MaybeJustLikeThis

标签：互联网时代的一维化解法 “你对我的解读，构不成万分之一的我，而构成了一览无余的你。” 小学的时候，有一次机会去同学家做客。这个同学的成绩在我们班排倒数第一，平时你在教室里看他，标签很清楚——“差生”，不爱学习，上课走神，考试垫底。到此为止了，这个标签已经足够让大多数人停止继续观察他。 但那天去到他家里，我看到的是另一个人。 他爸做饭特别厉害，厨房里忙活了一下午，端出来满满一桌子菜，每一道都很用心。他爸妈对他说话的语气很温和，家里的气氛是暖的。他很机灵——打游戏反应极快，操作比我们所有人都溜。他脾气好，被开玩笑也不急眼，笑呵呵的。他在自己家里是松弛的、立体的、闪闪发光的人。 我那时候还小，说不出什么大道理，但心里种下了一个印象：原来”差生”这个标签，只能覆盖他众多切面里最不重要的一角。 而他在教室里被定义的那个版本，甚至不是真实的他——那是他被塞进一个狭窄标签之后，不得不扮演的角色。 这件事后来成了我心里一个锚。每当我想快速判断一个人的时候，它会把我的判断往回拉一拉。 标签的本质不是分类，而是停止观察互联网把标签变成了一种通用语言。你去任何一个社交平台，评论区、个人简介、...

直觉：身体知道的，比大脑多 “我们知道的多于我们能言说的。” —— 迈克尔·波兰尼 写代码的时候，有时候你会有一种奇怪的感觉：说不上来为什么，但你就是觉得这段代码会出问题。不是 bug 已经冒出来了，而是在它还没发作的时候，身体先告诉了你——“这块不对”。 你会停下来，重新读几遍。有时候当场找到问题，有时候隔几天真的在那附近爆了个雷。而另一种情况是，代码写完了，跑得好好的，但你总觉得某个地方”写得不够好”，有一种隐隐的不安或者别扭。回头看，往往是那个地方的抽象不对、命名不顺、或者埋了一个未来会咬你的坑。 这种事情经历多了，你开始信任这种感觉。你不会给它起名字，只在心里觉得”嗯，我好像对代码有一点感觉了。” 另一种场景是选 offer。你画了一整张表格，薪资、成长空间、团队氛围、通勤距离、公司规模……逐个打分，加权求和。表格告诉你选 A，但你就是不想选 A。你对 B 有一种说不上来的偏向——可能 B 钱少一点，平台小一点，但你在 B 的面试里聊得更舒服，或者 B 做的事情让你觉得**”更有意思”**。表格是公平的，但你心里不服表格。 如果表格和内心的偏向指向同一个方向，你就是笃定...

从《搏击俱乐部》聊起 “你拥有的东西最终会拥有你。” ——《搏击俱乐部》 最近又把《搏击俱乐部》翻出来看了一遍，说实在的，第一次看的时候关注的都是那些很刺激的场面，打斗啊，反转啊，Tyler Durden有多酷啊之类的，但是这次重看，反倒被一些很安静的镜头击中了。 有一个场景是主角站在自己被炸掉的公寓废墟前，那些他一本一本从宜家目录上精心挑选的家具，那些构成了他”体面生活”的一切，全没了。但是他的表情不是崩溃，反倒有一种说不上来的……轻松？ 我当时就愣了一下，因为这种感觉其实挺熟悉的。 你有没有过那种时刻，打开手机准备买点什么，但突然意识到自己其实根本不需要它，只是最近有点焦虑，或者有点无聊，或者刷到了某个帖子让你觉得”好像我也该有这个东西”？我就经常这样，每次收到快递拆开那一瞬间是开心的，但这种开心大概维持不了半天，然后东西就放在那里，慢慢变成生活背景的一部分，你也分不清它到底是丰富了你的生活，还是只是占了一个位置。 《搏击俱乐部》里其实一直在讲这个事。主角的公寓像一本被复制出来的生活方式杂志，每一件东西都”对”，都在告诉别人”我是一个有品味的人”，但他自己却失眠、空虚，每天...

