模式也是被充分理解的。 在选择技术时，你既有已知的未知，也有未知的未知。 • 已知的未知是类似这样的："我们不知道这个数据库达到 100% CPU 时会发生什么。" • 未知的未知是类似这样的："老天，我们甚至没有想到写统计量会导致 GC 暂停。" 哪怕对于已经存在了几十年的技术，这两种集合通常都是非空的。但对于闪亮的新技术来说，未知的未知的量级要大得多——这很重要。 全局优化 我毫无歉意地认为偏袒无聊技术是一件好事，但它不是唯一需要考虑的因素。技术选择不是在孤立状态下发生的。它们有一个影响范围，触及整个团队、组织，以及从你所有选择之和里涌现出的系统。 向公司添加技术是带成本的。作为一个抽象陈述这很显而易见：如果我们已经在用 Ruby，再加 Python 感觉不合理，因为增加的复杂性会超过 Python 的边际效用。但不知何故当我们谈论 Python 和 Scala 或 MySQL 和 Redis 时，人们失去了理智，抛弃了所有约束，开始狂热地谈论为任务选最佳工具。 你的工作本质上是将业务问题映射到一个涉及软件选择的解空间上。如果软件选择真的没有包袱，你确实可以为你各种各样问题挑一堆局部最佳的工具。 但在现实世界里——那个运维是严重关切的世界——你是在全局优化。问题在于"最佳工具"思维对它眼中的"最佳"和"任务"是近视的。你的任务是保持公司运转。而"最佳"工具是那个在尽可能多的问题上占据"最不差"位置的工具。 保持系统可靠运行的长期成本基本上总是远远超过你在构建时遇到的任何不便。成熟和多产的开发者理解这一点。 有时选择新技术 把这种推理推到归谬的极端，就是选 Java，然后尝试不借助任何其他东西来实现一个网站。那将是疯狂的。你需要一些向工具箱里添加东西的方法。 重要的第一步是承认这是一个过程，以及一场对话。新技术最终会产生公司层面的影响，所以添加技术是一个需要公司层面可见度的决定。 最值得推荐的练习之一是：考虑如何在不添加任何新东西的情况下解决你的当前问题。 首先，提出这个问题应该能检测到"问题"其实是有人真的想用这项技术的情况。如果是这样，你应该立即否决。 一个小的技术选择集合能走多远，可能令人惊讶。实践中这个问题的答案几乎从来不是"我们做不到"，它通常只是某种程度上的"嗯，我们可以做到，但会太难了"。如果你认为你用现有的工具无法实现你的目标，你大概只是不够有创造力地思考。 写下到底是什么让当前技术栈如此昂贵和困难地解决问题，这会有帮助。这和上一个练习相关，但有微妙的不同。 新技术选择可能是纯增量式的（比如："我们还没有缓存，所以让我们加 memcached"）。但它们也可能与你已经在使用的东西重叠或替换它。如果是这样，你应该为将旧功能迁移到新系统设定明确的期望。 策略通常应该是"我们承诺迁移"，带有建议的时间线。这一步的目的是把残骸保持在可管理的水平，并避免局部最优解的泛滥。 这个过程并不令人生畏，也不麻烦。就是几个填空题作为作业，然后开个会讨论一下。我认为，如果一项新技术能毫发无损地通过这个挑战，加入它是可以的。 发版就好 多语言编程被包装成一个承诺：让开发者以完全的自由选择自己的工具，会使他们更有效地解决问题。这个问题的定义往好了说是幼稚的，往坏了说是动机性推理。这种方式产生的日常运维苦力的重量把你压死。 有意识地选择技术给了工程头脑真正的自由：沉思更大问题的自由。为技术而技术是万金油。 原文：Dan McKinley, "Choose Boring Technology", 2015 #工程文化# #技术选型# #无聊技术#

