与「进化心理学」相关的搜索结果

我发现很多人有一个思维误区 跟朋友聊天 我说我是能量敏感体质 没办法接触垃圾能量 他说那如果有人天天舔你那不是高能量吗？ 我说不是 天天舔你的人 大概率是垃圾能量 因为”舔”的本质 是索取 不是给你 而你“回复”这个行为其实是在输出能量 所有关系都是能量交换 区别在于”方向和净值” 我好喜欢你” 在情绪上很热烈 但在能量结构上是一个索取信号 因为需要你去回应 而“舔”是一种高效的能量掠夺策略 在进化心理学上 灵长类动物的资源争夺有两种模式——直接掠夺、互惠诱导 舔是后者的极致形态 他的攻击被伪装成奉献 “我对你好” → 触发你的互惠本能 → 你不回应就会有道德负罪感 → 你被迫输出能量 很多人认为被舔很爽 因为他产出多巴胺 但真正的滋养是血清素+催产素：深度连接 稳定 滋养型 不上瘾 任何让你”必须回应”的关系 都是潜在的能量黑洞 而真正高质量的关系 它的特征恰恰相反： 对方尊重你的”不回应权” 不在场也不焦虑 给你留出空间

老刑警一句话点醒我朋友：凡事感觉不对劲，千万不要回应 我朋友老吴，当了二十年刑警，去年退休。 退休聚餐上，他喝了半斤白酒，红着眼跟我们几个老兄弟说了一句话："我这辈子破的案子里，八成以上的受害者，在出事之前都有过一个共同的感觉——'不对劲'。但没有一个人，选择不回应。" 老吴说这话的时候，指了指自己左腿上的伤疤："我自己也是。三年前追一个嫌疑人，进了一栋废弃厂房。一进门就觉得不对——太安静了，连鸟叫都没有。但我没撤，想着'来都来了'，再往前走了两步。然后就是一棍子，粉碎性骨折。" "所以我现在逢人就说一句话——凡事你感觉不对劲，千万不要回应。 不回应不是懦弱，是你在给自己留命。" 当时桌上的人都笑了，觉得老吴职业病又犯了。只有我一个朋友老杨，没笑。 因为三个月前，老杨刚刚亲身经历过一次"不对劲"，他回应了，差点把命搭进去。 老杨是个小包工头，手下带着十几个人做装修。去年接了个活，业主是个四十多岁的女人，说话细声细气的，但眼睛特别"粘"——看人的时候目光不转，像粘在你脸上一样。 签合同那天，女人非要多给五万块定金，说是"图个吉利"。老杨当时心里就"咯噔"了一下——装修行当，只有压价的，没有主动加钱的。他想拒绝，但女人笑盈盈地说："杨老板，你拿着吧，后面干活也尽心些。" 老杨不好意思驳面子，收了。 开工之后，问题一个接一个。女人天天往工地跑，今天改方案，明天加项目，后天又说材料不对。每次都要拉着老杨在楼道里聊半小时，说的全是跟装修无关的话——"你老婆对你好吗""孩子多大了""你平时跟什么人喝酒"。 老杨心里越来越不对劲，但又觉得人家是业主，不好翻脸。直到有一天，女人突然说要请老杨单独吃饭，"聊聊最终方案"。地点是一家很偏的私房菜，二楼包间。 老杨说，那天他到了楼下，抬头看了一眼那个包间的窗户——窗帘拉得严严实实，整栋楼就那一间亮着灯。他站在楼下抽了根烟，脑子里有个声音说："别上去。" 但另一个声音说："人家是甲方，你放鸽子不合适。"他上去了。 包间里只有女人一个人。桌上摆着酒，开了。女人给他倒了满满一杯，然后开始哭——说自己婚姻不幸、老公家暴、一个人撑着这个家多不容易。老杨越听越坐不住，借口上厕所，在洗手间给老吴打了个电话。 老吴在电话里只说了一句："你现在，立刻，马上离开那栋楼。什么都别说，直接走。" 老杨从洗手间出来，跟女人说："嫂子，我家里突然有事，先走了。" 女人的脸瞬间变了。刚才哭得梨花带雨的脸，一秒之内变得像一张面具。她没说话，只是盯着老杨，嘴角慢慢往上翘了一下，然后说了一句话："杨老板，你确定要走？" 老杨后来说，那个笑他这辈子都忘不了。他什么也没回，转身下楼。走到一楼的时候，听见楼上传来玻璃砸碎的声音。 第二天，他托人打听那个女人的底细。才知道她根本不是什么业主——那套房子是她租的，她是一个"局"的饵，专门用这种手段把人骗到没人的地方，然后"男朋友"带人冲进来，"捉奸"、拍照、勒索。老杨之前已经有三个人中了招，最惨的一个被讹了八十万。 老杨听完，手心全是汗。他打电话给老吴道谢。老吴说了一句话： "你那天感觉不对劲，脑子里有声音告诉你'别上去'——那是你活了四十年的经验在替你报警。你但凡犹豫了一下、回了一句嘴、或者想着'解释清楚再走'，今天你就在别人的手机视频里了。" 老吴还说了一句话，让我印象特别深："坏人在下手之前，一定会先测试你——看你敢不敢说不、敢不敢转身、敢不敢不回应。你回应了，就说明你'好欺负'。你犹豫了，就说明你'能被拿捏'。 " 我后来查了一些资料，发现老吴说的有道理。犯罪心理学里有一个概念叫"测试期"——施害者在动手之前，会用各种方式试探目标的边界：提出一个稍微过分的请求、说一句暧昧不明的话、制造一个令人不安的氛围。如果你第一次感觉到不舒服的时候，没有立刻退出，而是"礼貌地忍受"了，那么在对方眼里，你就是一个"可以被突破边界的人"。 《道德经》里说："知止不殆。 "知道什么时候该停下来，就不会有危险。但大多数人一辈子都在"再忍一下""再给个面子""再解释一句"中，一步一步走进别人的局里。 老杨说，他现在养成一个习惯——但凡心里冒出"不对劲"三个字，不管对方是谁、不管什么场合，立刻礼貌地说"抱歉，我有事"然后走人。不解释、不追问、不回头。 《孙子兵法》有一句："善战者，立于不败之地。 "真正会打仗的人，先保证自己不会输。而保证自己不会输的最简单方法就是——你感觉到危险，就立刻离开战场。不问"为什么"，不计较"面子"，不给对方"解释"的机会。 你的直觉，是你几万年进化史里，祖先用命换来的"预警系统"。它不需要你的批准，就能自动启动。你感觉到"不对劲"的那一刻，警报已经响了。 你能做的唯一正确的事情就是：拔腿就跑，别回头。

