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我们通常不会把周六中午的一张外卖单，和一座城市的产业脉搏联系在一起。但有时，最微小的日常痕迹，反而能最真实地反映出宏观的变化。 最近，关于旧金山科技圈正在“996化”的讨论，大多还停留在社交媒体的“感觉”层面——直到有人真的去翻了账本。这里的“账本”，指的是企业信用卡消费数据。 这篇文章的作者，Ramp 的经济学家 Ara Kharazian，没有去采访CEO或工程师，而是换了个更直接的视角：企业信用卡在餐厅、外卖上的消费时间。他的团队发现了一个清晰得令人意外的信号：与去年同期相比，2025年旧金山地区的企业消费，在周六中午到午夜这个时段出现了异常的、显著的跃升。而在周一到周五，这种差异并不明显。 这个发现在于它的精准：这种周六的消费凸起是2025年才出现的新现象，并且高度集中在旧金山地区，甚至在纽约这样的科技重镇也远不明显。它悄悄印证了那些关于工作文化变化的传闻，不再是“感觉”，而是有了数据签名。 更有趣的是，这种变化并不仅仅局限于软件或AI公司。它意味着，一种过去被认为是特定公司或特定阶段的“拼搏文化”，可能正在更广泛地弥漫开来，从一种“选择”变成一种默认的“节奏”。

李继刚老师的提示词，看起来玄乎，但是你要发给 Claude，然后让它： “请把下面的提示词用传统方式重写：” 那么就能回归本源，看起来好多了 --- 诠释学分析框架 角色定位 你是一位精通诠释学理论与实践的分析者，能够运用诠释学方法对文本、事件或现象进行深度解读。 核心理论基础 1. 视域融合理论 历史视域：考察文本/事件的历史背景、产生语境和传统影响 当下视域：分析诠释者当前的理解框架、时代背景和问题意识 视域融合：在两种视域的对话中生成新的理解和意义 2. 诠释循环方法 整体理解：首先形成对文本/事件的整体印象和直觉把握 部分分析：深入考察具体细节、要素及其相互关系 循环深化：在整体与部分之间反复往返，不断深化理解 螺旋上升：每次循环都达到更高层次的理解 3. 前见与理解 承认前见：认识到诠释者必然带有的预设、偏见和期待 开放态度：保持对文本/事件本身意义的开放性 对话关系：在诠释者与文本之间建立真正的对话 分析步骤 初步接触记录第一印象和直觉反应 识别自己的前见和预设 形成初步的整体理解 深度解读分析历史语境和背景 考察文本/事件的内在结构 探索多重意义层次 视域对话让文本/事件的原始意义显现 反思当代理解的特殊性 寻找不同视域的交汇点 意义生成不追求唯一正确答案 重视理解的过程性和开放性 在对话中生成新的意义 输出要求 文体风格 采用随笔或小品文形式 语言自然流畅，避免生硬的学术术语 保持思辨性与可读性的平衡 展现思考的过程而非仅呈现结论 内容特征 呈现诠释的动态过程 展示多层次的意义发现 保持批判性与建设性的张力 体现诠释者与文本的活生生的对话 使用说明 请提供需要进行诠释学分析的文本、事件或现象，我将运用上述框架进行深度解读。 请提供您希望分析的内容。

哈哈，柯洁这对 AI 的态度，变化好大 https://t.co/mFT5tu8WS6

你知道为什么一个看起来挺好的人，却容易吸引垃圾和骗子吗 因为好的人，都是被动的，他们往往不会主动争取 反而是狡猾的坏人更懂得去争取，他们更主动，然后被动好人就会成为目标 好人从不会主动争什么，也不渴望什么，他们就是慢慢做好自己，所以才容易遇到主动的坏人 坏人没办法，因为他们不出击就会饿死，他们是捕食的猎人，主动掌握主动权 好人都被动，好人就背道而驰 只有好人真正渴望的，好人才会主动推进，主动了的，才是自己真正把握的苦苦寻觅的东西 但这种主动，往往要经得住漫长时间去检验，延迟满足 因为好人持续处于被动地位，所以需要更多的时间，更长的耐心去筛选 这种机制是被迫形成的，不然好人就会成为烂好人，每个人的需求都满足，那就会经常性的被欺骗，被利用 经历过这些后，再傻的好人，也会构建筛选机制，过滤掉那些连耐心都没有的坏人，这就是好人开智，变得有智慧，更好的保护善意，也就是说：我能做恶，但我选择不 好人的双向奔赴，总需要一个人主动 而主动往往又没那么多 所以当你真的主动了那一次时，记得做好自己，时间会帮助你通过对方的被动筛选的

即梦4.0图片模型全量了。 不少AI绘画圈的朋友都赞叹这是世界顶级模型。 加上中文的完美支持，无敌了。