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继续分析一个三件套之首的 To-do App！我第一眼是被 Habitica 的设计吸引的，把待办事项做成了 RPG 游戏 ！ 分析完产品后的最大启发 如果一个行为本身很痛苦，不要只把它做得更高效，先把它做得更愿意被重复。 产品已经上线十多年了，还被 Apple 选过 App of the Day。 最近一个月 Android 大概 6 万下载、1 万美元收入；iOS 大概 4 万下载、2 万美元收入。 赚钱不靠强 paywall、焦虑营销或者大流量，靠的是一个很长期的游戏化自我管理系统。 Habitica 最聪明的地方，是没有急着向用户卖「任务管理」。 它先让你免费进入一个游戏循环：完成任务，获得金币和经验，角色升级，再慢慢解锁装备、宠物、队伍和公会。 等你开始在这个小世界里投入时间，再卖 gems、装扮、订阅和支持者权益。这套变现比很多效率工具自然，因为普通效率工具卖的是功能，Habitica 卖的是你已经养出来的那个角色。 很多 app 会在 onboarding 里尽快把用户推到 paywall 前面，但 Habitica 不这么做。它真正能变现的东西是用户在里面积累出来的身份感。 你的 avatar、streak、pets、gear、party、guild，都是一点点养出来的。一上来用户都还没进入这个世界呢，若收费显然不合理，。 所以它的顺序是 先让用户产生投入，再让用户为投入过的东西付费。 这也是 gems 和订阅同时存在的原因。 gems 解决的是即时消费，比如买装扮、买宠物、买一些游戏内物品； 订阅解决的是长期关系，比如支持小团队、获得更多权益、继续留在这个社区里。 一个是「我想买这个东西」，一个是「我愿意支持这个世界继续运转」。 这比单纯订阅更灵活。 有人只愿意花 0.99 美元买一次 gems，有人愿意按月订阅，有人会直接买年付，还有人付费是因为他已经把这里当成自己的日常系统。 这也是 Habitica 和很多效率工具不一样的地方。 其他工具的前提是 用户已经想自律，只是缺一个更好的工具。Habitica 深知很多人其实知道要去完成任务，但任务本身太无聊、太重复、太容易让人想逃避。 所以它没有继续教育你要自律，而是把枯燥的琐事变成了探险任务，把习惯养成变成了经验升级，把连续打卡变成了角色成长，把互相监督变成了组队打怪的玩法。它把一个人的自我管理，变成了一个可以被别人看见的小世界。 长期累积出来的情感绑定才是社区护城河所在。 普通习惯追踪打卡一旦用户停止记录，产品就失去意义。Habitica 多了几层留存理由：队友还在，公会还在，挑战还在，宠物和装备还没收集完，季节性内容还会更新，你养出来的那个角色还在等你回来。 Habitica 更像一个用现实生活当输入设备的小型 RPG。你完成现实里的任务，它就在游戏里给你反馈；你越愿意回来，它越有机会变现。

晚熟 周末闲聊，今天想分享一个轻松有趣的事。 是这样，前段时间不是休息过14天嘛，我当时无聊整理自己东西，结果发现一个本子上记录了自己曾经写的日记，时间是1998年9月，将近一个月。 当时我从台州中学初中部升到了高中部。说起这个升学也挺曲折，台州中学高中部当时台州排名第一，竞争很激烈，我中考成绩离录取线10分，家里亲戚托关系找人，交了3万赞助费才得以入学。 1998年的3万，老大一笔钱了，在我们当地县城已经可以买一套小房子。这事对我有触动嘛，坦率讲有一些，但不多，我知道单亲妈妈出这笔钱不容易，但入学没多久我又故态复萌，吊儿郎当的混日子。 都说男孩成熟懂事的晚，那确实。 …… 日记的一开始我先记账，私房存了3000多元，一半来自压岁钱，另一半是平时零花钱省下来的。有点意外，我也忘了我当时有这么多钱，看来我从小就是那种能管理欲望的人。 当时我的身高177，体重56，27年后的我身高还是177，体重膨胀到73，多出来的都是岁月沧桑。 第一页我就订了三个目标：成绩进入班级中上水平，打好篮球让身体练的强壮一些，看看能不能谈个女朋友。呵，结果我这个废物高中三年只做到了其中一件事。 看完前面两天的日记，我最大的感慨就是当时的文笔怎么那么幼稚、那么差劲....？一直以来我给自己的童年滤镜是颇有文墨的偏科达人，因此我对语文成绩差的大崽颇为不满，结果现在看到日记里行文生涩，话都讲不利索的少年，好几次都想合上不看了。 人的记忆真的会骗人，尤其是对自己的记忆。 …… 随着日记的展开我记录了大量当时的日常——每天惦记着去租书屋看看有没有最新的漫画；看了灌篮高手后臆想自己成为篮球明星；最喜欢听的CD是HOT的专辑，有空了会练习《we are the future》的舞；和校外女生做通信的笔友；参加学校社团的活动，当时学生会在选干部，我帮班里参选的同学拉票。 至于学习，几乎只字未提，这倒不代表我当时不学习，只是对一个写日记的高中生来说，把学习的事写到日记里很无聊，而且一点也不酷。 日记记录了一次我和母亲的冲突，她嫌我不够用功，强调3万块的赞助费来之不易，blabla的数落我。我是左耳进右耳出，青春的少年只能顺毛捋，很难听进去说教。我妈每次说这个话题的终极杀招都是搬出好友家的儿子，“你怎么就不能像xx一样成绩优秀？” 很有效，因为我又破防了，反唇相讥她也没别人的妈妈优秀，整天只会望子成龙逼自己儿子。母子大吵一架，日记里我说当她的儿子真是糟糕透顶。 再过几年大崽也会到我写日记的年纪，希望我不要成为他日记里糟糕的父亲。至于我妈口中那个优秀的朋友家孩子，后来一直挺优秀的，考上985大学，留学欧洲，目前回上海在跨国外企上班，也是大城市的高薪精英。幸亏我现在也有点出息，不然好险要被我妈拿来比一辈子。 …… 日记里还记录了一件事，学校组健美操队参加省里的比赛，不知道什么原因就选上我了，我没有跳操经验，也不是体育生，不过平时有练韩舞，所以有底子，学的快。 当时健美操队的十几个男生主要是高二的体育生，高一的算上我一共就3人，属于妥妥的食物链底层。我不太主动说话，面对那些猛男学长，也蛮担心细胳膊细腿的自己被霸凌欺负。我妈一直说参加这个浪费时间耽误学习，我不置可否，这是我第一次参加比赛集训的体验，只觉得很新鲜很好玩。 练了差不多一个月，集体出发去浙江工业大学比赛。结果临比赛的时候老师突然做了一个调整，把原本站最后一排的我和另一个高1学生换到了第一排最右边，等到复赛的时候又换到了第一排最左边，理由是我们两人形象好，离裁判席近一些。 结果那次比赛我们的成绩一般，只拿了个安慰三等奖。回来的路上我们两个就被高二学长们数落惨了，说成绩不好就是因为临时换位置，把两个高一菜鸟给放到了C位。我假装听不见冷嘲热讽，心里面暗笑：老师说了，我比你们形象好📷 …… 大概写了20多天，日记本戛然而止，毕竟这事挺需要毅力的，没人看，没人评论，没有广告，没有打赏，什么正反馈都没有，一个高中生坚持不了多久。透过这段20多天的日记，我仿佛回到了高一那年无忧无虑的夏天，挺好的，能看出来我的青春相当有趣。 如果有机会穿越的话，我决定好好学习，改进学习方法，提高效率，这是40多岁的我更擅长的技能。最终目标我要考上北航，这样我就能在大学里谈上我老婆了📷 不知道是不是巧合，最近几天我总在抖音上刷到HOT组合复出开演唱会，好像是11月22日在首尔，里面最火的那首歌还是《we are the future》。5个老哥哥都年近五十，文熙俊的身材肉眼可见的肿，看到他开场没抱住腿，左右踉跄，我把今年攒的功德都笑没了。 时间很公平，我和我青春里的那些人老的一样快。 今晚就这些吧，周末愉快～

