🔥 推特起爆帖监控
搜索和分析大V账号即将起爆的热帖推文。通过SoPilot插件快速评论和互动，抢先一步占领评论区，你将获得更多的曝光。
刚读到一篇Newsletter，对比移动互联网和AI。 一部分观点已有共识： 1. 移动互联网的发动机不是"应用"，而是新设备、用户带来的"新增分钟"。（大量人有手机后的上网时间） 2. 移动互联网，将在线时长从每天约2小时拉到7小时以上，大量公司开始争夺用户注意力。 3. 即使没有摄像头和GPS等硬件创新，Facebook、WhatsApp、YouTube等巨头照样会诞生，因为新释放出来的时间。 4. AI的挑战与移动互联网不同。AI时代必须从"已被算法极致优化的App"里抢用户时间。 今天赢得用户的一分钟，远比移动互联网早期要艰难得多。从高度优化的娱乐平台硬抢时间，难度是指数级的。 5. 分发从来不是决定性因素，App Store只是润滑剂。 真正的稀缺资源是"可被占用的分钟"。AI要么增加用户的可用时间，要么就会输给现有的互联网巨头。 6. AI 消费级产品分两类：抢夺用户注意力的产品和AI工具赋能型产品。 语音 AI 有"液体"特性，能渗透到做家务、通勤、遛狗等时间，但这只是填缝而非新增地层，天花板受总体"分钟数"约束。 7. AI消费级产品最大的机会可能不在娱乐，而在解决"孤独"问题。 这恰恰是上一代消费互联网的副产物。 陪伴型AI要获胜，不能靠提供"更嗨"的体验，而要靠"更懂你"，靠长期关系建立和任务协同来创造价值。 8. 真正的AI战场更可能是"工具型场景"，类似地图或打车的效率叠加，而不是"注意力战场" 与其做"下一个TikTok"，不如做"人人随身用的工具" 让用户少花时间完成更多事情，而不是花更多时间留在你的应用里。 一次任务完成，比一分钟停留更现实和可持续。 9. 如果没有AI Native硬件设备或脑机接口等颠覆性创新。 AI 浪潮很可能呈现"小而深"的特征： 深度渗透到日常任务中，提升效率和体验，但难以制造移动互联网那样的时长海啸。 10. AI 工具将成下一轮创业的主战场，聚焦提升用户能力和效率，而非单纯争夺注意力。 产品的价值在于帮助用户更好地完成任务，解决实际问题，而不是让用户沉浸在数字世界中消磨时间。 结论：AI的单位创新回报可能超过移动互联网，但总量回报相对有限。 AI会赢得大量消费时间，但整体空间不如移动互联网，除非出现突破性的新硬件或连接方式。 需要重新定义成功指标，从追求时长转向追求效率。 AI时代的胜利者不是占用户更多时间的产品，而是帮助用户更高效完成任务、解决孤独和提升生活质量的工具。 原文见评论区
比特币的币化：人类历史上“成为一种货币”的门槛是很高的！ 货币化：人类历史上的稀有突变 比特币真的“币化”了吗？比特币真的能翻译成“币”吗？ 这是一个值得反复追问的问题。 在人类历史上，“货币化”始终是极为罕见的制度突变。它和一般商品价格上涨、公司上市、国家货币贬值完全不同。货币化不是经济现象的量变，而是一次语言–制度–价值三位一体的跃迁：一种事物突然从“有价值的东西”变成“价值的尺度与载体”。 在进入长文之前，我们先自问几个问题： 1. 商品的价值与货币的价值 问题：如果一个商品极度稀缺、价值极高、价格还不断上涨，比如达·芬奇的画作，它能成为货币吗？ 答案：不能。艺术品可以是财富象征，却无法承担普遍交换职能。它缺乏标准化和可分割性，无法作为记账单位和结算工具。 2. 稀缺品的流通与货币的流通 问题：钻石稀缺、价值高，也能跨境流通，甚至被黑帮用于灰色交易。它是货币吗？ 答案：不是。钻石的稀缺主要靠人为垄断维持，其真伪和品质普通人难以验证，缺乏标准化。它更接近奢侈品或财富储藏物，而不是普遍承认的支付媒介。 3. 金融化商品与货币化的区别 问题：17 世纪的荷兰，郁金香球茎甚至可以做远期合约交易，进入了金融化市场。这是不是意味着它是货币？ 答案：依旧不是。郁金香的价格全靠投机叙事维系，没有成为结算单位或储值工具。它是投机泡沫，不是货币。 货币化是极少数历史节点才发生的制度性奇迹：青铜、银币、黄金、纸币、美元本位，以及如今正在被争论的比特币。 比特币的独特之处就在于，它触及了人类极少数才会发生的“币化门槛”。而这一切都在极短的时间之内发生了，真的是个奇迹。 我甚至认为我们家几代人对于金融，计算机都有研究，2015年他们在con上面摆摊的时候我都见过，生生被我忽略掉，到底是怎么回事？因为我不可能相信人类历史上只发生过5次的“币化事件”会在我眼前。起码20多岁的我不可能相信。 如果可以把少数的节点，总共只有5次，总结一下（当然我是个马后炮，我要是马前炮早财务自由，也不发推了） 币化是一种极罕见的现象，其规律是： 必须有制度性断层（原有体系无法覆盖的空白）。 必须有稀缺且可验证的锚定机制。 必须具备网络化流通能力。 一旦被市场在某个特殊场景中使用，便会逐步自我强化，完成从“物”到“币”的跃迁。 稀缺性：供给必须受控，不能随意增发。黄金靠地质稀缺。 比特币靠代码算法。 可验证性：所有人都能独立验证真假。黄金靠物理特性。 比特币靠区块链共识。 可流通性：必须能在广泛网络中自由转移。黄金靠物理可分割。 比特币靠网络传输。 制度真空/断层：必须有传统货币或信用体系覆盖不到的空白地带。古代金属货币诞生时，信用不足。 比特币诞生时，全球化资金流动和数字支付的监管断层。 所以：币化不是因为“大家觉得它有用”，而是因为它突然被推入一个原有制度无法覆盖的空隙。 这个你都听过无数次了，讲点我独有的观点。比特币碰上了难得的时代巧合。这个巧合和我们当代许多巧合一样，根本无法被计划。 币化是一种极其罕见的历史现象。 它并不是商品涨价、公司上市、货币贬值这种常见的经济波动，而是一种少见的制度性突变。所谓“币化”，是某种事物从“有价值的东西”跃迁为“价值的尺度和载体”。