少数派 -- Matrix

寻找你身边的电波——如何上中继

休伯利安 — Sat, 18 Apr 2026 02:11:29 GMT

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如果有一天你能看见身边的电波，那么你会发现人类其实每天都在各种信号中穿梭，有时候我们可能觉得距离无线电的世界遥远而又陌生，但是其实每天无线电波都会穿过你我的身体，而我们并不知道他们承载了什么样的信息以及最终又要去向哪里。

之前曾经写了关于无线电的一些考试报名的基础信息，但大多都是理论性知识，那么今天我就来介绍一下如何使用手台通过中继台进行通联。

什么是中继台？

这个上期文章中有简单讲解过，这里就稍微复述一下。中继其实可以把他当作一个信号放大器，手台或者其他形式的电台因为发射功率或型号等问题经常通联距离只有3-5公里，如果城市地区较为发达，那么实际通联距离可能会更短。这样我们可能就需要一个放大器，将信号发大并保证更远的人能够听见这个信号，而这个放大器本身也有着自己的专有频率，在这个频率内所有能被覆盖到的电台就都可以通过他来进行联络，当然更简单的解释就是在中继中你可以进行群呼，以上就是中继台的基础原理。

基本上每个城市都会有自己的中继台，无论是官方还是非官方中继台都是重要的国家资源，所以理论上只要相对基础建设还算可以的地方都会有中继台可以通讯。

如何找到中继台

首先我们需要找到我们本地的中继台信息，因为就像你想联系什么人，就要找到一个通讯簿一样，中继台也有着自己的频率设定信息，通常我们可以通过搜索引擎或者交流群进行寻找，也有热心的HAM制作了小程序方便各地的无线电爱好者查询本地中继。这里以小程序'无线电工具集'为例，可以直接在上面选择自己生活的城市就可以查询到本地中继信息。

PS：随着很多地区进行频率限制以及设备变更，中继台信息也会有所改变，使用之前要注意查询

基本全国各地都会有中继

数字中继与模拟中继

中继台根据模式可以分为数字中继与模拟中继，其实两者还有结合就是数模用中继，大部分城市都使用模拟中继居多，即使数字中继也会有数模两用来兼容更多的设备，但是因为时代进步纯数字中继也已经开始逐步在大型城市或者经济尚好的地方进行替换。相对于模拟中继，数字中继通讯效果较好，并且可以实时显示呼号体验较佳，但数字中继还属于厂商混战的模式，基本每个大型厂商都会搞出自己的一套模式，这里对新手较为不友好，例如DMR机器有一定的入门门槛。模拟中继效果上也不会差太多，中继也是量大管饱，并且模拟手台价格便宜低廉是平民入门的最佳选择，所以后续都会以模拟中继为讲解重点。

如何连接中继台？

为了方便新手通联，以下我们所的中继台都是UV段的中继台，可能要普及一个知识点即什么是UV段，为了方便理解可以看下表格，我会以泉盛K6这台机器为例，一步步来讲解如何上中继。

VHF甚高频	30-300MHz	波长10~1m	穿障性能较差，绕射性好，适合开阔地区，海上作业和航空经常使用的频段
UHF特高频	300~3000MHz	波长1-1dm	穿透性好，绕射性差，适合城市地区，所以一般室内与城市通信都喜欢使用这个频段，很多空间航天也有使用，并且效果甚好

举个例子，一个频率是438.920那么他就是一个U段频率，而125.550就是一个V段频率。注意中国业余无线电有着频率划分，以下是手台常用的频率可用范围。

类型	频率范围
VHF	144–146 MHz
UHF	430–440 MHz

PS：注意这两年国家对于频段管控变得十分严格，江浙地区已经开始严禁使用UHF段业余无线电频段，在使用之前已经要确认自身所在地区的法规，否则会被约谈哦。

上行频率与下行频率

这里首先我们要设置两个频率即为上行与下行频率，简单说来我们可以把他理解为发送频率与接收频率，所谓上行就是将你的信号发给中继的频率，而下行就是设备接收听话的频率，在一般直接中我们都是使用单一频率，但是中继台一般因为干扰等都会设置两个不同的频率。例如某地的中继上行发射为434.825，接收下行为439.825

中继都会标注自己的更新时间

操作方法

将手台切换为频率模式，手台通常有两种信道与频率，可以理解为信道是预设存储的频率，而频率就是自己设定拨号，K6需要点击F+3按键，语音会提示
输入439.825这时候就是我们需要设定的频道
这里我们可以看出上行频率是434.825，两者相差为5，这里这个数字就是下差值
手台为了方便大家一般都会有个加减的数字的功能，点开功能菜单，找到频差方向功能，选择减号
然后菜单中找到频差频率功能，输入5MHz，这样每次我们发送就会自动切换两个频率

注意目前手台都是双频道，要注意自己当前信道

亚音是什么？

亚音其实是你发射时附带的“低频音”，相当于给你附带了一把钥匙，决定谁能打开你的静噪。

经常有人把亚音和加密混为一谈，这个其实有些误解的，亚音分为模拟（CTCSS）与数字亚音（DCS），亚音本质是低于音频的频率（64Hz~257Hz），将这种音频加入在发射的音频信号中，人听不见但是设备可以识别，算是一种验证机制，可以减少信号干扰。通常中继台只设定发射亚音，当然也有设置接收与发射亚音的要根据中继信息进行调整，所以有些直连中可以靠亚音完成所谓加密的方式，但也对方如果选择对应的亚音就照应可以听见

操作方法

在主菜单中可以找到发射和接收的CTCSS与DCS，找到自己对应的选项设定亚音
亚音通常有自己固定的几个频率，所以根据他进行上下选择即可
设定好以后可以找一个靠窗或者室外的地方，点击一下PTT（发送按键），这时候不要频繁点击或者不放手，等待中继器回播，声音通常是一阵雪花声，通讯指示灯会亮起
当听见一声杂音，说明你成功连接上对应的中继，恭喜现在可以通话了

亚音是很重要的设置功能

存储信道

作为一种经常通信的频道，我们可以把他存储在频道中，这样方便后续快速找到，并且目前对讲机都支持写频功能，即通过电脑或者其他平台，把频道名称写入到对讲机

操作方法

点击主菜单，并在其中找到存储信道
通常对讲机只要存储一次，有的对讲机需要存储发射与接收两次
存储要记录号自己的频道号码，这个也是对讲机和手机比起来比较傻的方式

通联礼仪

无线电圈是一个隐藏在电台背后的圈子，所以有着自己的规则与礼仪，包括通联与话术也有着自己的对话方式。这里简单的说一些通联话术方便大家来进行礼节，这里我们模拟一次通话来进行讲解。

CQCQCQ 这里是BH4GZR，Bravo Hotel Four Golf Zulu Romeo,是否有友台可以抄收
BH4GZR，这里是BH4GUR，Bravo Holtel Four Golf Uniform Romeo抄收您的信号，您的信号59，非常清晰
BH4GUR，您的信号59，非常清晰，我的QTH是上海XXX区，设备为K6，天线S510+
BH4GZR，我的QTH是上海XXX区，设备为5RH,天线为钻石770
BH4GUR，感谢通联，73
BH4GZR，通联愉快，73

相信很多人看见都会有些迷糊，能看懂，但是有些不懂两人在说什么，这里我逐句来进行解释：

CQCQCQ是群呼的开头语，用来表示我空闲，是否有人可以回复我，这里是两名HAM，BH4GZR主呼，BH4GUR回复
这里沟通只能用呼号来进行联系，后面会根据国际民航组织(ICAO)的字母解释法来进行解释，毕竟通讯信号与距离会造成听不清的情况，这就是我们电影中经常看见军事小队经常用这个来彼此标记彼此
通常会说对方的呼号，报上自己的呼号
信号59是说的信号场强，从1到5表示识别度，从1到9表示信号强度，可以根据实际情况自行估算汇报给对方
QTH是一种Q简语，用于快速说明一些内容，这里的QTH是表示电台地点，Q简语是通联中常用的缩写，在cw即电报中经常使用，感兴趣的可以搜索看看
设备与天线信息是通联的重要信息，通常会写入到通联日志中，每个HAM都会有自己的通联日志，记录本次通联的时间地点人物和时间设备等
最后大家都会送上美好的祝福，这里用的无线通联较为悠久祝福语，73这个组合是一种HAM圈很郑重的告别方式，表示对你的尊敬与祝福，同样起源于cw电报通讯习惯

这个字母表在通联中非常有意义

你看这就是通联的翻译信息，我小时候听见这种对话觉得简直酷上天，每次通联都或多或少有些激动，这可能就是一种文化底蕴的影响。

后记

相信很多人第一次接触都或多或少觉得有些挠头，，但如果熟悉会发现这是一种很高效的沟通方式，很多人觉得直接说内容会不会更好些，如果我们把时间线拉回到CW电报时代，通讯无法通过语音时那么就要利用更简洁更利于传输的方法。

我接触无线电的初始是一部《黑洞频率》的美国电影，电影中父子两人通过一次穿越的通联而彼此拯救的故事，小时候看的时候觉得很温馨也很酷炫，后来真的成为HAM也希望能够将这一种文化传播出去，文章写的有些繁琐，还请各位大神指教，祝福大家通联愉快，73！

很多火腿电台启蒙之作

订阅斩：把「被动扣费」变成「主动止损」的订阅管理工具

SameX — Fri, 17 Apr 2026 01:23:04 GMT

你上个月被订阅扣了多少钱？

我问过身边十几个人这个问题，大多数人的回答是「大概……不太清楚」。

这挺正常的。订阅制服务的设计逻辑本来就是让你忘记它——试用期结束静默续费，年费在某个你根本没注意的日子从卡里划走，一个月 12 块的会员单看账单不起眼，但十几个加起来可能已经是一顿好饭钱。

我自己也中过招。去年发现信用卡账单里有一笔 68 块的扣费，查了半天才想起来是两年前为了看某部剧开的会员，剧看完了，会员一直在续。说实话有点难受，不是因为钱多，是那种「我完全不知道这事儿」的感觉。