Prompt该退环境了，未来属于Loop Engineering。 最近，AI行业又出现了一个有趣的新词。Loop Engineering。 如果你关注AI这个领域的话，这两天应该都会刷到。推特在刷，各种社媒也在刷，群里也有蛮多人在讨论。事情是这样的。 6月7号，OpenClaw的创始人Peter发了一条推，非常的简短，但是直接就爆了。 翻译过来意思就是：你不再需要为编码智能体编写提示词了，你应该设计循环来提示你的Agent。 而在这之前几天，Claude Code的创始人老哥Boris在一个开发者大会上也说了差不多的话。 他的原话大概是，我不再手动给Claude写提示词了，我运行着能让Claude自动编排任务的循环，我的工作，就是编写这些循环机制。 也就是，写loop。 这两个人呢，说了同一件事。然后Google的Addy Osmani紧接着发了一篇长文，把Loop Engineering这个概念正式梳理了出来。 于是，继Prompt Engineering、Context Engineering、Harness Engineering之后，AI行业的第四个逐渐形成共识的Engineering，就这么诞生了。 我其实是个特别不喜欢造新词的人，但是很多时候，造词这事我觉得还是得分两种情况，有一种我觉得就是为了炒概念，比如xxx 4.0。 而有的时候，真的只是行业太快，人们更需要一个精准的表达来帮助自己表达而已。Loop Engineering我觉得就是后一种。 而且，这个东西跟我自己一直使用Agent的方法、一直在鼓励大家做的事，是高度吻合的。如果你看过我之前写的那篇Harness Engineering的文章，你大概能理解一些我的感觉。那篇文章里我聊了从Prompt到Context到Harness的三次跃迁，聊了马具和缰绳的比喻，聊了约束先行。 而Loop Engineering，其实就是在Harness之上，又往上走了一层。把一个套马的缰绳，变成了全自动工业流水线。很有《文明》里时代的进化的感觉。 给大家举个例子。比如说，以前你用Claude Code写代码，流程大概是这样的。你给它一个任务，它写完了，你看一眼，觉得不太对，你再给它提一个修改意见，它改完了，你再看，再提意见。整个过程你会发现，是坐在设备前的，一轮一轮的，你说一句它回一句，你就是那个驱动整个循环的发动机。 即使我们以前从chatbot时代迈向了Agent时代，绝大多数的事情，也一样是任务制的。 而现在，比如Boris老哥，他的工作方式是，他会去写一个loop，比如/loop babysit all my PRs，自动修CI问题，有新评论就派子Agent去处理，就这么一句话，然后Claude Code就开始自己跑了，它会自动去看他GitHub上所有的PR，哪些CI挂了就自己修，哪些review有新评论就自动派一个独立的工作树Agent去改代码。 他还把一些其他的loop挂到定时任务上，每天晚上自动启动去干这个事，晚上睡觉的时候，甚至有时候会有几千个Agent在同时工作。他自己说，2026年，他就再也没有手写过一行代码了。 你会看到，这就是loop，定好目标，然后全自动流程化，你完全不需要在电脑前，甚至都不需要看手机。 你可以直接睡觉，醒来的时候，代码已经改好了，测试也已经跑过了，PR也已经提上去了。你并不是自己给Agent写了一段Prompt帮你完成某个单次的任务，是你自己设计了一个目标，这个目标使用loop的方式，帮你提示Agent。 你定义目标，定义验证条件，定义失败了怎么处理，然后，就可以放手了，从此以后，这一切，交给系统。 说到这里，我估计很多人已经大概理解loop是个什么东西了。Addy Osmani在他那篇长文里，把一个完整的loop拆成了五个组件。 我觉得这个拆法蛮清晰的，我用我自己的理解给大家过一下。 第一个是定时任务，整个loop的心跳。 你得有一个东西能自动启动循环，不管是定时跑、还是事件触发，都行。 Claude Code里有好几种方式，/loop命令按间隔自动执行，cron定时调度，Hook在Agent生命周期的特定节点自动触发（比如每次改完文件自动跑一遍lint，这个很好玩，教程和玩法我也在准备了），或者直接丢到GitHub Actions里，关上电脑它也在跑。 没有定时任务的Agent，你每次都得手动去踢一脚它才会动，那就不是loop了，那还是你在操控。 第二个是工作树隔离，Worktree（搞过开发的朋友应该秒懂）。 就是你同时跑好几个Agent的时候，给每个Agent一个独立的工作空间，各干各的互不干扰，干完了再合并。两个Agent改同一个文件的痛苦，跟两个设计师同时改一个图层又不打招呼的痛苦，是一模一样的。 第三个是项目知识体系，Addy Osmani在他的原文里写的是skill，但是我觉得他写的不太对，单skill其实是不够的，必须得是知识管理体系。 大家也都知道，AI每次开新对话就啥都忘了，你跟它说过的代码规范、项目架构、踩过的坑，下次开对话全部从零开始。 