《 变成更好，更自由的自己 》 引用的这篇文章是我今天读到很有共鸣的一篇文章，尤其适合KOL这个赛道。不管你是否打算做KOL，都非常值得花点时间琢磨。 如果你用小红书，你会发现这哥们 @thedankoe 已经成了很多博主特别追捧的对象（养活了很多学习号😂😂）。 不过有一说一他是有干货的，在个人品牌和数字创作者领域非常有见地，也相当成功。 反鸡汤，反主流教育/工作观，很戳“不想一辈子打工的当代年轻人”。 好了，说说昨天他这篇长文说了啥。 ~~~~~~~~~~~~~ 拥有多种兴趣不是弱点，而是当今时代（他称为“第二文艺复兴”）的超级优势。 不要浪费未来2-3年去强迫自己“专注单一领域”，而应该把多种兴趣整合成一份有意义、可赚钱的生活方式。 下面是文章主要观点的提炼（对应原文7大板块）： 1⃣专家时代已经不再吃香 工业时代推崇专业化（像工厂流水线），但这导致人变得愚蠢、依赖性强。
 真正成功靠三点： 自我教育（自己主导学习） 自我利益（追求真正对自己和他人有益的事，而不是公司/系统的利益）、 自给自足（不把判断权、学习权外包给别人）。
 这三者自然催生“通才/泛化者”（generalist），他们能跨领域整合想法、快速适应，而纯专家容易被取代。 2⃣我们正处于第二文艺复兴，抓住机会
 像印刷术引发了文艺复兴一样，今天的互联网、AI让知识极度廉价、任何人一生都能掌握多领域。 
多种兴趣会产生独特的“视角残留”（residue），形成别人（甚至AI）模仿不了的交叉洞见，这是你最后的护城河。
 例子：达芬奇不只画画，还搞工程、解剖；现代人结合心理学+设计、销售+哲学、健身+商业，就能创造别人想不到的价值。 3⃣如何把多种兴趣变成可持续赚钱的生活
 需要一个“容器”（vessel）把兴趣整合起来 → 成为创作者（creator）。
 把社交媒体当成“公开做笔记”的地方，学习过程本身就是内容。
 吸引注意力 → 卖产品（课程、系统、软件等），而不是找一份压抑兴趣的工作。
 这样学习=研究、工作=创作，自由度极高，还能快速试错、推出新产品。 4⃣把自己变成一门生意
 创业不再需要大资本，只需笔记本+网络。
放弃“技能型路径”（学一门技能→教→卖，容易变成新9-5）； 选择发展型路径： ◦追求自己的目标（打造个人品牌） ◦分享学到的东西（内容） ◦帮别人更快达到同样目标（产品）
把自己当成客户画像，帮“过去的自己”解决问题。 5⃣品牌 = 一个环境/世界
 品牌不是头像+简介，而是读者3-6个月后脑海中积累的对你的整体印象。
 它是你的人生故事、世界观、哲学在所有触点（帖子、Newsletter、页面设计等）的体现。
先写出自己的人生低谷、成长经历，用故事过滤所有内容，保持一致性。 6⃣内容 = 新颖视角
 互联网信息爆炸，胜出的靠高信号、高密度想法。 
建一个“创意博物馆”（swipe file）：收集旧书、优质博客、顶级账号的高密度想法。筛选标准：有表现潜力（别人会喜欢）+让你兴奋（自己真感兴趣）。
 练习：把同一个想法用1000种不同结构写出来（钩子、列表、故事等），提升表达力。 7⃣系统就是新产品
 现在人们不想要泛泛的解决方案，他们想要你的独特系统（你自己验证过、迭代出来的方法）。
 例子：Dan Koe 的“2小时写作”系统，就是他解决自己内容创作难题的实验结果（收集想法→模板→跨平台复用→Newsletter为核心）。
 系统是个人经验的结晶，很难被复制。 总结一下，Dan的意思是： 把好奇心、多种兴趣通过自我教育 → 公开分享 → 打造系统 → 卖给同频人群这条路径，变成自由、充实又有收入的生活方式。 ~~~~~~~~~~~~~~ 我非常赞同这个思路，原因在于能支撑我多年如一的学习，分享的重要逻辑就是上面的这一条。 币圈认知更替速度非常快，你真想学几乎每天24小时全部投入进去都学不完。我对Defi，对交易，对项目投研，对Vibe Coding等知识的学习基本都是自我教育。 