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这个NoteBook LM是真的学习神器！ 重新定义学习方式！打造你的专属AI知识库 我已经用了小半年，下面是我总结4个优点和技巧 1、没有AI幻觉，不会瞎编 如果你怕ChatGPT等AI 瞎编有幻觉，你自己上传资料形成专属的知识库，它只会根据你的知识库里有的内容来回答！而且回答里面都有参考来源！一点就能看到原文！你的资料是独一无二的，你的生成的内容就是独一无二的! 2、“主题研究式”学习 《如何阅读一本书》里说到最高效的阅读方式就是“主题式”阅读，就是读的时候带着1个问题，在不同的书里找答案！这个NoteBook LM完美契合了这一点， 你可以把你感兴趣“主题”建一个笔记本，把所有相关的书和资料全放进去，你有相关领域的问题，直接去笔记本里面提问就好了，根据它的回答，一点跳到资料中对应的位置！ 比如：我把1个商业写作大神推荐的9本书放一起新建了一个“精进写作”的笔记本，这样我有写作相关的问题，直接问就行了，比如它在回答中说写作最大的问题就是剔除杂物，点后面的小标4，就能看到这个观点的来源。非常好用！ 3、生成“风格”一致的内容 有一次我当主持人时，用《认知觉醒》这本书中的观点来串起了会议的每一个环节，现场反应非常热烈！ 其实做法很简单，我只需要把想说话的发到笔记本里让他帮我在书里找对应的内容即可！ 4、消除语言障碍！ 你可以上传任意语言的资料内容，比如上传英文的电子书、YouTube视频链接地址、AI的deepresearch报告等等，然后你只需提问时告诉它用中文回答就行了！ Ps：如果你想使用NoteBookLM的pro帐户，可以想办法搞一个edu的邮箱，就可以免费白嫖1年的pro会员~别问我是怎么知道的~😂 如果你有其他使用小窍门或小妙招欢迎一起留言交流🤝 互相学习进步，一起愉快的玩耍
体感来说，x402跟去年sol上的ai agent那波是一样的，只是因为payments这个东西的传播性，是比不过ai agent接大模型胡咧咧的，内容传播角度来说，goat那几个传播性就是更好的，加上sol有意扶持meme。 但是流动性相比那个时候差了很多，那个时候起码几条链轮着来，现在只有bsc和base打擂台了。 币圈的能力基本上是套壳快速出应用，很像中国人做应用，美国人做协议，协议一出，币圈这边应用很快就上了，甚至比出海做互联网产品的还要快。 虽然都知道长期不会落地，但是提供了炒作的预期。
正在拉一个x402的小群，builder和researcher优先，是时候一起based了，dm我进群家人们 crypto + ai 的落地融合时刻要来了，激动
给大疆做了20万的Reddit舆情监控工作流 一个 DJI Mavic 3 Pro 炸机的视频帖子，在 Reddit 的 r/drones 挂 6 个小时，会发生什么？ PR上班前，帖子会累积到 10 万浏览，大多数是看热闹的，但哪怕只有 20 个人因此不买 按1 万5的客单，就是 30 万元的潜在销售损失 看这个工作流是如何挽回损失的🧵 https://t.co/umFn8AUlrp
今年八月份重新玩 Twitter，从历史沉淀的三千多粉丝，经过两个多月运营，终于粉丝过万了。摸索到了一些规律： 1. 内容聚焦很重要。不能什么内容都发，还是得有主线。比如我发的内容里，获赞比较高的，集中在创业、产品、大厂这三类标签。一旦找到了内容方向，就聚焦放大。这块我还是有点懒，发的内容不够多。 2. 评论互动很重要。从复活后的第一条内容至今，基本都做到了有问必答。并且回复的心态，永远站在对方角度去回答，让其收获情绪价值。做到了没人能黑得动我。反驳我的，我直接说非常赞同，然后对方就哑炮了。 3. 内容质量是关键。高赞和高转发，是被更多人看到的关键。对我来说，核心还是取决于内容质量。经常发出一篇内容，点击发送后的那一刻，大概就能预料到点赞评情况。自己都觉得好，想点赞，才能获得他人的点赞。 没了。欢迎热情夸赞我，或无情指导我。