订阅斩（SubKiller）就是做这件事的——帮你把每个月花在订阅上的钱摆到台面上来。

它解决的核心问题

市面上订阅管理工具不少，大部分思路都是「记录 + 提醒」：你把订阅录进去，到期前推一条通知，完事。

订阅斩的切入点稍微不一样。它不只是一个账本，更想回答另一个问题：你现在哪些订阅是「高危」的？

所谓高危，是那些你还在付费、但可能已经很久没用的服务。一个工具类 SaaS 你上次打开是三个月前，一个流媒体会员你已经连续两个月没刷过，这些订阅不是不能留，但值得拎出来审查一下。

这个逻辑我觉得比单纯记账更有价值。账本告诉你「花了多少」，风险检测告诉你「哪些钱可以省」。后者才是真正能影响行为的信息。

核心功能拆开来看

订阅录入与管理

添加订阅的流程很直接：服务名、金额、扣费周期、开始日期，可以加备注和分类标签，大概 30 秒能录完一条。

支持月付、季付、年付等不同周期，App 会统一换算成「月均支出」，这样不同周期的订阅才有可比性——年付 128 块的服务，折算下来每月 10.7 块，和月付 15 块的服务放在一起才说得清楚哪个更划算。

界面是极简风格，没有复杂的表单，也没有想塞进去太多东西的感觉。我试用时觉得添加体验比较顺，没有卡壳的地方。

仪表盘总览

主界面用一个仪表盘展示当月预计总支出，下面是各条订阅的明细。这个设计的意义在于「一眼」——你打开 App 不需要翻页、不需要计算，当月要花多少钱直接在那里。

说实话，很多人不算这笔账，就是因为算起来麻烦。订阅斩把这个摩擦去掉了，总数已经算好了，你只需要看一眼、决定一下。

风险等级检测

这是我觉得比较有意思的功能。App 会根据一定规则对订阅打上高危、中危标签，主动把那些「值得审查」的订阅标出来。

具体触发条件我没有完整拆解过，但从使用体验来看，逻辑大致是：订阅存在时间较长但近期没有手动确认过，或者金额相对较高的，会被标记出来。这不是说这些订阅一定要砍，但它们是最值得你花30秒重新判断一下的那些。

这个机制挺重要。账本是被动的，你要主动去查才能发现问题；风险检测是主动的，它会替你找出那些「可能在默默吃钱」的项目。

「斩」这个动作

停用订阅不叫「删除」，叫「斩」。

这听起来像个噱头，但实际用起来有点不一样的感觉。斩掉一个订阅会有一个轻微的动效和反馈，被斩掉的订阅进入「已斩」Tab，随时可以恢复。

这个设计有两个用意：一是仪式感——把一个被动续费变成一次主动决策，心理上是不一样的；二是可逆性——很多人不敢「删」订阅，怕删了又要重新找，「已斩」归档解决了这个顾虑。

我自己测试斩了几个订阅，说实话确实有点爽。可能是因为长期以来订阅都是「自动扣费、自动续费」的被动状态，主动斩断一个会有点掌控感。

几个实际使用场景

场景一：发现账单异常

这是触发用户下载订阅管理 App 最常见的情景。信用卡账单多了一笔不明扣费，翻开 SubKiller 对照一下，如果有录入记录可以直接定位，如果没有就说明可能是遗漏的订阅。这个场景下 App 的价值取决于你录入数据是否完整——数据越全，核查效率越高。

场景二：月初做预算

月初打开看一眼当月订阅总支出，如果数字超出心理预期，借助风险检测找到几个候选项，做一轮「断舍离」。这个习惯如果能坚持，一年省下来几百块不夸张。

场景三：整理数字生活

这种场景不是应急，是主动的数字断舍离——把所有正在付费的服务集中录入，清点一下自己的订阅版图。很多人在做这件事之前根本不知道自己在用多少个订阅服务，录完之后往往会有一些意外发现。

有什么不足

我试用版本是 1.1，有几点值得提一下：

录入数据完全手动，没有自动导入账单的功能。这意味着如果你订阅服务很多，第一次录入需要花不少时间，而且需要自己去翻账单。这是订阅管理 App 的普遍痛点，国内监管环境下自动抓取账单数据很难做，但用户成本确实在那里。

风险检测的逻辑对用户来说不够透明，我没找到说明这个判断依据的入口。高危是怎么算的？我作为用户其实不太清楚，这点有点可惜，如果判断逻辑可以让用户自定义就更好了。

目前是 1.1 版本，功能还相对基础，一些我个人觉得有用的功能比如订阅到期提醒推送、多设备同步、统计图表还不够完善或者我没找到。这些应该是后续版本的方向。

适合谁用

适合用的人：

订阅服务超过 5 个，月度订阅总支出模糊的
曾经发现过「忘了的订阅还在扣费」的
想建立订阅清单习惯、但不想用 Excel 的
对数字消费有控制欲的人

不太适合的人：

订阅服务只有两三个，全都记得清楚的
希望自动同步银行账单、不愿手动录入的
需要多人共享订阅账本（比如家庭成员共用）的

获取方式

订阅斩目前在 App Store 上架，搜索「订阅斩」或「SubKiller」可以找到。虽然有内购，但是免费版已经足够完整体验了，作为独立开发者当前希望赚钱，但前提是确实能帮助到别人，就酱吧。

【主观口胡】非专业开发者的十年难醒长梦：关于 <植物大战僵尸：旅行> 的设计、叙事与生存

Leobai — Thu, 16 Apr 2026 14:59:56 GMT

【免责声明与作者所需披露的一切】

本文可能涉及一定的赌博、自杀相关内容，但相信我，这只是写实风格的记述。本文不鼓励不支持您进行这种行为，请您遵守当地的法律法规，尊重自己以及他人的生命。

以下内容可能会涉及到原生家庭，青春伤痛、键盘政治等内容——我本意没想写这个，但是随着回忆徐徐展开，有一点收不住了。

本文涉及到对《寂静岭f》的完全剧透。

文章中可能涉及到一定的自我推广嫌疑，但这真的不是我的本意——为了抵消这种嫌疑，我也会对自己做的不够好的部分多做批评，来尝试抵消掉这股“一大堆看似严肃的讨论完了就是为了最后的软文”的恶臭味道。

本文中提到的游戏“植物大战僵尸旅行”在本文发布时仍处于半成品状态，还有最后一个章节最后一关要去做。游戏内的内容可能会随时变动，或者挑明了说，我虽然已经提交了对我初高中写的剧情文本的修改稿，但是因为程序员的个人生活原因他还没有实装到实际游戏里，所以为了保证各位别被不成熟的稿子恶心，也为了我自己的心理健康，我个人不太建议各位完整游玩这个远远说不上是完成品，很多设计在商业游戏中匪夷所思的作品。

本文后面的部分一定程度上是我在脑中预演“如果我要去拿这个经历求职我能在面试上说些什么”的产物，所以不是很能保证文章的实际观感怎样。写到哪里算哪里。

本文前三部分比起干货，更像是融合了游戏剧情拆解的半自传，没多少干的东西。

主观口胡系列是一个尝试将动漫、电影、游戏叙事与更加严肃的讨论结合起来，去尝试探讨一些特定大命题的个人尝试，可能会一定程度上背离这些作品的创作初衷，聊的可能也会比较混乱且随意，甚至会有意提取个别元素，曲解原文本来聊一些其他领域的内容。这次我想把自己一些私人化的想法，端到公众领域里来。这些东西让商业游戏，甚至是稍微有点钱的小成本独立制作来看，都是很不成气候的，但是嘿——也许一味否定过去的自己并不意味着成长，也许那段经历真的留下来什么——谁知道呢。

欢迎各位随我一起走向一个庞杂的，由Random Yapping构成的叙事迷宫。

【Part1:张垣大地，按键手机，隐秘处的羞耻创作】

前些日子在一个主播群里和别人瞎聊，偶然看到了游研社的一篇文章，里面一个游戏业从业者这么说道：

“当我们面试的时候，那些孩子们，他们只有玩过几十款游戏的经历。”

“如果你不真心热爱游戏，那么你参与游戏行业又是为了什么？”

虽然我不愿意在公开场合轻易反驳别人的观点，而且几个群友也拆解了这句话——他的本意是要你从经典的游戏设计，比如生化4这种3D动作游戏中，拆解出他的关卡设计、箱庭结构设计、资源布置等等，但我承认有那么一刻我是真的被刺伤了，而这种刺伤并不只来源于“哦，未来就业面又要缩窄一点，又有一个岗位我没法竞争过别人”的现实焦虑，而是来自于一个人无法选择也难以克服的，更加现实也更加深层的问题——

地域间的经济发展不平衡，以及它所带来的一套认知观念、生活方式上的一系列差异。

鸡鸣山，张家口。

河北，张家口。

我无意在这篇用来讲游戏设计的文章里，过多抨击我的家乡，揭开自己的伤疤卖惨，只是张家口确实是一个需要被充分的解释来理解之后的一系列事情的一个地方——一个还算可以的小城市，拖着一大串贫困县，县里相对好一点的，还有一些成规模的小平房组成的镇子，相对差一点的，可能在草原上设的风力发电机数量都能远远超过还留在此地的老人数量，更不用提年轻壮小伙。高等教育在本就贫乏的河北几个市中更是处于洼地，一些老的工业为了改善环境也开始逐渐关停，在高铁通车以前，去周围相对发达的北京寻求更好的医疗资源，需要在北京内外绕环绕上接近半天，在冬奥会以前，你大概都不会想起这个地方——

在零零年代，大约是06到08左右，我仍然能在家附近看到街机厅，而不是网吧。站在门口，对那个街机厅里面嘈杂的充满恐惧的一瞥，就是我对游戏最早的印象。而如果将同样的问题去问我的父母，他们的认知大概还在线下林萝漫布的棋牌室、麻将室那个阶段，玩物丧志，家庭中最能赚钱的人一旦进入这里去赌，就只会把全家无论是经济上还是夫妻关系上拖进深渊，成为了他们大概还有心一搏争口气的人的共识。

