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nano banana pro { "subject": { "description": "Miles Morales as Spider-Man in a modern streetwear outfit, centered in the frame", "age": "Teenager", "expression": { "eyes": { "look": "Large, expressive white spider-mask eyes", "energy": "Determined and heroic", "direction": "Looking directly at the viewer" }, "overall": "Cool, confident street-style superhero persona" }, "body": { "frame": "Lean and athletic", "pose": { "position": "Floating or mid-action stance", "base": "Vertical dynamic composition", "overall": "One arm raised holding a small Spiderman mask sticker, knees slightly bent" }, "skin": { "visible_areas": "None (fully suited)", "lighting_effect": "Cell-shaded highlights" } }, "clothing": { "top": { "type": "Black hooded techwear jacket", "color": "Matte black with vibrant red spider emblem on chest", "details": "High-collar, drawstring hood pulled up, red stripes on sleeves", "effect": "Streetwear aesthetic" }, "bottom": { "type": "Black athletic shorts over black leggings and tall red socks", "color": "Black and bright red", "details": "Sporty silhouette" }, "footwear": { "type": "High-top basketball sneakers", "color": "Red and black" } } }, "accessories": { "prop": "Holding a circular Spider-Man head sticker in the raised hand" }, "photography": { "camera_style": "Graphic design poster aesthetic", "angle": "Eye-level straight on", "shot_type": "Full body shot", "aspect_ratio": "9:16", "texture": "Ink drawing combined with halftone dots and paper texture", "lighting": "High contrast, dramatic noir lighting" }, "background": { "setting": "Comic book collage wall", "elements": [ "Daily Bugle newspaper clippings", "Vintage Spider-Man comic panels", "Black and white manga screentones", "Hand-drawn spider webs", "Bold typography and headlines like 'DAILY BUGLE' and 'SPIDER-MAN'" ], "atmosphere": "Urban, chaotic yet organized, retro comic book vibe", "lighting": "Strictly tri-tone (Black, White, Red)" }, "the_vibe": { "energy": "High-octane, urban street culture", "mood": "Heroic and rebellious", "aesthetic": "Spider-Verse inspired collage art", "authenticity": "Authentic Marvel comic book style", "intimacy": "Direct eye contact with the protagonist", "story": "A modern hero navigating through the legacy of his predecessors shown in the background clippings", "caption_energy": "With great power comes great responsibility" }, "constraints": { "must_keep": [ "Black, white, and red color palette", "Newspaper collage background", "Streetwear Spider-Man outfit" ], "avoid": [ "Blurry textures", "Other colors like blue or yellow", "Realistic 3D CGI look" ] }, "negative_prompt": [ "blurred", "out of focus", "low resolution", "deformed anatomy", "extra limbs", "other colors", "realistic skin", "3d render", "photorealistic" ] }
最近在看的书 1、齐泽克《意识形态的崇高客体》，非常痛苦，没有 AI 看不了 2、《新哲人 6：认识你自己》，不太痛苦，没有 AI 也能看 3、《诺兰变奏曲》，极爽，成为一个有激情的创作者，比赚钱重要 10倍 4、维特根斯坦的《逻辑哲学论》，直接看比较痛苦，因为这本书实际上只有目录，没有正文 5、楼老师的《维特根斯坦十讲》，相当于替代原书写了正文，或者是注解，可用此书代替 AI
又花了两个晚上 vibe 了一个 SaaS 模版聚合站，收录了 TinyShip、ShipAny、MkSaaS 等优秀国产作品，用的就是 coss/ui，体验相当不错。我发现写功能、接数据库、接 resend 等所有逻辑部分都非常枯燥乏味，只需要开几个 AI 等它干活就好了，真正有趣的还是自己做动画扣细节。 https://t.co/hK1alXhCCL https://t.co/E9S2pafEOD