AI 视频内容真的已经到了一个临界点 另一个例子是这个 B 站老哥用 Suno 做的西游记人物主题音乐，20 号黑熊精这条干到了 450 万播放 https://t.co/cnxHEFagKy
最近随着 Veo 3.1 和 Sora 2 的发布，AI 内容产生爆款的频率越来越高了 最近刷到了好多个新的品类，比如这个 B 站 200 万播放的 AI 科比 Reaction Sora 2 AI 科比视频 整个的编排和左边的 AI 科比真实感做的太好了，我没快进看完了，虽然我不看 NBA https://t.co/8HixpsQWdf
为了庆祝 10-24 这个特别的节日，刚好 Nowledge Mem 发布了第一个更深度支持 Claude Code 和 Codex 的重要预览版本，我们发布一个短时间的促销 Coupon: 1024LOVE 这可能是公开发布版本之前少有的 Coupon 啦~~
想做个币圈人物志了，币圈这几年，发现自己最喜欢的是召北老师，幽默感拉满，用爆仓笑对一切的男人。 bio里写着“在找工作。”，似乎透露出柳园二期的无奈，space我是从来都不打开的，但是召北老师当时的space，就像黑洞，深深的把我吸进去了，点开之后一边是平台CEO生怕事情搞大的疯狂道歉，寥寥无几的手续费代金券，以及召北老师天生的幽默感“我也不想这样，一期是赚的，二期期权吗，要么好几倍，要么归零” ，在币圈，“老师”一词常常被用来形容带单老师，早已严重污名化，而召北却以老师自居，充满了幽默感，后现代金融喜剧，我只认召北。 建议以后别搞什么web3选妃大会了，引入召北老师上去讲开场脱口秀，给他补点ETH就行，期待柳园三期四期，越办越好
飞飞的车 COOL 最新视频讲自己创业赚到了钱，给老爸买了辆奔驰 V，尼玛底下一堆人开始共情。。。查了一下，人家老爸是山东恒吉汽车的老板，山东各市几乎开了个豪车销售网，他弟是周冠宇，她 22 年刚毕业就开始起号，拿着自己家的各种豪车拍视频，再加上美女大学生千金小姐的人设，很快就百万粉丝，各家车企主动找上门来了，创业两年就已经是头部自媒体了。这种路径穷逼们看完乐呵乐呵就得了，共情个屁啊。
Zuck、AlexWang和Boz乘坐火车出门火车突然停了 Zuck把头伸出车窗外下令：“裁掉一半乘客！让剩下的人更高效！”车厢顿时空了一半但火车纹丝不动 接着AlexWang提议：“给火车司机发1亿美元offer！” 火车依旧一动不动Boz站起身：“不必麻烦——让我们拉上窗帘戴上VR摇晃身体做出列车还在前进的样子……” 后来Zuck宣布：“好消息！我们在停滞中实现了沉浸式增长体验”
太子陈志其实在大陆内部高层是有内应的，所以一直有柬埔寨电诈这条线，这么多年骗了这么多人的钱出去，没人处理的了。 这就类似小学时候未成年人上网，家门口的北干道网吧、南干道网吧总是能提前一个小时接到电话，等警察来到的时候我们都已经从后门提前撤离了，都有内鬼。 前几个月开始，所有柬埔寨电诈的线都暂停了，我们社区内部的反诈系统都很少有人触发，说明园区是知道美国政府在调查他们的。 就在前两天，陈志被美国政府没收BTC的事情，见诸报端之后，估计也是见无力回天了，discord和telegram上的电诈账号突然又开始大面积开始新一轮行骗了，毕竟那么多诈骗犯要养，那么多电棍要电人。 诈骗犯都知道向前看，你为什么还守着过去的回忆不放呢？
作为一个臭学生物的，靠着 Claude Code 糊了个能给 GitHub 提速的小工具。意外地——还挺好用。 事情要从一次实验室聚餐说起。那天吃小龙虾，师弟一脸无奈地抱怨： “GitHub 根本上不去啊，要么龟速，要么直接超时。” （还不是老板想ai4science逼的！） 更绝的是——他一个研究生折腾不来“扶墙”工具！ 我想着最近正好在摸索 AI 的东西，那就试试看能不能帮他一把。 当然，核心方案不是我想出来的（这方面我确实菜），不过还是努力把它做成个傻瓜式的小工具。 先上工具，再聊原理。 https://t.co/sjhtMra4Qh 下载里面那个压缩包，打开之后——它其实就是一个网页（我是个弱智，那个请求是HTTP的，但是请求HTTPS就会报错，我自己网站的HTTPS取消不掉，只能变成压缩包了）。 