它的发生规律，几乎总是符合以下四个条件：第一，必须存在制度性断层，即原有货币或信用体系覆盖不到的空白；第二，必须有稀缺且可验证的锚定机制，防止随意增发或伪造；第三，必须具备足够的流通性，能够在广泛的网络中快速转移；第四，一旦在某个特定场景中被使用，就会通过自我强化机制，逐步完成从“物”到“币”的历史跃迁。 在这条极罕见的历史链条上，人类大约只有过五次真正意义上的币化时刻。第一次是金属货币的出现。在早期商业活动中，部落和城邦之间缺乏跨地域的信用，青铜、白银、黄金因其稀缺性、可分割性和易于验证的物理特征，逐渐取代贝壳、粮食，成为最早的普遍交换媒介。第二次是纸币的发明。金属储量有限、运输成本高，于是以金属为背书的纸质信用凭证走向台前，在元朝、欧洲近代银行体系里逐步确立。第三次是美元本位的确立。二战后的布雷顿森林体系，让美元取代黄金成为全球信用锚；这是一次制度与霸权的历史巧合，不是黄金自愿退位，而是美国的军事实力和经济体量逼迫世界接受。第四次则是电子化与数字化的法币转型，银行卡、电子支付系统、央行清算网络，让“货币”彻底脱离了纸张，进入计算机网络的比特与信号之中。 而第五次，就是比特币的出现。 密码朋克邮件列表实现了“中本聪”技术突破。 2008年刚好发生金融危机。 网络支付与全球化资本流动加速，出现了监管无法完全覆盖的真空。 这些条件原本不可能被“设计”出来，却在那个特定时刻奇迹般重叠，才有了比特币从极客收藏品逐步被推向“数字黄金”的轨迹。 当然这个其中还有更多的重叠，我就给你几个关键词： 暗网，丝绸之路，毒贩，跨境灰产，塞浦路斯，中国反腐，新冠，萨尔瓦多….等等 然而，打住！比特币完全币化了没有？ 有，也没有。 若从狭义层面理解——即作为真正的货币来使用，它显然并未全面实现。比特币确实具备货币的三大功能标准：支付手段、记账单位和价值储藏。但在现实中，它在支付环节并不普及，交易手续费高、确认速度慢；在记账功能上，几乎没有商品和服务直接以 BTC 定价；唯独在价值储藏方面，它的表现最为突出，已被广泛视为“数字黄金”。因此，比特币在狭义意义上，只是部分完成了币化。 如果从广义层面来看，即作为宏观金融资产进入主流投资组合，它则已经走得更远。随着 2024–2025 年美国批准比特币现货 ETF，大量制度化资金涌入，比特币已经稳固地嵌入全球金融市场结构。在流动性宽松周期中，它被投资者视作风险资产或对冲资产，其角色已经超越了单纯的投机品。这意味着在金融市场意义上，比特币已经实现了一种“结构性币化”。 但若再把视角拉到最高层级——所谓的终极币化，即成为某种全球信用体系的基础锚，那么比特币仍然差得很远。尽管萨尔瓦多等少数国家尝试将其纳入法定货币，但这种实验没有形成全球效应。在绝大多数国家，比特币依旧被定位为“资产”，而不是货币，更没有取代美元或黄金的制度性地位。因此，它离真正的终极币化——成为全球共识下的信用支柱——还有很长的路要走。 各国的小九九 只要一个人还无法真正不靠护照就能在全球自由定居，那么不管你做什么工作，是否交社保，你所能享受的“货币化”程度，都会与各国政府的态度高度绑定。正因如此，比特币的命运，很大程度上就是一场制度算计的舞台。 对储备型国家来说，比如美国，比特币触碰的核心利益是美元霸权。美国当然不会允许任何替代品大规模进入国际结算体系，否则美元的结算权就会被削弱。因此，美国一方面允许比特币进入金融化通道，比如批准 ETF 和期货，把比特币的流动性吸收到资本市场里；另一方面则坚决打压去中心化支付和匿名功能，避免它变成真正的“替代货币”。这套算盘其实很清楚：把比特币“金融化”，但不让它“货币化”，换句话说，是圈养而不是放养。 资本管制型国家，比如中国、印度，则有另一套小九九。这类国家最大的担忧是资本外逃。于是我们看到，中国在 2017 年和 2021 年两次对交易所和挖矿“一刀切”式封杀，目的就是防止体系外的资金流动。但与此同时，它们并不排斥区块链技术本身，反而在联盟链、央行数字货币（CBDC）领域投入巨大。逻辑很简单：比特币作为资产必须封杀，但它所启发的“去中心化创新”可以转化为“中心化应用”，最终强化本国货币的控制。 而在一些资源依赖型、金融体系薄弱的国家，比如拉美和非洲的部分国家，比特币的角色就变得更加复杂。由于本国货币信用不足、通胀高企、跨境支付成本极高，它们更愿意借用比特币的“外部信用”。萨尔瓦多直接将比特币定为法币，部分非洲国家则用它来完成跨境汇款。在这里，比特币的确帮助它们绕过美元和欧元的体系，获得了一部分金融自主权。但问题在于，这类国家缺乏制度和技术支撑，比特币的应用往往停留在象征性或局部层面，难以推广到全国。 如果放到更大的国际格局，在多极竞争的时代，比特币又被卷入另一层小九九。中俄等国推动“去美元化”，试图通过本币结算来削弱美元霸权。在这种趋势下，比特币理论上可能成为一种“中立的结算补充”，但现实中没有国家会主动拥抱它。原因很简单：所有大国更愿意推动的是自己能完全控制的货币（例如数字人民币），而不是一个无人掌控的比特币。于是，比特币变成了大家都不想让它真正赢，但都可能在暗中拿来当筹码的角色。 总结来看，各国对比特币的制度态度具有明显的双重性：一方面害怕它削弱货币主权，另一方面又想利用它的技术与叙事。结果就是，比特币的币化史在制度层面表现为一种半开放、半压制，利用为主、控制为辅的复杂局面。换句话说： 比特币的币化史，本质上就是一部“国家如何在维护主权与利用外部工具之间反复算计”的故事。 所以在这里我可以引入一张三角图，谈谈人民、技术与政府三者之间如何深度博弈，又如何互相算计。我们可以把这三方分别抽象为三股力量，然后观察它们在比特币币化进程中如何不断拉扯。 对人民而言，他们的逻辑是避险与自由。比特币最初吸引他们的，是对抗通胀、绕开监管与追求财产独立的需求。从囤币到构建社群共识，人民在不断为比特币的需求端注入动力。然而，他们的局限也很明显：技术门槛高，普及有限；面对暴跌和黑客风险时，个人缺乏自保能力。