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分享一套生成英语单词卡提示词，可用在GPT-image2，Gemini上 #英语小知识# 提示词如下⬇️ 你是一位资深英语教材编辑，同时也是专业的信息图设计师。 以后我只会输入一个英语单词、词组或短语。 请自动完成所有内容，包括： • IPA 音标 • 词性 • 中文释义 • 英文释义 • 一个自然、地道的英文例句 • 中文翻译 • 常见搭配 • 同义词 • 反义词（如有） • 记忆技巧（如适合） • 根据词义自动构思一幅最容易理解的教材插画 最后输出为一张现代英语学习卡。 整体采用： 现代剑桥英语教材风格（Cambridge English）、牛津英语学习资料风格（Oxford Learner's）、极简教育信息图（Minimalist Educational Infographic）、编辑排版（Editorial Layout）、黑白线稿插画（Flat Vector Line Art）、白色或浅灰背景、橙色重点高亮、大面积留白、无阴影、无渐变、高可读性、专业教材设计。 要求插画与文字自然融合，整体像出版社正式出版的英语教材页面，而不是普通海报。

群友推荐的视频，我也推荐给你们！ 内容很棒发音很棒，我打算把英语原版背下来！ 这个视频是Tina Seelig 的 TED 演讲：《The little risks you can take to increase your luck》， 就是教你如何获取运气！ 很多人把运气归类为玄学，其实不然，视频也有聊到，运气不是一道突然劈下来的闪电，更像一直在吹的风；你不能控制风，但你可以调整自己的帆。 如何做到就是三点： 1️⃣改变你和自己的关系：愿意承担小风险 2️⃣改变你和别人的关系：感恩会带来更多机会 3️⃣改变你和想法的关系：不要太快否定“怪想法” 所以好运 = 随机性 × 暴露面 × 识别能力 × 行动能力 × 持续时间。 我之前也写过关于纳瓦尔的一篇内容，其实运气是可以获得的，如何不靠运气致富，纳瓦尔用了一定的篇幅，为大家剖析了运气这件事。 他将获得好运的方式分成了4大类： 第一种是最不可控的，意料之外“撞大运”，这种运气就像是中彩票，完全是随机的。但是财富的积累不应依赖于这种不可控的运气。 而第二种运气是个人主动创造的结果，一件事情，有人在尝试到第100次的时候选择了放弃，但有人却在101次的时候获得了成功，这种运气，就是在用努力换取成功的机会。 第三种获得好运的方式是善于发现好运，其实这种发现，从本质上来讲就是洞察力。当你在一个领域经验丰富、技术娴熟，有着充分的了解和体会，这样当一个新的窗口机会出现的时候，你就能更具敏感度、先人一步，做出更好、更快的判断和行动。 最后一种，也是最难得的一种，就是打造独特的个性、心态，让运气自己找上门。当你在一个领域做到顶尖的时候，不需要你出门找机会，运气会主动来找你。 这就是 @Svwang1 王川老师之前说过的，你在增加自己的可组合性，能让更多潜在合作者看到你，形成正向螺旋—— 通过提升自身的技能、知识和网络，使自己能够与更多人或机构产生合作的机会，这种“可组合性”可以理解为一种能力或状态，让你更容易被潜在的合作者发现和选择； 合作，不仅能完成单靠个人无法实现的项目或目标，还能开启新的机会窗口，以此为依托进一步接触更多的潜在合作者，然后不断螺旋式上升，这个上升的过程，就是运气积攒的过程，而且运气会越来越好！