但如果我想要输出给更多的读者，我需要把自己学习的东西系统化，印证有效，然后才能公开分享出去，并逐步沉淀为自己的铁粉群体。 大部分收益我依然来自于自己学习体系的投资和交易逻辑，但分享后带来的额外收益会让我更愿意投入到自我学习这个循环里，并试图做的更好。 而且这个循环让我能享受自由充实且有收益的生活方式，让我很乐在其中。 他文中的1/2/3/4 都是我已经有做到的，但5/6/7 我还有待提高。 “品牌不是头像+简介，而是读者3-6个月后脑海中积累的对你的整体印象。” -- 我兴趣很杂，到底我应该如何更进一步凝聚读者们对我个人品牌的印象？ -- 需要思考。 现在AI的平民化，便利化，让“超级个体”更加容易成为之前一个企业所能达到的规模和影响力。我们的确处在第二个文艺复兴的黄金节骨眼上。 我最近几个月远比过去几年焦虑，焦虑的不是如何赚钱，而是如何在这股浪潮里不被淘汰下去。 Dan Koe这篇文章帮助我把过去一些思路理的更清晰了，希望也能对你们有所帮助。 2026，我们一起变的更好

抓虱子的猴子：被叙事裹挟的滚滚历史洪流 罗宾·邓巴（Robin Dunbar）在“社会脑假说”里提出过一个形象的比喻：猴子抓虱子 = 社会联结的原始方式。灵长类动物要生活在群体中，就必须维系复杂的社会关系，而最基础的办法就是 grooming ——梳理毛发、抓虱子。 问题在于，grooming 是 一对一 的，耗时而低效。群体规模一旦扩大，成本就会迅速飙升，关系网络也难以维持。邓巴由此推算，人类大脑的新皮质容量，大约对应 150 个左右的稳定关系上限，这就是著名的“邓巴数”。 那么，人类是如何突破这个上限的？答案是：语言与叙事。 语言是“心理抓虱子”，能一次维系多人关系；而叙事则是规模化的社会胶水，把零散的闲聊升级为“我们是谁、我们为什么存在、未来会如何”的结构化故事。叙事让人类能在超越邓巴数的规模上共处，甚至组成国家、联盟、文明。 我曾经说过：模因是叙事的碎片，而叙事是一整套 结构化的故事，它提供意义、合法性和方向感。叙事不仅仅解释现实，它还能动员资源，塑造制度，决定历史走向。 如果要展示叙事的系统性力量，最典型的舞台莫过于冷战。那不是单纯的军备竞赛，而是一场叙事的全面对抗。 美国的叙事：“自由世界 vs 极权主义” “市场经济 → 繁荣与民主” 以美国梦、好莱坞文化、消费主义作为软实力 苏联的叙事：“社会主义阵营 vs 资本主义剥削” “计划经济 → 平等与未来” 借助工人阶级解放、红色国际主义进行全球动员 核武器只是表层威慑，真正决定合法性与动员力的，是两套叙事的正面交锋。 这个故事本身已经被反复讲述，但我想用自己的方式告诉你：叙事，不是背景，而是武器；不是附属，而是历史本身。 我们来看这幅我在大都会博物馆亲眼见过的作品——杰克逊·波洛克的滴画。 我私下管它叫“酱油画”。为什么？因为他那种把颜料一滴一滴甩上去的方式，我在家也试过，发现最好用的工具居然是餐馆里常见的那种大支装酱油、蚝油瓶子——瓶口是尖的，正好能精准地“滴”。 那么，波洛克的成名真的是因为画得“好看”吗？你觉得这些线条真的是审美意义上的漂亮吗？其实未必。它的意义并不在于视觉愉悦，而在于他背后承载的叙事。 波洛克的滴画，是冷战时期文化叙事的一部分。当时美国需要一个艺术上的“自由象征”，用来对冲苏联社会主义现实主义的“宣传性绘画”。波洛克的作品被包装成“自由世界的艺术”，他的创作方式被叙事化为“个人表达的极致”，是“民主自由精神的象征”。 所以波洛克不是单纯靠线条和颜料成名，而是成为了一块“叙事战场的切片”。他的画布，既是抽象的涂抹，也是美国对外文化宣传的武器。 在说下去之前，说一条我认为重要的知识：反身性 反身性（Reflexivity） 是理解叙事、制度和市场循环的关键。