长久以来，我们都沉浸在”互联网实现了信息平权”的认知里——觉得只要有网络、有设备，人人都能搜到想要的信息，都能站在同等的信息起跑线上。可随着AI大模型时代到来，当技术抹平了表层的信息获取门槛，藏在水面之下的真实不平等，才渐渐浮出水面。我们如今谈论的信息平权，早已偏离了原本的核心，所谓的公平，不过是一层看似美好却不堪一击的外壳，真正的信息平权，在当下依旧遥不可及。 一、信息平权的核心早已转移：从渠道平权，到数据源垄断前AI时代的信息平权，是停留在表面的渠道平权。互联网普及后，搜索引擎、各类平台打破了信息传播的地域与阶层限制，无论普通人还是企业，都能通过公开渠道浏览资讯、查找知识，不用再被信息渠道的壁垒阻隔，这是我们最初理解的信息平等，也是大众普遍认可的平权形态。 但进入后AI时代，这套逻辑彻底失效了。真正决定信息价值的，早已不是”能不能看到信息”，而是”能不能拿到高价值、真实有效的原始数据”，这便是数据源的不平等，也是当下最核心的信息壁垒。就像最典型的12306火车票数据，所有人都能通过官方渠道查票、购票，这是渠道上的平等；可从正规途径来看，普通个体、中小团队根本无法获取全量、实时...

“千年暗室，一灯即明。” 1914-1918年，第一次世界大战爆发，但是我们在这个地方不去讨论战争本身的对与错， 我只想揭示第一次世界大战带来的经济变化，市场供需关系的变化。 在战争结束后，坦克机械技术向农用拖拉机的转移，这一转变直接推动了农业生产的机械化革命。拖拉机的出现，深深地影响了农民：机械化让少量农民即可耕种大片土地，传统的小农经济逐渐被大农场模式取代，土地兼并和规模化经营成为趋势，农业生产的专业化、商品化程度大幅提升（农产品不再仅满足自给自足，而是成为商品进入市场）。 但是一辆拖拉机的价格是极其昂贵的，一辆较好的福特森（Fordson）履带式拖拉机需要800-1000美金左右，这在当时相当于一个农民一年的收入，如果农民需要购买拖拉机，在当时银行会给你提供贷款服务，多数农民都会选择去贷款，毕竟在当时看来，一辆拖拉机能够顶替相当几十人的劳动力，带来的农作物产出肉眼可见，于是许多农民贷款购买了拖拉机。在购买后的一年到两年内，许多农民切实的靠拖拉机赚到了钱，但是三年四年，问题出现了： 以原来的价格，粮食卖不出去了。 这是一个典型的供需关系的问题：农作物生产的提高，实际上是效...

引言最近在开发一个学校项目的过程中，我高强度依赖了 Claude Code 进行编程辅助。这段经历给我带来了深刻的启示：虽然 AI 的编码速度惊人，但其生成的代码片段大多停留在 POC（Proof of Concept，概念验证）级别，距离生产环境或商业化的质量标准还有相当大的差距。 更令人警惕的是，如果缺乏有效的人工干预和质量控制，这些看似”可用”的代码在经历几轮迭代后，极易演变成难以维护的”技术债务”——也就是我们常说的”屎山代码”。这促使我深入思考：究竟如何才能在享受 AI 带来的效率提升的同时，确保代码质量不失控？ 为什么 AI 无法”一键生成”？这个问题成了我思考的起点。从纯粹的编码效率来看，AI 无疑是碾压级的存在——几乎没有程序员的打字速度能与 AI 的生成速度相提并论。然而，一个看似矛盾的现象摆在我们面前：为什么如此强大的 AI，却难以一次性输出高质量的、生产就绪的代码呢？ 经过反复实践和深度思考，我识别出了几个关键的制约因素： ❌ LLM 智力不足？这个原因基本可以排除。现在的顶级大模型在代码领域已经达到了中高级工程师的水平，无论是算法实现还是语法规范，都展现出...