2026 年 9 月 29 日，OpenAI 在旧金山 Fort Mason 办了今年的开发者大会 DevDay。主讲是 CEO Sam Altman。其他几位上台的人都在做这些产品。产品团队的 Holly 演示了新产品 Dots。后训练（模型预训练之后做对齐和能力调优的阶段）研究负责人 Tejal 讲了模型怎么反过来帮 OpenAI 做研究。Codex 的演示由 Romain Huet 来做，他在 OpenAI 负责开发者体验，去年 DevDay 主题演讲里的 Codex 演示也是他做的。整场演讲分三块：面向用户的常驻智能体 Dots 和协作空间 ChatGPT Space，给开发者的新模型和新工具，以及帮开发者做分发、赚钱的渠道。 1. Dots：一直在线、会主动干活的智能体 Sam 把 Dots 比作电影里那种一直在身边帮忙的 AI 助手。他认为订餐厅、买机票这类代办虽然有用，但和这项技术能做的事比起来太小了。他想要的 AI 知道正在发生什么，也知道你在意什么，不用你事事交代。 Dots 是常驻在线的智能体（Agent），有自己的云端电脑和浏览器，能写代码、跑测试。它的权限跟着用户走，能直接用用户已经在 ChatGPT 里连好的插件，覆盖 4000 多个应用。除了在 ChatGPT 里对话，之后还可以给它发短信、打电话。目前每人先有一个 Dot，以后可以配一整组。Dots 跑在 本月早些时候发布的 GPT-6 Astra 上，Sam 称它是 OpenAI 对齐做得最好的模型。用户可以限定 Dot 能用哪些应用、能不能操作电脑，也能给它的各类操作写自定义指令，愿意交出多少责任就放多少权。 Sam 说，他自己的 Dot 每天早上会把夜里进来的消息过一遍，挑出紧急的提醒他。他说这让他拿回了一部分注意力，没那么离不开手机了。他还举了一个更重的例子：把应用从一个即将停用的旧 API 上迁走。这个 API 可能散落在代码库各处，改了哪里会连带弄坏什么，事先看不出来。Dot 可以追踪依赖关系，找出所有要改的地方，写代码、跑测试，最后把 PR（代码合并请求）交给团队审。他让听众想想，过去做这件事要几个人、花多久。 开场视频里，用户把自己的 Dot 改名叫 Alfred。Alfred 和另一个 Dot 帮用户上线网站，改董事会材料，在婚礼蛋糕商家取消后找好备选。它们还发现财务会和女儿的演出撞了期，提出改时间。每件事都是 Dot 推进到需要人确认的地方，再由人拍板。 2. ChatGPT Space：人和智能体一起用的工作区 Sam 认为，现有的生产力软件几乎都没考虑过人和 AI 一起干活。ChatGPT Space 以页面为单位，可以在里面写计划、做调研、生成图片和数据。页面和文件像网盘一样放在同一个空间里。Dot 能直接在页面上工作，在评论里 @ 它，它就会接活。页面本身也能带指令，比如“每天去看 API 平台的 Slack 频道，把发现更新到这里”。之后 Space 里还会加入演示文稿，格式做成智能体方便读写的样子，团队成员可以和各自的 Dot 一起改。 在 Holly 的演示里，页面用斜杠命令就能插入交互图表、表格和可运行的原型。她 @ 自己的 Dot（名叫 Dotty），让它把一组数据改成柱状图。图表可以按反馈类型筛选，Dotty 每小时刷新一次。她还让 Dotty 把“某位工程师在我 Slack 私信里提过的新手引导数据”补进 FAQ。Dotty 能看到她的上下文，所以这种模糊的指代也找得到。 3. OpenAI 内部怎么用 Dots Holly 用一个虚构的歌单应用 Blossom Music，模拟发布前一天的状况。早上 Dotty 已经做了几件事：发现发布评审会提前，改好了日历；看完前一晚测试用户的反馈；注意到设计团队临时改了首页，把新设计发给她。她让 Dotty 直接把这个设计做出来。Dotty 调用她笔记本上的 Codex 构建应用，在 iPhone 模拟器里跑起来，再提交 PR。现场的语音演示卡住了，Dotty 一直回复“还在查”。Codex 线程也报过一次错，她重试后才继续下去。 她说，Dots 真正改变 OpenAI 工作方式的地方在 Slack。Dots 在公司 Slack 里有自己的身份，员工就开始把它们当作代理人。被同事 @ 到的零碎请求，直接转给自己的 Dot 处理。建群时，大家从一开始就把各自的 Dot 拉进来，Dot 带回结果时所有人都能看到。 工程师走得更远。有人在反馈频道贴出会话 ID 和一个用户 bug，某位工程师的 Dot 就会接手排查，提 PR 修复。她说这是真实情况：工程师们的 Dots 每天这样修掉几十个 bug，Dots 这个产品本身有很多部分就是 Dots 写的。 4. 上线范围和企业用的 Specialist Dots Dots 和 Space 当天向 ChatGPT Pro、Business Premium 和 Enterprise 用户开放。Dot 包含在套餐里，和它的对话不占用额度。 企业客户还可以预览 Specialist Dots。这是由公司统一设置、供整个团队使用的虚拟同事，负责会计、市场、法务这类工作量大的事。公司给它目标和背景，审核它的产出，给它反馈，反馈在全公司共享。OpenAI 也在和微软合作，把 Specialist Dots 接入 Agent 365（微软用来管理企业智能体的工具），企业可以用已经在用的微软工具来管理它们。 5. 新模型：更便宜的 GPT-6.1 Sol，更快的 UltraFast Astra 发布这几周，用户的要求集中在两点：更便宜，更快。GPT-6.1 Sol（转录稿误作 Soul）的能力接近 Astra，价格是它的五分之一。缓存输入（重复发送、已被缓存的上下文）比标准输入便宜 95%。智能体需要反复读同一批上下文、长时间迭代，这对它们尤其省钱。Sam 说 Sol 在某些方面比 Astra 还聪明，定位是开发者的日常主力模型。 UltraFast 是新的速度档，API、ChatGPT 和 Codex 里都能用。原有的 Fast 档是两倍速度、两倍价格；UltraFast 是八倍速度、六倍价格，每秒 300 个 Token。它现在可以配合 Astra 用，之后也会支持 Sol。现场让两个模型用同一个提示词，做一个 DevDay 配色的火箭。UltraFast 的火箭已经升空时，标准速度的还没做完。 订阅也跟着调整。新推出的 500 美元档 Pro 订阅叫 Pro 500，额度最高，是 Plus 的 25 倍。它可以在 ChatGPT 和 Codex 里用 UltraFast，还能通过“用 ChatGPT 登录”在合作方的应用里使用。Pro 200 重新开放，继续提供所有前沿模型。 另外预览了 Decisions API。它给 Luna 模型一组预先定义好的选项，让模型从中选一个，比如给请求分流、给图片分类、决定智能体下一步做什么。任务收窄成选择题之后，响应时间可以压到一秒以内，同时保留图像理解、多语言和安全防护。Romain 后来补充说，做机器人的朋友看中的是它能处理视觉输入：机器人可以根据看到的东西，近乎实时地快速行动。 6. 模型开始帮 OpenAI 做研究 Sam 提到，去年这个时候，他和 Jakob 在一次直播里预测，一年内会出现第一个“AI 研究实习生”，当时几乎没人相信。几周前 OpenAI 宣布达成了这个目标：有了一个能接手定义清晰的研究任务的系统，这类任务原本要熟练的研究员花大量时间和精力。 Tejal 的方向是电脑操作（computer use，让模型像人一样操作桌面和浏览器）。她举了两个例子。 第一个是让模型优化电脑操作的运行框架（harness，包在模型外面、负责调用工具和管理步骤的代码）。模型在循环里持续寻找能同时降低延迟、提升效果的改动，团队把找到的改进合进生产环境的框架，并用于后训练。结果是延迟改善了两倍以上，已经上线。 第二个是模型帮忙改进了监控和拒绝训练，让 Astra 在不安全的场景里更会拒绝。Astra 在电脑操作压力测试上因此达到业内领先，操作时出错更少，也更贴合用户的本意。 她给出了几项内部数据。今年夏天之后，研究工作消耗的 Token 量急剧上升。1 月时，模型能做好 15 分钟以内的短任务，需要一天以上的任务大多会失败；到 7 月，超过三分之一的一天量级研究任务，模型能在无人干预下完成。她还提到，Astra 这类模型已经帮忙解决了 100 多个悬而未决几十年的数学问题，也在参与针对耐药感染的新抗生素、古代语言研究、可再生能源和工业机器人等方向的工作。 7. 给开发者的底层工具 Sam 说，OpenAI 想让开发者用上自己内部用的东西。 第一件是 Codex 的运行框架。它同时支撑着 Codex、ChatGPT Work 和 Dots，目标是用最少的 Token、最快拿到准确结果，现在已经开源。第二件是 Codex 完全上云：在手机上开始的任务，可以在浏览器或桌面端接着做，合上笔记本任务也不会中断。 云端能力带来了 Codex Security Cloud。它在云端环境里持续寻找漏洞，并准备好验证过的修复方案供人审核，这次新增了自动去重、定时扫描和新界面。Sam 说这是为了给防守方更好的工具，因为“我们看得到接下来会发生什么”。 新的 Agents API 进入公开测试。它包含运行框架、托管、记忆、多智能体控制等功能，是 Codex 和 Dots 用的同一套技术，也加入了电脑操作能力。现场的例子是一个网站测试智能体，会自己打开浏览器、点击页面、测试流程。