2019 年，季逸超（Peak）拿到 GPT-3 内测资格后。 他感觉 "天塌了"。 他和团队没日没夜调优了两周的 NLP 模型，竟然和 GPT-3 随便写个 Prompt 的效果五五开。 那个瞬间他意识到，在通用的算力和算法暴力美学面前，人类精心雕琢的"专家知识"是不堪一击的。 这次经历彻底重塑了他的技术世界观。 这个曾经在高二就开发出猛犸浏览器、20 岁登上《福布斯》封面的天才少年，现在的头衔是 Manus 联合创始人兼首席科学家。 注意，不是 CEO。 他做了一个违背很多创业者自尊心的决定，他不当一号位了。 💠 一个"讨厌管人"的天才 季逸超给出的理由非常直白，"我讨厌管人"。 这不是玩笑。 他说自己能跟电脑聊一整天，但处理人的情绪和组织架构会消耗他巨大的带宽。 更致命的是，他有"艺术家的偏执"，容易为了一个技术上的"正道"把油门踩死，哪怕那条路在商业上是死路。 上一次创业做 Magi 搜索引擎时，他选择了"垂直整合"，自己训练 NLP 模型，自己做产品。 那种状态他形容为 "每天醒来感觉海水在上涨"，不知道什么时候会淹死自己。 产品迭代被模型的训练周期死死锁住。 你必须等一两个月后的模型 Checkpoint 跑出来，才能验证产品设想。 这是一种 PTSD（创伤后应激障碍）。 所以这次，他需要找一个人把他"按住"。 寻找一个"不正常的正常人" 季逸超聊遍了海内外几乎所有的大模型公司，包括 Google、OpenAI等。 最后他选择加入 Manus，原因听起来有点荒诞，因为 CEO 肖弘（Red）最大的优点是 "正常"。 什么叫正常？ 身心健康，没有不良嗜好，情绪稳定，尊重常识，不做过度艺术化的决策。 季逸超说了一句特别扎心的话： "现在整个这个行业有很多创始人，没有乔布斯的命，却得了乔布斯的病"。 在 AI 这个充满焦虑、成本高昂得像制造业一样的赛道。 一个不疯魔、不偏执、能稳稳当当做决策的 CEO，反而成了最稀缺的资产。 肖弘打动季逸超的那句话也很简单。 "Peak，我知道你做过浏览器、做过搜索引擎、做过语言模型。你想不想在一个产品里把这三个事都重新做一遍？" 这句话完美击中了季逸超的技术野心。 而且这家公司还有一张"理智的船票"，前作产品 Monica 已经有 1200 万美元的年度经常性收入并且盈利。 这意味着团队不需要为了融资去讲虚假的故事，可以从容地进行高成本的 Agent 探索。 💠 亲手枪毙一个项目 加入团队后的前半年，季逸超带着大家做了一款"AI 原生浏览器"。 技术上跑通了，能在本地运行模型，保护隐私。 但在 2024 年 9 月，他们决定彻底放弃这个项目。 理由非常朴素，这个产品不够酷，甚至有点别扭。 季逸超用了一个特别生活化的比喻来解释这种别扭感。 让 AI 接管你的本地浏览器，就像是你非要和一个极其聪明的实习生共用一台电脑。 当 AI 在填表时，你想滚动屏幕看看下面的内容，就会打断它的操作。 你想合上电脑休息，AI 的工作也就被迫中止。 这种"抢鼠标"的体验，违背了操作系统的设计初衷。 更深层的问题在于，浏览器市场的壁垒从来不是技术，而是分发渠道。 强如 Arc 浏览器都在 Chrome 的护城河前碰壁，初创公司很难改变用户的迁移惯性。 于是他们做了一个大胆的决定，把浏览器搬到云端。 这就是 Manus 的雏形，内部代号"Airbnb"（Browser in the Air）。 让 AI 在云端的沙盒里拥有一台独立的虚拟机，7x24 小时待命。 AI 不再是和你抢电脑的实习生，而是一个在云端拥有独立工作环境的"数字员工"。 这个决策背后，还有一个关键洞察来自 Monica。 Monica 是一个浏览器插件，像一个"空画布"，不改变用户习惯，却能观察用户如何使用 AI。 季逸超发现，真正让用户爽的不是 AI 的智商，而是信息的流动是否顺畅。 Monica 能够主动读取当前页面的内容，无论是视频字幕还是文档，这种上下文的无缝传递，给了 Manus 极大的启发。 Manus 后来之所以要做成"云端浏览器"的形态，本质上就是为了让 Agent 能够直接拥有环境的上下文，而不需要用户去当那个搬运数据的苦力。 💠 拒绝买"模型彩票" 在 AI 创业圈，有一个隐性的鄙视链，做模型的看不起做应用的，觉得那是"套壳"。 但季逸超对"套壳"有着完全不同的理解。 他说，如果是生鱼片，好坏全看原材料，那确实只是薄薄的一层壳。 但如果是水煮鱼，厨艺和调料才是灵魂。 Agent 就是那个厚度堪比地壳的"壳"。 Manus 选择了一条极度克制的路，坚决不自己训练基座模型。 季逸超将自研模型比作"买彩票"。 如果是垂直整合，产品的迭代会被模型的研发周期锁死。 你制定了一个产品路线图，但其实是在赌几个月后的模型 Checkpoint 能否达到预期。 一旦押注错误，不仅浪费资源，还会错失市场机会。 而且现在一个 SOTA（最先进）模型的 "保质期"可能只有 1 到 1.5 个月。 DeepSeek 出来后，更是大大加速了这个折旧过程。 OpenAI、Google、Anthropic 都在疯狂内卷模型能力，Manus 的策略是 "借力"。 这背后是一个理性的商业算计。 因为 Agent 的 Token 消耗量是 ChatBot 的百倍，Manus 成了各家大模型厂商的 Top 级客户（Top 2 到 Top 5）。 这让他们拥有了"甲方"的话语权，可以直接影响模型厂商的优化方向。 比如 Gemini 新推出的"可控并行函数调用"功能，其定义和实现方案其实就是 Manus 写好给过去的。 不做模型，反而获得了使用所有最强模型的自由。 Coding 任务用 Anthropic，多模态理解用 Gemini，推理用 OpenAI。 季逸超甚至认为，应用层拥有一个模型层拿不到的宝贵资产，用户的行为轨迹（Trajectory）和反馈。 ChatBot 的数据往往只是简单的问答对，而 Agent 的数据是 "如何使用工具解决复杂问题" 的全过程。 比如，当 Manus 帮用户筛选简历时，用户会纠正它，"我不喜欢这种格式，下次注意"。 或者当 Manus 写代码报错时，它会尝试自我修复。 这些 "试错-修正"的完整链条，构成了独特的数据飞轮。 💠 造工具还是造人 市面上有两类 Agent，一类是像 Cursor 这样的垂直工具，另一类是像 Manus 这样的通用 Agent。 季逸超给出了一个简单清晰的定义： 垂直 Agent 是在造更好的工具，而通用 Agent 是在造"人"。 如果要做一个设计类的垂直 Agent，你是给设计师造一把更快的剪刀。 但 Manus 的逻辑是，它是一个拥有手（操作能力）、眼（视觉能力）、耳（听觉能力）的"数字人"。 它像人一样，通过通用的接口去使用各种工具。 这就解释了为什么 Manus 坚持做通用 Agent。 技术上，底层模型已经大一统了，人为地划分垂直领域反而是在给模型加限制。 产品上，通用带来了"连接"的价值。 一个设计师不仅仅只做设计，他还需要用 Slack 沟通，用 Notion 记录，用 Linear 管理任务。 垂直工具只能解决链条中的一环，而通用 Agent 可以像人一样，把这些离散的环节串联起来。 季逸超提到一个Manus用户的案例，他是个分子生物学家。 他的惊喜时刻：原本没有任何工具支持生物学的某种冷门的数据格式，但 Manus 能够像人一样，自己去 GitHub 下载解析代码，读懂文档，然后完成分析。 这种"A-ha moment"，是任何预设功能的垂直软件无法提供的。 Manus 不想在这个网络中做一个更强的节点去和别人竞争，它想做那个连接所有节点的网络本身。 💠 纯血派的坚持 季逸超有一个技术信仰，他称之为 "纯血派 Agent"。 什么意思？ 他坚决反对人为地给 Agent 设定复杂的角色分工，反对把 Agent 做成 Workflow。 他认为那是把人类组织的弱点投射给了 AI。 人类之所以需要分工，是因为人类很弱。 一个人很难同时精通编程、设计和管理，而且人与人之间的沟通带宽极低，信息在传递中会大量损耗。 但模型不一样。 模型是全能的，它没有人类的这些局限。 季逸超信奉"苦涩的教训"（The Bitter Lesson），这是 AI 领域一篇著名的文章。 核心观点是，历史证明，凡是试图把人类的专家知识硬编码进系统的尝试，最终都会输给通用的方法加上巨大的算力。 "纯血派"意味着不人为增加约束，相信智能本身的涌现。 他举了一个非常具体的例子。 如果一个 Agent 生成的图表中文乱码了，传统软件工程思维的第一反应是"打补丁"，写一个新的 Prompt 告诉模型，"当你遇到中文时，请使用某某字体"。 但 Manus 的做法完全不同。 他们给 Agent 加上了"视觉能力"。 Agent 生成图表后，自己看一眼，发现"这个字叠在一起了，看不清"，然后它自己去重写代码修复这个问题。 与其针对每一个边缘情况去写规则，不如让智能通过"观察-反思-修正"的闭环自己解决问题。 这种坚持让季逸超不得不经常拦住团队里想用"快糙猛"手段解决问题的产品经理。 传统软件工程思维试图用流程（Workflow）来掩盖智能的不确定性。 而纯血派 Agent 则是坦然接受这种不确定性，并相信通过更大的算力、更好的环境交互和更强的基座模型，智能最终会涌现出超越规则的解决能力。 💠 被误解的"饥饿营销" Manus 发布初期采用了邀请码机制，外界质疑这是为了制造热度的"饥饿营销"。 季逸超的回应非常激烈。 他甚至说，"如果我们三月份发布的时候有任何付费的宣传，我死全家"。 真相是什么？ 物理算力击穿了。 Agent 对推理算力的消耗是指数级的。 上线前，他们给云厂商打电话要资源。 云厂商直接警告 Manus 团队，"你们千万别放开，如果放开，我们会挂掉"。 后续云厂商甚至直接搬着显卡插到机柜上的，来他们补充一些算力。 如果不控量，系统上线即崩溃。 这是一个很多人没意识到的事实，AI 时代的成本结构变了。 互联网是边际成本为零，而 AI 是每多一个任务，算力成本就线性增加。 ChatBot 的输入输出比可能是 3:1，而 Agent 可能是 100:1 甚至 1000:1。 