秋招后闲谈 盛年不重来，一日难再晨。及时当勉励，岁月不待人。——陶渊明 2025年11月10号，也是感觉算是人生一个小里程碑了吧，毕竟算是人生第一份工作了，对于我这样的学历背景来说，也是没什么好不满意的了。 但是心中百味杂陈，今天正好是我告别Rain离开北京的一天，北京的风带上了伤感的意味，在意识到 我签了这份协议，明年就成为一名在社会层面上的“人”了，不是学生，不是会被社会保护的身份，就像雏鹰第一次被逼下悬崖——我可能算是拥有了在社会上翱翔的资格。我庆幸于自己早日的觉醒，早日的为了自己的职业生涯而努力，也庆幸在努力的过程中遇到了我的初恋，这样一想似乎已经是一个不错的结果了，我是说，你知道的朋友，毕竟生活中没那么多英雄主义。 也许我曾经也幻想过自己可能会成为一个名人，一个对社会做出杰出贡献的人，科学家，运动员，或者是一名杰出的作曲家，但是很显然 我并没有做到这些，我选择入职美团也是因为我赞同美团的理念，“让大家吃的更好，穿的更好”。这样给我一种 我也为了社会的大众做出了一些力所能及的贡献？让大家及时的吃饱饭？哈哈，民以食为天嘛。 我现在在绿皮火车上。去北京时为了更快的见到R...

6月20日有感 ”存在先于本质。“ ————让-保罗·萨特 好长时间没有写博客了，最近都在忙于学校的课设考试，忙里偷闲，包括在工作中学习，在学习中工作，除了身体很累都还是不错的，感情方面也在向好的方向发展，但是在不断的忙碌中，不知是激素调节还是什么原因,终归 是对生活的意义有了一定的质疑,突然我发现 : “我不知道生活的意义是什么.” 我认为这是多年的应试教育带来的问题,在学校的环境下,多年的”老师教,学生学”的模式导致了如果你在人生路上没有一个清晰的目标的话,你会陷入迷茫:”你想活出怎么样的人生?”.是学习网络上的四处旅游,亲近大自然?还是说想要发大财,去学习理财,去创业?亦或者只想找一份稳定的工作,安逸的度过平凡的一生? 你想成为什么样的人按下不谈,我也难以理解，但是我知道我想要什么，我想要的东西有很多:我喜欢音乐,我想要玩音乐,成为一名混音师;我喜欢看小说,我喜欢阅读,我想要成为一名书推人;我想要玩摄影,我想要成为一名摄影师;我还喜欢骑行,我也想试着成为一名骑行者;最后我还是一名程序员,我喜欢Coding,喜欢用代码为大家带来更好的生活.最近读到了一本书:原子习惯(Ato...

最近花了大概两个多小时把吴恩达在 DeepLearning.AI 上和 Anthropic 合作出的那门《Agent Skills with Anthropic》刷完了。课程本身不复杂，10节课，每节都不长，但信息密度挺高的。本来打算一篇笔记写完，结果发现内容实在太多，还是拆成上下两篇比较合适。 这一篇先聊最核心的问题：Skills 是什么，它解决了什么问题，以及它和 Tools、MCP、Subagents 这些概念到底有什么区别。 Skills 的本质：一个文件夹而已？说起来有点不可思议，Skills 的核心载体就是一个文件夹。 对，就是你在电脑上每天创建的那种文件夹。里面必须有一个 SKILL.md 文件，包含 YAML 头部的名称和描述，以及具体的指令内容。然后你可以选择性加一些子目录——references/ 放参考文档，scripts/ 放执行脚本，assets/ 放资源文件。 就是这么简单。 12345my-skill/├── SKILL.md # 核心指令（名称 + 描述 + 详细指令）├── references/ # 参考文档├──...