分享一下 AI 时代的 10 条生存法则：纳瓦尔谈氛围编程、个人杠杆与创造力的未来 1. 如果你想学习，就去行动 Naval 提到他目前正在参与一个名为“Impossible”的极具挑战性的新项目。他表示，自己不再满足于仅仅做一个投资者、哲学家或媒体评论员。他认为那些只会高谈阔论而不付诸实践的人脱离了现实，没有接受过自由市场或自然规律的严酷反馈。真正的学习和认知只能在脚踏实地做事的过程中获得。 2. 市场不需要平庸之作 在 AI 时代，内容和应用的数量将呈现指数级增长，但这不意味着所有应用都会被使用。在互联网的赢家通吃效应下，最头部的应用将占据绝大部分市场，因为没有人想要一个平庸的产品。不过好消息是，AI 使得开发成本大幅降低，无数极其细分的长尾利基市场（Niche）将得到满足。你可以为你自己非常独特的需求定制一个专属 App。 3. 最热门的新编程语言是英语 曾经人们需要学习 C 语言、Python，但现在你可以直接用英语编程。Naval 引用了 Andrej Karpathy 的观点：英语就是最热门的新编程语言。只要你逻辑严密、表达清晰，并懂得计算机程序是如何运作的，你就可以通过结构化的英语准确地让 AI 为你构建产品。 4. AI 适应我们的速度比我们适应它的速度更快 Naval 不建议普通人去死记硬背复杂的提示词工程（Prompt Engineering）或各种 AI 操作技巧。因为这些技巧的寿命只有几周或几个月。AI 正在以极快的速度进化，它在学习如何更好地理解人类的自然表达（哪怕是杂乱无章的提问）。你不需要去适应 AI，而是应该让 AI 来适应你。 5. 没有企业家担心 AI 会抢走他们的工作 企业家从不担心被 AI 取代，因为企业家的工作本质是发现问题、承担风险、整合资源和创造价值。AI 只是他们手中又一个极具杠杆效应的工具，让他们可以用更少的成本和人力去做更大规模的事情。 6. 人生的目标不是拥有一份工作 面对 AI 带来的失业焦虑，Naval 提醒大家：人类的历史并不是为了“保住一份工作”而存在的。工作的本质是为社会创造价值。当 AI 能够承担大量重复性甚至脑力劳动时，人类的目标应该转向更高维度的创造、休闲、创业以及做那些只有人类才能完成的事情。 7. AI 并没有生命 尽管 AI 表现出了令人震惊的智能和对话能力，但 Naval 强调它们仍然是由数学、权重和算法构成的工具。它们没有意识、没有欲望，也没有生命。不要将它们拟人化，而应将它们视为极度强大的“思维摩托车”。 8. AI 的早期采用者拥有巨大的优势 虽然工具在不断迭代，但尽早将 AI 融入你的日常工作和思考流程中，会让你获得巨大的杠杆优势。不要等待完美的 AI 出现，现在就开始使用它来放大你的能力。 9. AI 会在你所处的水平上与你契合 AI 就像一面镜子，如果你是一个平庸的人，它只能帮你做平庸的事；如果你是一个具有极高品味、深厚行业知识和强大逻辑思维的高手，AI 就能立刻理解你的高维需求，并输出极高水平的结果。你自身的认知天花板，决定了 AI 能为你产出的价值上限。 10. 解决 AI 焦虑的办法就是行动 人们对 AI 充满恐惧和焦虑，担心失业、担心被时代抛弃。Naval 认为，缓解这种焦虑的唯一解药就是去行动（Action）。去使用它，去用它开发你一直想做的小应用，去用它优化你的业务。当你开始动手掌控这项技术时，恐惧就会消散，取而代之的将是兴奋与创造力。 不想听英文的可以扫码第二张图片，听中文转译版本。 最近我也写了一篇《AI 时代生存哲学》，厚脸皮自荐一下：

Andrej Karpathy 是 OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 总监，也是全球最有影响力的 AI 研究者之一。他刚刚发布了一篇 2025 年 LLM 年度回顾。 第一个大变化：训练方法的范式升级 2025 年之前，训练一个好用的大模型基本是三步走：预训练、监督微调、人类反馈强化学习。这个配方从 2020 年用到现在，稳定可靠。 2025 年多了关键的第四步：RLVR，全称是 Reinforcement Learning from Verifiable Rewards，翻译过来就是「可验证奖励的强化学习」。 什么意思？简单说，就是让模型在「有标准答案」的环境里反复练习。比如数学题，答案对就是对，错就是错，不需要人来打分。代码也一样，能跑通就是能跑通。 这和之前的训练有什么本质区别？