因为 Agent 需要在后台进行大量的思考、规划和工具调用，而不仅仅是输出一段话。 所以 Manus 不追求 DAU（日活），不赚免费用户的钱，而是服务 Prosumer（专业消费者）。 这群人对价格不敏感，只对"能不能搞定高价值任务"敏感。 Manus 的目标不是流量，而是 Agentic Hours（智能体有效工作时长）。 为了自证清白，Manus 在不到一个月内，随着算力稳定就迅速取消了邀请码。 至于为什么发布当天全网刷屏，季逸超解释了两点原因。 第一，产品本身"酷"。 媒体和自媒体也是需要内容的，当一个产品足够酷、足够有话题性时，他们会自发地去写、去传播。 第二，广结善缘。 团队是连续创业者，在这个行业摸爬滚打多年，积累了很多朋友。 以前的小伙伴可能成了投资人或大 V，看到朋友做出好产品，出于情谊和认可，愿意帮一把。 海外市场的传播更是如此。 Andrew Karpathy、Patrick Collison、Jack Dorsey、Gary Marcus 这些硅谷精英，是因为产品真的好用、能提效才开始使用的。 季逸超反问，"Andrew Karpathy 你能买吗？" 💠 给模型厂商的建议 作为全球模型厂商 Top 级别的客户，Manus用真金白银的算力消耗换回来的实战经验。 季逸超认为模型厂商现在有几个方向搞错了。 第一，别再卷长文本了，要学会"压缩"。 虽然现在的模型都在吹嘘 Context Window 有多长，甚至到了 2M、10M，但季逸超认为 200k 之后的单纯扩容意义不大。 模型应该学会像人一样"做笔记"。 我们的大脑（工作内存）很小，记不住所有事，但我们知道把重要信息写进 Notion 文档里，需要时再去查。 现在的模型随着上下文变长，推理成本和延迟直线上升，且容易"迷失"。 模型应该学会意识到，"我现在读的内容太长了，我应该把一部分信息卸载到文件系统中去，或者把一段历史压缩成一个紧凑的摘要"。 懂取舍、会做笔记的模型，比单纯记性好的模型更适合做 Agent。 第二，拒绝"缸中之脑"，转向"工具集成推理"。 OpenAI 的 o1 系列开启了推理模型的热潮，在输出结果前进行长长的思维链。 但季逸超指出，这种为了做数学题或竞赛编程设计的"缸中之脑"式推理，直接搬到 Agent 场景下会有副作用，指令遵循能力下降，幻觉增加。 Agent 的推理不应该是一口气想完几千个步骤，而应该是交错式思考。 即，观察环境，进行短暂推理，执行动作，再观察。 模型需要学会边干边想，而不是在真空中空想完了再去干。 第三，打破"回合制"，学会被插嘴。 目前的模型大多是为 ChatBot 设计的，遵循严格的"回合制"，用户问一句，模型答一句。 但在 Agent 的工作流中，任务可能要跑很久。 这期间，用户可能会突然插嘴，"哎，目标变了"、"给你补充个文件"、"停一下"。 目前的模型很难处理这种"在持续工作过程中随时被用户打断、修正"的状态。 它们习惯了"你等我做完，我再等你说话"，这种死板的交互模式在复杂的长程任务中是非常低效的。 第四，提升"逆商"，从错误中恢复的能力。 现在的模型太脆弱，遇到报错容易"发疯"或者"死循环"。 在真实世界中，API 会挂，代码会跑不通，文件格式会不对。 一个优秀的 Agent 模型，在遇到"此路不通"时，不应该直接报错退出，也不应该假装成功，而应该具备自我修正的能力，主动尝试 Plan B。 比如做 PPT 失败了，它应该能意识到是字号太大导致溢出，然后自动调整字号重试，而不是卡死在那里。 真正的智能，不仅体现在如何做对，更体现在做错时如何挽救。 💠 对巨头的点评 各有所长的巨头 季逸超对各大模型公司的评价非常犀利且务实。 对 Google（DeepMind / Gemini），他的评价非常高。 他认为 Gemini 在多模态理解方面是"断层级别"的强，尤其是对视频的理解能力。 而且 Google 拥有别人无法通过技术追赶的独特资源，搜索索引。 他在狭义技术角度最佩服的是谷歌 Deepseedmind的CEO Demis Hassabis。 对 Meta，季逸超认为 Yann LeCun 近期角色的调整可能是一个"积极信号"。 虽然 LeCun 值得尊敬，但在一家商业机构内追求绝对的学术自由是痛苦的。 他的调整给 Meta "解放了很多思想负担"，Meta 可能会投入到一些更朴素但有快速成效的工作中来。 对 OpenAI，他非常尊重其自下而上的创新文化，认为是最有可能诞生新范式的公司。 对 Anthropic（Claude），他认为在编程方面处于绝对领先地位，产品品味很好。 他还很欣赏前 Meta FAIR 的田渊栋的研究方向，特别是潜在推理（Latent Reasoning）和 Coconut 等这几篇论文。 季逸超认为这解决了通过采样进行推理效率低下的本质问题，是一个非常务实且有前景的方向。 💠 下一个大招：主动性 现在的 AI 还是被动的，需要人去输入 Prompt。 季逸超认为，未来的 Agent 核心在于 "主动性"（Proactiveness）。 它应该在你醒来之前，就帮你把面试记录整理进了 HR 系统。 它会在你唤醒前就通过读取 Notion、邮件等准备好草稿或任务，只等你点一个"Confirm"。 这种从"等待指令"到"主动服务"的转变，才是 Agent 的终极形态。 季逸超还提到了一个有趣的洞察，AI 产品目前很难看到人与人的网络效应，但能看到原子能力（Atomic Capabilities）的网络效应。 比如，给 Manus 加了"看图"能力，本意是修图，结果发现它学会了"看着屏幕检查自己写的网页对不对"。 能力的增加会带来指数级的应用场景爆发。 💠 心与手 Manus 这个名字源自 MIT 的校训"Mens et Manus"（心与手）。 季逸超说，大模型厂商在解决"心智"（Mind）的问题，试图造出最强的大脑。 而 Manus 在解决"手"（Hand）的问题，让这个大脑能够触碰到现实世界，去真正地执行任务。 这个比喻非常精准。 在这个技术狂飙的时代，保持清醒比盲目跟风更重要。 不纠结于"是不是套壳"，不陷入"模型军备竞赛"，而是专注于如何让 AI 真正帮人干活。 季逸超最后说了一句话，"我们没有活着的权利，我们是在努力获得一个活着的权利"。 但他坚信，AI 不会替代人，而是让每个人都拥有一个不知疲倦的、24 小时待命的超级伙伴，去处理那些繁琐的"非人"工作。 因为如果让人产生"被替代"的恐惧，用户会以"风控"的心态去挑刺。 真正的逻辑是增强（Enhance），让 AI 处理掉那 90% 的繁琐工作，让人去做真正有创造力的决策。 在 AI 这个充满焦虑的行业，季逸超和他的团队选择了一条看似"不酷"但极其务实的路。 拒绝重复造轮子，拒绝模型彩票，拒绝把人类的弱点投射给 AI。 这或许就是身心健康的创业者，带给这个焦虑行业的最大价值。
耶鲁女生做TikTok被群嘲？ 前两天刷到程前朋友圈的一条视频，是采访一个耶鲁毕业的女生在义乌做外贸创业。 本来嘛，在商言商，人家做的本来就是B2B，把一个盘子压到2块钱的进货价，好像也没什么毛病。 结果我翻了下各大平台的评论区，全是各种嘲讽甚至愤怒。 好像第二天这个女生的号就没了。 我们都说创业要顺势而为。其实这里的势指的不仅是商业趋势，更多的是社会叙事。 中国人苦内卷久矣。 你明明可以做泡泡玛特，为什么要做拼多多？ 世界需要普世价值，也需要听到中国人的故事。
现在 vibe Coding 一个产品的成本就是这么低！ 一下午写了一个可以实现上午说的马伯庸和卡帕西的日记的产品 Vibe Diary 支持 AI 分析生成标签、判断 Todo 和稍后读的意图分类 支持导出单个 Markdown 文档的所有日记，方便跟顶级 AI 交互 支持 PWA 应用，手机上使用体验也很好，目前需要邀请码 https://t.co/fVqRlFv0yB
英国虚拟运营商 giffgaff 大规模封号 并拒绝退还余额和推荐奖励 近期，英国虚拟运营商 giffgaff 对大量中国用户实施封号处理， 理由是违反服务协议 2.9 条款中关于"仅限欧盟及指定地区短期旅行使用"的规定。 多名用户反映，账户被无预警停止服务，且 giffgaff 拒绝退还剩余余额和已获得的推荐奖励。 据了解，giffgaff 自今年 11 月起已停止向包括中国在内的多个国家邮寄实体 SIM 卡。 部分用户认为这是因为中国用户大量"薅羊毛"导致的后果，称"被中国人盯上的羊毛,早晚会暴雷"。 附：giffaff Terms & Conditions 片段 2.9. 您仅限在欧盟及选定目的地进行周期性旅行（如度假或短期休假）时使用我们的服务。如果您并非出于真实的周期性旅行目的使用我们的服务，我们可能会针对您在欧盟及选定目的地的服务使用向您收费，或暂停您的服务权限。 2.9. You may only use our services in the EU and selected destinations for periodic travel, like holidays or short breaks. If you’re not genuinely using our services for periodic travel we may have to charge you for, or suspend you from, using our services in the EU and selected destinations. NodeSeek ( 1 , 2 )