基础设施方面，OpenAI 和 AWS 合作推出由 OpenAI 驱动的 Bedrock（AWS 的托管 AI 服务）托管智能体，AWS 客户可以直接使用 OpenAI 的前沿模型、Codex 和 ChatGPT Work。 隐私方面预览了 OpenAI Private Intelligence。其中的零数据留存（ZDR）配合私有安全处理，可以在不把用户内容存到 OpenAI 服务器的情况下做安全检测；私有推理则把隐私保护延伸到推理阶段。Sam 说这套方案是和最大的一批客户一起设计的，目的是让他们能把模型用在最敏感的工作上。 性能方面，Responses API 一年里增长了 100 倍，可靠性保持在 99% 以上。首个 Token 的等待时间缩短了 45%，工具调用和工作流提速 30% 以上。 8. Romain 的 Codex 演示 演示从手机上的 Codex 开始。Romain 人还在会场外，让 Codex 替他跟观众打招呼、讲一个会场的冷知识。接着他用几张会场照片生成的 3D 场景演示 UltraFast，一边说一边改：把小人放到座位上，把直播画面投到场景里的大屏幕上。现场语音没连上，他改成了打字。 Codex 命令行工具（CLI）这次全面翻新。他让 UltraFast 写一个应用，从观众里随机抽三个人送明年的门票，几秒就写完；改成抽六个人，也几乎是瞬间完成。命令行现在支持由 GPT Live 驱动的双向实时语音，不只是语音转文字，但现场没能演示出来。 后面几段演示了多模态和电脑操作。游戏 Astra Adventures 从一张纸上的草图开始，几轮之后画面还很粗糙，借助图像模型，才变成有质感、能用在正式游戏里的美术。然后他让 Astra 通过浏览器自己学着玩这个游戏，屏幕左边显示模型的决策，右边显示它按下的按键。 他又用“应用快照”（app shot）把自己记录飞行课程的应用作为上下文交给 Codex，让它在各种屏幕尺寸下审查这个应用并截图。Codex 自己在模拟器里点开了各项功能。云端 Codex 现在和本地版用同样的工具，包括插件和电脑操作。他顺手把一个“用 Rust 重写整个后端”的任务丢到云端，打算稍后在手机上查看。 最后一个演示用的是 Hugging Face 借来的可编程小机器人 Micro Duck，它名叫 Lavender。Romain 前一晚让 Codex 把它接好：视觉用 Astra，图像生成用 GPT Image 2.5，语音交互用 GPT Live 1。机器人现场看着观众画了一幅画。他说，OpenAI 做 Dots 和 Codex 用的，就是 API 里开放给开发者的同一批工具。 9. 分发和变现：让开发者在 ChatGPT 上做生意 ChatGPT 每周大约有 12 亿人使用。Sam 承认，此前类似的尝试效果参差不齐。他说这次有信心，是因为开发者拿到的是 OpenAI 自己做 ChatGPT 用的工具。 第一项是“用 ChatGPT 登录”（Sign in with ChatGPT）。用户登录第三方应用时，可以直接用自己 ChatGPT 套餐里包含的 Token，开发者不必替新用户垫付模型费用。首批有 16 家合作方。 第二项是插件扩展（plugin extensions）。开发者可以把编辑器、仪表盘乃至整个工作区，做成原生嵌在 ChatGPT 和 Codex 里的应用。现场展示了三个例子。一个是会议应用：在 ChatGPT 里看日历上的会议，点“记笔记”后，页面变成团队和 Dots 一起跟进待办的 Space。一个是 Figma：打开设计稿、看团队评论、让 ChatGPT 改稿。还有一个是 Adobe：在 ChatGPT 里使用 Photoshop 的功能。ChatGPT sites（在 ChatGPT 里生成的网站，几个月里已有数百万个）现在也能接入插件和数据。访客用自己的账号登录、带上自己的智能体，看到的内容因人而异。 用户发现插件的渠道也扩大了。除了在插件库里搜索，ChatGPT 还会在对话中识别出能帮上忙的插件，用户当场就能连接。插件审核流程也简化了：开发者可以跟踪审核进度，看到需要修改的地方，申请人工复审，更新工具时也不用从头提交。 第三项是 OpenAI Marketplace，首批有 30 多家合作方，包括 CodeRabbit、Notion、Vercel。企业客户可以用已经和 OpenAI 签下的采购承诺额度来买这些产品，有承诺额度的开发者也能在这里花。通过和模型推理托管公司 Baseten（转录稿写作 Base10）合作，市场里还能用到开源模型。 10. 收尾：一次额度重置，和“文艺复兴”的说法 当天的后续安排里，Peter 会讲 OpenAI 对开源社区的投入，包括新的 OpenClaw Enterprise Harness（OpenClaw 是一个开源 AI 智能体项目）。还有一个 Codex 游戏工作室环节，观众可以用 Codex 做复古游戏，每人能领一台 DevDay 限定的 chromatic computer，用来玩自己做的游戏。最后是 Sam、Tibo (Thibault) 和 Tejal 的现场问答。 Sam 和 Tibo 还在台上按下按钮，给全世界的用户重置了一次用量额度。Sam 说 OpenAI 已经做过太多次重置，Tibo 一直想把公司改名叫“重置公司”。 最后 Sam 说，他不喜欢把 AI 比作新一轮工业革命，那意味着人变成巨大机器里的齿轮，转得越来越快；生活里有些部分不能也不该被自动化。他希望，如果做对了，AI 带来的会更像一场新的文艺复兴：让人对自己的生活有更多掌控，有更多工具去创造、学习和探索。

与 Bitget Wallet 四位高管的对话后，我的半年观察 —— 正在「被忘记」的加密支付 海德格尔在《存在与时间》中讨论过这样一件小事：一把锤子在好用的时候，使用它的人并不会「看见」锤子本身，他们看见的是钉子、是被钉的木板、是即将完成的工事。只有当锤子坏掉、不顺手、卡住时，人们才会突然意识到「锤子」作为一个独立物体的存在。 这个观察可以用在很多地方，也可以用在支付上。当你在便利店刷卡、在街角扫码，你不会意识到自己正在使用一套庞大的金融基础设施，发卡行、清算网络、跨国汇兑...它们都在你身后运转，但你不必看见它们。 加密支付还处在另一种状态里。一个用 USDT 买咖啡的人，付款前仍然会停下来想一下「这家店收吗」「能付成功吗」；一个用 U 卡支付 Uber 的旅客，事后会专门发一条推记下来。它仍然是一件让人用之前要「想一下」、用之后还值得「记一下」的事。就像 50 年代的信用卡、2013 年的支付宝，处在从「新事物」走向「日常工具」的中间路上。 而今天的 Bitget Wallet，正在三大洲的街头，让这条路走得更快一些。这是一个仍在发生的过程，但在 1 亿用户的真实使用里，从「被讨论」到「被使用而不被注意」的转变，已经发生了一段距离。 为了加速发生，Bitget Wallet 与 Stellar 联合启动「PayFi Odyssey」活动，以总计 30 万美元等值 XLM 奖励，覆盖亚洲、非洲与拉美超过 35 个国家和地区，活动持续至 2026 年 7 月底。这是 Bitget Wallet 围绕 Payfi 推出的迄今规模最大的跨区域用户激励活动，我们将在下文详细讲解。 —— 支付，一部「逐渐消失」的历史 回看支付史，会发现一个有趣的现象：每一代主流支付媒介的成熟时刻，都是围绕它的那些多余念头消失的时刻。 信用卡在 1950-60 年代刚出现时，「塑料货币会不会让人失去节制」「没有现金的社会是否还安全」是报纸专栏和家庭餐桌的常见话题。今天没人再思考「信用卡靠不靠谱」，它消失在刷卡的动作里。 支付宝、微信支付在 2013-2015 年间也让人反复掂量「到底安不安全」「资金被第三方托管会不会出事」。今天一个上海人在点外卖时，会想「用支付宝吧」，但不会再多想，它消失在扫码的动作里。 人们清楚地知道自己在用什么货币、用什么方式付款。 真正被忘记的，是围绕一种新支付方式刚出现时附着在它身上的那一组多余念头：它安不安全、这家店收不收、这次能不能成功、失败了怎么办、机制到底怎么运作。当这些念头逐个消失，只剩下「用什么付钱」这一个干净选择时，一种支付方式才真正进入了日常。 而 Bitget Wallet 正在做的，是把这些念头从用户头上一项一项拿掉。 ——「减法」：Bitget Wallet 的哲学 「念头被一项一项拿掉」这件事，最直接的体感来自 Bitget Wallet 团队内部，越来越多同事开始在日常生活中使用 Bitget Wallet Card 和扫码支付。 一位同事告诉我，过去去香港他会下意识做几件事：去银行/在机场换港币、买八达通。