由索罗斯提出，它指出：人类的认知和叙事并非对现实的被动映照，而是会反过来塑造现实，形成认知—行动—现实的循环。社会与市场因此不是静态的“镜子关系”，而是动态的“自我实现或自我破坏的预言”。比如多数人相信房价只会涨，就会积极买房，推高价格，进一步强化这种信念，直到泡沫破裂。结论是：市场价格不是基本面的镜像，而是叙事与制度共同作用下的反身性产物。 事情说到人人都相信的程度，就让人人把这件事情做成真的了。 好，继续说我的，我对于叙事的重点个人看法在于： 1）不要纠结叙事的真假 2）理解叙事，看穿叙事，成为叙事，创造叙事 虚的叙事能不能成？能成。所谓“虚叙事”虽然在当下往往无法完全兑现，但它依然具备强大的动员力量，能够集中资源、凝聚信念，并在长期作用下转化为现实的成果。这种情况常见于战争、国家建设、科技竞赛等高风险领域。 例如，“美国梦”就是典型的虚实交织。它宣称任何人只要努力就能获得财富与自由，然而在现实中，大部分移民仍然贫困且受歧视。但正是这种叙事吸引了全球移民和资本，形成了美国独特的劳动力与市场优势，并在数十年后催生出真实的经济奇迹。换句话说，即便包含大量虚的成分，它仍促成了美国的崛起。 科技竞赛亦是如此。苏联最早把人类送入太空，并将其塑造成制度优越的象征；美国则把“登月”包装成国家必胜的目标。事实上，当时登月的风险极高，更多是政治叙事上的冒险。然而，正因为这种“虚得很大”的目标，美国才得以动员海量资源，最终真的完成了登月壮举。叙事反过来成就了技术。 哎等等？登月真的成功了吗？ 2002年，西布雷尔当面对巴兹·奥尔德林（Buzz Aldrin）要求他“把手放在圣经上，发誓自己真的登月过”。当然巴斯没理他，他可是《玩具总动员》里巴斯光年的化身，代表了一代人的美国精神。登月是真是假还重要吗？ 所以，咱们猴子🐒是真的离不开叙事。人类社会是靠着一个又一个叙事维持、更新、演化的。 现在做几道题（直接问AI）： 资本主义是叙事还是一种实在的制度？ 钻石这套叙事是真还是假？ 什么时候叙事需要换了，没换会发生什么？ 继续说，科技从来都是裹挟着叙事前行的。蒸汽机是“人类第一次解放肌肉力量”的叙事，电力是“点亮文明”的叙事，互联网是“让世界更平”的叙事。今天轮到 AI，它也必须讲述一个能动员资本、人才与制度的叙事。 而在这一轮，美国抛出的就是 “星际之门计划（Stargate）”。 这个名字不是随便起的。它甚至是由本国最大的那只…….人物亲自在白宫宣布，背后有一整套极为娴熟的包装：名字来自科幻经典，隐喻是“通往未来的门”，说法精准击中了大众心理与文化想象。这不是单纯的技术发布，而是 叙事工程。它背后运作的是一支深谙传媒逻辑、文化符号、战略沟通与民众心理的团队。 AI 的叙事方式，就是把技术框架包裹在宏大的文化隐喻里：它不只是算力与模型，而是“文明即将穿越的入口”。 理解叙事，看穿叙事，成为叙事，创造叙事。 为什么没人教导你看穿叙事？ 学校从来不教这类内容。因为叙事本身就是维持秩序的工具，如果人人都能随时看穿叙事，它的动员力就会迅速削弱，整个社会秩序也会随之动摇。因此主流教育、媒体和制度设计，更倾向于训练人们“进入叙事”，而不是“拆解叙事”。 叙事的力量需要一种“沉浸感”才能发挥作用。一个故事之所以能调动人群，是因为大家身在其中却不自觉。如果每个人都带着解构的眼光去参与，叙事本身就会失效。因此，社会机制默认培养的是“信叙事”的能力，而不是“看穿叙事”的能力。 看穿叙事往往被视为危险。对个人来说，这可能带来犬儒感，让人怀疑一切，进而失去行动的驱动力；对权力来说，看穿叙事则可能意味着挑战合法性，直接威胁既得利益。所以无论是教育体系、宗教传统，还是企业文化，都不会主动把这种技能当成公共课程传授。 最后，祝你练就一双看透叙事的火眼金睛。