我没有办法选择我出生在哪里，这里从来不像是游戏能渗入进去的地方。

00年代个人电脑成为了新的三大件之一，本地的电子商厦——也就是电脑城——在那个网购没像今天风行的年代，就负起了最早帮助人们购买一台电脑的职责。当然，虽然在我的记忆里这种情况很少见，但也许在我从来没被带去的地方，会有着那么一台游戏主机，悄悄的处于电脑配件之中，也许会有着那么一台掌机，静静的放在成堆的mp3、mp4中间，它的包装盒也许会和我朋友说过的那样，放在货架最高的地方，成为他们仰视的对象，只是对于当时的我来说，我甚至都无从知晓游戏主机的存在。个人电脑，作为10年代前人们希望统筹一切娱乐的“火线终端”（参见乔布斯传相关章节），也成为了当时年幼的我接触到游戏的唯一出口。

但你知道的，一台主要用做父母办公的，肯定没有3D图形加速卡的电脑，一个ADSL级别的宽带连接，以及一个包小时的网通上网套餐——这些东西限制下，我能接触到的游戏，基本也限于flash小游戏、2D独立制作这些。我第一次见到3D游戏，还是在小学数学老师的补课班里，那是职高背后幽幽深处的一片不甚干净的低矮平房，老师在教完四十五分钟的课，把煤塞进小火炉里以在冬天保暖后，就会走进他隔壁的一间拥挤的小屋，打开电脑，玩一把《血战上海滩》——当时的我从哪里知道《DOOM》是什么。

但即使很多东西受限，我的家里仍然在让小学初中时候的我接触互联网上相对宽松。贫瘠的技术条件上也能结出很多奇异的思考，我小时候最爱干的事情，就是在我和母亲一起逛街买衣服逛累了以后，她把按键手机给我，让我一个人坐在商场的长凳上，打开UC浏览器，用极其有限的流量打开wap炫彩版网页——

这已经使用安卓手机截的图了，再早的截图更难找到

我至今仍然记得文字版的QQ农场，也记得当时风头正盛的百度贴吧，在极其有限的网速下一个人坐在商场里看《章鱼哥自杀》的都市传说帖子，一页一页的翻，点开一百多k的图片看章鱼哥仍然是迄今为止我印象最深刻的恐怖体验（是的，网速高了图片高清了加载个几百字网页不需要费很久了反而感觉没味道了），而也是在百度贴吧，在植物大战僵尸吧，我遇见了一个帖子，当时还接触不到安卓手机的我从来不会知道，这次浏览将影响我此后接近十余年的人生——

那是陈思航大王的《长城版pak》帖子。

很遗憾的是，即使游戏可能还在某些资源站有留存，百度贴吧的原贴已经再也找不到——仿佛那些记忆里的事情从未真实发生过

Pak是植物大战僵尸内用的一种数据封包格式，只要你用3.1版本修改器把它打开，你就可以接触到其中的众多美术资源以及音效文件，而通过替换这些素材，我们能做出植物大战僵尸这块大热游戏最最远古的改版。随着《植物大战僵尸》这款休闲游戏在国内大热，即使当时人们还远远无法像之后的95版、Tat版、融合版、杂交版等那样修改程序，只能替换贴图素材，甚至都无法修改动作动画，但人们的热情却仍然不减——如果你是老吧友，你大概还会记得当时有一个“自制二代”的帖子，吧友群策其力，用自己的美术与一系列设计，构想出一个无法落地但足够浪漫的改版。而长城版Pak，则是在中国宝开推出移动端限定且话费充值解锁的《植物大战僵尸长城版》后，兴起的一支改版。尽管最早由陈思航大王发起，但随着一批又一批的同好加入，他迅速扩张成了一个制作Pak的小组织，同样是这一批人，随后在PvZ2这款同样是移动端独占的游戏发布后，开始用宣传素材（当时还没有解包的素材出现，素材解包需要等大概一两年之后，由17、向日葵、仁斗仁战等人逐步探索2代rsb格式的解包）与自己的重绘，在PC端上用PvZ1重新画出一个PvZ2来。

随着

陈思航本人的热情冷却、解包技术的发展（尽管最早只在他们这个小团体内传播）以及制作精良程度的上升，他们逐渐选择放弃公开发布，让这个成果在QQ群内部传播，为了获得这个改版的最新版本，往往需要在他们建立的大众群内达成苛刻的条件（比如，水到群聊等级满级——一几年这可不容易）或者是在老帖子里和陈思航熟路的吧友，才能进到小团体内部获取到这个最新版本。尽管在我能进入这个小团体的时候，早已有人将新版泄露并冠上自己的名字发布（圈内黑话叫盗pak），且随着他们内部对PVZ的研究深入，他们逐步发现了修改游戏中植物与僵尸动作的方法，一场为了让PvZ1看起来更像PvZ2，对游戏更为深层的修改即将展开……但这些对我来说不算太重要。

重要的是，我当时凭借着初步的ps技能，从宝开官网上偷的一些成熟的美术素材，以及凡客建站平台¹，用PvZ2的素材建立了自己的个人网站，而也许是在这个pvz2pak小团体中宣传的效果，其中一名参与过pvz2素材解包，并建立了pvz2素材吧的群友——Pak向日葵找上我，问我愿不愿意和他一起做游戏，给他的游戏做一个初步的官网。

凭着这个契机，我进入了pvz2素材吧游戏制作委员会，后来也改名成江南游戏。最初我们的项目和长城版pak如出一辙——用一个自己能够修改的代码框架，将长城版、西游版等中国版专属内容做进pvz1里，这个框架是贴吧吧友囧丫乙（又叫lonelystar）写的pvzjs，她在前端工作的闲暇时间用JavaScript语言写出了pvz1，放在了自托管的网站，填充关卡到了原版游戏的第四大关，并一度扬言要用js开发贴吧吧友们幻想中的pvz2出来，随后就进入了一场跨度十余年的代码重构之中，而当时我们做的那个融合诸多版本的项目叫做newpvzjs（现在他已经开源到GitHub上）。

当时主要是Pak向日葵（提出项目时他才六年级左右）负责游戏代码、游戏预渲染动画的制作，我虽然最初进入时尝试用熟悉的凡客建站给他做游戏官网，但随后随着他前端编程能力的进步，就连这部分也不再需要，我就如同一个打杂的一样，帮忙挑挑关卡音乐，偶尔用pvz2的风格给他重做一个植物卡槽（by the way做的很烂，你对一个没接触过美术的高中生有什么幻想）。而大约是在他做出自己想要做的自创关卡水乡嘉兴之后，另一个来自pvz2吧的网友——彩色奢望（他后来成为了拓维游戏植物大战僵尸2国服的社区运营），带着一群同样是在贴吧，用美术幻想一个原创世界出来但苦于没有代码将其落地的画师们敲开了这个游戏制作组的大门。而他在约2016年提出的企划，将成为我此后一切游戏制作经历的开端。

《植物大战僵尸：旅行》(PVZTR)

当然，最初我纯粹是被会写代码的pak向日葵带进新制作组的关系户，虽然尝试帮忙选几首音乐，但当时的我选版权音乐的品味也并不好，当时我也并不像其他画师一样有画画的能力，虽然会用一点ps，但也接触不到游戏内最主要的资产——当然，除了我们在推出萤火沼泽这个章节时，画师因没有时间而没能完成地图绘制，我就且用着pvz2与愤怒的小鸟2的素材，勉强拼出一个可以让游戏暗示上线的战斗地图与选关地图。但大部分时间也只是负责打杂，负责像剧情、UI这样非游戏关键部分的创作——虽然很多都难以通过游戏主美术的审核，当时还在上初高中的我也没能写出什么正儿八经的剧情，只是将以前看的那些有关精神疾病的电影，那些《催眠大师》《暴疯语》《形影不离》的情节设计与关键设定塞进了这个游戏里，写出了既难读又与正史无关，无论是情节设计上还是台词质量上都是风猎奇的剧情，在内部也引发起不止一次争议，但是嘿——也许是因为有老朋友在，也许是因为彩色奢望一度想把这个游戏当做自己个人作品，参与竞赛并方便他上更好的大学，被人赶了出去，也许是在那个pak向日葵最无助的时候，他选择找了我，和我聊彩色奢望那过度膨胀的企划，并在沟通中将要做的章节缩小至了五个，我就这么一直挂靠在这个组里，干点闲活，偶尔救救火，参与一下机制设计并提一些关卡设计的想法。

但是你知道的，我无法选择自己出生在哪里。

随着我逐步成长，学业压力也开始越发繁重，当进入高中后，学业压力就从考上本地的哪个高中，能不能上本地重点，能不能上石家庄一中或者衡水一中那样著名的高考工厂，变成了考大学，考出河北，考出自己成年后的第一块求职用的敲门砖——这是第一次，人要真正影响此后十几年几十年的人生。而河北高等教育资源的缺乏²与高考工厂择优入校内卷式军事化培养的方式让竞争压力随着分数线水涨船高。尽管在初中时，我还算是尖子生，依靠努力走了本地高中的提前批，甚至提前几个月入校学习高中相关知识，但在高中由于各种各样原因——也许是无法适应，也许是刷题量不够，也许是太想一门心思钻进同一个初中的同学构成的社交小圈子却被拒之门外，也许是进入高中后和班主任越发激化的矛盾，也许是成绩下跌后因巨大落差导致的心理不适导致我与家里人的矛盾空前激化，也许真的是不够努力——进入高中后，我的成绩开始逐步下跌，从一个初中内尖子班里的尖子变成了中流（随着和家人、班主任与同学的矛盾深化以及身体不适甚至在尖子班里跌成了倒数），而我的父母——我无意把问题全推给他们，但是你不能因此否认事情发生过——看到了我在用智能手机和别人聊怎么做游戏聊的热火朝天。