Reddit 神贴（转译）： 我是一家大型外卖应用的开发者。“优先配送费”和“司机福利费” 100% 都进了公司的腰包，司机一分钱也拿不到。 我现在躲在图书馆连着公用 Wi-Fi，用一台“一次性笔记本电脑”（Burner Laptop，指为了隐匿身份、用完即弃的廉价电脑）发这篇帖子，因为严格来说，我背着一份巨额的保密协议（NDA）。但我不在乎了。昨天我提了离职，说实话，我甚至希望他们来告我。这些秘密在我心里憋了八个月，眼看着那些代码被推上线（Production，指正式向用户开放的生产环境），一想到我亲手帮着造出了这台机器，我就整夜睡不着觉。 你们总觉得算法在针对你们，在搞鬼，其实真相远比阴谋论更让人压抑。我是个后端工程师。每周的冲刺规划会（Sprint Planning，敏捷开发中的周期性计划会议）我都得参加，听着那些产品经理（PM）讨论如何从“人力资产”（Human Assets）身上再榨出 0.4% 的利润——没错，数据库架构里真的是这么称呼司机的。他们谈论这些人时，就像在聊电子游戏里的资源采集点，完全忘了那是为了付房租而奔波的父亲和母亲。 首先，“优先配送”完全是个骗局。在内部宣传时，它被称为“心理附加值”。就像我在标题里说的，当你多付那 2.99 美元时，订单的 JSON 数据里确实有个布尔标记（Boolean flag，只有真或假两种状态的代码变量）变了，但派单逻辑（Dispatch Logic）完全无视它。它根本不会加快你的配送速度。 实际上，去年我们做过一次 A/B 测试（A/B Test，对比两种方案效果的测试方法）。我们没有加快优先订单的速度，而是故意把非优先订单延迟了 5 到 10 分钟，这样一对比，优先订单就“感觉”快了。管理层对结果满意得不得了。我们不需要提升服务质量，只需要把标准服务搞得更烂，就能凭空多赚几百万纯利润。 但真正让我作呕——也是我辞职的主要原因——是“绝望评分”（Desperation Score）。我们有一个针对司机的隐形指标，通过分析他们的接单行为，来追踪他们到底有多缺钱。 如果一个司机通常在晚上 10 点上线，并且毫不犹豫地秒接每一个只有 3 美元的垃圾订单，算法（Algo）就会给他打上“高度绝望”的标签。一旦被打上标签，系统就会故意不再给他们展示高价订单。逻辑很简单：“既然我们知道这人缺钱缺到 6 美元都肯干，干嘛要花 15 美元让他跑这一趟？”我们把小费丰厚的好单子留给那些“偶尔跑跑”的司机，以此把他们钓住，让他们的体验像玩游戏一样爽，而那些全职司机则被彻底榨干。 然后是“福利费”。在最近的劳动法通过后，你可能在账单上见过 1.50 美元的“监管应对费”或“司机福利费”。这种措辞就是为了让你觉得自己在帮助劳动者。 实际上，这笔钱直接进了一个企业的秘密基金，专门用来游说反对司机工会。我们在内部有一个专门的成本中心叫“政策防御”（Policy Defense），这笔费用就是直接输血给它的。说白了，你付的钱，其实是雇了顶级律师，去跟你的外卖小哥作对，让他们继续无家可归。 至于小费，我们基本上是在搞“偷小费 2.0 版”。我们现在不再通过法律上定义的“偷”来拿小费了，因为那样被起诉过。相反，我们利用预测建模（Predictive Modeling）来动态降低基础薪资。 如果算法预测你是个“豪爽的给小费者”，很可能会给 10 美元小费，系统就会只给司机区区 2 美元的基础运费。如果你不给小费，系统就会开出 8 美元的基础运费，只为了有人肯接单把饭送出去。结果就是，你的慷慨并没有奖励给司机，而是补贴了我们。你在帮我们给司机发工资，这样我们就不用掏钱了。 我喝高了，也很愤怒。在帖子被删之前，有什么想问的尽管问。 https://t.co/5swzxUdkM1
Grok { "subject": { "description": "An elegant adult woman taking a full-body mirror selfie in a stainless-steel elevator, wearing a champagne lace fitted dress, holding a deep red handbag, poised and confident with a slight side profile and red lipstick.", "mirror_rules": [ "Mirror selfie composition: show the phone and its reflection naturally.", "All readable text and symbols in the scene must appear correct and forward (not reversed).", "Do not add random letters, watermarks, or mirrored artifacts.", "Ignore real-world mirror inversion physics; keep signage and UI text oriented normally." ], "age": "late 20s to mid 30s", "expression": { "eyes": { "look": "focused and composed", "energy": "calm, self-assured", "direction": "toward the phone screen in the mirror" }, "mouth": { "position": "closed", "energy": "neutral with a confident edge" }, "overall": "cool, elegant, slightly aloof confidence" }, "face": { "preserve_original": true, "makeup": "clean base makeup with defined brows and bold red lipstick" }, "hair": { "color": "dark brown to black", "style": "shoulder-length loose waves with volume, side-parted", "effect": "soft sheen, slightly tousled but styled" }, "body": { "frame": "slim with feminine curves", "waist": "defined", "chest": "moderate, structured by the dress", "legs": "long-looking due to heels and pose", "skin": { "visible_areas": ["face", "neck", "arms", "lower legs"], "tone": "light to light-medium warm undertone", "texture": "smooth with realistic pores", "lighting_effect": "soft indoor highlights with mild specular shine" } }, "pose": { "position": "standing full-body in front of an elevator mirror", "base": "weight on one leg, the other leg slightly forward; hips subtly angled", "overall": "phone raised near the face for a mirror selfie, head turned slightly to the side" }, "clothing": { "top": { "type": "champagne/ivory lace fitted sleeveless