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连有钱人家的孩子从小都知道不要回答别人的问题，要回答别人的目的。 Day1：建立认知，观察并记录问题背后的真实诉求 Day2：养成停顿习惯，开口前先翻译对方的提问目的 Day3：情绪优先，先回应感受，再给出实际信息 Day4：职场专项，汇报先给掌控感，再讲细节问题 Day5：社交专项，先探明对方倾向，再顺势给予支持 Day6：压力场景，先稳住场域接情绪，再简短解释 Day7：全天实战，验证目的导向的思维是否成型 #表达力提升# #情商# #沟通# #表达能力练习# #表达技巧#

与 AI 交互的时代，用心和做好资料准备，写好 Prompt 是非常重要的，那么如何写出高效的 Prompt？分享一个实用框架 写好 Prompt，其实就像给别人布置任务一样，背景说清楚、步骤讲明白、要求定死，AI 就能更靠谱地帮你完成 一个高效的提示词，可以按以下顺序来构建： 1. 任务背景 先明确告诉 AI 它的角色和这次要达成的目标。比如“你现在是一位经验丰富的市场分析师”或者“你要帮我写一篇面向创业者的文章”，让它快速进入状态 2. 内容输入 把需要处理的具体材料扔给它：一段文字、一张图片、一个文件，或者几条数据。把原料准备好，AI 才有东西可加工 3. 详细步骤 把任务拆成清晰的一步步指令，引导它怎么思考、怎么处理。比如“第一步先分析核心问题，第二步列出3个解决方案，第三步评估可行性……” 步骤越具体，输出质量越高 4. 背景知识 把任务相关的固定规则、行业常识或上下文提前告诉它。这部分特别适合放在系统提示（System Prompt）里，一次设置，长期使用 5. 示例参考 给出 3-5 个输入和输出的样例，尤其是那些容易出错的复杂情况或边界案例。好的例子胜过千言万语，能让 AI 快速对齐你的预期 6. 输出要求 明确规定格式、语气和底线。比如“用 Markdown 格式输出”“语气专业且带点幽默”“不确定的时候就说不知道，不要猜测”，或者要求用特定标签包裹最终结论 几个关键小技巧： 1、结构化表达：多用标题、分段、编号、分割线、标签等方式组织信息，AI 读起来更轻松，理解更准确 2、固定信息前置：把不会变的背景知识一次给足，以后每次只传变化的内容，省 token 又高效 3、步骤顺序要讲究：先让它处理结构化信息（表格、表单），再处理非结构化内容（草图、随意描述），逻辑会更清晰 4、Extended Thinking：如果你想调试或者看看 AI 是怎么一步步思考的，可以开启它，但它会多消耗 token，更适合开发和优化阶段用 把上面这些要素组合起来，你写出来的 Prompt 就会从“随便问问”变成“精准指挥”。多试几次，你就会越来越感觉到好的 Prompt 有多重要

AI很强，但是计算机新人还是要多积累知识的，这样才能解决复杂问题 重新发一下我过去推荐的计算机基础书籍吧 我自己的读书习惯，特别是学习计算机，喜欢读哪些写的通俗易懂的书，学到代码后面为什么这么做的原因，只有学习到之其所以然才能在以后用到的时候融会贯通。 推荐书单 Python: Python 核心编程 系统学习 Python，这一本书足矣，把 Python 的每个细节都讲的很透，每个例子都非常实用。 我学习完这一本书以后，再看任何 Python 库的时候都是翻翻 API 手册， Google 一下就可以快速学会任何 Python 库的用法，并融入到自己的项目中。 C++: C++完全参考手册 我高三看的一本书，2000 多页，大部头，全英文，但是写的非常好。 这也是我唯一看过的一本 C++的书，只要会这些语法，找个 C++项目， 比如 Qt/C++写一个项目，几乎就知道 C++怎么玩了。 