由于张家口的改开落实相对较晚，直到九十年代还在包分配，而我的父母又全部来自物质贫乏，饭常常都吃不饱³的乡下，张家口就是他们能够去到的最大的城市，他们最大的愿望就是能够上中专职校，然后被分配工作我爸算经济相对宽裕的，也曾一度因为买了一双鞋被当时在火车站工作的爷爷追着满街打，而我妈则差点因为腿的冻伤与家里重男轻女的观念，将最高学历停在小学，因此别说什么游戏了，当年的摇滚、磁带机、外太空科幻、靡靡之音邓丽君、港片——流行事物因为物质的贫乏几乎传不到他们那里，即使在他们成人以后，他们对游戏的认知也停留在扑克与麻将上。虽然在我童年时，他们愿意让我每周一个小时接触网络，也愿意让我试试玩各种东西，小时候他们没能享受到的玩具被他们主动带到我的手边，随着移动设备的发展，我也很早就接触到了iPad、iPhone等设备，我甚至是在我爸的教学下，在iPad上第一次打完了PvZ1的全流程——曾几何时我只能在功能机上看一些图来望梅止渴。

触控屏智能手机发展以后，那些原本登录PC的小型游戏成功登录移动端，让自己得以进一步扩圈，同时最早一批利用触摸板特性的小型游戏也在移动端大放异彩

但学业压力实实在在的让焦虑烧到了他们的眉毛上，那是一个一旦我做错选择，虚度年华，不选择上进就会毁掉我未来有的可能的实实在在的焦虑——于是，张家口棋牌室里那玩物丧志的人们，那赌的家里精光又没有好工作糊口的人们，被投射到当时的我身上。在他们几经在家内劝说我放弃无果后，他们选择向越来越看不上我的班主任求助——他们在我不知情的情况下，将我参与同人游戏制作的事情告诉了班主任，而班主任接下来做的事把事情推向了一个完全奇怪的方向。

你知道的，我接触到的那些人多是出自于南方的经济发达地区——浙江、江苏、深圳、广州、上海。而在张家口，少儿编程在这个地方还无从扎根，巨大的升学压力下，高中的老师、外来的连锁补课机构都在尝试在这个地方开设课余时间补习班。地区发展程度——经济、思想、高等教育——的差异在我的爱好面前形成了一道几乎难以逾越的鸿沟。另外，我参与的部分也没有那么重要——这是一个你把植物画好，僵尸画好，地图画好，编程编好就能做好的一个游戏，而我提的机制建议无法被做进去，我写的剧情也在内部有很大争议，我自己也不对自己做的事情抱有多大自信——因此除了向父母开诚布公外，与同样参与制作这个游戏，并将其在自己所上的初高中同龄圈子里大肆宣传的其他制作人员不同，我将它当做一个隐私甚至是有点羞耻的事情——毕竟你也没做多大事情，你做的东西还很差，你和周围人说只会迎来耻笑，我以为这件事情能一直向我的同龄圈子隐瞒下去，直到有一天，班主任叫了那个尖子班中，在月考成绩下降的一批学生到一个小的教室里，并单独告知我让我站到台上。

他选择在那里，让我说出自己的成绩下降了多少名，哪一科的成绩有多难看，并且将我爸和他的聊天记录在大半个班前念出来——用一种斥责的方式向全班公告，我因为做游戏耽误了学习。

自那以后我和班主任的关系越发紧张。尽管有一个同学私下找到我，说这是环境不同导致的，沿海地区的学校不会斥责这些，但是这里毕竟不是发达地区。我因为得上了过敏性鼻炎，在班里经常擤鼻子，导致其一度认为我影响了全班的教学质量（因为有同桌将其举报到他那里）。再加上我父亲三天两头求助于班主任，家庭矛盾已经激化到了探讨我脑子是否有病，我还听不听老子管的程度，班主任最终选择在每一次我成绩下跌时，都在班级公开斥责，我值日逃了被他抓，我作业落在家里没交，会争吵到让父母带我回去看精神疾病的程度。我成绩上升被班长拍照到班级荣誉墙上，但一旦有空，他就会在全班的班会上骂我从未为这个班级做过贡献凭什么配享荣誉墙。这种争议甚至激化到了，为了保证他尖子班的纯洁，他向校内行政主动请缨，将从我排名以后的学生单拆出来，放在遥远的一个偏房中单独组成一个差生班。家庭矛盾也是一刻不停，同人游戏的制作也从来没让我享受过——因为之前作品的争议，一批人为此对整个pvz2素材吧爆吧寻衅，我做的内容质量狗屎，我在内外四处挨骂，这一切都反过来进一步影响着学业，进入了一个神秘的负循环。到最后发展到了我无法接受和同班同学在一间屋里共上自习，哭着求家人带我回家的地步，直到我家人在拆出差生班后不久告诉我他们决定帮我转学，并让性格更为温和的我妈单独带我，这一切闹剧才有了个头。

我直到现在也无法原谅转学前的高中班主任。

高中班主任选择在完整带完我们那一届后，不再参与教学，转向了行政岗。

我没有放弃，将这种执念带到了大学。

直到我大二，我都会因为参与游戏宣传片制作而被辱骂整整一个小时——尽管当时面临着挂科甚至是被清退的学业压力。

2024年

浙江，杭州。

在我家里人供我去江浙沪旅游的最后两天，我选择从杭州东附近的酒店一路坐两个多小时的地图，前往杭州西附近的余杭跳头村。

那里有一家叫插卡的游戏博物馆。

说是博物馆，其实里面大多数游戏都可以在店里真的上手玩——虽然我当时左逛逛右逛逛，选择找了本早年间的游戏杂志去看。

那些琳琅满目的游戏卡带游戏光盘收藏，那各式游戏主机，那国内外传统游戏媒体出版的各类刊物，那为了让游戏显示效果最佳而购入的CRT显示器，以及各类潮玩，都让我第一次脱离了屏幕上的游戏发展史，实实在在的感受到游戏行业几十年的积淀——

以及因为地区经济发展差异、个人经历、时代巨变带来的国内两代间的严重代差等各种原因，我和我父母永远的错过的一整个时代，一整个世界。

我从来没能用自己一个人的力量把这个坎跨过去。

【Part2：公共领域作品，私人的自我代偿】

虽然我不得不承认，我没有亲自玩过《寂静岭f》，但我确实跟着b站的游戏主播PMM_LORD云完了大概的流程——龙骑士07用他最熟练的多周目叙事，在日本这个全新的舞台上，构建起一个全新的故事——主角深水雏子在结婚前再见其男女闺蜜的路上，陷入了寂静岭的里世界，而在那里，她的压力被以具象化的方式重现在了她眼前——青春时和她玩的异性hobo，认定雏子的成亲是一种背叛的闺蜜，嫁人后不得幸福的闺蜜，近在眼前的成婚压力，姐姐顺应传统规训出嫁后的无力、父权的威慑、糜烂与母亲的懦弱，对丈夫的不熟悉与对对方家族的恐惧，以及本地神灵的戏弄——在一周目中，这让她越发依赖异性hobo提供的安神药物，并最后在婚礼当场失控，杀死了自己的父亲与未婚夫，独自逃逸逃离了现场，但在二周目乃至三周目中，之前被掩盖的真相开始逐层揭开——母亲的重病、随之而来的财政压力让她的父亲不得已，选择将女儿嫁入本地能够善待她的豪族；而看似懦弱的母亲，在婚姻中也能用自己的方式让丈夫妥协，最终，在第三周目剧情的最高潮，这个曾经被雏子认为是压迫母亲、酗酒成性、卖女求荣、不能找到工作的无能的父亲，为了最后一丝挽救他妻子的可能，也为了他真心相信的雏子的更好的未来，选择拉下自己作为父亲的全部尊严，对女儿跪地为过去几十年他对雏子的暴力道歉——即使这样，他也从来没说过自己承受了给母亲治病的多少财政压力。而没有爱，这些东西从来都没人能看见，没有爱，才导致了一周目中家破人亡的家庭悲剧。

——当然，这只是我接触过的诸多优秀的偏向剧情的游戏中的一部。随着我进入大学，为了做自媒体而购入了更高性能的游戏本，接触steam，为了用健身环（是真的为了用健身环）购买了Nintendo switch，并一度为了封印当时为了讨好舍友玩的《原神》购入了国行PS5——这些事情如果要让小时候见到街机都万分惊恐的我知道，也许也会和我的父母一样认为我是不是要完了——而在这样军备竞赛似的补偿之中，我也终于第一次接触到了3D动作类游戏，虽然启蒙作是《破晓传说》——而很不幸的是，它的jrpg箱庭设计与男二与女二关于复仇展开的难绷情节给我留下的创伤也许更多一点——但一个此前因为各种限制从未能接触过的世界重新站现在我的面前。这个过程中，有很多时间相对较近（近到我把这些游戏这些文娱作品当成事情和面试官讲的话会直接被面试淘汰）的作品塑造了现在的我——高瞰的《去月球》以及其衍生的系列作品，以及SIGONO的《OPUS》系列塑造了我对游戏叙事的认识；而一系列前文提到的元游戏进一步让我对游戏叙事如何承认玩家的主体性，如何拓展叙事形式的边界有了更深的认识；《马里奥惊奇》则充分的将任系游戏在新世代探索的范式——通过颠覆性的机制设计、严谨到不会让前者破坏体验到流程设计与交互设计与极其丰富的关卡内演出来在2D平台跳跃这个在开放玩家自定义后难以再进一步的游戏类型中进行了颠覆性的创新；《女神异闻录5》、《暗喻幻想》以及《明日方舟：终末地》《马拉松》则从各自不同的角度，在我之前就已经对手机系统移动端软件UI感兴趣的情况下，在平面设计领域培养了我的审美偏好；而尾石达也的《化物语》、参与过的《绝望先生》等shaft动画，则从静帧与平面设计、字体设计的角度出发，进一步培养了我的镜头感与演出偏好……

而这一切的一切，都最终让我有了全新的思考，选择不再忍受过去的自己所参与做的东西，让我开始一个人用pr、procreate、ae等软件，并借助ai，一人编剧一人做视频播片做对话用的循环镜头一人做剧情相关的UI设计，将这个从初高中时代一路做到后面的作品再生产一次。