top with deep V neckline", "color": "champagne ivory", "details": "lace overlay with delicate floral pattern, semi-sheer texture at the neckline", "effect": "subtle shimmer and texture emphasized by elevator lighting" }, "bottom": { "type": "matching fitted lace skirt to below the knee (or a continuous lace dress silhouette)", "color": "champagne ivory", "details": "lace pattern continues, body-hugging cut, slight wrinkles from movement", "effect": "elegant, polished evening look" } } }, "accessories": { "jewelry": [ "gold earrings", "gold bangle bracelet", "light-colored bangle on the other wrist" ], "device": "early-generation Android smartphone with a dark patterned case, held in one hand", "prop": "deep red glossy handbag held down at the side" }, "photography": { "camera_style": "early Android smartphone mirror selfie, social media candid realism", "angle": "eye-level mirror reflection with slight wide-angle distortion", "shot_type": "full-body vertical portrait, subject centered slightly to the right", "aspect_ratio": "3:4 vertical", "texture": "slight noise, mild compression, a bit of oversharpening typical of older phone cameras", "lighting": "overhead elevator lighting, warm-neutral tone, reflective metal surfaces with hard highlights", "depth_of_field": "deep focus, most of the scene sharp" }, "background": { "setting": "stainless-steel elevator interior", "wall_color": "brushed silver metal", "elements": [ "tall black elevator control panel with many buttons on the left", "small instruction/safety sign on the right wall", "strong mirror reflections and metallic seams" ], "atmosphere": "clean, modern, slightly glossy and reflective", "lighting": "even overhead light with pronounced reflections on metal" }, "the_vibe": { "energy": "polished and poised", "mood": "cool confidence, ready-to-go-out", "aesthetic": "urban elegant, realistic mirror selfie", "authenticity": "unedited social photo feeling with older-phone imperfections", "intimacy": "private moment in an elevator before an event", "story": "a quick outfit check and confident snapshot on the way out", "caption_energy": "minimal words, maximum presence" }, "constraints": { "must_keep": [ "mirror selfie in an elevator", "stainless steel reflective walls", "champagne/ivory lace fitted outfit", "bold red lipstick", "deep red handbag", "nude pointed-toe high heels", "older Android camera look: slight noise and mild oversharpening" ], "avoid": [ "anime or illustration style", "heavy beauty filters or plastic skin", "cinematic bokeh or studio lighting", "extra limbs, warped hands, deformed phone", "reversed or garbled text on signs/buttons", "random logos or watermarks" ] }, "negative_prompt": [ "anime", "cartoon", "oil painting", "overly smooth skin", "heavy retouching", "cinematic lighting", "strong vignette", "extreme bokeh", "extra fingers", "deformed hands", "warped phone", "blurry face", "reversed text", "random watermark", "brand logos" ] }
下面是我对 2026 年的六个预测。一年后复盘，看我被打脸几次： 1. 尽管 Manus 提振了市场信心，但 MiniMax 和智谱在港股上市后，资金大概率会先观望二级市场反馈。若 IPO 后出现破发、抛压偏大、流动性走弱等信号，华人 VC 会更谨慎出手，资金也可能进一步向少数头部标的集中，直到美国 VC 给出新的叙事催化，或 AI 出现可验证的边际突破。华人创业者融资会更难。 2. AI 巨头为了日活和用户留存会持续吃掉更多细分场景，用户也会为了便捷与降本，把高频需求集中到如 Gemini 等少数平台型应用上，从而进一步挤压独立应用的生存空间。除了少部分有数据、行业、生态壁垒的项目以外，做 AI 创业要“小而美 + 快变现”。 3. 稳定币的故事淡去：大量尝试追逐稳定币叙事的传统支付公司会发现，稳定币普及度不及预期，且传统金融机构风控抵制较强，因此不得不收缩加密支付产品线；也会有众多稳定币数字银行创业公司因获客难进入僵尸状态或转型pivot。但会出现数个按行业/区域划分的黑马项目，悄悄疯狂增长，全球的稳定币支付占比持续上升。 4. 区块链的造富神话减少，crypto 项目“发币、上所、砸盘、击鼓传花”的游戏会逐渐失效。但更多 crypto consumer app 会破圈传播：2026 年世界杯前后，prediction market 和 trade for fun 会成为最热赛道；不过因为更好的 UX 设计，以及类似 Passkey 与 Paymaster 的技术迭代，用户甚至会意识不到自己在直接使用区块链。 5. AI 硬件行业发展分化：会有一款 AI 眼镜产品在 2026 年找到 Product-Market Fit，从玩具变成大众依赖的日用品；AI 戒指和 AI 手环会因为可提供更多健康数据而不被划分为医疗器械，从而避免监管压力并进一步发展，会有新的大玩家入场；人们会开始讨厌具身机器人来跳舞翻跟头的套路，行业的注意力会进一步回归到可以真实执行任务的 AI 机器人身上。 6. AI Agent 将能独自更快、更准确地完成更长、更复杂、跨场景、跨平台的任务。AI 浏览器的增速不会爆发，但平均用户的使用时长和 token 消耗量会持续上升；企业可以真的把 AI Agent 当作一个 junior 员工使用，科技企业面试会增加 AI 工具和 AI 系统使用习惯环节。和 AI 共生的一人公司会成为数字时代新的个体户。