其实 C++还是非常方便的，虽然没有 Python 简洁，但是表现力和库生态都太强大， 不用担心性能问题，大多数讨厌 C++的人， 其实是恐惧自己学不好 C++, 放下恐惧，C++其实很容易学习。 Java: Java 编程思想 这本书是在书店读完的，写的很不错，但是当时还在读高二，所以已经记不清当初的读后感了， 模糊印象就是一本写的非常通俗易懂的书，讲的非常细节。 Haskell 1 : Real World Haskell 十年前，haskell IRC 频道，大多数 Haskeller(科学家，数学家）还在迷恋 Haskell 的数学之美的时候， GHC 黑客 Dons Stewart 写的这本 Real World Haskell 系统型的讲解了 Haskell 应用的各个领域， 从基本语法、函数式编程、科学计算到图形编程等，讲的一针见血， 而且非常薄，学习玩了就可以流畅写程序了。 当然进阶的知识还是要去 haskell IRC 频道请教数学家们，哈哈哈。 Haskell 2: Learn You a Haskell for Great Good! 好朋友写的 Haskell 入门书籍，大爱这种又会计算机又会画漫画的艺术家了， 把一个严谨的数学基因的编程语言讲的诙谐幽默 Elisp: GNU Emacs Lisp Reference Manual 十多年前，我用 Emacs, 对 Elisp 半毛钱不懂，天天就在 EmacsWiki 抄各种配置， 就像一个拾荒者，每天早上起来逛 EmacsWiki, 偶尔碰到高级 Elisp 技巧就把我折腾死了， 然后对着 Emacs 破口大骂。 为了不瞎折腾，我花了一个月的时间读完这本大部头，遇到不懂的 API, 就打开 ielm 临时写一个 demo 函数验证一下，当我读完以后， 我发现 99%的 Emacs 的问题都可以自己调试和解决。 如果你花时间读完这本 Emacs 内置的宝典， 你也可以像我这样写这么多扩展： [Andy Stewart]( Ruby: The Ruby Programming Language 学习 Ruby 的时候，已经会了几十门编程语言了，手册从头看一遍，不用写练习基本就可以学会。 因为当你编程语言学得足够多的时候，不同语言的语法都是相同的， 只用学习不同语言之间的微小区别就可以了。 以前一直对 Ruby 的 end 语法抱有偏见，但是自从我在 Emacs 配置了 ruby-end 插件以后，世界都清净了。 Vala: [Vala Tutorial]( Vala 有 C 的速度，Python 的简洁，语法类似 C Sharp, 基本看完这本手册以后，拿着 API 就可以直接开始写了。 Vala 写 Gtk+是非常爽的。 Rust: [Rust 语言圣经]( 这本书应该是中文范围内将 Rust 最好的一本书， 所有权讲的很清晰， 基本概念的章节都通俗易懂， 进阶章节可以先看一遍， 以后遇到了当工具书来查看。 作者后面讲线程和异步模型时， 理解还是很到位的， 证明作者基本功很扎实， 强烈推荐想学习 Rust 的同学读这本书， 一本就够了。 正则表达式： 精通正则表达式 这是我唯一看过一本带有　“精通”　名字的书，确实写的非常好， Yahoo 工程师把他平常用到的经验都朴实无华的写出来， 基本学会这本书讲的怎么构建正则表达式的思路，不管是标准的正则表达式， 还是 Perl, Elisp 等其他语言的变种正则，都是触类旁通的。 代码质量：重构 改善既有代码设计 这本书代码是 java 写的，但并不掩盖它作为重构第一书的地位。 讲解了很多重构小技巧，教你只要养成十来个重构小细节的好习惯， 不论写什么编程语言，局部代码和整体逻辑都干净的像艺术品一般。 这本书的技巧我这十几年都在践行，难得的好书。 