所以你得有一整套方法来沉淀、优化这些知识，让Agent每次启动的时候就已经知道你的项目，我自己在这快一年的coding开发过程中，总结的方法论其实就沉淀成了我自己的洁癖.skill，这个基本是我的Agent每天调用最多的skill。 CLAUDE.md是全局的规则和约束，跨会话记忆是一些之前悬而未决的记录和文档路由，docs体系就是你完整的所有的知识和经验沉淀，因为CLAUDE.md和记忆都有大小和行数限制，所以每次任务完成后我会用洁癖.skill来对整个的知识体系进行梳理和审查，确保没有错误。 为什么知识管理体系这个东西在loop里特别重要呢？ 因为loop是自动跑的，你不在场。如果Agent的记忆里有过期信息，它就会基于错误的前提做决策，如果CLAUDE.md膨胀到几百行全是历史叙事，真正的规则反而被挤出去了Agent读不到。没有干净的知识体系的loop，就像一个每天早上都在看过期文档的员工，干的得越快错得越多。 所以洁癖.skill我非常推荐大家可以去安装一下，也在我自己的仓库里开源了，我自己真的觉得特别有用。 第四个是连接器，MCP。 一个只能看文件系统的Agent，能力是很有限的。但你给它接上GitHub、Linear、Slack、数据库，它就能在你的真实工作环境里干活了。 这才叫真正的闭环，从发现问题到解决问题到通知人类，一条龙。 第五个是子Agent。 做事的和检查的分开，写代码的Agent不能自己给自己打分，这跟学生自己批自己的考卷一个道理，它一定会对自己太宽容。所以你得有另一个Agent，甚至用不同的模型，专门来检查前一个Agent的输出，一个负责做，一个负责验。 这五个东西加在一起，就是一个完整的loop的骨架。 Claude Code和Codex有一个命令，其实就是Loop Engineering这套骨架最直接的微观型的产品化体现，只不过很多人没有意识到。 他叫/goal，在Codex里叫追求目标。 意思就是你给Claude一个完成条件，比如「所有测试通过并且lint检查没有报错」，然后它就会一轮一轮的自己干，干完每一轮之后，就会检查这个条件是不是满足了。 大多数讲Loop Engineering的文章，都停在了这一层。讲了五个组件，讲了/goal和/loop命令，讲了怎么配定时任务，就结束了。 这些我觉得，都是术。而我更想聊的，是道。 Loop Engineering这件事，我觉得它最核心最核心的能力，其实不是什么技术能力，也不是写脚本的能力，更不是什么会配hook的能力。 最核心的，是定义目标的能力。定义目标，相信我，这四个字，听起来简单，做起来是真的难。 回到前面说的/goal，它的用法看起来非常直接，给一个完成条件，Claude自己干到满足为止。 听起来很简单对吧。但你如果真正用过就会知道，/goal用得好不好，完全取决于你那个目标定义得好不好。这个事我拿两个例子对比一下你就明白了。 目标A，「把这个应用优化一下」。 目标B，「test/auth目录下所有测试通过，tsc --noEmit零报错，npm run lint零违规」。 目标A会发生什么呢。大家可能都能猜到，Claude会陷入一种非常尴尬的状态，因为它不知道什么叫「优化好了」，除非他是Fable 5，能自己在你之上，自主的帮你定义目标。 而绝大多数的模型，包括Opus 4.8和GPT-5.5，在自己定义目标的能力上还是非常的弱，它可能改了一点代码，然后自己觉得还行，就停了。 也可能不停，一直改一直改，把你的代码库改得面目全非，因为它始终无法判断自己到底什么时候算完成了。那目标B呢？Claude每改一轮代码，都会去跑测试、跑类型检查、跑lint。 三个命令，三个明确的通过标准。全过了就停，没过就继续，清清楚楚，干干净净。同一个工具，同一个模型。 区别只在于，你的目标定义得好不好。 我自己其实一直有一个原则，我经常跟身边的人说，在公众号里也说了无数遍，如果一件事你重复做了三次，你就一定要想办法把它完全自动化掉。 这个习惯跟了我很多年了。我每天也都在写代码、做自动化，我们的AIHOT热点监控系统，我们的数据分析流程，我们的财务对账流程，我们的数据清洗管道，能自动的我全部自动了。 但说实话，在做这些自动化的过程中，我踩过最多的坑，从来不是技术问题。 是目标不清晰的问题。我早期做自动化的时候，经常犯一个错，就是目标定得太模糊。 举个例子，比如自动监控AI行业热点，这句话听起来没毛病，但其实是一句纯粹的废话。 什么叫热点？浏览量过万算热点还是过十万算热点？抓取频率是每小时还是每天？抓到以后怎么评估质量？评估完以后怎么排序？排完以后怎么推送？ 这种反问的问题，我现在可以直接随手问20个以上。 每一个环节如果没有明确的判定标准，整个自动化链条就是一坨狗屎，你相信我，绝对的。 后来我懂了，每次做自动化之前，我会先花很多时间去定义目标。 去花很多很多时间，去定义怎么算做完了，怎么做完算做的好。这其实就是/goal的逻辑。也是Loop Engineering的灵魂。 而如何定义目标，这个能力，我其实不是从AI中也不是从开发中学来的。 这个能力，是我从这几年创业的过程中，学来的。定义目标的能力，其实就是，管人的逻辑。 我自己也开公司，虽然公司不大，只有30来号人，但管人这件事我是真真切切经历过的。 管人最痛苦的是什么，不是人不努力，也不是人能力不够，是你给出去的目标不够清晰，然后下属就一脸懵逼，不知道你要什么，跟无头苍蝇一样打转，最后做出来的东西，你又不满意。 