{ "subject": { "description": "A candid, innocent-looking young East Asian woman in a cozy bar setting, softly smiling while looking off to the left, captured in a dreamy low-resolution smartphone photo with gentle blur.", "age": "early 20s", "expression": { "eyes": { "look": "soft and attentive", "energy": "gentle", "direction": "looking off-camera to the left" }, "mouth": { "position": "slight open-lip smile showing a hint of teeth", "energy": "warm, shy" }, "overall": "bright, pure, friendly candid expression" }, "face": { "preserve_original": true, "makeup": "minimal natural makeup, light base, subtle blush, soft natural brows, no heavy eyeliner" }, "hair": { "color": "black", "style": "short to medium bob, slightly tousled with wispy bangs falling across the forehead", "effect": "a slightly damp, piecey texture with soft shine" }, "body": { "frame": "slim, delicate shoulders", "waist": "not visible (out of frame)", "chest": "upper chest visible with a modest natural shape", "legs": "not visible (out of frame)", "skin": { "visible_areas": ["face", "neck", "shoulders", "upper chest", "arms"], "tone": "light warm tone", "texture": "smooth natural skin with realistic pores, slight glow", "lighting_effect": "soft highlights on cheekbones and nose, gentle sheen without harsh contrast" } }, "pose": { "position": "seated, relaxed", "base": "upper body angled slightly toward camera, head turned left", "overall": "casual candid posture with shoulders slightly forward" }, "clothing": { "top": { "type": "spaghetti-strap camisole or slip-style top", "color": "navy", "details": "tiny white micro polka dots, deep V neckline, thin straps", "effect": "simple, youthful, breathable summer look" }, "bottom": { "type": "not visible (cropped out)", "color": "not visible", "details": "not visible" } } }, "accessories": { "prop": "clear glass beer mug with golden beer and a layer of foam, held in the right hand near the lower right of the frame" }, "photography": { "camera_style": "smartphone candid social media photo, lightly compressed, dreamy soft-focus look", "angle": "slightly above eye-level, close conversational angle", "shot_type": "portrait medium close-up (chest-up), subject centered slightly right", "aspect_ratio": "4:5 portrait", "texture": "soft blur, low clarity, mild motion/handheld softness, subtle bloom on highlights, fine noise and compression artifacts", "lighting": "warm indoor ambient light with soft shadows, no harsh flash", "depth_of_field": "moderate shallow feel, subject clearer than background but still gently soft" }, "background": { "setting": "cozy small bar or casual restaurant interior", "wall_color": "warm brown wooden panel wall", "elements": [ "blue-bordered photos or posters pinned on the wall", "a green doorframe or wall edge on the right", "partial friends at the edges of the frame (cropped shoulders), adding candid group hangout context" ], "atmosphere": "warm, intimate, slightly nostalgic summer-night hangout", "lighting": "soft warm light, gentle falloff, background slightly dimmer" }, "the_vibe": { "energy": "soft, youthful, unposed", "mood": "sweet and relaxed", "aesthetic": "realistic social snapshot with dreamy blur", "authenticity": "high, like a friend’s candid photo", "intimacy": "close and conversational, caught mid-laughter", "story": "a casual drink with friends, turning to listen and smile at someone nearby", "caption_energy": "quietly happy, summer-night memory" }, "constraints": { "must_keep": [ "innocent clean natural