之前的监督微调和人类反馈，本质上是「照葫芦画瓢」，人给什么样本，模型学什么样本。但 RLVR 不一样，它让模型自己摸索出解题策略。就像学游泳，之前是看教学视频模仿动作，现在是直接扔水里，只要你能游到对岸，怎么划水我不管。 结果呢？模型自己「悟」出了看起来像推理的东西。它学会了把大问题拆成小步骤，学会了走错路时回头重来。这些策略如果靠人类标注示范，根本标不出来，因为人自己也说不清「正确的思考过程」长什么样。 这个变化带来一个连锁反应：算力的分配方式变了。以前大部分算力砸在预训练阶段，现在越来越多算力用于 RL 阶段。模型的参数规模没怎么涨，但推理能力飙升。OpenAI 的 o1 是这条路的起点，o3 是真正让人「感觉到不一样」的拐点。 还有个新玩法：推理时也能花更多算力。让模型「想久一点」，生成更长的推理链条，效果就更好。这相当于多了一个调节能力的旋钮。 第二个大变化：我们终于搞懂了 AI 是什么「形状」的聪明 Karpathy 用了一个很妙的比喻：我们不是在「养动物」，而是在「召唤幽灵」。 人类的智能是进化出来的，优化目标是「在丛林里让部落活下去」。大模型的智能是训练出来的，优化目标是「模仿人类文本、在数学题里拿分、在评测榜单上刷分」。 优化目标完全不同，出来的东西当然也完全不同。 所以 AI 的智能是「参差不齐」的，英文叫 jagged intelligence。它可以在某些领域表现得像全知全能的学者，同时在另一些领域犯小学生都不会犯的错。上一秒帮你推导复杂公式，下一秒被一个简单的越狱提示骗走你的数据。 为什么会这样？因为哪个领域有「可验证的奖励」，模型在那个领域就会长出「尖刺」。数学有标准答案，代码能跑测试，所以这些领域进步飞快。但常识、社交、创意这些领域，什么是「对」很难定义，模型就没法高效学习。 这也让 Karpathy 对基准测试失去了信任。道理很简单：测试题本身就是「可验证环境」，模型完全可以针对测试环境做优化。刷榜变成了一门艺术。所有基准都刷满了，但离真正的通用智能还差得远，这是完全可能发生的事。 第三个大变化：LLM 应用层浮出水面 Cursor 今年火得一塌糊涂，但 Karpathy 认为它最大的意义不是产品本身，而是证明了「LLM 应用」这个新物种的存在。 大家开始讨论「X 领域的 Cursor」，这说明一种新的软件范式成立了。这类应用做什么？ 第一，做上下文工程。把相关信息整理好，喂给模型。 第二，编排多个模型调用。后台可能串了一堆 API 调用，平衡效果和成本。 第三，提供专业场景的界面。让人类能在关键节点介入。 第四，给用户一个「自主程度滑杆」。你可以让它多干点，也可以让它少干点。 有个问题被讨论了一整年：这个应用层有多「厚」？模型厂商会不会把所有应用都吃掉？ Karpathy 的判断是：模型厂商培养的是「有通用能力的大学毕业生」，但 LLM 应用负责把这些毕业生组织起来、培训上岗，变成能在具体行业干活的专业团队。数据、传感器、执行器、反馈循环，这些都是应用层的活。 第四个大变化：AI 搬进了你的电脑 Claude Code 是今年最让 Karpathy 印象深刻的产品之一。它展示了「AI 智能体」应该长什么样：能调用工具、能做推理、能循环执行、能解决复杂问题。 但更关键的是，它跑在你的电脑上。用你的环境、你的数据、你的上下文。 Karpathy 认为 OpenAI 在这里判断失误了。他们把 Codex 和智能体的重心放在云端容器里，从 ChatGPT 去调度。这像是在瞄准「AGI 终局」，但我们还没到那一步。 现实是，AI 的能力还是参差不齐的，还需要人类在旁边看着、配合着干活。把智能体放在本地，和开发者并肩工作，才是当下更合理的选择。 Claude Code 用一个极简的命令行界面做到了这一点。AI 不再只是你访问的一个网站，而是「住在」你电脑里的一个小精灵。这是一种全新的人机交互范式。 第五个大变化：Vibe Coding 起飞了 2025 年，AI 的能力跨过了一个门槛：你可以纯用英语描述需求，让它帮你写程序，完全不用管代码长什么样。