Sergey Brin是谷歌联合创始人、硅谷最具代表性的科技富豪之一，过去长期被视为支持民主党和自由派议题的典型人物。他此前与Nicole Shanahan离婚，这段婚姻还曾因马斯克相关传闻引发舆论关注。如今，他与32岁的健身教练、公开支持特朗普的Gerelyn “GG” Gilbert-Soto交往，也让外界把他的政治右转与这段关系联系起来。但GG否认自己“控制”或改变了布林，并抛出一句很有说服力的话：“如果我真能控制他，我现在早就已经结婚生孩子了。”她还称，“不是我改变了他，是民主党把他推走了。”目前主流媒体普遍认为，布林态度转变背后更深层原因包括加州高税负、亿万富豪税、AI监管、反垄断政策及硅谷政治环境变化，而不仅仅是个人感情因素。

看之前有网友说，某大厂程序员被裁去做滑雪教练，比之前收入还高。朋友大学生，做羽毛球教练兼职，比大厂员工收入还高，而且自由。 AI 时代，掌握几门 AI 无法替代的技能，还是挺重要的。不仅社会支持系统要多元，最好职业和饭碗也要多元一些。

有时候真的挺想不开的。 你说我吧，天天早八晚十，操心房租、操心未来、操心银行卡余额。 结果一刷视频，看见一只猫。 这猫什么也不用干， 不打工、不内卷、不写文案， 脖子上、爪子上、身上全是女人最爱的金子。 我活得还不如它精致。 我努力半辈子，换来的是黑眼圈； 它躺平一辈子，换来的是黄金自由。 那一刻我悟了： 不是我不够努力， 是我投错了物种。 下辈子不当人了， 我也想当一只 满身金子、被人抱着喊宝贝的猫。 虽然 $SENT 迟迟没有上线，盘前上线了有一段时间了，但是项目方一直在做事，这不线下活动来了。 如果你最近在关注 AGI、开源、AI 工程，1 月 4 日在杭州，其实可以直接把这一天留给@SentientAGI 下午 14:00–17:00，是一场偏硬核但不枯燥的交流。 Sentient 联合阿里云，聊的不是概念，而是一个很现实的问题： 开源 AGI 到底怎么在真实世界里落地？ 有@sentient_zh亚太负责人，也有阿里云一线做解决方案的架构师，分享的都是当前行业正在发生的事情。 👉 报名链接（审核制）： 到了晚上，画风就完全不一样了。 19:30–22:30，Sentient 会和 TinTinLand 一起，把大家带进一个更轻松的社区夜场。 不再是会议室，而是一个可以边玩边聊的空间： 酒水、桌游、观影区，还有新手也能直接上手的匹克球，教练带玩。 不是站着寒暄，而是真正能聊开、玩起来的那种社交。 👉 夜场报名链接： 你可以继续聊 AGI、开源、未来的协作方式， 也可以先打一会球、随便坐下来认识点新朋友。 核心就一个：让社区的人真正连接起来。 周边准备得也很实在， 下午有 T 恤、帆布包， 晚上有运动水杯、帽子、毛巾、发带， 参与互动就能拿，数量有限，先到先得。 白天聊认知和落地，晚上聊人和连接。 如果你对 Sentient、开源 AGI，或者 AI 下一阶段的发展方式感兴趣， 1 月 4 日，杭州，值得来一趟。 #KaitoYap# #Yap# @KaitoAI

其实每个叙事我们都在博弈内核 重要的是它能带来什么 能为用户或者BNB Chain带来什么 FOMA将《Freedom Of Money》艺术化 每个人都可以透过每张图更加直观的理解这本书的内容 无论是读书障碍、没有接受教育的人、小朋友 都可以从一张张图和一段段动画里 理解什么是“货币自由” 有教则无类