因此，人民更多扮演的是需求推动者的角色——正是他们让比特币逐渐从极客收藏品变成了一种价值储藏工具。 政府的逻辑则完全不同，他们追求的是主权与控制。任何替代结算工具，都可能冲击国家的货币体系；逃税、洗钱、资本外逃更是他们无法容忍的风险。因此，政府采取的手段往往带有双重性：有时是一刀切的禁止，比如中国对交易所和挖矿的封杀；有时是有限度的限制，例如印度和欧盟通过 KYC 来加强反洗钱；还有时是主动的利用，比如美国允许 ETF，把比特币流动性纳入华尔街。政府实际上是比特币币化的过滤器和操盘手，他们决定了比特币能否从灰色地带被拉入制度层。 而技术的逻辑则冷峻而中立。它的目标是去中心化与演化：通过算力共识与密码学保证网络安全，通过闪电网络和 Layer 2 提升扩展性，同时保持对任何国界和身份的无差别态度。技术本身不偏向人民或政府，但它的开放性决定了所有人都能加以利用——黑市、个人、国家都不例外。技术因此成为比特币币化的中性支柱，一个不断演化、为双方博弈提供舞台的存在。 三角博弈的格局。人民依靠技术寻找自由的空间；政府则试图压制或收编技术，例如央行数字货币的尝试；而当政府收紧，人民反而更倾向于投向比特币。在不同国家，这个三角关系呈现出不同的态势：在美国，政府允许技术存在，但通过金融化限制其货币属性，人民更多作为投资者参与；在中国，政府禁止人民直接使用比特币，却积极吸收底层技术为己所用，比如推动区块链和数字人民币；而在弱势国家，人民常常借助比特币绕过政府，而政府有时也会主动利用比特币来对抗美元体系。 从整体来看，这仍是一场未完成的博弈。人民想要自由与避险，政府想要控制与主权，而技术提供了一个不可逆的实验场。比特币的币化正是在这三方的拉扯中不断推进：如果人民的力量更大，它可能会更接近“自由货币”；如果政府占据上风，比特币则会被金融化、边缘化，最终只剩下“数字黄金”的角色；而如果技术继续突破，它或许会打开全新的空间，把人民和政府都迫向一种新的妥协。 然而，对整个技术共同体而言，技术从来不会后退。技术人的生产力、精力与智力，只会从一件事迁移到另一件事，而不会凭空消失。已经被创造出来的技术，不可能被强行抹去；而一旦有新的萌芽出现，也没有人能够阻止技术人去尝试、去玩、去推动它成长。 只要还有一口气，咱就得折腾。
大家经常看到谁谁谁发了一篇文章、一条推特获得了 10w+，甚至是几百万的流量，但是自己却苦于没有内容沉淀，不知道创作什么，发的内容也没有多少人看 今天 @Jackywine 在 XBC 推特助推群 里面分享了两个找到优质信源的策略 1️⃣基于 ReadWise 榜单，以 Top threads saved 为例，这个排行榜汇聚了成千上万推特用户精心收藏的优质 thread，那这些内容就是推上面最受欢迎的内容，基于这些内容进行创作，极大概率也很获得很好的流量，各个平台流行的【天涯神贴 】也是这个道理，本质都是：优质内容在社交网络永远不过时。 2️⃣把 推特助推群 的列表（https://t.co/ClYz7HH2Qo，目前聚集了中推100 位大V）打开，随便选中一位，通过最好用的插件，这里推荐 @tibo_maker 开发的 superX，如截图所示，可以快速了解一位推友的内容数据， 转发他的最高赞内容，并且写上真诚的推荐语，重点在于向你的关注者讲述为什么关注他们 这条 thread 将以这两个策略为出发点，进一步挖掘优质信源，以及基于这些信源的创作方法，感兴趣朋友请评论转发收藏，大家也可以分享一些榜单和优质的推特列表
他曾经抱着儿子在公共厕所里过夜。 当时，他没有钱，没有房子，也没有希望。 几年后，他却成为了百万富翁。 这是克里斯·加德纳的真实故事，也是电影《当幸福来敲门》的原型:🧵 https://t.co/HDvmJWOA2o
Currently, this model （Seedream 4.0） has been released on Dreamina in mainland China. It is uncertain when it will be released on Dreamina outside of China. If there are many people who need it, I can start a test tweet thread to publish the issues you need to test. https://t.co/18YQ3gGwDE
用 AI 干独立开发快两个月了，搞了 20 来个垃圾App，犹豫了很多次，还是没有信心上架，因为都是垃圾，烂尾了一半多。 自我感觉最近做的两个还不错，于是下午组织了一次分享，跟姐妹们分享了我这段时间做这些 App 的想法，现场来了 20 人左右。 直接说，在我提醒之前，她们都没看出来我用 nano banana 改的图片是真是假，另外，她们都不用电脑，也不会用。她们用得最多的 AI 工具是：豆包。
马博的帖子非常具有代表性，我想借此分享一些心得。 我真正开始认真研究推特、大规模写文章，大概是从今年五六月开始。很快我意识到一个核心：把技术与学术类的文章当作“文学”来写。文学化意味着文字里必须有情感的注入。只有带着感情去写，文章才有力量，读者才会愿意跟随。 随着持续写作，我慢慢发现了一种“作者的超能力”——感知力。通过一个人的文字，你几乎能触摸到他的学识、精神状态、人生轨迹乃至真正的动机。而这种感知会在你吸收了无数人间百态之后反过来沉淀进文字里，使你的写作仿佛注入了许多鲜活的生命。 后来我才明白，一些文学作家——奥斯丁、雨果、大仲马、狄更斯、马克·吐温，他们大多在生前就已成名。文学和绘画不同，书籍的时效性极强。如果错过了与时代共振的黄金窗口，你就无法在当下建立起语言上的共感，也很难被视为语言的“高敏者”。 推特上的知识群体，其实以年轻人居多。这和中国的教育史有关。