Karpathy 随手发了条推特，给这种编程方式起了个名字叫 vibe coding，结果这个词火遍全网。 这意味着什么？编程不再是专业程序员的专利，普通人也能做。这和过去所有技术的扩散模式都不一样。以前新技术总是先被大公司、政府、专业人士掌握，然后才慢慢下沉。但大模型反过来，普通人从中受益的比例远超专业人士。 不只是「让不会编程的人能编程」。对会编程的人来说，很多以前「不值得写」的小程序现在都值得写了。Karpathy 自己就用 vibe coding 做了一堆项目：用 Rust 写了个定制的分词器、做了好几个工具类 App、甚至写了一次性的程序只为找一个 bug。 代码突然变得廉价、即用即弃、像草稿纸一样随便写。这会彻底改变软件的形态和程序员的工作内容。 第六个大变化：大模型的「图形界面时代」要来了 Google 的 Gemini Nano Banana 是今年最被低估的产品之一。它能根据对话内容实时生成图片、信息图、动画，把回复「画」出来而不是「写」出来。 Karpathy 把这件事放到更大的历史脉络里看：大模型是下一个重大计算范式，就像 70 年代、80 年代的计算机一样。所以我们会看到类似的演进路径。 现在和大模型「聊天」，有点像 80 年代在终端敲命令。文字是机器喜欢的格式，但不是人喜欢的格式。人其实不爱读文字，读文字又慢又累。人喜欢看图、看视频、看空间布局。这就是传统计算机为什么要发明图形界面。 大模型也需要自己的「GUI」。它应该用我们喜欢的方式跟我们说话：图片、幻灯片、白板、动画、小应用。现在的 Emoji 和 Markdown 只是初级形态，帮文字「化个妆」。真正的 LLM GUI 会是什么样？Nano Banana 是一个早期暗示。 最有意思的是，这不只是图像生成的事。它需要把文本生成、图像生成、世界知识全部绞在一起，在模型权重里融为一体。 Karpathy 的总结是这样的：2025 年的大模型，比他预期的聪明，也比他预期的蠢。两者同时成立。 但有一点很确定：即使以现在的能力，我们连 10% 的潜力都没挖掘出来。还有太多想法可以试，整个领域感觉是敞开的。 他在 Dwarkesh 的播客里说过一句看似矛盾的话： > 他相信进步会继续飞速推进， > 同时也相信还有大量的工作要做。 两件事并不矛盾。2026 年系好安全带继续加速吧。

有一部非常小众的电影——《A Quiet Passion》，讲的是美国诗人 Emily Dickinson 的一生。 我平时看的文艺片也不少，但这部给我的印象极深。整部片子的对白完全采用十九世纪的英语，语气、节奏都忠实于那个时代。尤其是人物间的对话——那种美国东岸上流知识家庭的优雅。她的父亲，是当时知名学府的创始人。 影片对清教徒精神的描绘。比如里面的牧师与妻子，简朴、克制，虔诚与节俭到了极致，显出一种精神的饱满。 我近几年越来越羡慕这种状态。 由信念、节制与理性支撑起来的丰盈。 这种清教徒式的精神，在几代人之后，孕育出了美国物质层面的极度繁荣。 极小众的片子，可能英语要超过英文系，非常难懂，对白能在闺蜜日常会话中援引尼禄的。

今天值得關注的消息之一，是美國國防部助理部長、中亞洲和中國台灣蒙古辦公室主任，對張又俠回憶，提到幾個重要信息： 1、2012年，張又俠和國防部長梁光烈訪美，表達的和其他那些酒囊飯袋的中共軍官不一樣，顯得有經驗、有能力、有魄力，深得中共參謀和美方喜歡； 2、2023年9月，習近平就在調查張又俠和張升民，張又俠一度岌岌可危； 3、2023年10月底，《南華早報》中國軍事記者陳敏莉前往北京採訪第10屆香山論壇，失蹤。 4、作者擔心，沒有了張又俠，中共犯台的危險大增，因為沒有人敢說真話 文章全文如下：《張又俠的倒台格外令人震撼》 Drew Thompson 2026年1月26日 這篇貼文不同於我之前的分析總結、文章連結或訪談。這次是個人感受。 