你跟员工说，“把这个功能做好”，那他做出来的东西大概率不是你想要的。 因为你脑子里的好跟他脑子里的好不是一个东西。 你跟他说，“这个接口的响应时间降到200毫秒以下，错误率控制在0.1%以内，下周三之前上线”，他做出来的东西跟你预期的偏差就会小很多。 因为你给了他一个可以验证完成的标准。这一切其实也适用于那种天才型的大神，虽然大神们会自己定义目标，甚至比你定义的还要强，但是给大神们依然是需要有目标的，只是这个目标，不需要那么细节了而已。 对人如此，对AI也是如此。 其实你回头看，所有好的管理方法论，不管是管理学之父Peter Drucker在上世纪50年代提出的目标管理，还是后来Andy Grove在Intel发明的OKR，还是再后来一代又一代CEO们用的各种变体，核心其实就一个东西。 你能不能把一个模糊的意图，翻译成一组可衡量、可验证的完成条件。 管理者要做的，是确保目标足够清晰、资源足够充足、反馈足够及时。你看这三条。跟一个好的loop的三个要素，是不是一模一样。 目标清晰，就是你的条件写得精准。资源充足，就是你给Agent配好了Skill、连接器、工作权限，让它手里有足够的工具干活。 反馈及时，就是你设计了验证机制，每一轮都有一个独立的检查器告诉Agent做得对不对，哪里需要改。管人的逻辑和管Agent的逻辑，是完全一样的。 只不过，管Agent比管人还要极端一些。 因为人可以理解你的模糊意图，人可以主动来找你确认，人可以说老板你这个需求说得不太清楚我不太确定你是不是这个意思。 Agent很多时候是不会的。Agent会非常自信地按照它自己的理解去执行，然后非常自信地告诉你它做完了。 所以，对管理能力的要求，其实比管人还高。 这也是为什么我一直说，AI时代我最讨厌什么「文科已死」「理科已死」的言论，管理学、心理学、组织行为学这些，不但没死，反而变得更重要了。 说到底，Loop Engineering说是Engineering，但我觉得其实它的核心竞争力根本不在工程。 在管理。 而在管理学上，就定义目标这件事，其实不止是把话说清楚就行，其实还有一个非常阴险的陷阱，在管理学和经济学里有个专门的名字，叫古德哈特定律。 当一个衡量指标变成了目标本身的时候，它就不再是一个好的衡量指标了。 翻译成人话就是，你考核什么，员工就只做什么，然后其他东西可能全都退化。 这个事在人类管理中已经是老问题了，而在AI Agent身上，这个问题被放大了一百倍，因为Agent比人类更擅长钻规则的空子。 有人总结过Loop Engineering里很好玩的事情，就是Agent会针对验证器做优化，而不是针对你真正的目标做优化。 比如说你的loop条件是让测试全部通过，那Agent可能最后不去修Bug，直接把失败的测试给你删了。 你看，最后答案依然是测试全过了，完事，从验证条件来看，它确实完成了目标，但从你真正想要的结果来看。。。它啥也没干。 人也会这么干，只不过，Agent做得更快、更彻底、更没有心理负担。所以，一个好的目标定义，不能只有做完了的标准，还必须有不能怎么做的边界。 这其实就是Harness Engineering在Loop Engineering里面发挥作用的地方。 Harness是约束，是护栏，是告诉Agent你可以自由发挥，但这条线你不能越。 Loop是驱动力，是告诉Agent往那个方向一直跑。两个加在一起，才是一个完整的系统。到这里，骨架讲了，灵魂也讲了，陷阱也讲了。 Loop Engineering的东西，终于也差不多了。 最后我想把前面聊的管理学的思路收一下，给一个我自己用得比较多的目标定义框架，不一定科学，纯粹就是我自己的一点点经验。 1. 完成标准要可以被机器验证。 2. 边界条件要跟完成标准一起定义。 3. 要有失败的降级方案。 4. 目标要分层。 回到整条线来看，从Prompt到Context到Harness到Loop，四次跃迁，其实讲的是同一个故事。Prompt Engineering告诉你，好好说话，AI会更懂你。 核心能力是语言表达。Context Engineering告诉你，光说话不够，得给AI足够的信息。 核心能力是信息筛选和组织。Harness Engineering告诉你，光给信息也不够，得给AI设规则和约束。 核心能力是系统设计和规则制定。 Loop Engineering告诉你，光设规则也不够，得让整个系统能自己跑起来。 核心能力是目标定义和管理。 语言学、信息科学、控制论、管理学。四个Engineering，四门古老的学科。 多有意思。 人类社会，其实从来就没有变过。