X11: Xlib - C Language X Interface 这本书是读过最枯燥的书籍，但是要从头做一个 Linux 桌面环境，这本书的 API 是必读的。 因为你除了 github 外，根本找不到更多资料来讲解 X11 这个古老的技术了。 Gtk+: [Gtk+ Programming Tutorials]( 写的最通俗易懂的 Gtk+书籍，学完这本书，直接看 Gtk+ Developer Manual 就可以直接写程序了 Qt: [PyQt5 Totorial]( 写的最好的 Qt 入门教程，加上 Python 的方便性，非常容易系统学习， 加上学习 Qt 之前已经有 Gtk+五年编程经验，两天看完就直接用 Qt 写程序了。 JQuery: 锋利的 JQuery 国人写的书，写的非常通俗易懂，每个 API 的参数都是渐进式讲的， 举的例子也很实用简单，基本不用动手就会了。 Rails: Rails Tutorial 系统的讲解了怎么用 Rails 搭建一个网站，虽然很多架构设计和整体逻辑我是靠 Google 摸索出来的， 但是这本书确是入门不可或缺的，难度适中，学习完了，你对构建网站有一个基本的认识了。 SVG: SVG 入门教程 虽然是翻译老外的技术博客, 却是深入学习 SVG 不可多得的教材, 讲的通俗易懂. 可以学到很多 SVG 高级技巧. CSS: CSS 世界 很多 CSS 网站或书籍都告诉你一个效果要怎么实现，或者直接丢出一段可以直接使用的 CSS 代码。 但是我们在真实的开发场景中遇到的往往是，为什么这段 CSS 代码不能工作？为什么抄的几段 CSS 合在一起不能工作？ 这本书的作者研究了很多年的 CSS，他可以告诉你很多关于浏览器的实现细节以及为什么 CSS 不能工作的原因。 懂了为什么不能工作，剩下的很多事情就能举一反三啦。 但这本书不适合初学 CSS 的朋友读，建议在几个项目中熟练了基本 CSS 技巧以后再来读这本书会更有收获。 编译器: Flex & Bison 系统的讲解了什么是词法分析器、语法分析器 以及怎么写编译器的基本流程 这本书特别讲究循序渐进, 细心的讲解每个 API 看完这本书就不会觉得这两个技术有啥高级了, 哈哈哈哈 加解密： 图解密码技术 这本书系统地让你学会对称加密、公钥密码、单向散列函数、消息认证码、数字签名、伪随机数生成器等加解密技术背后的原理和细节， 以及这些技术组合而成的安全大厦的框架和应用。 其实加解密不光是学习破解和干坏事， 知道背后的数学原理和实现细节可以更好的让我们理解安全技术， 并以此来构建更加健壮安全的软件和系统。 强烈推荐作者 “结城浩” 的其他书籍， 已经看了他写的两本书了， 全书都是图文并茂的讲解复杂技术， 很少有数学公式。 人的精力是有限的， 学习最重要的是先要了解其原理再深入学习， 避免投入无谓的精力在不感兴趣的领域。 而作者在深厚的知识背景下， 能通过浅显易懂的文字传授知识， 真是厉害。 Git： Pro Git 这本书除了讲解 Git 的所有日常用法外， 还系统的讲解 Git 的一些高级用法。 同时最后一章还详细的讲解了 Git 背后这种基于文件系统技术的实现原理。 当你理解 Git 基本用法、 高级用法以及背后简单的原理后， 你就可以知其所以然的变成 Git 专家。 Emacs 教会我自学 这么多年的自学经历，我最应该感谢的是 Emacs, 是这个世界上最难折腾的软件，虐我虐到我待她如初恋，给我莫大的耐心，我再学习其他技术的时候才会觉得得心应手。 感谢 Emacs 让我接触到强大而又无私的顶尖黑客们和黑客精神，每天看着一群天才比我自己还努力的时候，自己就更萌生发奋学习的动力。 自学的技巧 耐心、耐心、耐心

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