这一年他已经不做这些了，下飞机直接打车去酒店，吃饭、711 购物，全程只用微信/支付宝、Uber。第一次这么做的时候，他在中环一家茶餐厅展示了微信付款码，下意识地停了几秒想「成功了吗」。现在那个动作消失了。 「Bitget Wallet U 卡在国内日常消费里也基本够用，吃饭、打车、点外卖、各种 AI 订阅」，没有让他感觉到「它和别的卡有什么不同」。 变化发生在他看不见的地方，背后流过的，已经是稳定币。 它揭示了一件比「加密支付变方便了」更深的事，所谓加密支付走向日常，不是用户学会用一个新东西，而是这个新东西溶解进了用户已经在用的所有东西里。Apple Pay、Visa、Mastercard、PromptPay、VietQR...这些都是已经存在的、用户已经熟悉的支付方式。Bitget Wallet 没有要求用户切换习惯、记住一个新品牌、扫一个新的二维码，只是让稳定币像水一样流过这些已有的管道。 这种判断不只是个人的体感。美洲区负责人 Jack Zhai @JackZhaiTGG 深耕拉美新兴市场，他在一次内部访谈中讲过一句让人印象很深的话「Crypto 可以借鉴互联网大厂做法，要让用户逐渐感觉不到」。这句话和上面的体验完全吻合：用户感觉不到 Web3 在哪里、用户感觉不到稳定币是什么、用户感觉不到协调层在做什么，他只是在用钱付钱。 这就是 Bitget Wallet 想做到的「减法」，用户的支付习惯一点都不需要改变，但价值已经在以一种新方式流动。 要让这件事成立，需要的不仅是新技术，而是一种逆向的产品哲学。 这种哲学在 Bitget Wallet 内部有一个明确的源头。CEO Karry @KarryWeb3 Web3 产品方法论非常尖锐的判断： 「Web3 行业有很长一段时间有种『拿着锤子找钉子』的感觉」，Karry 说，「我有 ZK、我掌握 XX 技术，我要怎么怎么弄。陷入到这种死循环里，是很大的问题」。 他对 Bitget Wallet 的产品逻辑是反过来的，先从用户的角度起点开始，然后来找合适的技术。「用户要解决什么问题？用户要去中心化、要安全、又不想记助记词，所以我们用 TEE，做了 Social Login。用户不希望感知到 Gas 费，所以我们用了 EIP-7702，让稳定币直接付 Gas 费」。 所有的技术选择都是从用户的「我不想要 XXX」反推回来的： - 用户不想复制冗长的链上地址 → 链接转账：通过 WhatsApp、Telegram 等分享支付链接即可完成收付款 - 用户不想关心商户支不支持加密支付 → Bitget Wallet Card：与 Fiat24、Immerse、DCS 合作发行，覆盖全球超过 50 个市场，0 开卡费、0 年费、0 外汇手续费，每月 400 美元的零手续费消费额度，体验和过去三十年的刷卡经验没有区别 - ... 这种「从用户已有习惯反推」的思路，在不同区域也同样成立。Jack 在访谈中给过一个非常具体的例子：巴西的 Pix 是央行牵头、全国身份证联网的支付网络，连中国都没做到这种程度。Bitget Wallet 没有试图在拉美发明一套新支付，而是直接接入 Pix。对用户而言，他扫的还是 Pix 的码，做的还是 Pix 的动作；变化只发生在背后，结算流过的是稳定币。这件事最关键的细节是：Bitget Wallet 没有要求商户贴一个新二维码、没有要求用户学一个新动作，只是让自己的 App 能识别本地原有的码。 所以，在产品层和区域层，Bitget Wallet 用的是同一套方法论：不发明新轨，让稳定币流过已有的轨。 这种方法论的效果，在外部观察者眼里也开始被识别出来。PayFi 领域的资深观察者 Will 阿望 @Will_7th 写过一段非常精确的总结：「前端通过国家二维码扫码进行消费，VCC 支持 V/M；后端是数字钱包 + 法币银行账户。中间串联起来支付通道。这个感觉是市面上比较接近生活的 Crypto 钱包了」。 他用 30 个字精确还原了 Onchain Payments Matrix @PaymentsMatrix 在做的事，前端接本地已有支付通道，后端接已有金融轨道，中间用稳定币串联起来。这不是 Bitget Wallet 自己讲产品的方式，而是一个懂行的外部观察者，看完之后用自己的话讲出来的事。当一个产品架构能被外部人用 30 个字讲清楚的时候，它已经接近「被理解 = 被使用」那个状态了。 这种方法论背后是 Karry 个人的一种产品姿态。他在那次访谈里讲：「Web3 这个行业过去几年讲了太多虚的东西，最后什么都做不出来，这让我一度非常失望。我现在比较务实，能吹虚的地方就少了」。 支撑这件事的，是 Bitget Wallet 的 Onchain Payments Matrix，一套连接区块链、稳定币发行方、卡组织、清算银行、本地支付通道与商户网络的支付基础设施层。它是一个协调层（coordination layer），不发币、不重做结算、不替代任何已有的金融基础设施，它的工作只有一件：让原本互不连通的各方能配合起来。 关于支付的叙事热点也换过好几轮，去年讲协调层，今年讲 Agentic Wallet，市场喜欢追热点而动，但谁来串联协调层？亚太区负责人 Will Wu @SrWillWill 提过一个判断：「币圈的迭代速度比传统行业快 10-20 倍，但真正能让这种迭代进入用户日常的，还是要回到最基础的问题：用户痛点到底是什么，具体帮他们解决什么问题？」 迭代越快，越需要在某些事情上慢下来。Onchain Payments Matrix 就是 Bitget Wallet 选择慢下来的那个地方。 但这一切，用户在 Bitget Wallet App 里几乎感受不到，这正是前面讲的「看不见」那一面。这种「用户看不见、但实际跑通」的思路，不只发生在产品层。COO Alvin Kan @alvin_kan 在一次访谈中讲过 Bitget Wallet 这两年的内部调整。 「我加入的时候，市场、运营、BD 这几个团队是混乱的」，Alvin 在过去两年做的第一件事，就是确保每个团队及其 leader 都有清晰明确的职责范围，并且由具备相应能力的人来带领，「每一次拆分都伴随一个 Vision，你要让人看清楚自己该聚焦做什么」。 第二件事是放权区域。Alvin 在过去两年里招了一批本地区域负责人，「这是一个钱包公司，在做一个面向大众用户的消费级产品，要实现 mass adoption，它需要在每个市场扎得非常深，而扎深这件事只能让本地人来做」。 在产品上做减法之前，Bitget Wallet 先学着在自己身上做减法。 而组织减法做完之后，区域负责人手上的事情才能真正落地。今年以来，Bitget Wallet 扫码支付每日支付用户数相较去年增长近 10 倍，是平台增速最快的业务线之一。这个增长真正发生的地方，不在纽约或伦敦，而在新兴市场，这正是 Alvin 招的那批区域负责人在跑的地方。 Jack 在访谈中讲过几个反直觉的判断：拉美本币贬值近 1000 倍。在阿根廷、委内瑞拉这些国家，居民对本币的不信任已经不是宏观经济议题，而是日常生存问题。「美元稳定币替代本地货币」在拉美不是 Web3 极客的偏好，是一种集体本能。 另一个是渗透路径：稳定币在拉美不是从普通消费者突破，而是从特定行业渗透。Jack 提到两个典型场景：KOL 收款基本全走稳定币转账（绕开本币贬值和银行手续费）、远程办公者（一家纽约公司可以雇阿根廷员工，但工资走 SWIFT 太慢太贵，走稳定币就一切顺畅）。这些行业先用起来，然后通过每一次牛市把更多人带进圈。 加密支付在新兴市场之所以能跑通，不是因为这些用户对 Web3 有热情。恰恰相反，是因为他们对 Web3 没兴趣，对「美元稳定币能稳定持有 + 能流畅花掉」这两件事有需求。当 Bitget Wallet 让这两件事在他们已经习惯的二维码、银行账户、加密卡上发生时，需求就被自然满足了。 对他们而言，加密支付或许不是一个酷的产品，而是一个必要的工具。 —— Payfi Odyssey：一个夏天，三个大洲 但工具要从「被讨论」走向「被使用」，中间还有一段必经的路。它需要被真实的人在真实的街头反复使用、记录、传播。这条路前面有信用卡走过 30 年，有支付宝走过 10 年；加密支付现在正走在这条路的中间。 Bitget Wallet x Stellar 发起的 PayFi Odyssey 想做的，是在这条路上点燃一段集中的火，用 30 万美元等值 XLM 奖励，覆盖亚洲、非洲、拉美 35 个国家，三条主线对应三层观察：卡能覆盖多远、扫码能触及多深、真实生活中的人在用它做什么。 