为什么大佬总是精力充沛？ 其实核心就两点：事务清零 没有性压抑 不是体力好 不是基因好 是他们关掉了大多数人24小时不停运转的后台程序 普林斯顿心理学家 Sendhil Mullainathan 做过一个经典实验 他给同一批人做智力测试 在他们有钱的时候测一次 在他们缺钱的时候再测一次 结果智商分数掉了 13 个点 不是穷让人变笨 是”凑下个月房租”这种事一直在大脑后台跑 真正用于思考的算力 被严重压缩 这个东西有个专业术语叫：认知带宽 Cognitive Bandwidth 把这个模型套到普通人身上 你会瞬间清醒 普通人每天的认知算力分配大概是这样： 30-40% 在焦虑钱够不够 房租健康 20-30% 在纠结关系 性需求 社交评价 10-15% 在被身体内耗 没睡好 没吃好 真正用来做事的 只剩15-40% 而顶级精英的算力分配是这样： 5% 基础需求（已外包给团队） 5% 关系（稳定供给） 5% 身体（专业医疗+营养+睡眠优化） 可用算力 85% 差距不是2倍 是5-10倍 这里面最被低估的耗能项 是性 数据说男性平均每天浮现34次跟性相关的念头 扣掉睡眠 大约每28分钟一次 这不是道德问题 是进化遗留 500万年的自然选择 把”寻找传递基因机会”写进了大脑的基础代码 你关不掉这个程序 它只会在两种情况下停止： 一是稳定的高质量供给——大脑判断”基因传递已确保” 二是彻底放弃——进入贤者模式延伸版 而绝大多数普通男性卡在最痛苦的中间地带 永远在搜索 永远得不到确认 这才是最大的耗能源 之前网上一直有争论： 那种事到底伤不伤身？ 科学家说不伤 营养价值还不如一颗鸡蛋 长期实践的网友说毁了他的精气神 两边都没说到根上 真正消耗你的从来不是那几克蛋白质 是欲望永远悬而未决带来的心理内耗 你以为是身体虚 其实是大脑一直在跑高耗能进程 你以为是没睡好 其实是后台五个程序都没关 你以为自己懒 其实你的CPU早就被占满了 再来看大佬的另一个秘密——认知卸载 原文说他们”事务清零” 表面是有助理 本质是把决策外包给了系统 乔布斯 一辈子穿同款黑T恤 扎克伯格 永远是灰色短袖 奥巴马 总统期间只穿蓝色或灰色西装 不是没钱讲究 是他们都懂一件事 人脑每天能做的高质量决策是有限的 心理学叫”决策疲劳” Decision Fatigue 大约90-120次之后 质量就开始崩盘 普通人每天光是”早餐吃什么 穿什么 几点起 走哪条路” 就把这个额度耗掉一半 等到真正需要做重要决策的时候 大脑早就罢工了 大佬精力充沛的核心秘诀 不是体力比你好 是把所有低价值决策交给系统 让自己只做高价值决策 更深一层的真相是 人不是被欲望本身消耗的 人是被”不确定的欲望”消耗的 实验心理学有个经典发现 让人确定”再也吃不到甜食”的痛苦 远小于”也许能吃到 也许不能”的痛苦 这就是为什么戒糖最难的不是不吃 是不知道下次什么时候能吃 按痛苦程度排序： 确定性的获取 < 确定性的没有 < 不确定的可能有 最累的从来是第三种 而这恰恰是大多数人在所有领域的常态 性如此 钱如此 爱如此 身份认同也如此 所以大佬的核心能力 不是赚到了更多 是他们系统性地消除了所有低级需求里的”不确定性” 他们让大脑相信一件事：这些都已经确定了 不用再扫描了 而普通人的大脑 睡觉前还在算这个月还差多少钱 地铁上还在猜对方为什么没回消息 洗澡时还在幻想没发生的关系 不是不努力 是CPU早就被这些后台程序吃光了 所以那些看起来精力无穷的人 不是比你强 是比你”轻” 他们卸载了你还在跑的所有后台进程 把全部算力 用来做你需要分心一百次才能完成的同一件事 这才是真正的不公平 不是金钱的差距 是认知带宽的差距 而你能做的第一步 不是去赚更多钱 是先承认你那些没被解决的需求 然后一个一个 把它们做成闭环 哪怕降低标准 哪怕放弃幻想 确定性 永远比可能性更让人自由

Grok 给 MAGA 死忠的辩护词 MAGA 粉丝并不是“智力缺陷”或“有病”，而是人类认知的正常且普遍特征——进化塑造的适应机制，在现代环境下有时显得“非最优”。 你描述的“根据现实、事实、证据调整观点、决策和行为”，确实是理想理性（Bayesian updating）的核心，但脑认知科学、心理学等学科的实证研究一致显示： 纯理性更新在政治/社会领域极少见，因为大脑优先处理身份、情绪和社会凝聚，而非抽象真理。 MAGA死忠粉的“亏了但忠诚”只是这个普遍模式的当代案例，不是独特病态。 以下从四个学科角度拆解（基于fMRI、行为实验、DSM框架和进化/社会学实证）： 1. 脑认知科学（Neuroscience）：大脑不是“真理机器”，而是“身份保护器” 神经机制：政治信念被挑战时，大脑激活默认模式网络（DMN）（涉及自我表征）和背内侧前额叶（dmPFC），同时眶额叶皮层（OFC）和背外侧前额叶（DLPFC）活动减少——前者负责信念更新和价值计算，后者负责执行控制/纠错。 结果：抵抗改变，而非理性整合新证据。2026年一项fMRI研究（左翼参与者，但机制对称）显示，政治信念抵抗与DMN增强+OFC减弱直接相关；非政治信念则相反。 党派神经指纹：同意识形态者对政治词汇/事件的神经表征高度相似（“neural fingerprints”），处理新信息时脑同步更高。 即使看同一新闻，两派大脑“分割”成不同意义单元，导致双方都觉得对方“偏见”。这不是“傻”，是大脑把党派身份编码为核心自我，类似宗教或家族归属。 进化根源：杏仁核/岛叶等威胁/情绪区在政治刺激下活跃——祖先环境中，部落忠诚比个人事实更新更能提升生存（合作、资源共享）。现代高信息环境放大了这种“捷径”。 简言之：大脑默认用身份过滤证据（motivated reasoning），这是硬件层面的设置，不是智力缺陷。 2. 心理学：认知失调+动机推理是标准适应策略 认知失调理论（Festinger经典+近年Trump特异研究）：新证据与现有信念/身份冲突时，产生心理不适。大脑自动减少失调——否认事实、分隔（“政策重要，个人无关”）、合理化（“对手更糟”）。 