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：

2025 年 12 月 31 日晚上 8 点半，现场 4400 名观众与线上几百万人同时看罗振宇在三亚讲了四个小时。 演讲结束，评论区出现了两种截然不同的声音。一部分人说“太燃了”“找到方向了”“明年要行动起来”，另一部分人说“四小时广告”“焦虑贩卖”“割韭菜年度总结”。 有意思的是，这两拨人看的是同一场演讲，听到的却像是完全不同的内容。 这不是简单的“懂不懂”问题，也不是“聪明不聪明”的区别。这背后藏着一种特殊的信息结构，LessWrong 社区的一位作者 KAP 给这种现象起了个名字：施特劳斯式模因（Straussian Meme）(链接： )。 这个概念来自政治哲学家列奥·施特劳斯的阅读理论——施特劳斯认为，历史上很多伟大的思想家写作时会故意设置多层含义，聪明的读者能读出言外之意，普通读者只看到表面。 把这个思路用到模因传播上，就有了一个相当锋利的分析工具。理解这个概念，能帮你看穿很多“听起来对，但细想很模糊”的信息。 【1】三层结构：高贵的谎言 施特劳斯式模因有三个关键特征。 第一，同一信息存在“高阶解读”和“低阶解读”，两者相关但不相同。低阶解读通常更简单、更正面、更容易接受；高阶解读往往更复杂、更世故，有时甚至与低阶解读方向相反。 第二，能读出高阶含义的人，完全理解低阶含义，但他们把低阶解读视为“有用的简化”或“必要的安慰”。他们不会主动去纠正，因为觉得那样做要么没意义，要么有害。 第三，也是最关键的：这种分层结构是自稳定的。低阶解读者被某些社会心理力量阻止去理解高阶含义（比如身份认同威胁、禁忌、羞耻），高阶解读者则被另一些力量阻止去澄清（比如社会成本、群体利益）。两边都不会主动打破这个结构，于是它就稳稳地立在那里。 罗振宇的跨年演讲，是理解这种结构的绝佳样本。 【2】表层：一场关于 AI 时代的人生指南 对于大多数观众来说，这场演讲传递了几个清晰的信息。 AI 来了，但不用慌。罗振宇反复强调，AI 不是来抢饭碗的，而是来“托举”人类的。它替代掉的是那些“不愿干、干不动、压根不该人干”的工作。矿车司机、养猪场体检员、超市店长的重复劳动——这些被替代是好事。 人人都有机会。他讲了一线员工比高层更会用 AI 的案例，讲了文科生也能编程的故事，讲了“手能塑造大脑”的理论。潜台词是：别觉得自己不行，应用场景人人可及。 独特性是护城河。“逃离一致性”、“发明一个全世界只有我最胜任的职业”——这些金句给人方向感。在一个被算法和标准化包围的世界里，独特性成了救命稻草。 最后是乐观主义的召唤。苏东坡被贬三次，每次都盖房子；我们面对 AI，也要做“不可救药的乐观派”。 这套叙事有极强的吸引力。它缓解焦虑（AI 不是威胁），赋予能动性（你可以掌控命运），提供确定性（这里有答案），制造归属感（我们是“时间的朋友”）。 如果你只看到这一层，你会觉得这是一场真诚的、有价值的、充满洞见的演讲。 【3】深层：一个精密的商业系统 对于熟悉知识付费商业逻辑、演讲修辞结构、以及信息产业运作方式的人来说，这场演讲呈现出另一层图景。 首先是商业变现的精密架构。几乎每一个“启发性观点”都指向一个商业出口：“一线员工用 AI 更强”指向飞书，“健康产业大爆发”指向蚂蚁阿福，“未来需要记录生活”指向 999 元的 AI 录音卡，“逃离一致性”指向《预测之书》。 这不是广告插播，而是广告融入叙事。问界 M9 不只是赞助商，而是“把我从办公室拽出来闯荡”的伙伴；泸州老窖不只是酒，而是“人与人之间连接的催化剂”。内容和广告的边界被有意模糊了。 其次是焦虑 - 解药的捆绑销售。演讲先制造焦虑：“将近 100 万律师、500 万医生、1000 万程序员、2000 万财务人员、3000 多万货车司机，都或多或少地感受到了 AI 替代的威胁。”