週六宣布中央軍委副主席張又俠正接受調查、很可能已被拘留的消息，讓我真正感到震驚和意外。我本不該意外。自習近平2012年上台以來，已有數百名解放軍高級將領被調查、拘留甚至判刑。 腐敗在解放軍中根深蒂固，這給習近平提供了永恆且通用的反腐工具，用來清除他認為政治上不可靠的軍官。自2023年起我就聽到有關他的調查傳聞，但我總是假設、甚至希望他能逃過習近平無休止的清洗。張又俠曾負責解放軍裝備採購五年，那涉及巨額預算和可想而知的巨額回扣。據報導，解放軍軍官需向上級「買官」，價格因職位等級和潛在獲利能力而異。他的前任和繼任者都因腐敗被懲處。 我曾評估，張又俠的作戰經驗、自信、智慧，以及終身捍衛中國和共產黨的承諾，應該能保護他。我以為他與習近平的終身關係是他的保險。他們的父親還是朋友。我以為，憑藉他的能力和與習的關係，一些財務不當行為會被忽略。 主要的是，我希望他能挺過清洗，因為我喜歡他。 2012年5月，張又俠隨時任國防部長梁光烈上將率領的代表團訪美一周，由當時的美國國防部長萊昂·帕內塔接待。當時張又俠是瀋陽軍區司令員，代表團中有十多位將軍。我當時在國防部長辦公室擔任中國、台灣、蒙古事務主任，負責規劃和組織這次訪美行程。我全程陪同，包括在五角大樓的會議，以及東海岸和西海岸軍事基地的參觀。 在那次行程中，我認識了張又俠，我也喜歡他。 （照片說明：照片中有一些傳奇人物——戴夫·斯蒂爾韋爾，當時的北京國防武官（後來從空軍退役後成為助理國務卿）；彼得·拉沃伊，國防部助理部長首席副手；吉姆·米勒，國防部政策副部長；帕內塔部長，以及已故的副國防部長阿什·卡特。我不記得那次會議美方翻譯的名字。張又俠坐在梁光烈部長右邊，鏡頭外。梁部長左邊是解放軍最能幹的參謀之一、英語翻譯謝康敏少校（當時）。我在後面或走廊。細心的觀察者會注意到，卡特副部長帶了一個有密級封面的文件夾進會議室。別問我為什麼。） 張又俠與我遇到的多數解放軍將領不同。解放軍本質上是政治組織——它是共產黨的武裝翼，而不是宣誓保衛憲法或國家的國家軍隊。軍官的仕途主要取決於政治可靠度和人際關係。忠誠與意識形態比作戰能力更重要。批判性思維和獨立思考在解放軍中可能成為負擔而非資產。這是解放軍的文化。毛時代的階級鬥爭塑造了社會和軍隊，所以軍官多來自工農家庭，受教育程度低，很多人甚至文盲。這種遺留影響至今猶存。我遇到過許多教育程度不高的解放軍高級軍官。他們可能聰明，但從強烈的口音、詞彙和談話內容就能看出，他們既不具備知識分子氣質，也不世故。有些高級軍官能長篇大論背誦黨的路線，但除此之外說不出什麼。 張又俠很突出。他親歷過戰鬥，也因此謙卑。他受過教育、有知識分子氣質、直覺敏銳。他看到展示的東西，就能理解其重要性和價值，也大概明白我們為什麼向他展示。 多年來，我與對口的年輕解放軍參謀密切合作，他們負責對美交流。我們在華盛頓和北京無數次會議中建立起關係，包括類似張又俠參與的代表團行程。五角大樓中國事務組與解放軍總部美洲事務組之間有健康的相互尊重。負責陪同代表團的參謀當然有自己與將領的關係。令我著迷的是他們如何回應和支持自家高層。有些將領需要人哄、餵食、大量奉承，那些人通常在討論中沒什麼實質內容。他們的參謀為他們服務，但我看得出他們對那些將領不太尊重。我總猜那些軍官是買來的職位，並證明了彼得原理。 張又俠不同。他周身散發著能力的光環。其他解放軍將領和參謀都看得出來，也因此尊重他。他進房間時，他們站得更快、更直。他們給他最好的表現。不僅因為他是少數仍存活的1979年中越戰爭參戰者（而且那場戰爭輸了），也不僅因為他與習近平幼稚園就認識，而是他確實有那種氣場。 那週，張又俠比代表團中任何其他解放軍將領都更願意和我交談。他好奇、深思、尊重他人，極富同理心。他不像某些高級軍官那樣害怕或無法與外國人交流。（也許我的中文太爛，他們不願聽。）他對自己的參謀也很尊重，我想他對我也是同樣態度。他願意和我聊天讓我印象深刻，因為這很不尋常。 參觀本寧堡時，張又俠變得非常興奮。我們提供了靜態展示一些武器系統的機會，以及試射幾種的機會。