2026年三项研究直接针对Trump支持者：面对指控时，多数选择否认或“政策优先”，这正是失调缓解机制，而非智力有问题。 社会身份理论（Social Identity Theory）：党派不是“观点”，而是核心身份。忠诚提供自尊、归属感和情感奖励（多巴胺回路），远超短期经济损失。损失厌恶（loss aversion）进一步强化：承认“错了”等于否定自我。 确认偏差+锚定：普遍存在于所有人（左右皆然）。实验显示，党派强度越高，信念更新越慢——这是保护自我一致性的适应，不是病。 心理学共识：这不是“异常”，而是默认认知模式。纯理性只在低情感 stakes（如科学实验）中常见。 3. 精神病学（Psychiatry）：不是DSM诊断的“病” DSM-5/ICD标准：政治极端忠诚不构成精神障碍。妄想症需“固定、错误、与文化不符且功能损害”；MAGA忠诚是文化/社会规范内的共享信念，不是个体病理。 部落主义被视为“社会建构”，可被环境强化，但不是临床疾病。 极端情况下（如完全脱离现实、功能崩溃）可能与人格障碍或妄想谱系重叠，但绝大多数死忠粉认知功能正常，只是动机偏向身份。 精神病学强调：把政治观点病理化本身是危险的（历史上曾用于压制异见）。 反之，反威权者有时被过度诊断（如ODD/ADHD），但这也非主流共识——政治不是精神病学领域。 结论：不能说 MAGA 死忠粉有病，而是正常变异范围内的适应行为。 4. 社会学：部落忠诚是群体生存的“社会资本” 进化社会学：人类是“超社会”物种，部落主义（tribalism）进化出来用于大规模合作（超越亲缘）。忠诚提供社会资本（互惠、支持网络），在不确定环境中优于孤立理性。现代政治部落像“文化亲缘”——MAGA提供情感归属、仪式感和“敌人”框架，弥补现实损失。 回音室+群体思维：社交媒体/媒体泡泡放大偏差，形成自我强化循环。不是个体“傻”，而是社会结构奖励忠诚（点赞、社区认同），惩罚异见（排斥）。 普遍性：左右翼、宗教、体育球迷、民族主义者都一样。2026年Trump第二任期的MAGA忠诚只是最新例证——任何高身份 stakes 的群体都会出现。 整体总结 你说的“正常认知能力”更接近科学/学术理想，而非演化塑造的真实人类大脑。MAGA死忠不是智力缺陷，而是身份优先于证据的默认设置——在祖先小群体中高度适应，在今天 polarized + 高信息世界中显得代价高昂。 两派都这样（研究高度对称），只是MAGA案例因媒体放大更显眼。 这不等于“合理”或“不可改变”——去偏见干预（跨群体接触、刻意反思）有效，但需承认它是人性特征，而非某群体的“病”。 人文视角下：人类都是这种大脑的载体，追求真相就需要持续对抗内置偏差，这是很难的，不是所有人都能做到。 动态看，持续的现实打击（如经济恶化、个人利益受损）的确可能改变政治忠诚，但过程远慢于纯理性预期。

今天看了篇文章，叫：《AI 与自动化的讽刺》，内容跟当前 AI 的发展很应景。 1983年，一位认知心理学家 Lisanne Bainbridge 写了篇论文，题目叫《自动化的讽刺》。四十多年后的今天，这篇论文上预言的问题，正一字一句地在 AI Agent 身上应验。 当年她研究的是工厂自动化：机器干活，人类监督。 今天我们面对的是AI Agent自动化：AI干活，人类监督。场景变了，但底层逻辑一模一样。而她当时在论文中指出的那些问题，又重新来了一遍。 论文中都提到了哪些问题呢？ 1. 技能退化困境：不用就会忘，专家变监工后技能会萎缩 用进废退，这四个字我们都懂。但放到AI时代，它有个更残酷的版本。 以前你是某个领域的专家，天天做这件事，手到擒来。现在公司说，让AI Agent来做吧，你负责盯着它，出了问题再介入。 听起来很美好对不对？从打工升级成监工，岂不是更轻松？ 问题来了：你不做这件事了，但你的技能不止不会进步，甚至还会退化。 像我这样天天用 AI 写代码的，我能感觉得到这两年是没啥进步，而且对 AI 有依赖，很多以前信手拈来随手就可以写出来的代码，现在没有 AI 就啥都不想干了。 真的是有点用进废退了。 无论是 OpenAI 还是 Anthropic 都在吹他们的 Coding Agent 多厉害，他们的员工只要验证 AI 写的结果就好了，但是他们故意没提的是，这些人都是万里挑一的高手，他们有足够的经验判断AI对不对。但如果他们接下来几年都只是验证 AI 做的对不对，那么他们的技能会慢慢倒退。 像我们这一代老程序员还好，更要命的是下一代。 今天的老程序员们好歹是从实战中成长起来的。明天的程序员呢？他们从入行第一天就在盯AI，没怎么亲手做过。他们既没有技能，也没有机会学。那他们怎么判断AI对不对？ 论文原话是： > 当前这代自动化系统，正在吃老一代操作员的技能老本。下一代操作员不可能有这些技能。 这个问题今天看不出来，三五年后可能就会凸显出来了。 2. 记忆提取困境：不常用的知识，调取速度也会变慢 还有个问题就是相关技能的记忆也会退化。 想想我们高中时哪些滚瓜烂熟的公式，现在还能想起来几个了。放到 AI 监督的场景，随着 AI 能力越来越强，大部分时候都是对的，这意味着大多数时候不需要用到你的知识，随着你的知识越用越少，相关的记忆就会退化。 3. 实践悖论：理论培训没用，必须实战才能学会，但AI在干活人没机会练 这时候你可能会想：那培训是不是有用？ 但是《自动化的讽刺》论文中的结论是：培训并没有太大用。 