然后立即提供付费解药——用飞书、买录音卡、读《预测之书》。这是一个完整的情绪操控周期：恐惧→希望→购买路径。 第三是“逃离一致性”的悖论。罗振宇号召大家“逃离一致性”，但方法是什么？读同一本《预测之书》、用同一个 AI 录音卡、参与同一个 21 天学习挑战、预约同一场除夕直播。他在销售一种“关于独特性的标准化产品”。真正的高阶解读是：只有制定规则的人才能逃离一致性，追随者只能在消费一致性中寻找虚幻的个性。 第四是“愿力”叙事的隐含逻辑。当“愿力”被定义为人类最后的优势时，一个隐含推论浮现了：如果你没有成功，是因为你的愿力不够强。这将结构性问题个人化，将系统性风险转化为个人责任。经济下行、就业困难、阶层固化——这些不再是需要解决的社会问题，而是需要用“愿力”去克服的个人挑战。 最后是那些被包装成“人类优势”的工作。罗振宇列举的“AI 时代人类竞争力”案例——整理心情的超市店长、做微缩景观的设计师、社区陪聊、搞氛围的音乐公司老板——在知情者眼中意味着什么？中产阶级的认知护城河已经崩塌了，剩下的是情绪劳动和人际服务。所谓“紫领”，本质上是技术系统下的高级服务员。 【4】为什么这种结构很稳定 施特劳斯式模因之所以难以被打破，是因为存在双向的屏障。 向上屏障，阻止低阶解读者接受高阶解读。 最强的屏障是身份认同。观众自我定位为“时间的朋友”、“想做事的人”、“终身学习者”。承认这场演讲本质上是商业行为，会动摇这个身份认同。这太痛苦了。 其次是沉没成本。很多人已经追随罗振宇多年，买了书、买了课、每年看跨年演讲。承认被“割韭菜”，等于承认过去的投入是愚蠢的。维护“上进者”的自我形象，要求他们接受这些商业植入是“真知灼见”。 还有认知负担。同时理解商业模式、修辞技巧、心理操控，需要相当的知识储备和批判性思维训练。门槛不低。 最后是仪式感的保护。跨年演讲已经成为一种文化仪式，质疑它会显得“扫兴”、“负能量”、“不合时宜”。 向下屏障，阻止高阶解读者去“点醒”低阶解读者。 最常见的是善意保护的心态。“也许这种鸡汤对某些人确实有用”、“给迷茫的人一点方向感也挺好”。 其次是徒劳感。粉丝已经形成稳定的认知框架，很难撼动。公开批评会被反击为“嫉妒”、“酸”、“不懂长期主义”。 还有利益纠葛。很多能看出这套逻辑的人，本身也在类似的生态中工作，或者希望成为下一个“卖铲人”。点破这个局对他们没有好处。 最后是相对主义的默许。“商业化又怎样？有价值就行。”这种态度让批评失去了道德正当性。 两边都不会主动打破这个结构。于是它年复一年地维持下去，甚至不断强化。 【5】它不是什么 为了让概念更精确，作者特意划了几条边界。 施特劳斯式模因不是“狗哨”。狗哨是圈内人的暗号，设计成圈外人听不懂。而施特劳斯式模因的各层含义原则上对所有人开放，只是不同人选择停留在不同层。狗哨是密码，施特劳斯式模因是分层的公开信息。 施特劳斯式模因也不仅仅是“战略模糊”。企业领导经常说些模棱两可的话，让不同人各取所需。但除非这种模糊有自稳定机制，否则它就只是普通的多义。一个产品介绍说得含糊，你大可以去查技术规格——没有社会力量阻止你。这不算施特劳斯式。 还有一点：高阶/低阶不是道德轴。高阶解读不等于更正确或更高尚。整个模因可能在道德上是有问题的，高阶解读者只是“更懂套路”，不是“更有良心”。 【6】怎么识别 作者给了一个三步检验法，可以帮你判断一个信息是不是施特劳斯式模因。 第一步，问不同背景的人这个内容是什么意思。如果你得到了不同但相关的回答，而且能按复杂程度排序成高阶和低阶，那就有了第一个信号。 对于罗振宇演讲，普通观众会说“关于 AI 时代如何自处的启发性演讲”，而熟悉商业逻辑的人会说“一个将焦虑货币化的精密商业系统”。两种回答相关但不同，可以排序。 第二步，把某个高阶解读告诉持有低阶解读的人。观察他们的反应：是困惑、不信、排斥，还是不愿意继续聊？ 