第一条主线，是 U 卡能覆盖多远。 加密卡活动总奖池 20 万美元等值 XLM，自 5 月 26 日开启至 7 月 7 日 15:59（UTC+8）。Bitget Wallet Card 持卡用户可通过完成开卡注册、日常刷卡消费及 Stellar 链上指定任务积累积分，活动结束后按积分比例分享 198,000 美元等值 XLM 奖池。覆盖中国大陆、新加坡、韩国、日本、越南、泰国、菲律宾、澳大利亚、欧洲 EEA 及英国、拉丁美洲与南非等超过 25 个国家和地区，这是覆盖范围最广、参与门槛最低的一条主线。 第二条主线，是扫码能触及多深。 扫码支付返奖计划总奖池 10 万美元等值 XLM，分两阶段进行，覆盖越南、新加坡、巴西、阿根廷等 11 个市场。这 11 个市场的本地 QR 支付网络已经成熟，稳定币只需要无缝接入，就能让用户用熟悉的扫码动作完成新的支付方式。如果这个夏天你有计划全球旅行，这就是最好的选择。 第三条主线，是真实生活中的人在用它做什么。 Crypto Survival Plan（加密生存计划）总奖池 10 万美元等值 XLM，向亚洲、非洲、拉丁美洲三大区域各征集约 20 名 KOL，以视频与访谈形式记录使用加密支付完成日常消费的真实体验，统一以 #StellarPayFiOdyssey# 话题聚合。这条主线不是为了铺规模，是为了把「加密支付走进日常」这件事——拍出来、写出来、传出去。 亚非拉 35 个国家不是平推。Will Wu 之前在 BCG 给非洲做过团体贷款业务，「当地很多人没有借贷能力，这件事让我对 FinTech 产生信心，金融服务可以做到让每个人都能轻松使用」。那个项目最后让他下定决心从 Web2 转到 Web3，他觉得 Crypto 比传统 FinTech 更接近「让金融普惠每个人」这件事。 这个经历直接塑造了 Will 在 Bitget Wallet 推动的 APAC + EMEA 区域策略：钱包增长不是广撒网，是深入到具体社区、具体场景里找到真实需求。 —— 那个不再需要被记下来的下午 电没有从话题里消失，但一个人按下电灯开关时，不会再担心「会不会触电」。互联网也没有从话题里消失，但一个年轻人打开手机时，不会再担心「网络稳不稳」。它们仍然被使用、被讨论，但围绕它们的那些念头，已经消散了。 加密支付正在走的，是同一条路。 回到那位 Bitget Wallet 同事，一年前他用 Bitget Wallet Card 还会下意识检查支付成功，现在不会了。一年前他在泰国会下意识去银行换泰铢，现在不会了。一年前他不知道 Bitget Wallet Card 能绑 Apple Pay，现在它已经溶解进他每天扫地铁的动作里。 这些都是看得见的「念头消失」。而 PayFi Odyssey 在做的，是让这种「念头消失」在更多人身上、更多地方发生：曼谷的咖啡馆、马尼拉的家庭、拉各斯的市场、布宜诺斯艾利斯的网约车。每一次重复，都会让「加密支付」少一分话题感、多一分日常感。 Bitget Wallet 撒下的这 30 万美金，先是在三大洲点燃一轮真实使用与真实记录，这是加密支付走出「新鲜阶段」必须经历的事。而它最终换的，是一件更朴素也更难的事：某一天用户刷了一次卡、付了一杯咖啡，过程里只剩下「用 Bitget Wallet 吧」这一个念头，不再多想「这东西靠不靠谱」。 那一刻，加密支付就真正「被忘记」了。 就像那位 Bitget Wallet 同事，写完这一天的工作之后会下楼吃饭。等下他会刷 Apple Pay，不会想起 Bitget Wallet。这家公司这两年所有努力，最朴素的成果，就是这一刻。

这份年终众包调研来自我在 X 上的随手一问，问了三个问题：2025 年 AI 最关键的技术突破是什么？哪些产品让你眼前一亮？2026 年什么趋势不可忽视？ 没想到收到了这么多认真的回复。我花了一两个小时时间，把这些留言和答案汇总整理了一下。 127 条留言，95 个人回答了同样的三个问题。 看完所有答案，我发现大家虽然各有侧重，但在某些判断上出奇一致。答案五花八门，但有些词频繁出现：推理 (Reasoning)、Agent (智能体)、Claude Code、Manus、Nano Banana Pro、NotebookLM、具身智能 (Embodied AI)。 这组词频里有个共同点：“聊天”这个词几乎没人提起了，“干活”这个词开始更多被提起了。 【1】推理革命：AI 学会了慢下来 如果要选 2025 年最重要的技术突破，答案几乎没有悬念——推理能力的工程化落地。 三疯 (@ 3fenglife) 的表述最精准：从“预测下一个词”到“预测下一步行动”。以前的 AI 像个反应快但不过脑子的人，张口就来，经常胡说八道。2025 年的突破在于，AI 学会了在回答之前先想一想——做内部推演、自我检查、发现错误就纠正。 技术上这叫 System 2 Thinking，或者叫 test-time scaling。AI 从“快思考”进化到了“慢思考”。o1、o3、DeepSeek R1 这些模型，都是这条路线的产物。 Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 还补充了一个视角——当 AI 开始像人类一样拥有“慢思考”的逻辑链，并能理解真实世界的因果律时，AI 才算真正拿到了进入物理世界的入场券。 岚叔 (@ LufzzLiz) 和 Xin(@ Xin_Jin1018) 点名了一个关键技术：RLVR，基于可验证奖励的强化学习。 以前训练模型需要大量人工标注的数据，告诉模型“这个回答好，那个回答不好”。这很贵，也很慢。而 RLVR 换了个思路：对于数学题和代码这类问题，答案对不对是可以自动验证的。答案对了就给奖励，错了就扣分。不需要人来一条条看。 另一个高频共识是成本拐点。Rainman(@ 0xdeusyu) 和 Robinson(@ python_xxt) 都提到了 MoE 稀疏化架构，DeepSeek R1 证明了一件事：前沿 AI 不再需要前沿预算。意味着推理成本在下降，成为可以普及的基础设施。 还有一类突破被反复提及：Agent 系统化成熟。SLiangD(@ SLiangD) 说得很到位，关键突破不是参数变大，而是三件套终于配合默契了——工具调用、上下文工程、多步推理。AI 能理解“帮我扫描亚马逊眼罩类目，找出评分低但销量高的产品，总结用户抱怨最多的三个痛点”这种复杂任务链了。 【2】年度产品：对话框退场，进度条登台 问到 2025 年哪些产品让人眼前一亮，有一个名字被提到了二十多次：Claude Code。 G_Z(@ GZhan57) 的评价很有画面感：“第一个 work 的 general agent，除了不能生孩子啥都可以。”阿绎 YiOS(@ WangYiNotes) 说得更细腻：“不是因为它写代码有多快，而是它第一次让人感觉是在跟队友协作，而不是在调教工具。” Claude Code 代表的是一类新物种：能把复杂工作流跑通的 AI。它不只是补全代码，还可以自己检索文档、改 Bug、跑测试、完成部署。你扔给它一个需求，它真的能把事办完。 第二名是 NotebookLM。Rocky(@ Rockybnbtrade) 说它让知识输入效率提升了很多，王是子路 (@ atm13999) 说它把枯燥的文档变成极其自然的播客对话。这个产品的价值不在于生成内容，而在于帮你消化和内化已有的知识。 第三名是个意外：Nano Banana Pro，谷歌 Gemini 的生图功能。defyong(@ defyong) 的评价很有意思：“结合 Gemini 的感知与知识库，图片生成不再是凭感觉。第一次让我觉得，这个生图工具，她活起来了。”Steven Qi(@ Jason_qeb) 补充说中文支持是个大突破，文生图、图生视频、图生 PPT 都变得可行了。 视频生成虽然没有 Claude Code 和 Nano Banana Pro 那么高频，但也收获了一批提名。Roland(@ Roland_WayneOZ) 和小镇记录家 (@ liangde_li40657) 都提到了 Sora、可灵、即梦等产品的突破，cicada(@ thebestsetup) 直接把 Veo/Sora 列为年度最惊艳。JCat(@ JackyisThinking) 的判断更进一步：视频生成会在 2026 年更加成熟，影视行业尤其是低成本特效和动画行业将全面 AI 化。这条赛道的特点是"看得见摸得着"，普通人也能直观感受到 AI 的进步，所以虽然技术门槛高、商业化慢，但对大众认知的影响可能比编程工具更大。 