于是，我选择在《植物大战僵尸旅行》里讲这样一个故事——

18岁的Job刚刚完成高考，就与他的全家一起开启了一场横跨森林、沼泽与冰原的旅行。但在他们旅行的第四站伦敦中，他们全家不幸被逆行的卡车撞下了桥，副驾驶座上的母亲当场暴毙，而Job的父亲和Job本人，则沉入了冰冷的湖水中。

但随着游戏里的时间一天天过去，他们逐渐发现，游戏内的时间不会是无限的，Job本人仍在伦敦的一个医院接受治疗，而因为游戏内的内容随着Job的想法不断的增加，总有一天游戏会崩塌，删掉所有数据——但那也为Job本人创造出一个脱离游戏世界，魂归现实的机会。但随着两个现实中存在代差的人与一个游戏人物的一次次理念碰撞，以及Job本人围绕自己离开游戏对玩家与另外两个角色产生的误解，最终，用游戏治愈Job内心这条路彻底破产，Job开始变得越来越偏激，开始疯狂的辱骂另外两个角色，并用自己的能力不断折磨其他角色，用自己创造的内容驱赶屏幕外的玩家，而与Job的偏激相对应，Job的父亲在看到孩子的偏激后，将一切怒火诉诸游戏本身，认为是游戏本身让孩子越发偏激……

从一开始，我就希望他是一个一定程度上反游戏的游戏——游戏中的角色会真的质问现实世界中的问题，质问自己是否真的只是让人沉迷让人堕落的青少年问题的元凶

看到这里，别说各位读者，我自己都有点看困了——一个笔力不足的作者，试图在正史之外，讲一个没人关心没人在乎的故事，他将系统流的网文、辱骂玩家来激励玩家探索新内容的元游戏、社会系的小说以及青少年伤痛文学缝成了没人在意的一大坨故事，在编剧技法不够的情况下，还让角色直接辱骂玩家⁴，这种极具挑战性，极其需要用娴熟的技法来擦屁股的桥段就不应该在编剧对自己的眼高手低有丝毫认知的情况下出现在这种作品里，更遑论游戏整体叙事节奏上存在前疏后紧的问题，后期的说教也极其频繁，几乎像是一个半桶水的本科生在引介自己喜欢的学术著作——如果你要追求客观评价，那么这就是我能给出的对于自己所写东西的客观评价。

事实上我从来没敢把这种东西拿给在网上认识的专业游戏编剧或者是网文作者看过，因为我可能比谁都知道，这个东西活该被人骂的狗血淋头——你把自己的私货，一股脑的塞进了这个游戏的故事里面，不分青红皂白的当起了愤青输出你自己的东西，与《小时代》这种烂故事几乎没有差异——这种私人的屎，自己消化就得了，不应该去露阴，去放到公共领域当做一个可以被人玩的东西。

只是也许，我说，也许，也许Part1所写的那些经历，那些真实经历的伤痛，那些无法逾越的代际差异，那种地域发展不均衡与互联网发展所带来的，爱好与现实的落差……它们也许真的有一点点足以为人道的普世的价值，而不只是一个受伤的愤青对着屁大点不顺顾影自怜，也许即使是做砸了的游戏叙事，失败了的情节设计，他们也并不是毫无价值——如果我分享出来，能让有着一点点相似经历的人共情，能够帮助他们理解自己身上相似的悲剧，如果它真的能够从一个青少年的悲剧出发，指出更广泛的社会问题，那也许这一切都还值得——

在大二那年，我再一次搞砸了学业与线下与同龄人的社交关系，原本期待能做起来的自媒体也无疾而终，挂科过多导致学校发出了预警。但即使在那个时候，我都像一头牛一样死倔，坚定的认为自己做的事也许真有那么一点点价值，不想放弃去做这么一款不成熟的，零成本的同人游戏，于是在某个假期深夜，我开始将之前零碎的情节、断裂的线索、放弃掉的整个故事线与毫无信息量的台词全部重写，并用自己能做到的最好方式，用物语系列一样的文字镜头设计、大量摄向背影的广角镜头与零散的意象（比如民族形式建筑与西方建筑），借着网上的免费素材与ai生成的美术，继续在一个团体共创的项目里拼凑起私人的表达，一个见不得光的将青少年教育问题放在台面上，讲个人、家庭与社会因素如何让他们一步步走到今天的故事：

在Job越发偏激后，Job的父亲，也就是僵王博士，一口认定是游戏毁了他的孩子——游戏中鼓吹的暴力让自己的孩子越发不珍视自己的生命，游戏角色引导着孩子让他越发难以与自己沟通，于是父亲便不顾一切地向着三人中最能代表游戏的黑影戴夫发起复仇，但随着那个被他视为偏激、自暴自弃、沉迷游戏的Job第一次将游戏中的真戴夫，当成是同龄人，为他之前说过的一切伤害了真戴夫的话道歉时，job的父亲手里的刀最终还是没能捅向游戏。

而随着Job在现实中的身体越发频繁的出现问题，真戴夫和假僵王（Job的父亲）也终于能够看到让自己的孩子扭曲的源头——互联网上的网民从不将屏幕背后的人视作真正的人，在卡车司机不慎于黑夜撞死一只流浪猫并被传到网上后，网上开始对这犯了无心之失的人大肆审判，无权的在他家门口站成一排，举旗抗议，有权的动用关系，让他本人与妻子工作被辞，他们的孩子也因此在学校被欺凌。在妻子带着孩子远离了这个司机后，他终于在妻离子散且几乎无法在这个社区继续生活的巨大悲剧中崩溃，在精神恍惚中，于深夜逆行撞上了载着Job全家的车。

2020年写作的时候我还没听说过什么是《屠猫记》，只想用猫来讲大家在因为屁大一点事争吵——但现在互联网舆论的魔幻程度已经远超我当年最狂野的想象。

而如今Job对屏幕外玩家的偏激行为，一是对玩家为了推进游戏，将他推入湖中的报复，二是因为屏幕背后的玩家与互联网上的网民本就同体——不将屏幕后的人当做真正的人，肆意的审判网暴，以正义为旗帜行着平庸的恶，最后还能因为互联网的匿名性而无从被法律审判，即使拎出主谋也无法从根本上制止助他成势的帮凶——大众；而他幼稚的以为靠自己在游戏里的能力，能够制裁屏幕外的普罗大众；三则是尝试把控自己的命运，不让自己作为一个游戏内的角色再被玩弄。

而随着剧情的进一步展开与所有角色的一步步反思，他们才逐步明白，车祸只是让Job变成“沉迷游戏的”偏激问题少年的最后一根稻草，而问题则发生在更久之前，由Job自己的心理问题、家庭教育的失能与社会问题共同构成——

窗户分镜的创意来自于独立游戏《三伏》

Job虽然被家里人提供了还不错的物质条件，却因为双职工家庭而被一个人抛在家中长时间无人教导，当他在学校遇到校园霸凌时，诉诸老师与家长却解决无果，Job的父亲便只能私下里劝他：明面上无法让霸凌的人道歉，但是你可以通过自强，可以通过努力学习，考试，让自己考上更好的大学，只要最后能混的比霸凌自己的人更好，那之前的所有人都将低头认错；这种片面强调成绩的家庭教育，这样鼓励着人内卷的应试教育，以及推崇着努力竞争，让社会越来越原子化，越来越情绪化的的新自由主义经济下的整个社会共同将Job推向了更加偏执的，无法与任何人沟通的深渊……

如果到这里结束，也许它的评价能稍微回升一点——它聊了家长的反游，触及了校园霸凌与应试教育，也涉及了复杂的社会问题，虽然每一个都是蜻蜓点水，但在主轴是个人、家庭与社会如何造成青少年教育问题的前提下，这些内容也不需要有多深；但在玩这个游戏的孩子眼里，能涉及到这些问题本身就已经十分敢写，甚至能让被家长批评玩游戏的他们感到大快人心——

只是，我心里的某些部分仍然不感到满足——仿佛如果到此为止，就像是在承认过去的自己只是叛逆期犯了，只是在可以被和理解是的年纪里当了一个彻头彻尾的给别人带来麻烦的混球，那个曾经在全班面前忏悔做游戏导致成绩下降的自己，那个头疼皱眉头都要被班主任在课上挑事单拿出来说的自己，那个融不进去同一个初中的小团体的自己，那个好不容易和学习好的同桌交了朋友，却被班主任单独问话，并且被拆班拆到难以再见面的自己——就是错的。

孩子们，虽然问题不是你们一个人导致的，但你们就是有错——你教我如何和那些正处在各自不同的问题里的孩子，去说这些？

如果我说，那些问题少年，不只有偏激易怒的一面呢？

如果我说，即使是顽劣坚硬的石头，上面也能开花呢？

于是我便这么写——心理上和他更像同龄人的游戏角色黑影戴夫，觉得Job不应该只是长辈眼中顽劣的废物，Job不应该只是一个failure，于是便自己去看，而当他找到Job时，他却发现Job在别人都没有在意的地方，用他肆意改变游戏内容的能力建立起来一个在僵尸中极其庞大严密的组织——因为他坚持认为，他之前遇到的霸凌，他见不到父母的无助，都是因为社会力量的不足；只要能充分的动用游戏中的权力，在游戏的小小社会里，他就可以让每一家僵尸都能获得定向帮扶，让家长不再需要拼命工作，孩子出现了心理问题也能有社会力量——以政府为代表——即时响应。只要应用科学的计划，人人就都能幸福，哪怕不再拼命努力竞争，也能够被社会接受，过上幸福生活，只要一直用自己出于自己的痛苦所想出的政策，引入与现实脱节的方法，就可以改变游戏里，如同外面内卷一样——植物与僵尸，在所谓脑子的驱动下，在玩家的操控下发起的永恒战争。虽然就像一切年轻人发起的草率革命一样——它没能解决自己的固有缺陷，没能摆脱自己的一厢情愿，没能回应社会真正需要的东西，最终在内乱中停摆。

但至少，那个曾经被视作没有出路、将一事无成的，只会和长辈对立的问题少年，企图用游戏的方式治好那个有问题的自己，在一个自己还能够掌控的小小天地里，真的为自己幻想中的别人做些什么。