九十年代以前国家还比较贫穷，中学教育缺失普遍，因此很多上了年纪的人在语言和知识上都有空白。于是便形成了一类典型人物——赛博爹味：他们或许在同龄人里少有地接受了高等教育，因此心怀自傲；但这种自傲并未得到足够的同辈认可，也没有真正把握住时代的机会。所以他们转而向下寻求认同，却发现自己语言陈旧、难以与年轻人共鸣。结果只能在推特上表现为“爹味”，倚老卖老，常常去怼那些真正能在青年阶段就触摸高度的人。我观察过几个这样的账号，从文字里就能闻出这种心理画像。而他们自诩的学识，大多没有鲜明自我观点和任何创新，而是引经据典罢了。在引用经典这方面，也不可能超过AI，所以经常看上去读过书但是容易恼羞成怒。 Like a woman😃😃😃 而年轻人寻求的，其实是平等交流与真实共鸣。这就是当下的时代特征。 那么，流量的密码是什么？每个人目标不同：有人追求粉丝数量，有人追求真正的共鸣。但最重要的是坚持自己的想法，保持韧性，像一个 alpha male 一样，将自己认定正确的策略贯彻到底。不管你这个策略一开始在外人面前看上去有多荒谬和不靠谱。 在我暗中观察的列表里，真正带有 alpha 气质的，是立党、硅谷王川和艾森。他们都是中青年，正好契合这个时代的节奏。 马博你这方面其实已经做的很好。看好这条路径就坚持。
Seedream 4 图像模型教程完事，燃尽了 https://t.co/0l0H3bGdn2
爆哭😭 JD 客服说，我不再是东哥的兄弟了 https://t.co/xkYANxalI2
最近收购了一个独立开发者朋友的小产品，他是一个设计师，vibe coding 独立写完了整个 app。 拿到代码的那一刻我石化了：逻辑混乱、动辄几百行的冗长注释、性能问题一大堆... 所以我理解他为什么愿意低价卖了，这产品未来花在修补上的时间，将远超过开发它的时间。 对于 MVP 或小项目，vibe coding 看似是福音。但归根结底，你将面临三大隐患： - 对工具的过度依赖 - 累积的技术债务 - 不断增长的隐形成本 非专业人士的"AI 编程"，本质上是在为未来埋雷，最好的归宿就是趁早卖掉它。 而我，是那个冤种接盘侠🤡
没有人会因为辛苦工作而变得富有。 人们变得富有，是因为他们理解了关于金钱的 7 个心理学理念： （第 4 条是他们最难接受的…）🧵 https://t.co/2VL0I7jtRD
豆包 Seedream 4.0 连续出图可以做非常强的一镜到底视频，而且清晰度很高 做了一个凡人修仙传的韩立和紫灵恋爱小剧场 知道大家想要宋玉，她的发饰有点麻烦 https://t.co/S6twI0fcIB
没想到这么快推特就 10 万粉了，我还说得等一等呢 https://t.co/5gLnrLFOLG
麻了，藏师傅现在是 AI 小生意的发源地了，刚才阿真说已经有人在拿这个提示词赚钱了 https://t.co/BoQ5OYtQJr
豆包 Seedream 4 图像模型有了世界知识加上中文之后太吊了 这个卡片生成提示词终于可以有更多拓展，美学表现比 Nano Banana 强超级多。 而且我整了超多风格，适合各种场景和概念。 https://t.co/3uW25eb7fb
三天两头就看到微信群里有人抱怨：这个赛道太卷了，那个赛道已经饱和了。 赛道饱和意味着市场确实存在，你的竞争对手们都不是傻子。 我们最常见的误区不是市场过于拥挤，而是对"细分市场"的理解太浅。真正的商业机会不在市场本身，而在于你自己。 寻找那些你有深度知识、技能、问题洞察、能力、资源或人脉的领域，那些你比身边 80% 的人都更懂的地方。然后找到第二个这样的领域，甚至第三个。 在这些领域的交叉点上，往往藏着最适合你的商业机会。当你找到它们的时候，你就不会厌倦自己每天在做的工作，成功的概率也会大幅提升。 这是我在多个行业中观察到的规律：去挖掘你知识储备最丰富的领域交叉点，而不是盲目寻找"无人区"。
看到有些作者在 AI 科普的过程非常心累和生气，我觉得大家还是没意识到一个事儿 就是这些受众，在这个 AI 热潮之前，其实是不用电脑的 他们是为了用上你说的这个牛批的不行的这个 AI，才打开了自己尘封多年的 Windows 电脑 所以所谓的 AI 教程其实要分两部分 第一部分是如何使用 Windows 电脑 第二部分是如何在 Windows 电脑上面使用 AI 我所看见的大多数的小白学习 AI 的卡点，其实都在第一部分，而不是第二部分 只是大家似乎没有意识到，第一部分也是应该教学的 …… 这怎么说呢 …… 我现在是意识到了，但是谁爱教谁教吧，我是整不了这个 😂
📈 这是我见过的增长最快的摸鱼网站 🐟 网站可以在世界地图上进行像素涂鸦，也能看别人的作品，于是越来越多的人过来围观并在自己的位置上涂鸦 域名 2025/4/23 注册，7 月份流量 49 万，8 月份已经达到了 2.9 亿 真是思维打开，万物皆可做成网站，网址放评论区 https://t.co/Bh7Zj6iQ9v
如果你或你的团队正在塑造AI产品，我建议从Day1开始，就要注重「可观测性」 传统PM：“今天AI有点不对劲。” 掌握可观测性的AI PM： “当查询词超过50个字，且上下文文档超过10个时，AI就会失败。具体表现为，在太平洋时间下午2-4点流量高峰期，它会幻觉出一些不存在的技术特性。” 最重要的区别，是后者的问题能被解决。 传统的PM提交一个模糊的Bug报告，然后它就在需求池里积灰，因为工程师根本无法复现“感觉不对劲”。 而掌握可观测性的AI PM，是带着“证据”来参加会议的： - 他们能展示出具体的链路追踪，指出是哪个长查询导致检索了过多文档，撑爆了上下文窗口。 - 他们能指出时间戳上的规律——故障都集中在流量高峰期。 - 他们甚至能提出假设：“看起来是高流量时缓存被清理，导致了更多的文档检索，从而破坏了上下文窗口。” 然而在我们的实际工作中，推行这个机制会遇到重重阻力： 借口1：“这太技术了，是工程师的事” - 现实是： 现代可观测性工具是为产品团队构建的。