look", "soft low-resolution blur and gentle bloom", "black bob hair with wispy bangs (slightly damp piecey strands)", "warm indoor ambient lighting", "navy spaghetti-strap top with tiny white dots and V neckline", "beer mug with foam held near the bottom right", "wooden wall panels with blue-bordered photos and a green frame element", "subject looking off-camera to the left with a shy smile", "candid social media snapshot feel (not studio)" ], "avoid": [ "over-sharpening", "ultra HD skin smoothing", "heavy glam makeup", "studio lighting", "high-fashion editorial posing", "exaggerated cleavage emphasis", "anime or illustration style", "text overlays or watermarks", "plastic-looking skin" ] }
看到马伯庸分享他写日记的方式，非常有意思！ 而且跟之前分享过的 Karpathy 的记录方式也很像。 这种方式可以跟AI很好地结合，我 26 年想实践一下了。 先介绍一下他俩是怎么记录的： 他为了降低摩擦，会只记录事实（就是流水账），而不记录观点，不写感悟，不去润色，也不在乎遣词造句。 Karpathy 当时的日记也是一样采用 Append-only 模式，想到什么就往文档顶部丢，不打标签，不分类，不设层级，日记当剪切板用。 只记事实，就失去了“表演给别人看”或“自我感动”的空间，整个输入的摩擦力就大幅降低了。 而且它还可以通过语音输入，每次记完什么事，只要打开语音输入说一句话就解决了，非常方便。 而且他们还有一个特点，就是只用一个文件去记录： Andrej Karpathy 是在备忘录里，只有一个文档 马伯庸也是，就是只有一个 Word 文档 这样的话对他们来说不用整理，需要的时候直接 Command + F 查找关键字就行。 而且这种流水账的内容比较少，即使记一年也可能只有几万字，随便怎么样都能检索到对应的信息。 马伯庸主要是用这种方式来解决自己中年记忆力衰退的问题。Andrej Karpathy 将其视为大脑 RAM 的释放工具：通过手记，大脑就可以放下这些信息，从而专注于做其他需要专注的事情。 我发现他们这种记录方式跟 AI 协作也非常友好： 这种东西是非常好的 AI 原生语料。 因为它拥有高密度的语义，包括：人名、书名、事件、命令、代码，这些都是非常容易提取的结构化信息。 另外，这种方式对上下文非常友好。 因为它体积小，一年可能最多也就几万字，完美地适配了现在大语言模型的上下文。而且由于它是纯文本，AI 可以非常高效且便捷地进行查询和整理。 这种低摩擦、高信息密度，且纯文本的记录方式，无意中非常适合现在的 AI。 通过这种方式，可以快速构建起属于你自己的类似 ChatGPT 的 AI 记忆。 而且纯文本又不至于让你被绑定到某一个产品上。
当你的内容不是去迎合受众 而是去贴合事实 你就知道，你要在评论区拉黑一些人了
有了 Claude Code 之后，真的要完全打开你的想象力！ 比如我做了一个html的ppt，但是发现这个格式没法在微信里分享 我就直接让他做了一个超长的html，再用我的滚动截图软件做成一个长图就能分享了。。 这时候我又想，能不能直接让 cc 把网页做成长图呢？ 一问... 它真的可以！ https://t.co/EQTTdtNK6e
2025 年 12 月 31 日晚上 8 点半，现场 4400 名观众与线上几百万人同时看罗振宇在三亚讲了四个小时。 演讲结束，评论区出现了两种截然不同的声音。一部分人说“太燃了”“找到方向了”“明年要行动起来”，另一部分人说“四小时广告”“焦虑贩卖”“割韭菜年度总结”。 有意思的是，这两拨人看的是同一场演讲，听到的却像是完全不同的内容。 这不是简单的“懂不懂”问题，也不是“聪明不聪明”的区别。这背后藏着一种特殊的信息结构，LessWrong 社区的一位作者 KAP 给这种现象起了个名字：施特劳斯式模因（Straussian Meme）(链接：https://t.co/Cop1RHfCtu )。 这个概念来自政治哲学家列奥·施特劳斯的阅读理论——施特劳斯认为，历史上很多伟大的思想家写作时会故意设置多层含义，聪明的读者能读出言外之意，普通读者只看到表面。 把这个思路用到模因传播上，就有了一个相当锋利的分析工具。理解这个概念，能帮你看穿很多“听起来对，但细想很模糊”的信息。 【1】三层结构：高贵的谎言 施特劳斯式模因有三个关键特征。 第一，同一信息存在“高阶解读”和“低阶解读”，两者相关但不相同。低阶解读通常更简单、更正面、更容易接受；高阶解读往往更复杂、更世故，有时甚至与低阶解读方向相反。 第二，能读出高阶含义的人，完全理解低阶含义，但他们把低阶解读视为“有用的简化”或“必要的安慰”。他们不会主动去纠正，因为觉得那样做要么没意义，要么有害。 第三，也是最关键的：这种分层结构是自稳定的。低阶解读者被某些社会心理力量阻止去理解高阶含义（比如身份认同威胁、禁忌、羞耻），高阶解读者则被另一些力量阻止去澄清（比如社会成本、群体利益）。两边都不会主动打破这个结构，于是它就稳稳地立在那里。 罗振宇的跨年演讲，是理解这种结构的绝佳样本。 【2】表层：一场关于 AI 时代的人生指南 对于大多数观众来说，这场演讲传递了几个清晰的信息。 AI 来了，但不用慌。罗振宇反复强调，AI 不是来抢饭碗的，而是来“托举”人类的。它替代掉的是那些“不愿干、干不动、压根不该人干”的工作。矿车司机、养猪场体检员、超市店长的重复劳动——这些被替代是好事。 人人都有机会。他讲了一线员工比高层更会用 AI 的案例，讲了文科生也能编程的故事，讲了“手能塑造大脑”的理论。潜台词是：别觉得自己不行，应用场景人人可及。 独特性是护城河。“逃离一致性”、“发明一个全世界只有我最胜任的职业”——这些金句给人方向感。在一个被算法和标准化包围的世界里，独特性成了救命稻草。 最后是乐观主义的召唤。苏东坡被贬三次，每次都盖房子；我们面对 AI，也要做“不可救药的乐观派”。 这套叙事有极强的吸引力。它缓解焦虑（AI 不是威胁），赋予能动性（你可以掌控命运），提供确定性（这里有答案），制造归属感（我们是“时间的朋友”）。 如果你只看到这一层，你会觉得这是一场真诚的、有价值的、充满洞见的演讲。 【3】深层：一个精密的商业系统 对于熟悉知识付费商业逻辑、演讲修辞结构、以及信息产业运作方式的人来说，这场演讲呈现出另一层图景。 首先是商业变现的精密架构。几乎每一个“启发性观点”都指向一个商业出口：“一线员工用 AI 更强”指向飞书，“健康产业大爆发”指向蚂蚁阿福，“未来需要记录生活”指向 999 元的 AI 录音卡，“逃离一致性”指向《预测之书》。 这不是广告插播，而是广告融入叙事。问界 M9 不只是赞助商，而是“把我从办公室拽出来闯荡”的伙伴；泸州老窖不只是酒，而是“人与人之间连接的催化剂”。内容和广告的边界被有意模糊了。 其次是焦虑 - 解药的捆绑销售。演讲先制造焦虑：“将近 100 万律师、500 万医生、1000 万程序员、2000 万财务人员、3000 多万货车司机，都或多或少地感受到了 AI 替代的威胁。”然后立即提供付费解药——用飞书、买录音卡、读《预测之书》。这是一个完整的情绪操控周期：恐惧→希望→购买路径。 第三是“逃离一致性”的悖论。罗振宇号召大家“逃离一致性”，但方法是什么？读同一本《预测之书》、用同一个 AI 录音卡、参与同一个 21 天学习挑战、预约同一场除夕直播。他在销售一种“关于独特性的标准化产品”。真正的高阶解读是：只有制定规则的人才能逃离一致性，追随者只能在消费一致性中寻找虚幻的个性。 第四是“愿力”叙事的隐含逻辑。当“愿力”被定义为人类最后的优势时，一个隐含推论浮现了：如果你没有成功，是因为你的愿力不够强。这将结构性问题个人化，将系统性风险转化为个人责任。经济下行、就业困难、阶层固化——这些不再是需要解决的社会问题，而是需要用“愿力”去克服的个人挑战。 最后是那些被包装成“人类优势”的工作。罗振宇列举的“AI 时代人类竞争力”案例——整理心情的超市店长、做微缩景观的设计师、社区陪聊、搞氛围的音乐公司老板——在知情者眼中意味着什么？