那一年是大二，我几乎用一周时间，早七晚十一，每天都在重写着这些对话，直面自己年轻时写下的混乱内容，努力赶上关卡部分的最新进度，但这些不是游戏中的主要部分，也不会被一起做游戏的人理解——这些只是你的私人表达，只是你换了个样子的自传，给强硬的塞到了一个休闲游戏的同人里。当他们也是从学生的假期中抽空，在没有任何实质性酬劳的情况下熬夜去在ddl前完成游戏的美术与代码时，他们也几乎已经到达了极限，而他们对我的要求，除了尽快把该死的剧情文本尽快交上去以外，就只有一件事——给即将发布的游戏做好一个宣传片，发布当天就要做出来。

在做这个宣传片的时候，我和家里人爆发了自高中以后关于做游戏最严重的一次冲突——家人骂着我不务正业，骂着我在学习上摆烂，骂着我为什么挂科挂成这样都还要做游戏，为什么不利用这个假期的每一天都好好学习，骂我这样做是被那些虽然同做游戏但混的比我更好的人哄骗，给他们白白打工，骂我终将一事无成，没有出路，从初中到高中到大学不放弃做这个东西只是在和他们对着干——骂了一个小时。

我从来没能用自己一个人的力量把这个坎跨过去，即使我理解这样的焦急，即使我理解他们的不理解本身。

Job的父亲出生在农村。即使在周围人都不解，认为好好种地，大字不识也能度过余生的环境里，Job的爷爷也用尽全部力气，将Job的父亲送到城里去读书——只有一个条件，读成之后仍要回村，像是梁淑敏、晏阳初一样将整个村都重新振兴起来。只是城市的发展日新月异，Job父亲的思想观念也在城市中迅速变化，当Job的爷爷和供他进城时一样，单纯的希望让学成归来的儿子一个人肩负起乡村振兴的重任时，Job的父亲却希望能够接父亲和他的小家进城里——那里有更好的发展前景，有方便的设施也有对长辈最重要的，完善的医疗；二人因此争吵，Job父亲因而被迫面对一个选择：在小家中与父母长相厮守，在熟悉的环境中保持亲情温存，做好孝子，还是投向更广阔的世界，追求未来的个人发展？

现代化与经济高速发展的另一面：两代人根本不同的生活方式、思想观念，传统经验的失灵，以及难以弥合的代际差异

当年的Job父亲选择了后者，选择与家庭彻底断绝关系，即使自己在城市拼搏出一片天地，即使他在城市中组建了新的家庭，但有无数次，他想逃回那片农村，承认自己的错——也许是因为工作繁忙，也许是因为不愿低头，那一天始终没能到来，直到Job爷爷垂死之际。

而随着游戏即将走向尽头，游戏自毁的那一天即将到来，当Job的理想失败，当这个偏执的孩子与他眼中的两个游戏角色先后和解，他越发怀疑那个僵尸博士的身份，当他得知自己父亲的肉体永沉在现实世界的湖底，只有继续想办法活在游戏里才能在某种意义上活着时，当他只有清除玩家的存档，删除他们在游戏里的记忆，才能让游戏在现实里永远运行下去时，那个曾经困扰着他父亲的问题，又如同幽灵一般缠绕回了儿子身上——选择清除记忆，放弃成长，真的去沉迷游戏，永远活在游戏里，像个真正的游戏人物一样将过去做过的事情再重复一遍，以换取父亲在事实上在这个游戏里的存活，还是以弑父为代价，保留成长与记忆，独自回到现实，换取未来？

背景里是民族形式建筑与西式建筑的分裂，前景里是家人间永远理不清的纠葛

这样的悲剧虽然用游戏形式表现的较为抽象，但却是我们每个人终将面对，也是我自己极为焦虑的两难悲剧，甚至可以说的稍微夸大其词一点，是一个有永恒意义的命题——因为即使有爱，即使能看见，裂痕也绝非仅靠个人所能弥补，时代的洪流，地域的差异，人与人的所看所想即使是在相似的年龄段，也会大有不同——因而悲剧不会因为人与人之间的小情小爱，就会不再存在。

但即使在这样的悲剧中，仍然有我自己私心夹着的一点温柔，毕竟这是剧作，不是把魔幻现实拍你脸上——在将死的不久前，Job的父亲终于不再扮演一个讨好孩子那一代的游戏角色，但也不再是过去那个偏执的认为孩子被游戏所害的父亲，他真的正视了自己之前对孩子的教育失误，对之前不能够多陪陪孩子做了忏悔，即使错误根本不在他——作为一个父亲，在生命即将进入倒计时的时候，他终于将孩子从自己一度设下的优绩主义的泥沼中捞出，终于能让孩子正视自己——人根本不需要自证价值才配得到爱，只要存在就足够美好，他终于能够完成自己作为父亲应该教的最后一课。

也终于在游戏崩溃的那一天，看到自己的孩子为了让自己的灵魂长存于游戏中，宁愿抛弃出去的机会，在游戏中永世轮回——那是这个孩子最笨拙的爱。

也是我留给和自己有相似境遇的人的，留给过去的自己的，最后的一丝温柔。

不惜一切代价也要挽留别人的最后一点存在，这样的爱是自私的，还是纯粹利他的呢？

【Part3：旅程的尽头】

尽管我没能在这个同人游戏中写出一个好故事，但我知道在这样的一篇文章中，大家爱看什么样的故事——

一群激情洋溢的年轻人，在互联网或者大学社团的撮合下，一起聚到一个小车库，各自将自己的爱好贡献出来，做一个全新的产品推向市场，盈利，并成立公司、工作室什么的，越做越强……

这是八九十年代的美国硅谷，各个科技公司游戏软件公司追溯自己的起源时所讲的故事，是2000年前后国内英语热兴起时，第一波做成了的外语学习公司爱讲的故事。只可惜我不得不承认，我没法给出一个像这样皆大欢喜的结局——

就像近两三年的互联网上逐渐兴起的学生辍学做游戏潮流一样，我们也只不过是在勉强没有耽误学业的基础上，提前了几年，做了和他们相似的事。那些吃着家里老本的小少爷用自己脱节的技能、有限的游戏理解与片面的热情又能做出什么好东西呢？结果不都是在网上吃了一段时间的黑流量后，就逐渐销声匿迹，各自收拾，回归生活了吗？

石头缝里开出来的花，你固然可以说它生命力顽强，但谁心里都应该清楚，他很难被带到更广阔的世界去与百芳争奇斗艳——行业的发展一刻不停，世界的变化日夜进行，当我们还在补完那个2016年的梦，十年却早已匆匆过去——行业内热门游戏类型的转变，电影化游戏融入3A游戏标准，国产二次元手游与单机游戏的兴起，甚至是PvZ圈子内部的炮塔与敌人设计创新，我们在浑然不觉中全部错过。我一个曾经在游戏行业从业的朋友曾安慰我说，这些技能仍然有希望在独立小制作上发光发热，只是这个曾经靠着热爱，如今却只能靠履行诺言继续维系的学生制作组在尽完自己对这个作品的最后一点责任后，不会再有聚在一起做独立小制作的机会——东西异途，大家各奔前程。而做过这个作品的经历也无法被当做投向成熟的游戏行业的简历，甚至在我研究生面试的简历上，在科研经历有限的情况下，我还因为摆脱不了的羞耻感选择就算和面试官讲干话也绝不透漏这个经历——

这一切就像年少时期，出于对游戏的单纯热爱，做的一场炽热的梦，而梦最好的出路，就是放在记忆的某个角落，当做不足为外人道的私密经历，被自己慢慢遗忘，什么也不剩下。

2026年．

前些日子在主播群里和别人瞎聊，偶然看到了游研社的一篇文章，里面一个游戏业从业者这么说道：

“当我们面试的时候，那些孩子们，他们只有玩过几十款游戏的经历。”

“如果你不真心热爱游戏，那么你参与游戏行业又是为了什么？”

我想了很多，输入了很多——最后却没把这些牢骚，这过去的几年草率的放进QQ消息框里，与发这个文章的人正面对峙——没必要，没必要在公开场合轻易反驳别人的观点。

嘿，谁说什么也没剩下来着。

感谢Pak向日葵作为游戏第一任程序员，断断续续的长跑了七年，并且培养了后两任程序员，国内的一去779和国外的Pora接班，来进一步填充内容。

感谢挨炮、河马、支付等人贡献的美术作品，尤其是挨炮——十年过后，他仍然是这个游戏key art的主要贡献者。

感谢看完这篇超长文的你。

【Part4：余论】

当然，如果在上面就打住的话，我也许很好的完成了“写一篇软文推广自己参与制作的游戏”的任务，但是鉴于做游戏从来不像那些辍学做游戏的孩子们所想的那样，是什么轻松的活计，我参与的内容也不只是写一篇讲的不是很好的故事，如果到此为止，不再分享一些别的，我不觉得满足，也有点愧对少数派这个分享的内容一般都很硬的内容社区——虽然草台班子用的方法都很搬不上台面，但应该也不是全无价值，事实上我本意是想直接写这些过程中的设计心得，只不过写着写着便开始回忆起往日种种，写起什么小编剧顾影自怜，以至于一写难以停手——写的实在不好，占用公共空间，有一种财富自由的人肆意给别人喂屎吃的感觉（虽然并没有财富自由，我还在读研），非常抱歉。