你看到的不是堆栈跟踪，而是用户旅程。 - 你看到的不是： “第187行出现空指针异常” - 你看到的是： “AI检索了7个文档，生成响应耗时2.4秒，忽略了3个文档。”如果你能看懂漏斗图，你就能看懂链路追踪。 借口2：“我们没时间做这个” - 现实是：搭建可观测性： 30分钟。 - 在没有它的情况下，调试一次真实故障： 2-3天。 一个金融科技创业公司，花了整整两周时间，去调试为什么他们的Agent会给出鲁莽的投资建议。如果有可观测性，5分钟就能发现，是一个“be aggressive (要激进)”的字符串意外溜进了提示词模板。修复只需一行代码，但损失的信任却需要数月弥补。 借口3：“我们的AI没怎么出问题” - 这是最致命的无知。 AI的失败是“潜在”的：它看起来是对的，即便它错了。 - 一个旅游机器人10%的时间会订错城市 → 只有少数倒霉蛋会抱怨。 - 一个推荐引擎给阿拉斯加人推荐泳衣 → 点击率看起来还行，但收入在悄悄流失。 如果产品不具备可观测性，那就是一只温水里的青蛙。 那如何构建一套可观测的系统呢？ 其实有大量的方案，比如监控token与性能可以使用helicone，如果是统计成功率与失败情况也可以使用类似signoz的数据服务 第一步是要有意识构建观测数据，第二步是实施系统，第三步是定位分析问题，最终才能解决，以下有两个实际生产过程中如何依靠这类可观测系统来解决问题的： 案例一：无限循环的客服Agent 一个客服Agent开始疯狂地给同一张工单回复50多次。 链路追踪显示： - Agent读取工单 ✓ - 判断“需要更多信息” ✓ - 提出澄清问题 ✓ - 客户回复 ✓ - Agent丢失了之前的对话上下文 ✗ - 返回第2步，无限循环… 根源： 缺乏对话状态管理。 结果： 有了可观测性，几小时内修复。没有它，工程师们猜了好几天模型参数。 案例二：你不知道自己构建的“隐藏架构” 一个旅游机器人本应预订旧金山(SF)的机票，却总是推荐圣地亚哥(San Diego)。 链路追踪显示： 一个简单的用户请求，背后竟然并行运行了三个隐藏的Agent（预算Agent、本地体验Agent、研究Agent），这是AI框架自发创建的，并非团队有意设计。这些“额外”的Agent干扰了检索结果。 根源： 真实的系统架构与设想的不符。 结果： 有了可观测性，一条路由规则就解决了问题。没有它，团队还在争论是不是模型“又幻觉了”。 当你了解了这些，就会对团队进一步提出要求 首先PM就应该调整自己的思路 之前（靠希望驱动）： 写10页PRD，充满“应该理解用户意图”等模糊描述，然后丢给工程师。 之后（靠数据驱动）： 分享5条失败的链路追踪：“看，这里机器人把旧金山和圣地亚哥搞混了。”然后定义可衡量的成功标准：“城市解析准确率必须 > 99%。” 需求文档，不再是空洞的需要，而应该是数据。 高级可观测性技术 - A/B测试模型和提示词： 在生产环境中，将5%的流量路由到实验模型，实时对比GPT-4o-mini和Claude-3.5-Sonnet在真实场景下的表现，用数据决定哪个更优。 - 响应拓扑映射 (Response Topology Mapping)： 视觉化地展示AI的决策路径。一个法律AI助手通过这种方法发现，中等长度的查询总是掉进一个“决策盲区”，导致准确率低下。解决方案不是优化提示词，而是直接砍掉这个有问题的决策路径。 - 故障模式谱系 (Failure Mode Genealogy)： 追溯故障的“家族树”。一个客服机器人有23种不同的失败模式，通过谱系分析发现，其中19种都源于3个共同的根本原因。只做了3个底层修复，就解决了83%的Bug。 最后的核心要点： - 链路追踪揭示真实架构： 它往往与你设计的不同。 - PM必须标注数据： 你的判断定义了成功，而不是LLM的。 - 从PRD转向链路追踪： 你的需求，就是你的评估标准。 “AI好像坏了”和“AI在下午3-5点，当用户使用移动设备且查询词超过50个字时会失败”，这两者之间的区别，就是可观测性。 而只有后者，才能真正帮助你定位并解决问题。
你是否曾经发现，很多产品明明功能齐全，却毫无吸引力？我们早已走出那个“能用就好”的时代，进入了一个用户体验、设计美学成为决定生死的时代。Emil Kowalski 在他的文章《Developing Taste》中提出一个令人深思的问题： 在一个物质极度丰富的世界，真正稀缺的是什么？ 你也许会脱口而出——“创意”、“技术”或者“创新”。然而，真正稀缺的其实是一种被称为“品味”（Taste）的东西。品味看似虚无缥缈，实则决定了一个产品能否从众多竞争者中脱颖而出。在过去，拥有汽车已经足够让人艳羡，今天我们更在意的是车身的线条、内饰的质感，甚至是按钮触感的反馈。同样，当AI技术已经能够帮助我们快速生产出功能完备的软件时，“能不能用”已然不是核心问题。“如何给用户带来愉悦与舒适，如何通过设计传递一种微妙的优雅与高级感”，成为了胜负的分水岭。 “品味”究竟是什么？许多人误以为它只是个人的喜好或天赋。然而，作者告诉我们，这是一种经过训练的本能。它意味着你能透过表象，识别真正让产品升华的元素，察觉细节之间的微妙关系。而这种能力并非天生，而是有迹可循。 首先，将自己浸入伟大的作品之中。如果你是设计师，便应不断观察顶级的设计作品；如果你是作家，就该品读那些经典之作。 乔布斯曾说：“你需要去接触人类所做过的最好的东西，然后试着把它们融入你自己的作品。” 但光是“看”还远远不够，你需要去思考——为何某个设计能让你产生共鸣？为什么某种交互方式让人感到舒适愉悦？品味不止于表面上的美观，而是对设计背后逻辑的深入理解。当你反复琢磨这些问题，你就已经开始突破了单纯直觉的限制，逐渐形成一种能够被反复验证的审美体系。 最后，没有人能在空谈中培养出好的品味。正如任何一项技艺都需要实践，品味也需要不断地创造和反馈来精炼。当你创作出第一个产品时，它很可能达不到你的预期，但那正是好事。这说明你的审美已经足够敏锐，能够意识到自己与卓越之间的差距。记住，品味与能力之间的落差不是你的阻碍，而是你通往优秀的必经之路。 或许现在你才意识到，这种抽象的“品味”将决定你职业发展的天花板。而现在，问题来了： 你有没有准备好，跨过从普通到卓越的这道认知鸿沟？