許多解放軍軍官主要從事行政和政治工作，而不是作戰。很多人從未開過槍，在射擊場上會猶豫是否與士官交流。張又俠不然。他迫不及待要試射機槍。他認真觀察所有靜態展示，向解說員提出關於美國技術和作戰理念的好問題（放心，全都是非密級的！）很多將軍不知道該問什麼，因為參謀沒提前給他們準備問題。看張又俠參觀軍事基地、吸收所見所聞，顯露出他遠超同儕的智慧。 （照片說明：張又俠迫不及待試射M240機槍。（我直接選了.50口徑！）他非常享受這次「武器體驗」。這些是我在喬治亞州本寧堡拍的私人照片。我給了他拷貝。） 出於美中軍事關係穩定和台海穩定的考量，我希望張又俠能留在中央軍委高層，繼續做習近平最親近的軍事顧問。我認為他是現役解放軍軍官中唯一能給習近平提供最客觀建議的人，包括解放軍的實際能力及其短板，尤其是軍事衝突的人命代價。他能客觀評估美國和台灣的軍事能力，向習近平解釋攻台行動的軍事風險和代價。一個沒有作戰經驗的馬屁精只能告訴習近平想聽的話。張又俠的智慧、經驗和與習的關係，讓誠實與客觀成為可能，這使他成為解放軍將領中的例外。 （照片說明：張又俠在照片邊緣，仔細觀察展示系統，而梁光烈將軍看著解說員。我當時旅行和開會一週後很疲憊，眼紅眼袋明顯。我在這張照片裡有點生氣，因為隨團的一名解放軍武官剛做了件小壞事但無傷大雅，所以我擺出威懾臉，警告他別再犯。你得設下界限。） 要讓美國的威懾戰略有效，我們需要習近平身邊有能提供客觀建議的稱職將領。目前中央軍委僅剩的政治委員出身的張升民將軍。撇開習近平透過「一人委員會」指揮百萬大軍的治理與運作風險不談，我擔心由其他人而非張又俠向習近平提供軍事建議的後果。 沒有張又俠在中央軍委，誤判風險會上升。 我大半輩子都在從事某種形式的美中關係工作，這讓張又俠被調查並很可能被拘留的消息，對我而言成為個人失望。 對張又俠倒台的個人感受還有另一層。 2023年10月，南華早報記者陳敏莉（Minnie Chan）赴北京參加香山論壇時失蹤。她當時正在調查張又俠和張升民被調查的傳聞。 眾所周知，她和我經常聯繫。她很多關於解放軍的報導都引用了我，提供我對她研究議題的分析評估。她也是朋友。她對解放軍的了解不輸任何局外人，我們能整天交換情報。我通常從她那裡學到的比她從我這裡的多。我們有時通電話，有時發簡訊。她失蹤後不久，她發給我的簡訊幾乎全被刪除，只剩一條。我不知道是她自己刪的，還是控制她手機的人刪的。 她失蹤前一個月，我們討論張又俠和張升民是否被調查。她很確定。2023年9月我問：「你認為張又俠和張升民有麻煩，正在被調查嗎？」她簡短回覆：「Yes」。 那條唯一的「Yes」是整串簡訊中唯一沒被刪除的。 我不知道敏莉為何被拘留至今。她在大陸有很多消息來源和聯繫，報導過很多題材，所以我不確定2023年調查張又俠和張升民是否是她被失蹤的原因。 我的希望是，既然張又俠的調查已公開，敏莉能被釋放，回到寫出優質報導的工作，提供準確、真實的中國軍事與國防戰略視角，讓我們更好地理解中國，降低誤判風險。 我擔心她已被遺忘。 我想我的朋友們回來。 （照片說明：2012年5月，張又俠在北卡羅來納州勒瓊營檢視一輛MRAP。我身邊是三位我非常尊敬的解放軍軍官。從左到右：李繼少將，解放軍外事辦公室副主任；徐南峰少將，駐華盛頓國防武官；當時的黃學平大校，外事辦公室美洲處長。）

其实大环境越差，越要反其道而行之 1、有人在国内闲鱼和拼多多低价收二手iPhone、华为旧机，简单刷机+换壳后，挂到东南亚Shopee和Lazada卖。 单机赚30-80美金，一个月出货900多台，纯利轻松过几万刀。 2、有人刷海外设计师平台（Behance、Dribbble），把欧美最新潮流配色+穿搭手稿下载下来，用AI翻译成中文+排版优化。 然后打包成《2026春夏欧美风尚素材库》，在小红书和视频号卖149元，月5000+份，复购率高达65%。 3、有人在闲鱼卖Codex换肤，零成本月入过万。别人都在烧Token写代码，有人专门在闲鱼卖Codex桌面端皮肤定制——从二次元到财神爷，从王者荣耀到日本女优，统统能改。 