网页会自动列出 GitHub 可用的 IP 地址，并贴心地帮你选出一个能用的。 而且，它直接以 hosts 文件格式 给出结果。 复制那段内容，粘到系统的 hosts 文件里。然后不管网页还是拉项目， GITHUB，速度起飞！ 接下来是原理时间（这部分我就照搬原话了）： 在中国大陆，GitHub 的官方 IP 要么连不上，要么卡到爆。 但其他地区的 GitHub 服务器就没这问题。 于是，只要定期抓取全球可用的 IP，简单测试一轮，哪个能用就换哪个，就能恢复顺畅访问。 原理说白了，就是这么朴实无华—— 简单，却香。 当然了，最后要感谢https://t.co/oTv7kuPeye放出来2000万token，让我不付钱就用上了claude code。
我其实也经常逆向优秀的 JavaScript 代码，以前手动，现在借助 AI 效率奇高，绝大部分代码都能借助 AI 还原。这事一是要有耐心，另一个就是要懂技术实现。 给 Codex/Claude Code 提示词也很简单： 我不小心把源码弄丢了，只剩下编译后 js 文件 aaa.js，请你帮我还原成命名友好的 TypeScript 版本，保存到 xxx 目录下，先从 yyy 开始，还原所有相关代码，不需要编译通过，只需要 1:1 还原。
我觉得看你定位，如果你只是想做产品经理，或者就是想做老板，只要实现从 0 - 1，未来 1 - 100 有团队帮你一起完成，那足够了。 如果你定位自己是一个程序员，未来还想继续从事软件开发这一行，对底层技术了解还是必须的，真把 AI 生成的结果当个黑盒子不管实现，出问题时还是很麻烦的，没点技术基础还是挺难搞清楚。 而懂技术而不是依赖 AI 这恰恰也是未来的核心竞争力，因为现在 AI 让新手在技术上精进反而更难了，依赖性也更强了。
不爱早睡的人看完这段话，会从根上想早点睡： 1、人类的昼夜节律系统像定时器，不支持“加班模式”；你拖它，它就拖你。 2、褪黑素是入睡指挥官，它怕强光和晚饭后刺激性内容——不是你意志力差，是化学信号被打乱。 3、长期晚睡会让你第二天执行功能下降、食欲失衡，越困越想吃甜，恶性循环。 4、实在做不到立刻早睡，你可以午后小憩/咖啡顶一顶，但这是下策，只能借一天的精神。 5、今晚先定一个短期目标：23:00关屏，23:10上床，连续3晚；短目标更容易执行，身体给你正反馈。
Reddit 上有个火贴：有个工程师抱怨 AI 不可靠 对大部分在上班的程序员来讲，可靠性就是生命。可靠性和奖金，晋升挂钩。殊不知，这个倾向只不过是公司用工资驯化出来的结果。 我现在还保有这个倾向，我环洱海骑行的时候。有 70km 的公路上，公路车车道被拿来当停车位。 我出发的前一晚，都在纠结如何，非机动车道变机动车道时，如何不被后方来车碾过，因为公路车没后视镜。想着想着，我都不敢去环洱海了。 后来 ban 总拉着我骑到那个路段，我发现想象中的极端情节没有发生。 之前在我脑海中，大车满天飞，非机动车道上都停满汽车。 实际上，少数时间有个大车过来，自行车道没多少车。我们变道时候，先看看前方有没有障碍，然后回头看有没有汽车来过。 后来，连续这么变道太累了，我干脆就直接在机动车道侧边行驶了。有车过来的时候，它自己绕开我了。 说了这么多，我的意思是说，这个世界大部分的风险不是突变的，是缓慢增加，低概率发生的。 我们要做的是，监控，在风险扩大之前，逃过就行。 拖头车司机也不是傻逼，远远见到你肉包铁就马上减速。骑车噪声很大，你听了肯定避让。 这些风险不是突变的，是能预测的。 这个时候有人就会说了，为什么要去冒这个风险呢？平稳不好吗？ 假如你想这辈子活的不一样，那你就只能离开羊群，去寻找新的草原。 毕竟羊群里面没有多少草了，而且格外拥挤。
还是网络上赚钱轻松 昨天花 5 分钟做了个视频 教大家获取 AI 浏览器的返利 10 刀的链接 昨天现在赚了 80 刀，然后触发奖金 100 刀 不过也看出大部分人心力很弱，在纠结能不能提现 不停在问，3 分钟就能完成的事情，却需要 30 分钟纠结 现在 AI 浏览器大战正式开打，推上都有人捡了几千刀了😂 再贴个地址吧：https://t.co/dN9R0ZWNaq