空间智能是另一个被多人点名的方向。JCat(@ JackyisThinking) 说得最清楚：机器人产业要落地，AI 就必须具备更高阶的 3D 空间识别、理解和推理能力，这是绕不过去的坎。Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 和 suwakopro(@ suwakopro) 都提到了"世界模型"这个概念——AI 不能只在文字和图片的世界里打转，它得理解真实世界的因果律和物理规则。小洲洲的 AI 日常 (@ LZhou15365) 观察到具身智能已经在快速进化："从走姿、行动都越来越像人类。"当 AI 学会了"慢思考"，下一步就是让它学会"动手做事"，空间智能是连接数字世界和物理世界的那座桥。 还有一批产品被多人提及：Cursor 和 Windsurf 这类 AI IDE，Deep Research 深度研究，Manus 和 Youmind 这类通用 Agent，可灵和 Sora 的视频生成。 但最让我印象深刻的是三疯 (@ 3fenglife) 的一句总结：让人惊艳的不再是对话框，而是进度条——它在后台默默把事办完了。Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 把这种体验叫做“感知消失，效率倍增”，这才是技术真正闭环的瞬间。 这才是 2025 年产品形态的本质变化。 【3】2026 路线图：从“教 AI 怎么做”到“告诉 AI 我要什么” 关于 2026 年的趋势，答案的集中度比我想象的高。 第一个共识是 Agent 大规模落地。 超过三分之一的人提到了这个方向。什么是 Agent？简单说，就是 AI 不再只是回答问题，还能自己拆解任务、调用工具、一步步执行，最后交付结果。 Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 的描述很有画面感：未来不再是你一个人对着一个 AI，而是你拥有一个 AI 舰队。它们会自动分工、自我纠错、自发存储数据。我们将从“教 AI 怎么做”转向“告诉 AI 我要什么”。 SLiangD(@ SLiangD) 用黄金圈法则做了一个漂亮的框架切分：Why（为什么做）和 What（做什么）仍然是人的领地，AI 无法替代；但 How（怎么做）将彻底交给机器，趋近于零成本瞬间完成。 这意味着什么？未来的竞争力不是“会用 AI”，而是“会定义问题”。 第二个共识是具身智能。 码上盈 (@ InnaLyceyum) 预测 Agent 将不再只存在于浏览器中，而会深度集成到智能硬件——从智能眼镜到桌面机器人，AI 将获得空间感知与物理交互能力。阿绎 YiOS(@ WangYiNotes) 说得更极端：2026 年我们可能不再讨论哪个 AI 产品好用，因为 AI 已经内嵌在 OS 和硬件的每一寸肌理里了。 第三个共识是 AI 的“私人化”和“记忆化”。 Cunningham Card(@ Card198454) 强调 Memory 方向的突破会让 Agent 更像人，拥有社会属性。AI 将从千篇一律的工具，演变成极度个性化、具备连续记忆的数字助手。 三疯 (@ 3fenglife) 还提出了一个颠覆性预测：SaaS 的消亡，Service 的崛起。你不再订阅“写作软件”，你订阅的是“文案产出服务”；你不再订阅“CRM 系统”，你订阅的是“销售线索清洗服务”。软件会员变成结果订阅，这是商业模式的根本重构。 当然也有清醒的声音。 Michael Guo(@ Michaelzsguo) 认为 2025 年 AI 基本没有关键技术突破，都是沿用 2024 年的路线做性能提升。Tony Lee(@ lee810860) 预测 AI 厂商加速倒闭。熊布朗 (@ Stephen4171127) 直接说“没有什么是不可忽视的必然路径”。 也不能说这些声音是悲观，更像是提醒我们：共识不等于正确，热情不能代替验证。 【4】最后 AI 的演进已经进入新阶段。2024 年大家还在争论哪个模型更聪明，2025 年这个问题变得不那么重要了，重要的是谁能把活干完。从“会说”到“会做”，从“输出文本”到“交付结果”，这是范式级的转变。 来自 Roland(@ Roland_WayneOZ) 和 SLiangD(@ SLiangD) 的一句话适合用来作为结尾： 2025 年是 AI 学会干活的元年。2026 年的赢家，不是最会用 AI 的人，而是最会定义问题的人。 我把整理后的结果放到 Google Sheet 上了：

左右派之争，悲惨世界，Do you hear the people sing? 右派青年领袖之死，公开行刑式刺杀，政治战争的残酷，左右之争的白热化，我要说说《悲惨世界》（Les Misérables）这本小说。 大文豪雨果。 芳婷：左派家庭未婚先孕的少女 她原本只是一个普通的乡村少女，美丽、纯真，却没有社会地位与保护力量。年轻时被一个轻浮男子的甜言蜜语所诱惑，生下了私生女珂赛特，却被无情抛弃。这是一场典型的“浪漫主义骗局”。在工厂里，芳婷勤劳肯干，却因为未婚先孕的身份而被同事排挤，最终失去了赖以生存的工作。 从此，她的人生进入急速坍塌：先是卖掉一头秀发，又被迫拔掉门牙贱卖，最后不得不沦为妓女。雨果冷峻而毫不留情地记录了她的堕落，仿佛在展示社会制度如何一步步摧毁一个弱者的生命。 然而，放眼今日的西方资本主义社会，尤其是当代法国，未婚先孕早已不再是无法承受的耻辱。相当一部分新生儿是非婚生子女，单亲妈妈也有完善的社会福利制度支撑。芳婷若活在今天，她或许无需把珂赛特送人，而是可以直接领取儿童补助、住房津贴，甚至在某些地区连房租都由政府承担。她甚至可能选择继续单身生子，只要孩子足够多，每个月都有数千美元的福利到账，几乎无需工作。 然而，一代芳婷，代代芳婷。 福利制度的初衷是防止女性落入“芳婷式”的悲剧，却在某些社区里代代相传，固化为一种文化循环。男孩在无父之家长大，成年后又留下更多私生子；女孩熟悉整套福利领取流程，也继续走着同样的道路。结婚？从未认真考虑过，因为婚姻反而会让她们失去补助。于是，新的芳婷一代代诞生，“代代芳婷”，成了社会的阴影。 左派的福利政策本意是慈悲，但也在无意中制造出大量 dysfunctional 的家庭结构。那些右派所坚持的“正常”：为家庭辛勤奔波的父亲，善良美丽的母亲，在许多家庭里早已不复存在。雨果笔下的芳婷，是19世纪的悲剧；而现实中的芳婷们，则成了21世纪福利国家的悖论。 全身刺青的左派青年，染着鲜艳色彩头发和全身各种金属环的左派少女。 县城婆罗门沙威 vs 县城小混混青年冉阿让 县城婆罗门沙威 vs 县城小混混冉阿让——这就是《悲惨世界》里最尖锐的对立。沙威为何对冉阿让穷追不舍？表面是执法，深层是阶层的蔑视。沙威出身低微，却通过进入体制爬上来，变成县城里的“婆罗门”，一种自以为稳固的中层秩序的化身。他对冉阿让的愤恨，并不是因为冉阿让偷了一块面包，而是因为冉阿让代表了体制之外的可能性：一个混混居然可以变好，甚至比体制内的人更有道德力量。 沙威问：你为什么不当公务员？为什么不在十几岁就像我一样，去追求秩序、依附制度？这是县城婆罗门的逻辑：我所选的道路就是唯一的正道。你冉阿让若不走这条路，就该一辈子伏在阴沟里。 而冉阿让的反击，是通过一生的行动：他用善行、用救赎，证明“体制外的混混”也能走出一条高于法律的道路。这就是为什么他要终身寻求救赎：为了证明人类可以超越标签。 然而，沙威之所以最终无法接受冉阿让的救赎，是因为那会动摇他赖以存在的全部意义。若冉阿让能自我救赎，那法律与制度的绝对性就被削弱了。沙威宁可毁灭自己，也无法承认体制外的人可以比体制内的人更高贵。 换句话说： 沙威象征县城婆罗门的自恋与优越感，活在秩序和身份的幻象里。 冉阿让象征县城小混混的痛苦与可能性，他的人生不是直线上升，而是痛苦跋涉中的涅槃。 道德洁癖，伴随一种自以为绝对正确的优越感，甚至带着法利赛人式的宗教姿态——这种态度，倒和许多右派的气质颇为相似。 Do you hear the people sing? 我确实听见了。那不是雨果笔下的1832年巴黎街垒，而是2008年的“占领华尔街”。这是现代版的法国大革命呐喊：贫富差距越来越大，富者恒富，穷者无望。不同的是，今天的人民手里有了广泛的沟通工具，文化水平也足以看穿资本积累背后的剥削逻辑。当他们在网络和街头集结，所燃起的，已不只是情绪，而是对制度性不公的清醒反抗。 那一刻，本来有可能演变成一场真正的全球性大火。可就在火苗即将点燃时，有一个意外的变量介入，像一桶水浇了下来——那就是 中国。 