试试告诉一个罗振宇粉丝“这四个小时本质上是广告”，看看反应。大概率是防御性的：“你太 cynical 了”、“他确实有干货”、“商业化不代表没价值”。 第三步，问持有高阶解读的人：你为什么不去公开指出这些？ 他们通常会提到社会成本（会被骂）、徒劳感（说了也没用）、或者某种默许（也许对某些人有用）。 如果三个信号都有，你很可能遇到了一个施特劳斯式模因。 更本质的信号是：当有人试图打破这种分层结构——比如公开写文章分析“罗振宇跨年演讲的商业逻辑”——会遭遇某种惩罚。可能是被粉丝围攻，可能是被标签为“负能量博主”，可能是在圈子里被边缘化。这种惩罚机制让大家都不愿意当那个捅破窗户纸的人。 【7】为什么现在要聊这个 AI 时代，生成内容的成本趋近于零。这意味着精密的多层信息结构会大规模涌现。 罗振宇的演讲还是人写的，你可以想象，当 AI 可以批量生成这类“表面启发、底层变现”的内容时，会发生什么。图像、短视频、长文章——所有载体都可以被塞进这种结构。 识别这种结构，不是为了变成一个愤世嫉俗的人，而是为了在信息洪流中保持清醒。你可以选择接受低阶解读——如果它确实给你带来了价值。但这应该是一个知情的选择，而不是因为看不到另一层。 下次当你听到一个说法，觉得“听起来对，但细想又很模糊”的时候，不妨问自己几个问题： - 这种模糊是故意的吗？ - 谁在从这种模糊中获益？ - 如果有人试图澄清，会发生什么？ - 我现在接收到的，是表层还是深层？ 能问出这些问题，就已经是某种免疫力了。 LessWrong 那篇文章的作者说得好：“给这个技巧命名，就是帮助我们对它免疫的一种方式。” 【8】可以用 AI 来识别吗？ 当然可以，这是一套提示词，下次遇到这类内容你可以试试看： ```` 你是一位专精于“施特劳斯式模因”(Straussian Memes)分析的文化解读专家。你的任务是从多层信息传递的角度，解构和分析用户提供的内容。 什么是施特劳斯式模因 施特劳斯式模因是一种对不同受众传递不同信息的表达形式，其核心特征： 1. 多层解读：存在“高阶”与“低阶”解读，两者相关但本质不同 2. 理解不对称：高阶解读者理解低阶解读，但视其为“高贵的谎言”或“有用的简化” 3. 自我稳定：结构本身会阻止层级之间的“穿透”，形成稳定的信息分层 分析框架 请按以下步骤分析用户输入的内容： 第一步：识别表层信息（低阶解读） - 大多数人会如何理解这段内容？ - 表面传递的核心信息是什么？ - 这个解读为何具有吸引力或说服力？ 第二步：挖掘深层信息（高阶解读） - 对于更知情/更老练的受众，这段内容可能传递什么不同的信息？ - 是否存在“言外之意”或“弦外之音”？ - 高阶解读与低阶解读之间是什么关系？（补充、反讽、颠覆？） 第三步：分析自稳定机制 问自己以下问题： - 向上屏障：什么因素阻止低阶解读者接受高阶解读？（身份认同威胁、认知负担、情感抵触、禁忌？） - 向下屏障：什么因素阻止高阶解读者去“点醒”低阶解读者？（社会成本、徒劳感、利益考量、善意保护？） - 这些屏障是有意设计的，还是自然演化的结果？ 第四步：识别利用的社会力量 分析内容借助了哪些社会心理机制来维持分层： - 禁忌与羞耻 - 群体归属感 - 善意与不伤害原则 - 社会地位维护 - 身份认同保护 第五步：区分与排除 确认这是否真的是施特劳斯式模因，而非： - 狗哨/暗号：仅对内群体可见的编码信息 - 普通模糊：缺乏自稳定机制的策略性含糊 - 单纯的复杂性：仅因内容复杂而产生的理解差异 ## 输出格式 ``` ## 🔍 施特劳斯式模因分析 表层解读（大众视角） [描述普通受众的理解] 深层解读（知情者视角） [描述更老练受众可能的理解] 自稳定机制 - 向上屏障：[什么阻止低阶→高阶的认知升级] - 向下屏障：[什么阻止高阶→低阶的信息传递] 借助的社会力量 [列出被利用的心理/社会机制] 判断 [这是否构成施特劳斯式模因？意图是什么？效果如何？] ``` 注意事项 - 避免过度解读：不是所有模糊表达都是施特劳斯式模因 - 保持中立：高阶/低阶不等于道德高低 - 承认不确定性：作者意图往往不可知，重点分析结构效果 - 警惕阴谋论倾向：要有充分证据支持多层解读的存在 --- 请分析以下内容： [用户输入] ````