气得我， 那天买服务器， 第一个下单地方点错了，没付款， 就退出去了 然后输了信用卡，拍了我想要的 今天发现扣了两次款 两台都付费了， 我气！ 痛失11刀 https://t.co/HjZMtXQcSR
最近几天，AI 模型的“不同供应商效果差异化”话题又被拉回了台面，这次是 OpenRouter 推出的新路由策略 Exacto。 OpenRouter 推出了一个叫 Exacto 的新机制，专门解决一个长期被开发者忽略但很影响实际体验的问题： 相同模型，不同提供商，调用效果可能天差地别。 尤其是用在 Agent、需要 tool-calling 的系统里，谁能稳定返回结构化结果、谁调用失败率低，其实比谁参数大更重要。 大概就是一个 Exacto 路由：你只要在模型名后加上 :exacto，它就会自动把调用路由到那家 tool-calling 表现最好的 provider。 Exacto 的文档，它明确标注衡量维度： - 返回结构是不是合法 JSON？ - tool 名字在不在支持列表里？ - 返回的结构能不能被工具接住？ 目前支持一批常用模型： - Kimi k2 - DeepSeek Terminus - GLM 4.6 - Qwen3 Coder - Claude、GPT-OSS 等等 如果你日常在做 Agent，可能对这些模型都不陌生，而现在，Exacto 提供了一种新思路：选的不只是模型，而是表现最稳定的那一个版本。 好玩吧，以后可以盯着看哪家模型的托管服务商不老实了，再也不会出现切个可用 provider 就出现AI 效果降低的情况了。 这套从模型选型过渡到路由策略选型的变化，是很多做 Infra 的人过去没太重视的，但它确实会改变 Agent 系统的稳定性下限。 如果你在做 AI Agent，可以尝试小 Exacto 路由，尤其是一些国产模型已经在里面站住了位。
意图才是改变世界的引擎。 对于你个人来说， 对于我们任何人来说， 如果不改变自己， 那么牛牵到北京，不还是牛吗？ 模型再发达，那对你来说，又有什么区别呢？ 我的想法，一直都是“人本”的。 我自己的语言，思维方式，与AI协同的知识，我的表达，甚至我的直觉， 适应即将到来的时代没有？ 否则这个科技就算上了天， 那跟你又有什么关系呢？ The center of my philosophical gravity is — and has always been — human. https://t.co/iS3LxqURV4
我和我老婆因为都喜欢queen所以在一起的。 结婚前，两个人在小破出租屋 花了大几千买了音响 在家天天放摇滚，放交响乐乱七八糟 喝着酒，天天做爱不分昼夜。 哈哈，现在音响里只响过宝宝巴士了 😅😅😅😅
人只能筛选 难以教育 但ai可以 当我们不去抱怨为什么ai做不到 而是去思考怎么能让ai做到时 ai的边界就会慢慢被探索扩大 多数时候，ai的边界是大于人想象力的边界的 善用ai的人会有一个共性特征 就是他们默认了ai在许多方面比自己厉害 但又同时保有自己的独立思考 所以他们总能依靠ai来不断拓展自我边界 这就形成了强者恒强的马太效应
像 Claude Code、Codex 这样的“AI Coding Agent”，能交付高质量代码，这已经不是新鲜事，但这给软件开发带来的真正改变是什么呢？ 硅谷顶尖风投 a16z 最近发了一篇文章：《价值万亿的 AI 软件开发新“战局”（The Trillion Dollar AI Software Development Stack）》，文章的重点不是 AI 会不会写代码，也不是它会不会抢走程序员的饭碗。真正的重点是，AI 正在把“软件开发”这件事，从一个“手艺活”彻底重塑为一个全新的、价值万亿美金的“工业体系”。 为什么是“万亿美金”？我们来算一笔账。 全球大概有 3000 万名软件开发者。