我认识了一个做投资的大哥。 这人其貌不扬，穿个拖鞋就能去谈几千万的项目。 我问他，你决策这么准，是不是有什么内部消息？ 他点了根烟，说：“我有个屁的内部消息。我就是个贝叶斯主义者。” 我当时惊讶。。。贝叶斯？那个概率论里的公式？这玩意儿跟投资有啥关系？ 他看我一脸懵，就笑了。他说：“你以为贝叶斯是个数学公式？贝叶斯是一种活法。” 那天他跟我聊了三个小时。我听完之后，后背发凉。因为我发现，我过去三十年的思考方式，全是错的。 一、 先说贝叶斯到底是个啥。 你肯定听过那个公式：P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)。别怕，不用记。你就记住一句话： 根据新的证据，不断调整你的判断。 就这么简单。 但简单归简单，真正能做到的人，万里挑一。 我给你举个例子。你早上出门，看见天阴了。你心里想，今天可能要下雨。这个“可能要下雨”，就是你的先验。就是你根据过去的经验，对一件事的初始判断。 然后你出门，感觉空气湿漉漉的，风也起来了。这时候你更相信要下雨了。这个“感觉”，就是新证据。 你根据这个新证据，把你的判断从“可能下雨”调整到“大概率下雨”。这个调整后的判断，就是后验。 然后你走到半路，一滴雨砸在你脑门上。你立刻把判断调到“肯定下雨”，然后跑起来找地方躲。这就是再次更新。 你看，你每天都在用贝叶斯。只是你自己不知道。 二、 但大多数人用贝叶斯，只用了一半。哪一半？收集证据的那一半。他们不用更新判断的那一半。 什么意思？ 你想想，你是不是经常这样：你跟一个人吵架，你认定他就是个自私的人。然后他做了一件事，明明是为你着想，你却说：“他肯定是有目的的。”他帮你，你觉得他虚伪。他沉默，你觉得他冷血。他解释，你觉得他狡辩。 你收集了所有证据，但你从来不更新你的判断。你的先验是“他是个自私的人”，然后所有新证据，你都用来强化这个先验，而不是修正它。 这不叫贝叶斯。这叫确认偏误。 贝叶斯思维最狠的地方，就是它要求你：当证据足够强的时候，你得承认自己错了。 不是嘴上承认，是心里真的改。 我那个投资大哥跟我说，他每年都会复盘自己看错的项目。他说，看错不可怕，可怕的是看错了还不改。他说，他每次做决策，都会先写下来：我现在的判断是什么？我为什么这么判断？然后等三个月，等半年，看结果。如果结果跟判断不符，他就问自己：是证据不够？还是我的先验错了？ 如果是先验错了，他就改。改得越快，亏得越少。 三、 贝叶斯思维里，有两个东西特别关键。一个叫基础概率，一个叫似然比。 基础概率，就是你还没看证据之前，这件事本身发生的概率有多大。 我举个特别经典的例子。假设有一种罕见病，发病率是千分之一。现在有一种检测方法，准确率99%。就是说，如果你有病，它99%能测出来。如果你没病，它也有99%能测出来是阴性。 现在你去体检，检测结果是阳性。请问，你真正得病的概率是多少？ 大多数人会想：99%啊，完了，我肯定得病了。 错。大错特错。 我们来算一下。一千个人里，有一个人得病。这个人检测阳性，概率99%，所以有一个真阳性。剩下999个人没病。但检测有1%的误报率，所以999个人里，大概有10个人会被误报为阳性。 现在你告诉我，在11个阳性里，真正有病的只有1个。所以你得病的概率，不是99%，而是1/11，大概9%。 你看，这就是基础概率的力量。你被那个“99%准确率”吓到了，但你忽略了“这个病本身发病率只有千分之一”这个基础概率。 我那个大哥说，他看项目，第一件事就是问：这个事儿，在行业里，成功的基础概率是多少？如果这个行业90%的人都失败了，那你就别听创业者吹得天花乱坠。先把这个90%放在心里，然后再去看他的证据。 似然比是什么？就是一个证据，在“你对”的情况下出现的概率，除以在“你错”的情况下出现的概率。 我举个例子。你怀疑你老婆出轨。你发现她最近经常加班。这个“加班”的证据，有多强？ 如果她出轨了，她加班的概率可能是70%（要腾出时间）。如果她没出轨，她加班的概率也可能是70%（工作忙）。那这个似然比就是70%/70%=1。意思是，这个证据屁用没有。它不改变你的判断。 但如果她出轨了，她加班的概率是70%。她没出轨，加班的概率只有20%。