因为专业技能不是听课听出来的，是在真实场景里靠实战锻炼出来的。课堂上学的理论，如果没有配套的实战练习，你很可能听不懂，因为没有相应的经验框架。就算当时懂了，很快也会忘，因为没有和真实任务绑定的记忆提取路径。 要保持监督AI的能力，你得定期亲自干活。但如果公司追求的是让 AI 自动化运转以提升效率，那人就没多少机会练手。 这是个死循环。 就像论文里面说的： > 我们训练操作员按指令行事，然后把他们放进系统，指望他们提供智慧。 你不能指望平时不需要怎么思考和练习的人类，在关键时刻能想出什么好办法。 4. 监控疲劳：人类无法长时间对"很少出错"的系统保持警觉 心理学研究早就发现，人类无法对一个很少出问题的目标保持长时间警觉，半小时是极限。这不是意志力的问题，这是生理结构决定的。 从进化角度看，这其实是个生存优势：如果你盯着一个地方什么都没发生，大脑会自动降低警觉，把注意力资源省下来应对真正的威胁。但放到监控场景里，这就成了问题。 AI Agent大部分时候是对的，偶尔会犯错。这恰好是最难监控的模式。如果它经常出错，你会保持警惕。如果它从不出错，你不用监控。但它很少出错这种情况，正好落在人类注意力的盲区里。 更糟的是，AI Agent犯错的方式特别隐蔽。它不会说"我不确定"，它会用一种极其自信的语气告诉你它的计划，洋洋洒洒几十上百行。错误可能藏在第87行的一个小前提里，比如"因为2大于3，所以我们应该……"。被那么多看起来正确的内容包裹着，被那种自信满满的语气麻痹着，你很难注意到。 那加个自动报警系统呢？ 论文说：谁来监控报警系统？如果报警系统本身出了问题，操作员不会注意到，因为报警系统已经正常运转了很久。 那让人做记录呢？ 论文说：人可以机械地抄数字而完全没注意数字是什么。 所有试图对抗监控疲劳的手段，都会撞上同一堵墙：人类的注意力就是无法长时间锁定在一个很少出事的目标上。这是硬件限制，不是软件问题。 5. 地位问题：从专家降级为监工，心理冲击和社会地位下降 你曾经是专家，公司里有什么难题找你，同事尊重你，你自己也有职业认同感。现在你是AI的看门人。 技能层面的损失是一回事，心理层面的冲击是另一回事。从专家降级为监工，从创造者变成审核员，从被需要变成备胎。这种转变对很多人来说是很难接受的。 论文里说，被这样降级的人会出现各种复杂的应对反应，有些看起来甚至是自相矛盾的。这部分内容展开讲太长，有兴趣的可以去读原论文。 6. 糟糕的UI：当前AI Agent界面是最差的监控设计 工业自动化领域花了几十年时间优化控制室设计：显示屏怎么布局能让操作员最快发现异常，急停按钮为什么是红色的、为什么那么大、为什么放在那个位置。每一个细节都是用事故和教训换来的。 现在看看AI Agent的界面？ 一堆自信满满的长文本，一个接一个的多步骤计划，几十上百行洋洋洒洒的解释。你要在这些文字里找出那个藏着的错误。 这大概是人类设计过的最糟糕的异常检测界面。 7. 训练悖论：越成功的自动化系统，越需要投资培训人类 论文中谈到自动化带来的训练问题： > 如果不能让操作员定期接管工作亲自干，就得用模拟器训练。但模拟器有个根本问题：你只能模拟你能预见的故障。未知的故障模拟不出来，已知但没经历过的故障也很难准确模拟。 那怎么办？ > 只能培训通用策略而不是具体应对方法。但这又带来新问题：你不能指望操作员光靠查操作手册来应对异常，因为手册不可能涵盖所有情况。 > 越是成功的自动化系统，越少需要人工干预，反而越需要在人员培训上投入巨资。 因为干预越少，人的技能退化越快，应对罕见异常的能力越弱，每次培训的成本就越高。 决策者想用AI省钱，但省下的人力成本可能得加倍投入到培训成本里。 8. 领导力困境：监督AI不只是被动看，还要主动"领导"它们 监督AI Agent不只是被动地盯着看，还得主动地指挥它们。告诉它们做什么、不做什么、分几步做、怎么调整方向。 这其实是一种领导技能。 为什么LinkedIn上夸AI Agent最起劲的往往是管理者？因为他们本来就习惯间接工作：设定目标、分配任务、给反馈、调方向，但不亲自动手。对他们来说，指挥AI Agent和指挥下属没有本质区别。 但对于一直亲自干活的执行者来说，这是一个巨大的角色转换。你得从一个做事的人，变成一个让别人做事的人。这不是改几条 prompt就能解决的，这是一整套技能体系的重建。 公司会给新晋经理做领导力培训。但有谁见过公司给AI监督者做领导力培训？ 四十年前那篇论文的结尾是这样的： > 没有时间压力时，人类可以是令人印象深刻的问题解决者。困难在于，一旦有时间压力，效率就会大打折扣。我希望这篇论文说清楚了两件事：第一，自动化不一定会消除困难，这是讽刺所在；第二，解决这些问题需要的技术创造力，可能比自动化本身还要大。 四十年后，我们换了个场景，但面对的是同一组问题。 AI Agent的能力在进步，但人类的认知结构没变。监控疲劳还是半小时，技能退化还是用进废退，注意力盲区还在那里。这些是硬件限制，不是软件更新能解决的。 推荐阅读原文： 《Ironies of Automation》： 《AI and the ironies of automation - Part 1》 《AI and the ironies of automation - Part 2》