假设每人每年创造 10 万美金的经济价值（这在美国算保守了），那整个软件开发业的经济贡献就是 3 万亿美金。 去年的时候，像 Copilot 这样的 AI 助手，就已经能给程序员带来大概 20% 的效率提升。 但这只是开胃菜。a16z 估计，一套“顶配”的 AI 开发系统，至少能让开发效率翻倍。这意味着什么？这意味着每年能凭空多创造出 3 万亿美金的价值。这是个什么概念？这相当于法国全年的 GDP。 这就是为什么资本会如此疯狂，为什么这个领域被称为“战国时代”。 那么，这个价值万亿的“新工业体系”到底长什么样？a16z 给出的这张流程图（图1 ）就是答案。 这张图的核心，不再是“人去写代码”，而是 AI 全面参与的“计划 -> 编码 -> 审查”新循环。 第一步：AI 帮你“想清楚”（计划与架构） 过去，我们以为 AI 编程是这样的：你对它说“给我写个登录函数”，它给你一段代码，你复制粘贴。 在新的工作流里，AI 从项目最最开始的“产品经理（PM）”和“架构师”阶段就介入了。 你给 AI 一个模糊的需求（比如“我想做个用户反馈系统”），AI 的第一反应不是写代码，而是反过来向你提问： - “用户反馈需要打分吗？” - “需要上传图片吗？” - “数据要存在哪里？” - “需要和哪些系统打通？API 密钥是什么？” 它会帮你把一个模糊的想法，拆解成一份详细的规格说明书（Spec）。这份说明书既是给人类看的，也是后续 AI 自己写代码的指南。 最有意思的是，我们开始为 AI 编写“AI 专属的说明书”（比如 .cursor/rules、Agents .md、Claude .md）。什么意思？就是你告诉 AI：“我们公司的代码规范是这样的”、“这个模块的安全级别最高，不许调用第三方库”、“日志必须这样打印”…… 我们正在创造第一批纯粹为 AI 而不是为人类设计的知识库。你不再是手把手教一个新员工，你是直接把“公司手册”和“最佳实践”灌输给 AI。 第二步：AI 负责“动手干”（编码与审查） 这才是我们传统理解的“写代码”环节，但它也已经面目全非了。它分化成了好几种模式： - 聊天式编辑：这就像你旁边坐了个结对编程的伙伴，你在 IDE（编程软件）里一边打字聊天，它一边帮你实时修改和创建文件。 - 后台智能体（Agent）：Codex Claude、Claude Web 现在已经做的比较成熟了。你给它一个完整的任务（比如“修复这个 bug”或“开发这个新功能”），它就自己去后台吭哧吭哧干活了。它会自己写代码、自己运行测试、自己改 bug，几个小时后，它直接给你提交一个“Pull Request”（代码合并请求），说：“老板，活干完了，请审阅。” - AI 应用构建器：你用大白话描述，或者画个草图，它直接“duang”一下给你生成一个功能完整的应用程序。目前这主要用于做原型设计，但离“直接上线”也不远了。 - AI 代码审查员：AI 不仅自己写代码，它还反过来审查人类写的代码。它会像个资深架构师一样，在 GitHub 上评论：“你这里写得有安全漏洞”、“这个逻辑不严谨”、“不符合公司规范，打回重写”。 这里有个特别有意思的改变：Git（版本控制系统）的意义变了。 以前，我们用 Git 关心的是“代码如何被修改”（比如“张三在第 10 行加了个 if”）。但如果整个文件都是 AI 一键生成的，这个“如何”就没意义了。未来我们关心的是“代码为什么被修改”（AI 是根据哪个提示词生成的？）以及“它能跑吗”（AI 的测试结果如何？）。 第三步：AI 成为“后勤保障”（QA 与文档） 代码写完，测试和文档这两件苦差事，AI 也全包了。 - AI QA（质量保证）：AI 扮演一个“自主的 QA 工程师”。它会像真人一样去“爬”你的应用，点一点这个、试一试那个，自动生成测试用例、报告 bug，甚至还附上建议的修复代码。a16z 提到一个极端情况：未来，AI 写的代码可能成为一个“黑盒”，人类根本看不懂，但这没关系，只要 AI QA 说它能通过所有测试，那它就是对的。 - AI 写文档：无论是给用户看的产品说明书、给其他程序员看的 API 文档，还是给老板和法务看的合规性报告，AI 都能自动生成，而且保持实时更新。 第四步：给 AI 的“工具箱”（智能体工具） 这可能是最“硬核”的一层，也是很多人没想到的：我们不止在开发“给人类用的 AI 工具”，我们还在开发“给 AI 用的 AI 工具”。 AI Agent 要是想干活，它也需要“工具”： - 代码搜索引擎（Sourcegraph）：一个公司动辄上亿行代码，AI 不可能每次都把所有代码读一遍。它需要一个“代码专用搜索引擎”，在 0.1 秒内找到它需要参考的几个关键函数。 - 文档检索引擎：同理，AI 需要“外挂知识库”来查询第三方 API 怎么用。 - 代码沙箱（E2B）：这是最关键的。AI 写完代码总得跑跑试试吧？但你敢让它在你的电脑上“瞎跑”吗？万一它产生幻觉，rm -rf / 把你电脑删光了怎么办？“沙箱”就是给 AI 提供的一个安全的、隔离的“模拟器”，让 AI 可以在里面随便折腾、运行、测试，就算玩“炸”了，也不会影响真实环境。 a16z 在文章最后也回答了几个大家最关心的问题： 1. 3000 万程序员要失业了吗？ a16z 的回答是：“当然不。” 他们认为“AI 取代程序员”是个“荒谬的叙事”。历史告诉我们，技术进步最终会把蛋糕做大。目前他们看到的真实数据是：那些最懂 AI 的企业，反而在加速招聘程序员。因为他们突然发现，以前要 100 人年才能做的项目，现在 10 个人就能启动了，那为什么不多开几个项目呢？ 2. 那程序员的工作会变吗？ 会，而且是巨变。 大学里教的那些传统“软件开发”课程，可以说一夜之间就成了“老古董”。 但有两样东西不会过时：算法和架构。因为 AI 经常会“挖坑把自己埋了”，你需要有扎实的基本功，才能把它从坑里“拽出来”。你的角色，从“砌墙的工人”变成了“指挥挖掘机和吊车的工头”。 3. 代码最终会消失吗？ 也不会。 有人（比如 AI 大神 Andrej Karpathy）畅想，未来不需要代码了，LLM 直接执行我们的“意图”就行。 a16z 认为这不现实。为什么？因为代码的效率高到变态。 一个现代 GPU 执行一次 16 位整数加法，需要 10 的-14 次方秒。而一个 LLM 哪怕只生成一个 token（单词），也需要 10 的-3 次方秒。 两者之间是 1000 亿倍的效率差距。 所以，代码作为“意图”的最高效、最精确的“编译结果”，在很长很长时间内，都是不可替代的。 AI 对软件开发的革命，不是“工具革命”，而是“工业革命”。它不是在造一把“更好的锤子”，它是在造一整条“自动化生产线”，而且这条生产线还需要“给生产线用的工具”。 这是一个“技术超级周期”（technology supercycle）的开端。在这样的浪潮中，旧的霸主（比如微软、Meta）会很难受，因为船太大、掉头慢。而新的创业公司有绝佳的机会，因为整个游戏规则都变了。 对于我们每个从业者和爱好者来说，最好的消息是：一个充满无限可能的新大陆刚刚被发现，而我们正站在滩头阵地上。 原文地址：https://t.co/3XQK2To5sV 翻译：https://t.co/oMoCAw1vDp
我竟然偶然发现！！！ 哈耶克曾经说过：我的思想深受维特根斯坦影响 看到这句话，我重生了！ 我发现米塞斯、哈耶克之流的奥派经济，完美契合维特根斯坦的逻辑哲学 只要用逻辑哲学，去把奥派经济里面的经济概念和商业概念重新梳理一遍，就可以构建出 7 张表！ 1. 对象表 - 列出基本对象 2. 事态表 - 列出原子事态 3. 复合事态表 - 列出复合事态 4. 关系表 - 列出对象/事态间关系 5. 规则表 - 列出规律和规则 6. 形式表 - 列出逻辑形式 7. 定义表 - 严格定义所有概念 这 7 张表构成完整的本体论体系 这是维特根斯坦 + 奥地利学派的理论整合 可以用逻辑哲学重新组织所有的商业概念 所有的谜团即将解开！ 卧槽啊！！！！大结局啦！！！！！！！！ 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