那似然比就是70/20=3.5。这个证据就比较强了，能把你的判断往“出轨”那边推一推。 你看，不是所有证据都叫证据。只有能区分两种假设的证据，才叫证据。 贝叶斯思维就是教你：别被那些似然比为1的证据带偏。 别因为对方今天没回你微信，就觉得他不爱你了。因为他不爱你的时候可能不回微信，他忙的时候也可能不回微信。这个证据，区分度太低。 四、 好，道理讲完了。现在我给你走一遍完整的。就一个问题：我对象是不是不爱我了？ 这是贝叶斯思维最实用的场景，没有之一。 假设你最近觉得对象不对劲。回消息慢了，电话也少了，你问他怎么了，他说没事。你心里开始犯嘀咕：他是不是不爱我了？ 大多数人会直接跳到结论：他肯定不爱我了。然后开始翻旧账，越想越气，最后要么冷战，要么大吵一架。 但如果你用贝叶斯思维，你会怎么做？ 第一步：先定先验。 在你观察到他冷淡之前，你觉得他爱你的概率是多少？ 你们在一起两年了，平时感情不错，没有大的矛盾。那你先定一个：80%。就是说，在没有新证据之前，你相信他80%是爱你的。 这个80%，就是你的先验。 第二步：看第一个证据。 他最近回你微信很慢。 现在你问自己两个问题： 如果他还爱你（80%的那个假设），他回微信慢的概率是多少？ 可能是20%。因为他最近项目忙，加班多，或者他就是个不爱看手机的人。 如果他不爱你了（20%的那个假设），他回微信慢的概率是多少？ 可能是70%。因为他在疏远你，不想跟你说话，看到消息也不想回。 现在算一下。先验是80%对20%。证据的似然比是20%比70%，也就是0.29。 什么意思？就是说这个证据，更偏向“他不爱你了”那一边。因为它在不爱你的情况下出现的概率，比在爱你的情况下出现的概率，高了两倍多。 更新之后，你的后验是多少？ 大概从80%降到了 62%。 你看，降了，但没崩。你还是倾向于相信他爱你。但你的信心，从80%变成了62%。你心里有了警惕，但还不至于直接翻脸。 第三步：看第二个证据。 他又忘了你们的纪念日。 再问那两个问题： 如果他还爱你，他忘纪念日的概率是多少？ 可能是15%。因为他最近真的太忙了，或者他本来就是个记性差的人。 如果他不爱你了，他忘纪念日的概率是多少？ 可能是60%。因为他不把你放心上了，纪念日对他来说不重要了。 似然比是15%比60%，也就是0.25。又是一个强烈偏向“不爱”的证据。 从62%再更新： 大概降到了 38%。 现在，你已经从“大概率爱我”变成了“大概率不爱我”。但还没有到100%。 第四步：看第三个证据。 你翻他手机，发现他跟前女友最近有联系，聊天记录删了一部分。 再问： 如果他爱你，他跟前女友联系还删记录的概率是多少？ 可能是5%。因为正常交往不需要删记录。删了，说明有问题。 如果他不爱你，他跟前女友联系还删记录的概率是多少？ 可能是80%。因为他已经在找退路了。 似然比是5%比80%，也就是0.06。这是一个极强的证据。 从38%更新： 大概降到了 3%。 现在你可以行动了。因为你的判断，已经从“他可能不爱我了”，变成了“他几乎肯定有问题”。 你看，贝叶斯思维不是让你不生气。它是让你在该生气的时候才生气，该翻脸的时候才翻脸。 大多数人是什么样？第一个证据出来，就炸了。直接跳到100%的结论，然后大吵大闹，最后发现可能只是误会。 而贝叶斯思维让你一步一步走。每一步都算概率，每一步都更新判断。等到证据足够强了，你再行动。这时候你的行动，是有根据的，不是情绪化的。 五、 那怎么把这个思维，用到生活里？ 我给你三个心法。 第一个心法：把你的判断，从“是/不是”变成“百分之多少”。 大多数人想问题，是二元的。要么对，要么错。要么爱，要么不爱。要么行，要么不行。 但贝叶斯思维告诉你，世界不是二元的。世界是概率的。你的每一个判断，都应该是一个概率。 你觉得这个项目能成吗？