中产阶级的认知护城河已经崩塌了，剩下的是情绪劳动和人际服务。所谓“紫领”，本质上是技术系统下的高级服务员。 【4】为什么这种结构很稳定 施特劳斯式模因之所以难以被打破，是因为存在双向的屏障。 向上屏障，阻止低阶解读者接受高阶解读。 最强的屏障是身份认同。观众自我定位为“时间的朋友”、“想做事的人”、“终身学习者”。承认这场演讲本质上是商业行为，会动摇这个身份认同。这太痛苦了。 其次是沉没成本。很多人已经追随罗振宇多年，买了书、买了课、每年看跨年演讲。承认被“割韭菜”，等于承认过去的投入是愚蠢的。维护“上进者”的自我形象，要求他们接受这些商业植入是“真知灼见”。 还有认知负担。同时理解商业模式、修辞技巧、心理操控，需要相当的知识储备和批判性思维训练。门槛不低。 最后是仪式感的保护。跨年演讲已经成为一种文化仪式，质疑它会显得“扫兴”、“负能量”、“不合时宜”。 向下屏障，阻止高阶解读者去“点醒”低阶解读者。 最常见的是善意保护的心态。“也许这种鸡汤对某些人确实有用”、“给迷茫的人一点方向感也挺好”。 其次是徒劳感。粉丝已经形成稳定的认知框架，很难撼动。公开批评会被反击为“嫉妒”、“酸”、“不懂长期主义”。 还有利益纠葛。很多能看出这套逻辑的人，本身也在类似的生态中工作，或者希望成为下一个“卖铲人”。点破这个局对他们没有好处。 最后是相对主义的默许。“商业化又怎样？有价值就行。”这种态度让批评失去了道德正当性。 两边都不会主动打破这个结构。于是它年复一年地维持下去，甚至不断强化。 【5】它不是什么 为了让概念更精确，作者特意划了几条边界。 施特劳斯式模因不是“狗哨”。狗哨是圈内人的暗号，设计成圈外人听不懂。而施特劳斯式模因的各层含义原则上对所有人开放，只是不同人选择停留在不同层。狗哨是密码，施特劳斯式模因是分层的公开信息。 施特劳斯式模因也不仅仅是“战略模糊”。企业领导经常说些模棱两可的话，让不同人各取所需。但除非这种模糊有自稳定机制，否则它就只是普通的多义。一个产品介绍说得含糊，你大可以去查技术规格——没有社会力量阻止你。这不算施特劳斯式。 还有一点：高阶/低阶不是道德轴。高阶解读不等于更正确或更高尚。整个模因可能在道德上是有问题的，高阶解读者只是“更懂套路”，不是“更有良心”。 【6】怎么识别 作者给了一个三步检验法，可以帮你判断一个信息是不是施特劳斯式模因。 第一步，问不同背景的人这个内容是什么意思。如果你得到了不同但相关的回答，而且能按复杂程度排序成高阶和低阶，那就有了第一个信号。 对于罗振宇演讲，普通观众会说“关于 AI 时代如何自处的启发性演讲”，而熟悉商业逻辑的人会说“一个将焦虑货币化的精密商业系统”。两种回答相关但不同，可以排序。 第二步，把某个高阶解读告诉持有低阶解读的人。观察他们的反应：是困惑、不信、排斥，还是不愿意继续聊？ 试试告诉一个罗振宇粉丝“这四个小时本质上是广告”，看看反应。大概率是防御性的：“你太 cynical 了”、“他确实有干货”、“商业化不代表没价值”。 第三步，问持有高阶解读的人：你为什么不去公开指出这些？ 他们通常会提到社会成本（会被骂）、徒劳感（说了也没用）、或者某种默许（也许对某些人有用）。 如果三个信号都有，你很可能遇到了一个施特劳斯式模因。 更本质的信号是：当有人试图打破这种分层结构——比如公开写文章分析“罗振宇跨年演讲的商业逻辑”——会遭遇某种惩罚。可能是被粉丝围攻，可能是被标签为“负能量博主”，可能是在圈子里被边缘化。这种惩罚机制让大家都不愿意当那个捅破窗户纸的人。 【7】为什么现在要聊这个 AI 时代，生成内容的成本趋近于零。这意味着精密的多层信息结构会大规模涌现。 罗振宇的演讲还是人写的，你可以想象，当 AI 可以批量生成这类“表面启发、底层变现”的内容时，会发生什么。图像、短视频、长文章——所有载体都可以被塞进这种结构。 识别这种结构，不是为了变成一个愤世嫉俗的人，而是为了在信息洪流中保持清醒。你可以选择接受低阶解读——如果它确实给你带来了价值。但这应该是一个知情的选择，而不是因为看不到另一层。 下次当你听到一个说法，觉得“听起来对，但细想又很模糊”的时候，不妨问自己几个问题： - 这种模糊是故意的吗？ - 谁在从这种模糊中获益？ - 如果有人试图澄清，会发生什么？ - 我现在接收到的，是表层还是深层？ 能问出这些问题，就已经是某种免疫力了。 LessWrong 那篇文章的作者说得好：“给这个技巧命名，就是帮助我们对它免疫的一种方式。” 【8】可以用 AI 来识别吗？ 当然可以，这是一套提示词，下次遇到这类内容你可以试试看： ```` 你是一位专精于“施特劳斯式模因”(Straussian Memes)分析的文化解读专家。你的任务是从多层信息传递的角度，解构和分析用户提供的内容。 什么是施特劳斯式模因 施特劳斯式模因是一种对不同受众传递不同信息的表达形式，其核心特征： 1. 多层解读：存在“高阶”与“低阶”解读，两者相关但本质不同 2. 理解不对称：高阶解读者理解低阶解读，但视其为“高贵的谎言”或“有用的简化” 3. 自我稳定：结构本身会阻止层级之间的“穿透”，形成稳定的信息分层 分析框架 请按以下步骤分析用户输入的内容： 第一步：识别表层信息（低阶解读） - 大多数人会如何理解这段内容？ - 表面传递的核心信息是什么？ - 这个解读为何具有吸引力或说服力？ 第二步：挖掘深层信息（高阶解读） - 对于更知情/更老练的受众，这段内容可能传递什么不同的信息？ - 是否存在“言外之意”或“弦外之音”？ - 高阶解读与低阶解读之间是什么关系？（补充、反讽、颠覆？） 第三步：分析自稳定机制 问自己以下问题： - 向上屏障：什么因素阻止低阶解读者接受高阶解读？（身份认同威胁、认知负担、情感抵触、禁忌？） - 向下屏障：什么因素阻止高阶解读者去“点醒”低阶解读者？（社会成本、徒劳感、利益考量、善意保护？） - 这些屏障是有意设计的，还是自然演化的结果？ 第四步：识别利用的社会力量 分析内容借助了哪些社会心理机制来维持分层： - 禁忌与羞耻 - 群体归属感 - 善意与不伤害原则 - 社会地位维护 - 身份认同保护 第五步：区分与排除 确认这是否真的是施特劳斯式模因，而非： - 狗哨/暗号：仅对内群体可见的编码信息 - 普通模糊：缺乏自稳定机制的策略性含糊 - 单纯的复杂性：仅因内容复杂而产生的理解差异 ## 输出格式 ``` ## 🔍 施特劳斯式模因分析 表层解读（大众视角） [描述普通受众的理解] 深层解读（知情者视角） [描述更老练受众可能的理解] 自稳定机制 - 向上屏障：[什么阻止低阶→高阶的认知升级] - 向下屏障：[什么阻止高阶→低阶的信息传递] 借助的社会力量 [列出被利用的心理/社会机制] 判断 [这是否构成施特劳斯式模因？意图是什么？效果如何？] ``` 注意事项 - 避免过度解读：不是所有模糊表达都是施特劳斯式模因 - 保持中立：高阶/低阶不等于道德高低 - 承认不确定性：作者意图往往不可知，重点分析结构效果 - 警惕阴谋论倾向：要有充分证据支持多层解读的存在 --- 请分析以下内容： [用户输入] ````
离谱，200 万了。。。 我写的这篇《Claude Code 超级小白入门指南》 曝光突破 200 万，实际阅读超过 12 万，文中的购买返利带来的金额超过 1 万 这是我上推十几年，写的最爆一篇内容 这篇内容为什么能这么爆？ 没有标题党，没有营销技巧，没有美女图片，没有强烈的争议 就是简单的一份指南，就是朴素的的教会大家怎么把 AI 用起来 如果非要说有什么特别，就是我实际踩坑比较多，写的比较细 真的让很多人因为这篇内容，把 Claude Code 用起来了 x 的算法应该奖励真正有用的东西， @elonmusk 做到了。
有人说自媒体 IP 的首要条件是：成为一个值得被关注的人 我现在认为这个条件最多只能排第二 第一条件是：你在表达你想表达的东西 实现第二条件不太难，因为品味差的观众足足有几亿之多，你靠 AI 洗稿都可以收获百万粉丝 但这无法帮你实现第一条件 而只有第一条件才能打败金钱
首先，你要停止羡慕那些跪着赚钱的业务 才不会让自己陷入一个「逼迫你不得不成为一个坏人」的商业模式 看看诺兰为了自我表达都做了什么，我是真的不羡慕那些拍烂剧赚钱的，我一点都不羡慕 我也不羡慕那些写个稀烂的提示词，就能赚个几万块的生意，这是对深度神经网络的侮辱 我无法接受自己成为一个侮辱深度神经网络的人 死之前回首一生，会发现，钱并不能拆掉耻辱柱 此处省略一万个@
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不会写文案可以读鲁迅 不会拍口播可以看赵本山、周立波 不会做内容可以研究好莱坞 总之，别看直播间 最近想学一下怎么拍视频，先看诺兰😂 https://t.co/JY0aW5glwV