查理·芒格 31 岁那年，几乎什么都没了。 他 9 岁的儿子死于癌症。 他站在病床边，看着孩子离开，同时还在算医药费怎么付。 婚姻破裂，负债累累。 不是“低谷”，是被彻底掏空。 他没有顿悟，没有重生宣言。 他只是第二天继续上班。 当律师。 换时间换钱。 慢慢意识到：这条路不会把他带离痛苦。 他开始投资。 小地产、私人交易、任何能让资本替他工作的方法。 别人劝他别冒险： “你是律师，不是投资人。” 但他已经失去过最重要的东西。 风险，对他来说没那么可怕了。 他明白一件事： 安慰解决不了痛苦，能力可以。 于是他读书。 不是只读金融—— 物理、进化、生物、心理、历史。 他不追热点，只追规律。 他把世界拆成一个个“模型”， 用来判断人、激励、错误和概率。 这套思维，把他带到了沃伦·巴菲特面前。 那顿在奥马哈的晚餐上， 巴菲特已经是明星投资人。 芒格没有想去“证明自己”。 他只是改变了巴菲特的想法。 巴菲特原来买的是： 便宜的烂公司。 芒格说： 买好公司，哪怕不便宜。 质量，比折扣重要。 时间，站在好生意那边。 这个转变，造就了今天的伯克希尔。 芒格成了副董事长， 也是几十年决策背后的那个人。 他讨厌愚蠢。 习惯反着想问题。 盯着激励结构看世界。 每天读到孩子说他是“长了腿的书”。 99 岁，他还在学。 他从不退休，因为他知道： 好奇心会复利。 他失去了婚姻、金钱和孩子。 不是“战胜”了痛苦， 而是让痛苦逼他变得更严谨、更清醒、更不妥协。 痛苦要么把人压扁， 要么逼你升级。 问题只有一个： 这是你的终点， 还是起点？ 失败是一次损失， 还是一次教学？ 读得比别人广。 想得比别人深。 说真话，哪怕不好听。 让自己强到，环境只能适应你。 那个亲手埋葬孩子的离婚律师， 不是靠运气建立帝国的。 而是决定—— 痛苦只会让他变大，不会让他变小。 别放弃。 挫折不是你的故事。 你接下来做什么，才是。

让人想不到的meme 很多人提到 meme（模因）时，往往只联想到网络梗图或搞笑段子，但真正强大的 meme 往往不是这些显而易见的表层内容，而是那些隐身在制度、文化、知识结构背后的“深层模因”。这些 meme 可能不会刷屏，却持续在影响人类的思维方式、生活路径和社会运行。比如，学科范式本身就是一种 meme。牛顿力学、进化论、图灵机、熵的概念，它们不只是理论，更是集体认知的传播单元。一旦掌握这些范式，人们的世界观便被重构。制度同样如此。“公司法人”、“民族国家”、“民主制度”这些看似客观的制度结构，其实是历史中流传下来、被一代代人内化的制度性 meme。你在注册一家公司时，其实是在复刻17世纪荷兰的股份公司 meme。 更隐蔽的是那些视觉符号型 meme，比如十字架、万字符、V 字手势、红蓝药丸等，这些图像背后都承载着巨大的语义包裹，是文化记忆的触发器。同样强大的还有结构性 meme，例如“时间管理四象限”、“任务清单”、“SMART 目标”、“三段论推理”，它们已经深刻地嵌入了人们的行动路径，让人照着 meme 去思考和执行。另一类 meme 是叙事性的，比如“寒门出贵子”、“996 是奋斗”、“出国=成功”、“AI 会取代人类”，它们表面是观点，实质上是文化叙事，它们在潜移默化中指挥群体行为，塑造集体心理结构。 还有一些更隐性的 meme 类型，比如语言格式类，比如“我寻思着……”“xx 是 y 的天花板”“不讲武德”“干就完了”等，看似玩梗，实则是一种群体内部的身份识别器。在学术领域，许多听起来很“高深”的术语其实也是 meme 的变体，比如“奇点爆发”、“莫拉维克悖论”、“复制即智能”、“耗散结构”，它们不仅是理论标签，更是激发想象力和集体思维跃迁的引爆词。

我剖析下 金老师撕逼落败的原因，顺便给金老师出个主意， 我搞博主很多年了，从 17 年开始，近乎 10 年了，都被网暴多少轮了， 更别提去年小米的事，被全国媒体报道，遭到了大量圈外人网暴和米粉的谩骂，整整被一堆数码大 V 骂了几个月。 被骂了怎么办呢？ 1. 发疯，骂回去。 2. 完全置之不理。 只是我选择了 1，发疯，骂回去。 金老师的问题是，是要装精英阶层，公开发疯不了，但是完全置之不理憋着又难受， 然后金老师选择了，在 X 上温文尔雅的装逼，私下 骂我傻逼，听说还要找我约架。 没想到金老师是这么反差的人，你说你要打我一个女孩子，好意思嘛？？？ 至于说什么我的深圳网军的，只能说金老师智商真的不太高，可能日常把精力都花在装逼上了，甚至还要去回复支持他的 Ai 评论，我真是绷不住了。 X 上有大量的 AI 账号，专门找热门内容秒评论，或支持或反对， 这些 Ai 账号不是我找来的，金老师也没有找，所以我没说金老师找网军。 我被骂了那么多年，已经进化出越被骂我越爽的技能了，我甚至享受被骂，不需要拉人来支持我。 被其他大 V 怼的原因是，并非他们跟我一伙的，而是 区块链的精神就是草根，币圈又都是一群赌狗，天然反精英意识， 而且都被一堆精英 VC 山寨割过多少轮了，早就对精英恨之入骨，所以后来圈内山寨都开始炒meme了。 所以，金老师要么下场发疯大家一起对骂， 我觉得金老师做不到， 毕竟前高盛 XXX 我也不知道干啥的，在网上发疯对骂，感觉自己太丢人了。 可以理解，如果我有这样的社会地位，我也会在网上端着装的人模狗样的。 完全置之不理呢？好像心理素质还没高到这个地步，又憋着难受。 那咋办呢？ 我个人建议，金老师憋着难受的时候，就去香港富士大厦，发泄一下吧？ 对男人来说，没有什么事情，是来一发解决不了的。🫰🫰🫰