这个项目最特殊的一点，在于它是不盈利的，谁也不给谁付钱。在十年的跨度中，让创作者继续创作的驱动力会逐渐从对系列IP的热爱逐渐演变为一种对他人付出的尊重与对自己承诺的遵守。因此，很多人的创作是自发的内驱的，如果要别人去实现你想要做进去的功能，那么就必须接受持续的沟通，妥协与效果上的降级（因为你得为别人的私人生活与学业负责——你不能因为你有个想做的效果，就无限的把别人拖进你自己想做的东西里反复推倒重来；如果程序员比较有主见有个性的话，他甚至会说着什么我没有要求你做之类的话，将你提交的东西全盘改掉），很多做好的东西修改的成本也会非常高。而且在十年长跑过程中，程序员换了三任，每一任的脾性都很不一样，最新的一任还是从国外PvZ社区发掘的越南程序员，涉及到给对方提出的需求做文本本地化等更复杂的需求；画师出于质量考虑与责任心，虽然一直坚守，但是从内容策划的角度上也需要尽可能的减少画师需要新绘制的东西，充分复用已有资源（甚至很多时候想做一些功能，需要我这里和程序员利用pvz正作的东西拼凑，自备美术资源），但又不能因此牺牲质量牺牲可玩性，因此还要在有限的条件下尤其过分的向程序提出更多要求——因此整个过程中，要考虑的东西其实一点也不少。接下来我想讲讲如何在2D塔防游戏中做三种不同类型的教学关卡设计，来用一种show don’t tell的方式让玩家理解新机制与新植物僵尸。

是的，在主要的程序代码与植物和僵尸的关键美术以外，我多多少少参与过一点点的机制设计与关卡设计，以及各种打杂活计。其他由不同程序员参与的内容我不敢多说，但是就我自己负责的关卡设计来说，我倾向于先用一种对抗性的思维，给玩家先用机制与出怪组合设坑，在做出第一个demo后，再通过让我自己来测试（我因为客观上操作能力和反应速度都比较有限，通常会在游戏的第一版关卡做出来后用一种弱保软的心态，用非邪道的最一般的打法来把游戏全部过一遍，防止程序员越用他们认可的固定套路测试玩的越熟练把难度无限拔高）一步步去砍数值，看机制，减少怪的数量，改变不同的阶段出现的机制，测试用不同组合（当然，一般还是会选上最近获得的植物来测试环境）多解的可能——尽管我的朋友有时会调侃我说，这种先针对再设计对策降难度的方法更像是手游会有的方式。

如果说让我自己想我认为最骄傲的三个关卡设计，我会选择这三个：极光冰原的第二关，浓雾弃都的第二关，以及镜花水月Part1，这三个部分是我参与程度最高的部分，也多是需要肩负起机制设计引导的一部分。为了在一关之内尽可能同时肩负起新对策植物的介绍、新机制的引入与与机制互动的僵尸的教学，同时还要尽可能少用简单的文字介绍，我在这三个部分中做出了不同倾向的三次尝试。

第一次尝试是极光冰原的第二关，作为冰窟这一让玩家无法种植植物、随时间慢慢融化的地形机制的引入关，我希望能够尽可能全的将有关这个地形的所有玩法全部在同一个关卡介绍给玩家——也就是改变地形的对策植物冰封海棠与利用地形加速前进的溜冰僵尸，这两个都是原作中没有的东西，是我们的原创设计，可能难以像原作的设计一样玩家看一眼就能明确知道它是什么功能，因而按照一般的思路，在僵尸进场弹出技能介绍，在植物从传送带出来时弹出技能介绍，也许就可以。但这样做很常规，很无聊——于是我交给程序员一个极端激进的设计草稿，让他把全屏都铺满无法种植植物的冰窟，让一般的植物先从传送带出来，让玩家自己去试，试试看在场地上能否种植，随后放出对策植物，并让整个关卡几乎只有经过冰窟会加速的僵尸，以增强威胁，让玩家在更紧迫的节奏中试错，以了解冰封海棠这个原创设计植物的功能。

当然，这种几近惩罚性质的关卡设计一提交就在制作组内引起了广泛的争议——这怎么玩？但是随着程序员在这一设计思路上进一步微调数值，尽管这个关卡很容易因为没能刷出冰封海棠导致初见杀，但整体确实实现了我最初的设计目标，用一种有痛的接近试错的方式让玩家了解围绕这个地形所设计的僵尸与植物。事后我去看玩家的通关流程，这个看似不能玩的关卡设计也确实达成了它的目标。

第二次尝试是浓雾弃都第二关，这一关的目标是引入一代中已有的浓雾机制，并做好路灯花这个植物的教学关。PvZ1的原作是在第四大章第二关左右引入这个植物，第一关先引入迷雾，并把关卡难度做的相对简单来让玩家即使视野受限也能比较简单的通过关卡，事后通过获得植物界面介绍植物功能，在下一关中让玩家自己去种植对策植物；PvZ2的国服运营版我记得是也是相似的思路。而在这个同人游戏中，我想尝试一些全新的东西——如果我们让玩家不能自己种植路灯花，而是仅仅开局提供一棵路灯花，让路灯花在全屏可移动，并让全屏覆盖上迷雾，来让路灯花的用处得以最大化的体现。版本上线以后，有很多玩家（包括一些海外YouTube社区里的玩家）都盛赞这是他们玩到的最好的路灯花教学关，甚至有人说希望这样的关卡出现在官方的正作里。

第三次尝试则是镜花水月章节的1-10关。这个部分里，关卡设计可以几乎完全不受限的引入之前章节的机制，同时为了在美术受限的情况下，尽可能的做出好的玩法，这一部分也直接引入了三个机制（超过之前主线的总和）——不定形水道与有着高度差的地形，昼夜动态变化机制（原来我提交的稿子是完全依据现实昼夜来切游戏昼夜，想法也许很先锋，但实际会很难玩，经过讨论后选择了做成动态的关卡内事件，并且某种程度上模仿了马里奥惊奇，让这样的一个大机制串联起很多小机制，比如夜晚限定的迷雾、墓碑等等），以及致敬一代的不可破坏的，致敬二代的吞噬后有奖励的墓碑（这里考虑到游戏已经有可破坏的障碍物，因此做了差异化的处理）。随着章节进入最后一章，关卡内机制的数量终于达到了一个可以引发质变的程度，随着之前章节的小机制融入，并与昼夜交替这个大的事件绑定，随着关卡进程不断变化，关卡的可玩性也终于能够上一个台阶，但是如何平衡复杂的机制与玩家的理解能力的矛盾就成为了质变后新的问题。以下将主要讲解这里面在技术上最为复杂的有着高低差的不定形水道。

在原设计案中，其实还有模仿一代第六关废案高地的设计，来在美术资源紧缺的情况下做出类似一代第五章屋顶的设计，且地图地形全程动态可变，但因为pvz系列的地图视角非常诡异，在美术资源紧缺的情况下难以实现，最后被废弃

为了适配不同体型的僵尸与不同大小的植物美术设计，需要给每个僵尸进水后的高度，进几格后的宽度，沿直线无视水道前进还是沿水道进水都写出详细的设定，比如小鬼僵尸进入水道后，就会因为自身高度过低而无法被更高的直线射手打中，因而用投手可以无视限制直接打中；气球僵尸因为悬空，可以无视底下的水路直线前进，等等——这些东西如果全数转化为文本介绍，会占用极大篇幅，就算写在图鉴的技能介绍中，往往玩家也不会去费心阅读，因此在Part1中，我们一关仅塞一到两个机制（包括水道的直线与弯路也算做两个机制），并在开局这个相对松弛的时间内就给玩家提供在地形影响下有特殊机制的僵尸以及相应的对策植物，让玩家能够用看的方式直接了解复杂的机制本身（当然，这种方式没能够涵盖所有的特殊机制，但已经尽了最大努力）。

这里可以看到，投手对潜水僵尸有反应而另一个直线攻击的植物没有反应

本文的篇幅到这里其实已经严重超载了，如果你还想看一下我这个阶段干的其他的一些事情的话（比如分享一些有叙事功能的UI UX设计相关的内容），可以在评论区留言，我看看需不需要把做这些内容的一些经历另开一篇文章稍微说一点。

时间管理：我实践柳比歇夫法的一周

jyf15 — Thu, 16 Apr 2026 02:30:31 GMT

体悟过生活的人渴求体悟更多的生活，从不起床的人最难被叫醒。（《如何度过每天的24小时》，阿诺德·本涅特，序言。本文中引用之原书内容均由作者翻译自英文版。）

管理家与知识工作者（executives vs. knowledge workers）

如同管理大师彼得·德鲁克在他的《卓有成效的管理者》中所说的那样，时间是一种“独特的、不可替代的、不可或缺的资源”：金钱是充足的，才能可以被雇佣，但任何人都无法获得更多的时间；时间的供应是非弹性的，不论需求如何增长，时间的供应都不会增加，因此时间永远是供不应求；时间不能储存；资源之间可以互相代用，但没有任何其他的生产资料可以替代时间。

德鲁克指出：“高效能的管理家从而知道，为了管理他的时间，他首先必须知道时间都去了哪里。”

德鲁克的作品面对的对象是管理家，也就是大小机构的顶层人员。他指出：“很多高效能的管理家持续地进行时间统计，并每个月进行回顾。最低限度是，高效能的管理家每年两次、每次连续记录时间三到四周。在这样记录之后，他们就重新思考和调整自己的日程。但六个月之后，他们一致地发现他们又‘漂移’到浪费时间在无关紧要的小事上。时间利用的确是随着练习而改善，但只有对时间管理施加持之以恒的努力才能避免’漂移‘。……所有高效能的管理家永续地管理他们的时间。他们不仅持续地对时间进行记录，”——管理家自己进行时间记录，或者由秘书代劳。

德鲁克提出了知识工作者（knowledge worker）这一概念。在20世纪早期或以前，绝大部分的劳动是体力劳动。劳动者的工作很容易被判断是否完成：是否已经犁田，或者一小时内是否组装了50台机器。但今日的大量工作是基于知识工作：每一个知识工作者自己就是一个微型的管理家：他需要主动定义自己的工作内容，并主动管理他自己的一切行动，以实现自己的目标。

睡眠、工作与生活：各占24小时的三分之一

如果这个普通人（朝九晚五的工作——作者注）希望充分而完全地生活，他就必须在他的观念里在一天内组织出另一个一天。这另一个一天必须从下午5点开始，至第二天早上9点结束。这一天有16小时；在这长达16小时之内，他没有任何的任务，除了用来培育自己和他人的身体和灵魂。（《如何度过每天的24小时》，阿诺德·本涅特，第4章）