中国在2008年金融危机后祭出了强力的举措：天量刺激、基建狂潮、出口扩张，把全球的生产链、消费力和流动性全部硬生生拖了回来。华尔街的火焰没有烧透，美国的体制暂时缓过一口气。于是，“占领华尔街”的怒吼逐渐散去，青年们回到日常，革命的浪潮被压制了下去。 然而，问题并没有消失，只是被延迟。资本的逻辑没有改变，反而更加精致化、全球化。中国救的不仅是华尔街，也是在帮整个旧秩序续命。人民的歌声因此没有停息，而是潜伏在地下，等待下一次的爆发。 还给不给年轻人活路？ 雨果写的是街垒与子弹，而今天的街垒可能是区块链、AI模型、社群共识。 珂赛特，马吕斯，爱潘妮，安灼拉， 谁是左派？谁是右派？人民哪有什么界限呢？ 珂赛特，那她要按照她的出身，连艾潘妮都不如，但她却成了右派心目中完美女性的化身：纯洁、顺从、光明，雨果笔下的“光之少女”，甚至像是十九世纪版的 Sydney Sweeney，一个需要父权与守护来托举的形象， 是靠冉阿让用生命去托举的。 马吕斯，贫困贵族出身，出身“右派”家庭，又投身于左派革命。出身右派家庭，却转身投向街垒。他既有血脉的保守负担，又有浪漫的革命激情。 爱潘妮，出生底层，把自己活成了个女混混。就是左派叙事里的“原生家庭之痛”啊，但是她对马吕斯的爱情不真挚吗？为了保护马吕斯，替他挡下了子弹，死在他怀里，她就不高尚吗？ 所以谁是左派，谁是右派？哪有什么界限？没有敌我，如何有战争？如果真的划不清界限，又何来左右之分？ 宗教式右派的解法？ 政教早已分离，基督的归基督，凯撒的归凯撒。圣经的经文早已封卷，不会再多出一个字，它所能救赎的是个人的灵魂，而不是正在坍塌的社会结构。眼前的问题依然存在：制度的腐败、秩序的失衡、阶层的撕裂，这些都超出了经典所能提供的解法。过去的圣典可以安慰人心，却无法修补现实的裂缝。 社会的未来，需要更加高维的智慧。 但是在任何情况下，刺杀都是人类秩序的容忍底线。 政治是一个高风险游戏，本兔子早就吓的瑟瑟发抖，躲洞里去了。走之前写文一篇。

很多人搞不清楚 ChatGPT、Codex、Work 什么差别，以及额度是独立的还是共享的，根据官方文档整理了一个简单的 Q & A。 Q：Chat、Work、Codex，一句话说清区别？ Chat 回答问题，Work 帮你干活，Codex 帮你写代码。 Chat 就是你熟悉的 ChatGPT，你问它答，快进快出。 Work 是一个能跨应用收集信息、然后交付完整成品的智能体（Agent），交付物是文档、表格、幻灯片、网页应用这些拿到手就能用的东西。 Codex 也是智能体，但它主要操作的是代码仓库，能读你的项目文件、改代码、跑测试、提交 PR。 打个比方： Chat 是你问"番茄炒蛋怎么做"，它告诉你步骤。 Work 是你说"帮我准备一桌晚餐"，它自己去冰箱找食材、炒菜、摆盘。 Codex 是你说"这个菜谱 App 有 bug"，它打开代码自己修。 【来源： Q：Work 到底能做什么？跟直接在 Chat 里说“帮我写个报告”有什么不同？ 在 Chat 里你说“帮我写个报告”，它给你一段文字，你自己复制粘贴到 Word 里排版。 Work 完全不同。你先把日常工具接进去，Slack、Gmail、Google Drive、SharePoint、Teams、日历、CRM、项目管理工具都行，OpenAI 叫它 plugins。接好之后告诉它你要什么结果，它会自己去这些应用里拉数据、整合信息、生成一份可以直接交付的成品。你在提示词里用 @ 加应用名就能指定它去哪儿找数据。 举个例子，Zapier 的企业营销负责人用 Work 搭了一个系统，每月审查数千条线索，追踪 CRM 和邮件中的客户触点，找出跟进断裂的地方，生成管理层周报。Virgin Atlantic 的数字产品负责人用它做竞品对标分析，让 ChatGPT 调研各家航空公司的服务水平，生成可供团队审查的数据集，把原本需要数周的分析缩短到几小时。 另一个区别是 Work 能长时间跟进。一个复杂项目，它可以跟好几个小时，自己拆步骤、自己推进。中间有拿不准的会来问你，你也可以随时调整方向、审批关键动作。 【来源： Q：Work 能定时跑任务？ 能。这个功能叫 Scheduled Tasks（定时任务），可以设成一次性、定时重复、事件触发或持续监控。 比如你设一个任务：每天早上检查 Slack 和邮件里的新消息，整理成简报发给你。或者：每当有新的客户反馈进来，自动归类主题、整理成产品改进建议。这些都能在后台跑。它还能用桌面端的内置浏览器上网查信息，甚至通过 Computer Use 功能操作你电脑上的其他应用。 定时任务面向 Plus、Pro、Business 和 Enterprise 用户开放，各档计划的并发任务数量上限不同。任务不能每小时跑超过一次，长时间无人理会的任务可能会自动暂停。 【来源： Q：那 Codex 跟 Work 的区别到底在哪？ 这两其实是同一套底层 Agent（Codex）和 UI，但是应用在不同的场景，配合不同的插件。读的东西不同，交付的东西也不同。 Work 读的是你的业务上下文，邮件、文档、聊天记录、日历，交付的是商务成品，幻灯片、电子表格、文档、网站。Codex 读的是你的代码仓库，交付的是代码变更，diff、测试结果、PR。 【来源： Q：Codex 每周有 500 万人用，为什么还要再出一个 Work？ OpenAI 在博文里提到，虽然 Codex 最初是为开发者设计的编程智能体，但已经有超过 100 万人在用它做软件开发以外的工作。Work 的推出，某种程度上是把这些非编程用途正式化了，给了它一个专门的界面和工作流，用 plugins 连接业务应用，输出文档和幻灯片而不是代码。 OpenAI 自己内部也在大量使用：销售团队用 Work 把一次客户探索对话在 24 小时内变成了定制 POC（概念验证），以前这个流程需要几周。财务团队用 Work 把月末结账和预测流程从几天压缩到几小时。 我觉得 Codex 这么做呢，目的是为了吸引办公人群，原本这些人看到 Codex 的名字会以为是写代码用的，但是改名呢又会影响原本的 Codex 用户，结果就搞成这样一套产品两个名字。 简单来说就是一套产品，两个名字，两种主要场景，同时吸引不同用户群。 【来源： Q：我在哪儿能用这三个模式？ Chat 最简单，网页、手机、桌面端都有，所有平台通用。 Work 在网页和手机上已经开始上线（Pro、Enterprise、Edu 优先，Plus 和 Business 未来几天陆续开放）。桌面端也有，而且桌面端更强，能用本地文件，还有内置浏览器上网抓取信息。 Codex 只在桌面端能选。手机上不能直接用 Codex 模式，但可以通过 ChatGPT App 里的 Remote 标签远程查看桌面上正在跑的 Codex 任务。 一个要注意的点：网页/手机端的 Work 对话和桌面端的 Work 对话目前不互通，云端是云端，本地是本地。Chat 对话则可以跨网页和桌面端同步。 原来独立的 Codex App 已经合并进了新版 ChatGPT 桌面端。一个 App 里切换 Chat、Work、Codex 就行。开发者可以把 Codex 设为默认打开视图，App 图标也能换成 Codex 的 logo。原来的 ChatGPT 桌面端会更名为 ChatGPT Classic。 【来源： Q：Chat 聊天和 Work/Codex 的额度是共享的吗？ 不共享。Chat 对话有自己独立的消息限额，图片生成和语音也各有各自的独立限额和重置周期。 Work 和 Codex 用的是另一个池子，OpenAI 叫它"智能体用量"（agentic usage）。帮助中心原文说：Codex、ChatGPT Work、ChatGPT for Excel 和 Workspace Agents 的用量从同一个智能体额度池中扣减。 所以你在 Chat 里聊天聊得再多，不会影响 Work 和 Codex 的额度。但 Work 和 Codex 之间会互相挤占。白天用 Work 跑了一堆复杂任务，晚上想用 Codex 写代码，可能会发现额度已经不多了。 【来源： Q：要花多少钱？ Work 不是独立付费产品。它跟 Codex 共用同一个额度池，包含在你现有的 ChatGPT 订阅里。所有计划都能用，从免费到企业版，区别在于额度多少。 Free（免费）：能试用 Work 和 Codex，额度非常有限，试试味道可以。美国地区有广告。 Go（$8/月）：额度比免费多约 10 倍，桌面端可有限地用 GPT-5.6 Terra 跑 Work 和 Codex。