别说“能”，说“我觉得有60%的概率能成”。你觉得这个人靠谱吗？别说“靠谱”，说“我目前觉得他80%靠谱”。 为什么？因为一旦你用了概率，你就给自己留了更新的空间。如果他说60%能成，结果没成，你不会崩溃。因为你知道还有40%的可能。但如果他说“肯定能成”，结果没成，他就崩溃了。 第二个心法：每次遇到新信息，问自己两个问题。 第一个问题：如果我的判断是对的，这个信息出现的概率有多大？ 第二个问题：如果我的判断是错的，这个信息出现的概率有多大？ 如果两个概率差不多，这个信息不重要，别理它。 如果第二个概率远大于第一个，这个信息非常重要，你得认真对待，甚至要改判断。 我那个大哥跟我说，他当年投一个项目，所有人都说好。但他发现一个细节：这个项目的创始人，在提到竞争对手的时候，眼神闪了一下。他就问自己：如果这个创始人真的胸有成竹，他提到对手会眼神闪吗？可能会。但如果他其实心里没底，他提到对手会眼神闪吗？更可能。所以这个证据，让他把判断从80%下调到了65%。后来这个项目果然出了问题。 他说，细节不是用来证明你对的，细节是用来修正你的。 第三个心法：记录你的预测，然后复盘。 这是贝叶斯思维里最反人性、但也最有用的一步。 你每次做判断，都写下来：我现在认为这件事的概率是多少？为什么？ 然后等事情发生。如果结果跟你预测的不一样，你就问自己：是我先验错了？还是我忽略了某个证据？还是我高估了某个证据？ 慢慢地，你的预测会越来越准。你的证据权重会越来越合理。你的判断会越来越接近真相。 我那个大哥说，他有个本子，记了十几年。上面全是他的预测和复盘。他说，这个本子，比任何商学院都值钱。 六、 最后，我想跟你说一个我自己用贝叶斯思维改变的事。 我以前特别容易生气。别人说一句我不爱听的，我立刻炸。后来我用贝叶斯思维问自己：我为什么生气？因为我有一个先验：他应该尊重我。 当他没有按照我期待的方式说话时，我的先验被挑战了，我就炸了。 但后来我想，这个先验本身，概率是多少？一个人，在所有时候都尊重我，这个概率有多大？其实不大。每个人都有自己的情绪，有自己的立场，有自己的表达方式。他可能只是今天心情不好，可能只是说话直，可能只是没意识到。 所以我把先验调低了。我不再默认“所有人都应该尊重我”，而是默认“大多数人大多数时候是善意的，但偶尔会冒犯我”。这个先验更符合现实。 然后我再遇到类似情况，我就不炸了。我会想：他这句话，是真的针对我，还是只是随口一说？这个证据，在“他针对我”的情况下出现的概率是多少？在“他只是随口一说”的情况下出现的概率是多少？ 很多时候，算完发现，似然比接近1。也就是说，这句话根本不能说明他针对我。那我生什么气？ 你看，贝叶斯思维，不只是让你决策更准。它还能让你情绪更稳。 因为你知道，你的判断，只是一个概率。既然是概率，就有可能是错的。既然是可能错的，那就不值得为它拼命。 七、 所以，什么是贝叶斯思维？ 它不是让你变成一个冷冰冰的机器。它是让你变成一个更聪明、更开放、更不容易犯错的人。 它告诉你：你的每一个信念，都不是真理。它只是一个当前最好的假设。 它告诉你：新证据来了，你要做的不是捍卫自己，而是更新自己。 它告诉你：承认自己错了，不是失败。承认自己错了，是进步。 我那个大哥最后跟我说了一句话，我记到现在。他说： “我这辈子最大的本事，就是改得快。” 你品品这句话。 大多数人，一辈子都在证明自己对。而真正厉害的人，一辈子都在修正自己。 这就是贝叶斯思维。 不是让你更自信，是让你更准。 不是让你更固执，是让你更活。 从今天起，试着把你的判断，从“是”改成“概率”。试着遇到新证据的时候，问自己那两句话。试着记录你的预测，然后复盘。 你会发现，你变了。 你不再是那个被情绪和偏见牵着走的人。你成了一个不断逼近真相的人。 这，才是真正的投资策略和自由。