80，90当然是这个时代的主场。并且还是这场科技变革真正“赶上”的人。足够成熟，但是不至于太老，思想已经僵化。其实还有一些思想很前沿的70后，也是理解和赶上当代变革的主力军。 我观察关系比较好的同龄人，一部分人思想弹性还非常大，另一部分人已经和爸妈感觉差不多了。就是说中年人因为不同的人生体验，其实才是思想分化最大的。 有一部分人是“三高的年龄，高三的心”。😹
我爸作为中国深交所第一批股民，几年前给我递过一张“不要炒币”的小纸条之后。其实我知道他给我的下一步指示，没说但是从小教过： 找个安全的地方仔仔细细的去把这个研究透。
让GPT精选了精英家庭培育后代的10本书籍 列入阅读计划 精英家庭启迪：十大教育与养育经典著作 《不平等的童年：阶级、种族与家庭生活》 – 安妮特·拉鲁 揭示了中上阶层家庭如何通过“协同培养”（结构化日常生活、课外活动、成人互动）塑造子女的未来。这是一部理解精英育儿模式与其优势的社会学经典。 维基百科 《特权的代价》 – 玛德琳·莱文 博士 一位心理学家的警示：富裕家庭的孩子常面临焦虑、特权意识与情感孤立的问题——揭示了即便富裕家庭也须应对的挑战。 维基百科 《继承者准备：家族财富与价值观成功传承的五步法》 – 罗伊·威廉姆斯 & 维克·普赖瑟 基于对3,250个富裕家庭的研究，本书总结了传承财富、价值观、家族凝聚力与责任感的成功实践。 家族办公室网 《无限可能：家族财富与未来规划》 – 艾伦·佩里（家族办公室交流机构） 结合现实建议与家族办公室专业智慧，帮助家族提升代际沟通、团结与共同目标。 家族办公室网 《合法性的追求：显赫家族子女如何找到自己在世界中的独特位置》 – 杰米·韦纳 深入探讨成就卓越家庭中的子女如何在庞大家族遗产中塑造自我身份。 家族办公室网 《培养财务健康的孩子》 – 乔琳·戈弗雷 规划了孩子成年前应掌握的十项核心财务技能——对培养财务责任感与独立性至关重要。 家族办公室网 《宠爱的反面：培养踏实、慷慨且懂财务智慧的孩子》 – 罗恩·利伯 一本关于如何教导孩子金钱观与谦逊的深思指南，深受推崇价值驱动型财富管理的家族办公室推荐。 家族办公室网 《世界级教育：一位母亲跨越半球的寻优教育之旅》 – 特鲁·克拉维尔 一位母亲亲身记录带孩子体验香港、上海和东京教育系统的经历，揭示了关于独立性、学术严谨性与学习热爱的深刻启示。 书迷网 《教养的迷思：孩子如何成长为独特的自己》 – 朱迪斯·里奇·哈里斯 提出同龄人而非父母在塑造孩子性格中起主导作用，将育儿讨论转向社会环境与同伴影响。 维基百科 《全脑教养法：拓展儿童思维的12项革命性策略》 – 丹尼尔·西格尔 & 蒂娜·佩恩·布莱森 尽管广为流行，这本基于神经科学的书籍关注情绪调节与心智整合，与高成就家庭中的现代正念育儿理念高度共鸣。 英文书名放在评论区
有见识的家长都在鼓励孩子玩游戏 财新杂志总编王烁早早给孩子配Switch 原因：打游戏的孩子更聪明！人生预演。 条件：只玩英文版游戏，玩时只讲英语。 他推崇《塞尔达》：人类文明与人生策略 本书在楼夷公号BetterRead有详细介绍 《和孩子说一切》书中两页👇 购买链接放在评论区
拜占庭将军问题：真-义-利的三角解法 拜占庭将军问题 (Byzantine Generals Problem): 人类共识机制的困境 首先，我们来系统地理解 拜占庭将军问题 (Byzantine Generals Problem)。这是分布式系统与区块链领域中的经典思想实验与数学难题，由 Leslie Lamport、Robert Shostak 和 Marshall Pease 在 1982 年首次提出。设想一群拜占庭帝国的将军正在围攻一座城市，他们必须在同一时刻发起进攻才能获胜；如果有人进攻、有人撤退，则会全军溃败。问题在于，这些将军分散在不同营地，只能通过信使传递消息，其中可能存在叛徒，他们会故意制造虚假或矛盾的信息。而忠诚的将军必须在不确定谁是叛徒的情况下，依旧达成一致行动。 由此提出的核心问题是：在一个通信不可靠、节点可能存在恶意的网络中，如何确保所有诚实方能达成一致决策？ 这就是所谓的 拜占庭容错 (Byzantine Fault Tolerance, BFT)。形式化来说，如果系统中有 n 个节点，其中最多有 f 个是恶意的，那么只有在 n ≥ 3f + 1 的情况下，才能保证共识的达成；若 n ≤ 3f，则一致性无法保证。 然而，“拜占庭将军问题”并不仅仅是计算机科学的抽象，它本质上揭示的正是 人类共识机制的根本困境。人类社会的共识从来不是在真空中达成的，而总是伴随着 谎言、欺骗、延迟、噪音与利益冲突。换句话说，拜占庭将军问题就是人类文明问题的抽象模型：文明之所以需要宗教、法律、国家、契约与金融系统，正是为了在不完全信任的环境中寻求稳定的协同。用一种糙的方法说，脑子不互联而且人类里面还有叛徒。 区块链技术只是人类解决这一古老问题的最新一次尝试。2009 年，比特币出现，采用 工作量证明 (PoW)，把共识转化为“算力多数”，诚实的多数算力保证了最长链的全网一致。2022 年以后，以太坊完成合并，转向 权益证明 (PoS)，将诚实绑定在经济激励上，通过质押与罚没 (slashing) 来约束恶意节点的行为。 用我的话说，这意味着我们终于进入了一个 制度工程化的数字化阶段：不仅用代码来记录规则，更用 code as law / rule as code 的方式，把“共识”转化为可执行的协议，把人类几千年来的共识难题，第一次落在了可以被验证、复制与自动执行的系统之中。 