售价66到99元不等，销量破千单的商家不在少数。不写一行代码，靠信息差和审美赚AI工具的第一波红利。 4、有人把奶茶DIY做成一门副业。喜茶、霸王茶姬上线手绘杯贴功能后，闲鱼上催生出“代画杯贴”产业链。标价1元打包全套主题杯贴的商家已售超2000单； 还有人只提供“代上传服务”，收费5块，卖了1700多单，光这一项赚了十几万。 5、还有人天天盯Kickstarter和Indiegogo上还没量产的极简厨房小工具，确认爆款后立刻去义乌和1688找代工厂开模， 海外原品售价$199，还没发货。国内首发¥699，月销5000单，单月流水¥350万。货还在集装箱里，钱已经到账了。溢价4倍，差价就是纯利润。 6、有人在小红书卖AI Skill，0成本爆卖40多万。有教育博主做了AI英语外教Skill，定价68.8元，售出2000+份，创收14万+。 这个世界，96%的财富都藏在信息差里。 中国14亿人，9亿人没坐过飞机，信息差大到离谱。 欧美、日本、东南亚每天都在产生海量新趋势、新产品、新内容，而国内大部分人根本看不到，也不会用。 这就是普通人最应该抓住的机会。 AI时代最值钱的能力，不是写代码，也不是做视频。是你先看到，然后告诉别人。 9亿人没坐过飞机，意味着至少有9亿人还活在信息孤岛里。你要做的，就是成为那道桥。 大环境越差，越要反其道而行之——
别人收缩，你就去放大信息差；
别人抱怨，你就去吃信息差的红利。

学习英语那么多年，看到这个视频才是醍醐灌顶。 所以说英语语法还是要外国人来讲。 视频里的黑人老师来自于尼日利亚，尼日利亚是英国的前殖民地，英语是尼日利亚的通用官方语言。所以说，尼日利亚人掌握的英语，语法特别标准。 Don't didn't，看这个视频之前，感觉国内那些英语老师都在瞎教。 这个黑人外教一秒钟说的清清楚楚。 再扩展一下，做个小总结吧，这是豆包总结的，总结的还是非常好的。 1.一般现在时 - 中文：平时经常做 - 英文：I eat apples. - 否定：I don't eat apples. → don't = 不 2.一般过去时 - 中文：以前做过 - 英文：I ate apples. - 否定：I didn't eat apples. → didn't = 没 3.一般将来时 - 中文：以后要做 - 英文：I will eat apples. - 否定：I won't eat apples. → won't = 不会 / 不 4.现在进行时 - 中文：现在正在做 - 英文：I am eating apples. - 否定：I am not eating apples. → not = 不（正在） 5.过去进行时 - 中文：那时正在做 - 英文：I was eating apples. - 否定：I was not eating apples. → was not = 当时没在 6.现在完成时 - 中文：到现在已经做完 - 英文：I have eaten apples. - 否定：I haven't eaten apples. → haven't = 还没 7.过去完成时 - 中文：在过去某件事前就做完了 - 英文：I had eaten apples. - 否定：I had not eaten apples. → had not = 那之前还没 8.过去将来时 - 中文：过去说“我将要做” - 英文：I would eat apples. - 否定：I would not eat apples. → would not = 当时不会 一句话总结： - 现在说不 → don't - 过去说没 → didn't - 到现在还没 → haven't 其他就跟着 am not / was not / had not / won't / wouldn't 走就行。 大家记住中文的意思，就不要记什么过去将来之类的，越记越迷糊。 #一分钟精选视频扶持计划# #