“AI 味”这件事，本质上是语言模型逃不掉的命运。因为它从诞生的第一刻起，就不是在“表达自己”，而是在“复刻统计平均”。模型的训练目标只是预测下一个词最可能是什么，它不会思考“我为什么要说这句话”，也没有任何主观意图。于是，它的语言天然带着一种“概率最优解”的味道——对，但平，准，但无魂。 更致命的是，后期的 RLHF 奖励机制会进一步放大这种味道。人类标注者倾向于给那些“中庸、安全、全面”的答案高分，于是模型被训练成了“八面玲珑”的选手：不表态、不激进、不出格。你经常看到的那些“既有优势，也有挑战”“具有重要意义”“未来前景广阔”这样的句式，就是这种中庸激励下的自然产物。 这也解释了为什么 AI 写出来的东西，即便形式上模仿得再像，读起来仍像是“没有血肉”的文字。它没有世界模型，没有时间感，也没有“我非说不可”的冲动，它生成的只是“统计上最合理”的答案，而非“我真心想说”的表达。这种根源性的差异，就像是合成香料和炖煮骨汤的差别——味道可能接近，但总有一股“假”的底色。 所以，AI 味并不是一个可以靠技巧完全去除的瑕疵，而是统计学习范式的体味。你可以靠风格微调、个性化训练和精心设计的提示词让它淡一点，但只要它的底层逻辑还是“预测最可能的词”，这种味道就永远不会彻底消失。换句话说，它可以越来越像人，但永远不知道“成为人”是什么感觉。

昨天临时让潘乱组了个连麦局，喊上老编辑一起聊了聊钟睒睒开团张一鸣的事儿，不过确实因为是即兴谈话，都没什么准备，所以跑题跑得特别离谱，但很多好玩的话题都在经常冷场的跑题过程里诞生出来了，我是觉得受益匪浅的。 钟睒睒的暴起昨天在热搜上挂了一整天了，就不多做解释了，只能说农夫山泉和他个人遭受的一系列攻击，终于还是到了一个忍无可忍的临界点，尽管出来的时间选择有点突然，甚至是迷惑。 今年8月的时候，农夫山泉安排老板上了一次央视「对话」节目，属于标准的常规公关程序，用国家级媒体背书的方式去做定调处理，原本以为事情就这么过去了，但没想到钟睒睒这几天又翻旧账，用了一种很明显的「公关部谁敢拦我就开除谁」的任性放飞自我。 是的，这次钟睒睒的开炮，从画面上看是在念稿子，并不是一时兴起，但条理性和情绪都和上央视那次差了很多，你们要知道在央视接受访谈，每一句能播出来的话，也都是事先排练过的，实际上也是在背稿，所以为什么钟睒睒这次急了？ 潘乱和老编辑都不同意我对钟睒睒的推断，潘乱的意思是，不要忽视钟睒睒当过好些年记者的经历，他很清楚如何使用媒体的技巧乃至后果，这次把抖音拼多多直播带货整到一起AOE绝对不是头脑发热，虽然一棍子打死一个产业的表达有些武断，但他知道暴论才能传播得足够远，远到可以让张一鸣听到。 老编辑则认为钟睒睒是在非常缜密的重新构建合法性论述，从喷拼多多打乱的价格体系，到喷直播带货的不入流，再到喷张一鸣的不作为，每一个步骤都极其清晰，是基于农夫山泉的反脆弱——它对互联网那套游戏规则的疏远——提出了新的理论，精确的指向能够伤害自己的那些东西。（1/n）

怎样才能写好技术文章？ 跟大家想的不一样，它跟语文水平关系不大，更多是一个技巧问题。 因为技术写作的评价标准，不是艺术性，而是表达是否清楚明白。它不需要华丽的词藻、巧妙的比喻、深刻的感悟，只需要把问题说清楚。 把问题说清楚的关键，在于你的思想是否清楚。 当你想清楚了一个问题，只要掌握几个基本诀窍，就能写出一篇很好的技术文章。#科技爱好者周刊（第# 287 期）