人类文明的演化史，本质上就是不断发明新机制来解决拜占庭困境：在不完全信任的环境下，维持可扩展的群体一致行动。一次共识机制的升级——从神权到法律，从金融到算法——都是文明突破边界、扩大协作半径的关键。 以上这一切你都听过无数次了，不再多说。 区块链式的“拜占庭困境解法”（PoW、PoS、共识算法），是不是目前人类共识机制的最优解？ 从目前来看，它确实是已知的最大进步：一次计算上的飞跃，一次人类共识机制的重要演化尝试。区块链无疑是当下在“开放拜占庭环境”中的最佳工程解法，它解决了“共识能不能达成”的问题，却还没有完全解决“共识如何高效、公平、可持续”的更深层挑战。 如果从博弈论的角度来理解拜占庭困境，可以更清楚地看到这一点。还记得电影《美丽心灵》里的约翰·纳什博士吗？他提出的均衡理论告诉我们，如果大家都选择合作（统一进攻或撤退），群体能获得最优结果。但在拜占庭环境中，每个“将军”就是一个理性个体，他会根据自身利益做决策。如果有人背叛或撒谎，他可能在局部获利，却会导致整体失败。这本质上是一个 协调博弈 + 囚徒困境 的混合：个体最优未必等于群体最优。 人类文明史可以被理解为不断发明机制，让个体理性与群体理性对齐的过程： 在 宗教与神话 阶段，通过信仰建立超越个体的“纳什均衡”，让背离神意的代价高于服从。 在 法律与金融系统 阶段，通过契约与信用把合作设计成长远最优策略，在重复博弈中形成稳定均衡。 到了 区块链与算法共识 阶段，则是把背叛转化为可量化的损失：PoW 的电力消耗、PoS 的质押与罚没机制，确保作恶行为变得不理性。 因此，拜占庭困境是信息论上的难题，而博弈论提供了激励机制的解法；人类文明的历史，本质上就是通过不同的博弈设计，让合作逐渐稳定化的历史。 但即便如此，区块链依然存在不少问题， 我先说说以下这些我知道但是不深究的潜在风险： 效率问题：PoW 消耗巨量能源，PoS 和 Rollup 仍面临吞吐量与扩展性瓶颈。 集中化风险：PoW 容易集中在大矿池，PoS 容易集中在大型交易所或流动性质押平台，导致实际的去中心化程度下降。 外部性问题：链上算法只能确保账本内部的真伪，却无法验证链外信息的真实性，例如 NFT 指向的图片可能丢失，链上投票有效但投票者身份未必真实。 博弈论脆弱性：系统的安全依赖“多数诚实”这一假设，但如果经济或政治环境导致多数节点合谋，区块链仍可能失效。例如 PoS 模式下，如果超过三分之二的质押掌握在少数机构手里，就可能形成事实寡头。 以上问题我都不深入研究。 我最关注的其实是 治理问题。共识机制可以确保区块链的状态一致，但 谁来决定协议本身如何修改？ 每一次重大升级（比如以太坊的 The Merge）依旧需要开发者、社区和利益相关者之间的社会共识，这不是算法自身能解决的，而是落回到传统的政治、组织与文化博弈中去。 我认为，治理问题才是 LLM 真正落地的机会。 可以把它理解为一个新时代的共识三角：区块链（真）– LLM（义）– 博弈论（利）。 在这个三角中，区块链管“真”。它的优势在于确定性：一笔交易是否发生、一个区块是否有效，所有节点都能在相同规则下验证，不依赖个人信任，而依赖数学与加密学。区块链解决的是事实与历史的不可篡改——例如“谁在什么时候转了多少钱”这种客观真相，都能得到全网一致的裁定。在拜占庭环境里，区块链就是真伪的底层保障。 但光有“真”还不够，还需要“义”。人类共识不仅涉及真伪判断，还需要对事实进行解释和赋义：同一条事实，不同人可能有完全不同的解读，政策、协议和法律文本里也常常充满模糊和歧义。LLM 的优势正在于语义压缩与模式提炼，它能够把成千上万条意见浓缩成几个候选方案，能发现其中的逻辑冲突或潜在共识点，从而帮助人类在语言混乱中提炼出可共享的意义。在拜占庭环境中，LLM 提供的就是语义调解与解释的能力。 然而，即使“真”和“义”都得到保障，也还不足以稳定共识，因为人终究是逐利的。博弈论告诉我们，如果诚实没有收益、而背叛更划算，再好的机制也会被破坏。因此必须有激励机制：奖励诚实参与，惩罚作恶或撒谎，把“合作”设计成理性的最优策略，把“叛徒”的成本最大化。这样，才能在拜占庭环境中确保多数人理性地选择合作。 事实上，今天的币圈乱象，就是因为这个三角缺了“义”，“利”的设计也有缺陷。 账本层面，交易不可篡改、状态全网一致，这是区块链最强大的能力，所以几乎没人能篡改以太坊的账本，“真”已经被保证了。但因为缺乏意义的锚定，激励设计被投机利用：短期投机者只需炒作叙事，就能在“泡沫—崩盘”的周期中套利，而作恶的代价往往不会在链上结算，最终由投资者埋单。合作（长期建设）并不是唯一的理性最优，投机/欺骗也能带来快钱。这样一来，合作（长期建设）就不再是唯一的理性选择，投机与欺骗反而成了获利的快路。多少所谓的“大佬”是走的这条路线呢？ 明显博弈游戏没设计好，被钻空子了。 这些数字资产究竟“意味着什么”，没有统一的语义层：一个 ERC-20 代币，到底是股权、通证、治理票、还是单纯的空气币？ 一个 NFT，到底是艺术品、门票、数字凭证，还是炒作的 JPEG？ 缺乏对“意义”的共识，导致任何人都可以赋予任意叙事。 “这是下一个比特币！” “这是元宇宙地产！” “这是 DeFi 2.0 革命！” 于是，账本层的“真”保障，反而被用来给虚假的“义”背书。 人类的意义之海 在“真–义–利”三角中，意义（义）是最抽象、最难形成共识的部分。相较之下，真和利要具体得多。 “真”比较明确。区块链层面的“真”就是：一笔交易是否发生？一个区块是否被确认？数据有没有被篡改？这些问题都是形式化的、可验证的，因此相对清晰。 “利”虽然复杂，但依然可以度量。利益可以通过收益、成本和博弈模型来衡量：诚实出块能获得奖励，作恶会被罚没质押。换句话说，行为动机终究可以转化为量化的指标。 