没有 Deep Research 和 Agent Mode。有广告。 Plus（$20/月）：第一个去掉广告、功能完整的档位。包含 Deep Research（每月 10 次）、Codex、Agent Mode。三年没涨价，性价比最高。 Pro（$100 或 $200/月）：$100 档额度是 Plus 的 5 倍，$200 档是 20 倍。面向重度用户。 Business（$20/月/人起，年付；月付 $25）：至少 2 人，多了 SSO 和合规控制，数据默认不用于训练。 Enterprise（定制报价）：150 人起。 额度计费从今年 4 月开始改成按 Token 消耗计算。用更强的模型或开 Fast 模式，消耗更多。Plus 和 Pro 用户额度用完后可以购买额外 credits 继续使用。 【来源： Q：GPT-5.6 的 Sol、Terra、Luna 是什么？我该用哪个？ 这是 GPT-5.6 的三个子型号。 Sol 最强，适合复杂推理和高难度编程，也最贵（API 价格 $5/$30 每百万 Token 输入/输出）。 Terra 居中，日常工作默认选它（$2.50/$15）。 Luna 最快最便宜，对速度敏感或任务简单时用（$1/$6）。 Free 和 Go 用户只能用 Terra。 Plus 及以上可以三个都选，还能调节 effort 级别。 ultra effort 在 Work 中仅限 Pro 和 Enterprise 用户，在 Codex 中 Plus 及以上可用。 【来源： Q：Work 上线后，原来的 ChatGPT 还在吗？ 在。Chat 模式就是原来的 ChatGPT，一切照旧。桌面端点"Quick chat"按钮就能开新对话，手机端在顶部下拉菜单选"Chat"。你可以完全无视 Work 和 Codex，继续像以前一样用。 【来源：

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。

只是刷刷外网也被罚？90%的人分不清VPN和翻墙 最近在办公室喝茶无聊的时候刷到好几条使用vpn被上门查水表的新闻，其中一条看得我心里咯噔一下，谈谈自己的一点看法，也给刚使用vpn来注册x的的推友一点建议。。 今年3月湖北鄂州一个老哥，在家拿荣耀手机装了Clash翻墙刷TikTok、X，啥出格话没说、坏事没干，最后直接被派出所罚了200块。 这种翻墙被抓的消息每次一出，我身边好多朋友也来问我两件事，刚好今天我就谈谈自己的看法 第一个疑问：为啥身边一堆人偷偷翻墙用了好几年，啥事没有，偏偏就少数人被逮到？ 第二个最容易搞混：VPN和翻墙到底是不是同一个东西？很多人到现在都以为，VPN=翻墙，今天掰开揉碎说清楚。 先说大家最关心的：大部分人翻墙没被抓，真不是法律允许，纯粹是运气好。 我之前也跟朋友聊过这个事，执法机关的重心分得特别清楚，不会一上来就盯着咱们普通老百姓。 最先严查的永远是做翻墙软件、倒卖节点、到处卖账号牟利的那群人，这帮人是整条灰色产业链的源头，抓一个就是重罚，严重的直接刑事立案，网上曝光的大案基本全是这类。 其次才是翻墙之后乱搞事的普通人：跑去外网乱发表不当言论、参与网赌、传播不良内容、引流诈骗，只要你在境外平台有输出行为，后台一溯源精准找到人，处罚来得特别快。 至于我们这种只是刷刷视频、看看资讯，不发言不搞违法勾当的，监管系统流量池太大，不可能逐条筛查每个人，所以大部分人能暂时相安无事。 但这不代表没人管，这次鄂州那个男生就是现成例子，公安会不定时抽检排查，一旦撞上，罚款警告跑不掉，不存在“安安静静刷外网就没事”的豁免说法。千万别抱着侥幸心理，觉得大家都在用就法不责众，运气这东西早晚有耗尽的时候。 再聊很多人搞混的VPN和翻墙，我以前也一直误以为两者是一回事，后来查了法规、弄懂原理才知道完全两码事。 VPN本身就是个中性网络技术，压根不是为了翻墙诞生的。全称虚拟专用网络，说白了就是给网络搭一条加密隧道，保护我们传输的数据不被窃取窥探。 打个很生活化的比方，VPN就像家里的菜刀，工具本身没有对错。 正经能用的场景特别多：在外打工的跨国公司员工，远程连公司内网办公；出门在外连商场、车站公共WiFi，用合规VPN防隐私泄露；还有我们平时玩游戏用的正规加速器、大企业办业务走的跨境专线，全都是合规VPN。 那翻墙又是什么？ 在我理解里，翻墙是一种违规行为，指没经过国家相关部门批准，私自绕开网络管理，去访问境内限制的境外网站 而且翻墙不单单只有私自VPN这一种手段，Clash、代理、Tor这些乱七八糟的工具全都能实现，VPN顶多只是众多工具里的其中一个。 简单捋顺逻辑：VPN是工具，翻墙是行为。菜刀能切菜，也能拿来做坏事；VPN能合法办公加密，也能拿来违规跨境上网，好坏全看使用者的用途。 我专门去了解过国内相关规定，界限划得明明白白：技术不违法，私自绕开监管联网才违法。 企业要是做外贸、跨国业务，有真实需求，能走正规流程申请备案VPN专线 但门槛真的很高，必须是注册公司，做全省业务注册资金最少100万，全国业务要1000万，还要配套完整技术方案，法人三年内不能有电信相关违法记录。 光是“公司主体”这一条，就把咱们普通人直接拦在外头，个人根本没有渠道申请合法跨境VPN。 市面上我们随手能搜到、花钱买节点的各类翻墙工具，全都是没有备案资质的非法信道。哪怕你只是单纯刷短视频，只要连接使用，就违反了网络管理相关规定。 这里还有个容易踩的坑：就算你身边朋友有企业合规VPN，借来刷外网娱乐平台也不行，备案用途仅限办公，超出范围使用一样违规。 最后说几句我的真心话，给所有还在偷偷翻墙的朋友提个醒。 第一，别自我麻痹区分“轻度翻墙”“重度翻墙”。法律不会管你是看动漫还是刷资讯，处罚依据是“未经批准私自国际联网”，鄂州那个男生没发任何违规内容照样罚款，足以说明一切。 第二，私自翻墙不止会被罚款，隐藏风险多到离谱。那些私人搭建的节点、破解软件毫无安全保障，运营者能看到你所有浏览记录、手机里的照片，甚至银行卡信息，不少人因为用不知名翻墙工具被盗号、被勒索。更可怕的是，一旦借着翻墙接触网赌、灰色交易，行政违法直接升级成犯罪，代价根本承担不起。 第三，真有查看海外信息的需求，完全没必要铤而走险。做外贸的走企业合规专线；学生查外文文献可以去学校图书馆、科研机构的授权数据库；普通人想了解国外新闻，国内正规媒体平台都有海外资讯板块，完全能满足日常需求。 总结一下我的看法：VPN只是中立的网络工具，翻墙是实打实的违规行为，两者绝对不能画等号。合法跨境VPN只面向符合条件的企业，咱们普通人不存在合规私自翻墙的途径。 现在网络监测技术越来越完善，基层排查也越来越频繁，暂时没出事不代表永远安全。与其赌运气担惊受怕，不如老老实实遵守网络法规，走正规渠道获取信息，既不会惹上行政处罚，也能保护自己手机里的隐私安全。

看到这条推文或许KOL里面只有我能深刻的体会到买U人的无奈和愤怒，但是有什么办法呢？U商交易所卖U不审核肯定活不过1个月，别说赚那点差价，做生意的本金都保不住，本金保不住还不是最惨的，最惨的是还有后遗症一屁股屎等着擦。 我卖U都是顶着盘口卖一价卖，你可以理解是币安C2C盘口卖的最便宜的，正常人的干净资金买U那肯定是选择价格最低的买对吧，那就必须接受我的审核要求，实名给我汇款只是最基础的，我会继续审核几方面。 第一：审核你的银行卡流水，买U钱在卡里多长时间了，那些低于1个月时间的我从不卖给他们；其次看到这笔钱是谁汇给你的，问清楚和你什么关系；看卡是新卡还是旧卡、有没有长期买理财；流水有没有日常交话费、吃饭、加油、购物、水电费等等，结合起来综合判断。 第二：问你买U用途，通常都是炒币、玩合约、补仓啊这些，那就看你交易所的这些记录，啥都没有？那就是忽悠肯定不能卖给对方，正常都会有交易记录的。 恭喜你来到最后一关KYC，确保是你本人在操作，就和银行转账也要求你人脸识别一样。 最后我会友情提示你禁止把资产提出币安交易所，因为很多新手会被杀猪盘、所谓的朋友骗，被骗了跑去报警，叔叔一查RMB汇给谁了，U商躺枪。 当然你从一开始就可以拒绝U商的这些要求，是你的权利，你拒绝U商，U商肯定不愿意卖U给你，你就要重新选择U商，但是卖价便宜的那些U商没有不审核的，你只能一路往高价买，可能卖一价6.76，你需要去6.86附件去选了。 我冻结包赔做了很多年，后期几个大所才后知后觉的跟上。其实也是有办法让买U人更加便捷的买到U的方式，只是目前还没有交易所去开发这一块。几大所的OTC工作人员也都和我聊过，加油吧！哪个交易所买U更便捷就更能吸引新用户。@heyibinance @sisibinance