真正最难的是“义”。意义牵涉到价值观、叙事和信任感，它超出了数学与算法的范畴。比如，同一个代币，有人把它看作投机泡沫，有人却视为数字主权；同一个 NFT，有人觉得只是头像，有人认为是艺术品，也有人觉得只是空气。义不是链上代码能够保证的，而是人类赋予的象征和解释。一旦缺乏统一的“义”，就会出现共识漂移：叙事一旦更换，资产的价格与社群的意义瞬间翻转。 然而，正是“义”决定了系统的长远价值。“真”可以防篡改，“利”可以调动行为，但只有“义”能让人持续参与并进行长期建设。比特币的真正力量不仅在于 PoW 的安全性，而在于“数字黄金”这一意义共识；以太坊的真正力量也不只在于智能合约，而在于“世界计算机”这一叙事。没有义，系统只会沦为逐利的博弈；有了义，才会孕育真正的生态。 理工精神 工业时代的理工精神，已经把原来看似无法处理的“真”与“利”处理得相当完善，这是工业社会最重要的遗产——真与利的极致运用。 科学与工程追求可验证的真理，提供了“真”的保障；资本与市场则把行为激励形式化为价格、成本与收益，精确调动了“利”的逻辑。过去几百年的工业文明，本质上就是在“真–利”双核驱动下高速发展。然而在这一过程中，意义（义）被边缘化：宗教退场，叙事碎裂，语言共识逐渐瓦解。 也因此，当代社会的许多乱象（币圈投机、政治极化、价值漂移）都源于“义”的真空。我们可以保证数据的真实（真），也能设计博弈激励机制（利），但我们无法稳定地锚定意义。人类正在进入一个“后叙事时代”：语言和价值变得高度可操纵，却难以形成共识。 然而此时，天降大语言模型。 能否借助 LLM 这种黑箱语义引擎，把最抽象、最难锚定的“义”也外包给技术系统，让它来生成、压缩和调度？这正是我想研究的课题。 LLM 的潜在角色，可以被视为意义的黑箱生成器。它并不能告诉我们“意义的终极答案”，但可以从海量文本中压缩共识模式，在多样意见之间提炼中间义项，并把碎片化的语言转化为结构化的叙事。它的本质是一种语义压缩黑箱：人类输入混乱的语言，模型就能输出一个相对一致的叙事框架。这不是“发现意义”，而是“生成可用的意义”。 由此，或许可以构建一个新的三层拜占庭解法：区块链管“真”，记录不可篡改的事实；博弈论管“利”，通过理性激励来约束行为；而LLM 管“义”，动态生成并压缩共识叙事。当三者结合，可能在信息过载与信任缺失的世界中，维持大规模群体的协作。
推荐一款强大的开源监控工具，助你实时掌握网站和API状态！ 1. 全球分布式监控，及时提醒网站或API异常，保障业务稳定运行 2. 7.3k🌟开源项目，基于 Next.js 等技术栈，易于二次开发 3. 可视化状态页和告警系统一体，快速部署上线 搜索：OpenStatus https://t.co/LkfEVjPTLB
有见识的家长，都在创造条件让孩子玩游戏👇 查立先生是著名天使投资人, 太太是CS博士学霸 引导孩子玩游戏成为世界冠军+进藤校 https://t.co/WqEeAWAaBE
以下是关于 Gemini 2.5 不同套餐版本的使用额度： 免费版（Free） • Gemini 2.5 Pro：每天最多 5 个 提示词（Prompt） • 每天可生成最多 20 个 音频概览（Audio Overview） • 每天最多 100 张 图片生成 • Deep Research（深度研究）：每天最多 5 份 报告 AI 专业版（AI Pro） • Gemini 2.5 Pro：每天最多 100 个 提示词 • 每天最多 1,000 张 图片生成 • 每天最多 3 个 视频生成 • Deep Research（深度研究）：每天最多 20 份 报告 AI 超级版（AI Ultra） • Gemini 2.5 Pro：每天最多 500 个 提示词 • 每天最多 5 个 视频生成 • Deep Research（深度研究）：每天最多 200 份 报告 • Deep Think（深度思考）：每天最多 10 个 提示词 AI Studio • 特殊版本，目前尚未公开具体使用额度限制
回想自己第一次约炮被拒。 当年正是大一的自己，血气方刚的汉子，下了陌陌。 有个女士给我发了消息，本来聊了两天都挺好，结果人一问我年龄，发现是个弟中弟兄弟。 遂，杳无音信。如果换成现在？弟弟会不会很吃香？
目前大模型对我的三大作用：查询（Query / Search），创作（Creation / Generation） ，推理 / 演绎（Inference） 人机协作的三条轴线： 查询 = 信息接口 创作 = 表达接口 推理 = 思维接口 前面两项就不细说了，查询类似高级google. 面向 已知世界 的信息检索与解读。节省时间，跨学科聚合知识，并能用更清晰的语言框架组织答案。 编程也属于创作类。生成文本、图像、代码、设计稿，辅助写作与创意表达，面向 未知世界 的内容创造与风格变换。 这些都是基础功能。最有核心价值的其实是Inference, 昨天蓝色胖头鱼@chaojidigua 使用的是”推理这个词。推理或者演绎的确是中文最接近的翻译，但是我个人认为还是有点差距。我现在自己脑子里用的一直就是英文词Inference, 这个词对于学院派一定不陌生。 Inference 对我来说，是借助大模型去推进未知边界的一种方式，甚至是触及人类语言尚不可说的领域。它不仅仅是信息的堆砌，而是在复杂问题中展开逻辑推理、模式识别与跨域联想，帮助我在不确定的世界里进行判断、预测与决策支持。 一个推理的窗口非常的长。 通过它，我能够理清思路，探索新的假设，甚至模拟多条可能的路径。这也是我使用最频繁、最烧脑、最能激发全身细胞的功能。从表现上能看出，大模型在这方面也很“辛苦”，因为它常常用我自己的理论常识“忽悠”我。这个时候其实是他没算过来。陷入用对方的话去回应对方的问题的赵本山式忽悠循环。但正是在这种高密度文字的推理调用中，我看到了它对我而言的最大价值。