普通人的一天由8小时的工作、8小时的睡眠和8小时的自由时间构成。即使这8小时的自由时间在当代生活中受到通勤（驾车或乘坐公共交通）的挤占和临时事件的影响，但其仍然以相对恒定的面貌呈现在生活中。实际上，自由时间和睡眠时间是融合在一起的：因此对于这16小时的利用，最首要的问题就是如何在16小时中放置睡眠的时间。早睡早起，不仅可以节省在晚上蹉跎浪费的时间，还可以在早上的更好的状态中完成自己的任务。

我认为如果你坚持更早起床，那么结果是睡眠不足，你很快就会找到办法更早上床。（《如何度过每天的24小时》，阿诺德·本涅特，序言）

Arnold Bennett 提出了这样一个早起的办法：将杯子、烧水壶和茶/咖啡在前一晚准备好；第二天醒来后，只要控制住自己不重新昏睡过去，起床按下烧水壶的开关，那么三分钟后，一天就以一杯茶或者咖啡开始了。

这句话很好地捕捉了“失眠的认知行为疗法”（Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia，CBT-I）的精髓，这一疗法是目前失眠治疗的金标准，优先级甚于药物治疗：虽然本涅特的这本书出版于1908年。CBT-I的行为疗法的两个主要模块，即睡眠限制疗法和刺激控制疗法，都要求固定一个起床时间。刺激控制疗法要求无论睡了多少，都要固定时间起床，这样随着一段时间的过去，自然就会更早自然变困而早睡。（参考 End the Insomnia Struggle: A Step-by-Step Guide to Help You Get to Sleep and Stay Asleep (2016), Ehrnstrom & Brosse, New Harbinger Publications）

古代哲人论时间

古罗马的斯多葛学派的哲学家强调时间的宝贵。古罗马哲学家、政治家塞内卡在他的《论生命之短暂》一文中写道：

生命足够漫长，并且在给予我们的时候足够慷慨，以使得我们可以成就最伟大的事业，前提是生命整体被妥善利用；但当生命在铺张浪费和草率之中耗散时，当它被用在无益之事时，那么，当最终的必然性迫近时，我们才意识到它已经在我们不经意间悄悄流逝。

你生活，仿佛你会永远活下去，不曾一刻思考自己的弱点，并且没能注意到多少时间已经流逝；你浪费时间仿佛你从一口满到溢出的井里取水，即使你当下所浪费的时间有可能就是你临终的一刻。

相信我，只有一个伟大的人，他的卓越远远超过了人类的不足，才会不允许任何事物偷走他的时间，而他的一生的长度恰恰是因为他将一切可用的时间全身心地投入于自己。没有任何一点时间被粗放不管、被闲置，也没有一点被他人左右，因为他以“嫉妒”之心守卫自己的时间，他发现没有任何事物值得交换他的宝贵的时间。

古罗马皇帝、哲学家奥勒留在他的《沉思录》（最初为他的私人日记，用于自勉，但后人将其出版）中写道：

记住你已经将这件事拖延了多久，你得到了多少时间的宽延，但你没有利用它们。在某个时刻你将必须承认……给予你的时间存在限度，如果你不用它让你自己获得自由，它就会消失，再也不回来。

时间统计对任何人都可以实现

几年前，我突然得到一个启发：虽然我们以宏大的抽象思维思考我们的生活，但生活实际上是以小时为单位进行的。如果你想成为一个作家，你必须投入一个又一个的小时将文字写到纸上。（168 Hours: You Have More Time Than You Think, Laura Vanderkam, (2010), 序言。目前暂无中译本。书名意为《168小时：你有的比你想象的更多》。）

我是这样看待的：任何你一周做一次（或以上——作者注）的事发生得足够频繁，表明它对你是足够重要的，……不论是在工作时进行战略性的思考、你和父母在周日的晚餐，还是你的球队训练。每周的168小时的循环足够大，能提供我们生活的真实写照。年复一年、一个又一个的十年都是由重复的168小时组成的。（168 Hours，序言）

我越是花时间研究并和那些充分利用生活做极佳事情的人交谈，我越看到“工作与生活互不相容”这一惨淡观念是如何基于人们对于他们如何利用家庭时间的错误观念的。（168 Hours，序言）

最粗糙的时间研究是让人们通过回忆来评估他们在每一类事情上所花费的时间；但研究者最后发现这些估计和现实往往相差得离谱。那些声称自己工作60-70小时的人，在进行精确的时间记录后，发现他们实际上只平均工作了50小时多一点；因为记忆会欺骗我们，让我们相信我们所做的事花费的时间是基于我们的感受、体验与期望。人们认为自己工作得比实际工作得更多；而人们往往低估自己在“被动的”行为上花费的时间，例如美国2000年代的统计数据显示，人们平均每天花费2.62小时看电视——不是电视开启的时间，而是注意力集中在电视上的时间！而今日的各类社交媒体、短视频应用又如何不如同昔日的电视呢？

《168小时》的作者，Laura Vanderkam，是一名记者，她通过自己对大量不同生活的人士的采访而写成此书。她指出，时间统计法不论对于是否有家庭、是否要照顾小孩的人士都同等有效和有价值。一周有168小时；如果我们使用56小时睡觉，40小时工作，我们还有72小时的时间可用；成功的时间使用者的经历证明，72小时完全可以充分地实现自我提升、社区服务、养育儿女、运动等目标。但这有一个基本前提：进行时间记录，并审视自己的时间使用。

开始这一努力的最好方式，也是最大化利用本书的方式，就是对你的生活做和“美国时间使用统计”（American Time Use Survey）一样的事。就像一个自由工作者对自己的工作统计时间一样，如实地记录你正在做的事情，越频繁越好。理想状态是每六分钟记录一次，这样算起来简单，或者花钱请一个人随时跟着你来帮你计时，但更现实的方法是，用一个小小的笔记本，并且每次你上厕所的时候，记录一下你从上一次上厕所至此所做的事情。

6分钟为时间单位，和柳比歇夫的5分钟多么相似！而在 Laura Vanderkam 出版她的书的2010年，数字工具还远没有今日这般普及和发达。我们在现在不再需要纸笔记录时间（除非你愿意：下面我也会推荐我认为最好的纸笔记录方法），而可以在智能手机上完成一切。

Laura Vanderkam 提出：我们应当将时间尽可能多地花费在“核心擅长”（core competencies）的事情上，而对于所有不属于核心擅长的事情，尽可能删去、最少化或交由他人代办，是通往幸福和富有成就的生活的法门。

但是 Laura Vanderkam 的时间记录只精确到1小时或半小时：

《168小时》书中的一周时间记录表，精确度为1小时

《168小时》书中的精确度为半小时的记录表，已经由一个人填写完成（1）

《168小时》书中的精确度为半小时的记录表，已经由一个人填写完成（2）

Laura Vanderkam采用了“美国时间使用统计”的对时间的分类法：

个人护理（包括“睡眠”这个子类别）
吃喝
家事活动（家务、食物准备和清理、花园护理、房屋管理）
购买物品和服务（采购食品、购买消费物品）
照理和帮助家庭成员（包括“孩子”这个子类别：这个子类别进一步分解为身体照顾、教育活动、和孩子一起阅读、和孩子玩耍或做兴趣爱好）
照护和帮助非家庭成员
工作和工作相关活动，包括通勤
教育活动
组织、公民和宗教活动
休闲和运动（社交、看电视、参加体育活动、健身和娱乐）
电话、信件和邮件
其他活动

但是这一时间统计只对类别进行统计，不对具体的、“可完成”的内容进行统计。于是统计结果看起来是这样：

星期一：
工作：9.0，睡觉：9.0，通勤：1.0，电视：1.0，电子邮件：0.5，阅读：2.5，和女儿读书：0.5，家务：0.5，个人护理：0.5（第9章）

但如果不对具体的、“可完成”的内容进行统计，我们怎么知道我们用多少时间做成了多少事情呢？例如，在工作中完成一个项目花费了多少小时？写一篇文章或一本书花费了多少小时？读一本书花费了多少小时？这些问题统统没有答案。这是因为她的时间统计法太粗糙了，这也是柳比歇夫法有别于Laura Vanderkam的方法的地方。但柳比歇夫法也需要更多的个人愿景和自我意志，这是没有疑问的。

这也是为什么我在实践柳比歇夫法时以一周为一个基本的总结和规划单位：因为我们的日常生活是以周为单位重复的。（柳比歇夫本人以月和年为规划单位；在《奇特的一生》中，并没有提到周总结。）

柳比歇夫的时间统计法

苏联生物学家亚历山大·柳比歇夫从成年早期开始的 56 年里，每天、每月、每年都坚持记录自己的时间支出，精确到 5 分钟，他的经历在丹尼尔·格拉宁的《奇特的一生》中得到了介绍。该书于 1979 年引入中国，成为 60 年代以来中国大陆引进的第一部苏联文学作品，销量超过 14 万册，成为当时的畅销书。每个月、每年他要对自己的时间使用进行规划，并在一个月、一年结束时进行总结，看到时间都花到了什么地方，每一项任务花费了多久。

“我已经习惯了‘时间统计法’，没有它我无法工作。”

“我必须排除工作中的所有干扰。我计算的是纯时间，”柳比歇夫写道，“纯时间远少于毛时间。“例如在工作的前后或过程中，拿出手机看微信或者小红书，或者泡杯咖啡喝，这些都算在毛时间内，在统计纯时间时需要刨除。这是有效的时间记录的第一步。

1964 年 4 月 7 日，柳比歇夫的时间日志写道：

乌里扬诺夫斯克。1964 年 4 月 7 日。

分类昆虫学：（画两张无名袋蛾的图）—— 3 小时 15 分。
鉴定袋蛾： —— 20 分 (1.0)。
附加工作： 给斯拉瓦写信 —— 2 小时 45 分 (0.5)。
社会工作： 植物保护小组会议 —— 2 小时 25 分。
休息： 给伊戈尔写信 —— 10 分；《乌里扬诺夫斯克真理报》—— 10 分；列夫·托尔斯泰《塞瓦斯托波尔故事集》—— 1 小时 25 分。
基本工作总计 —— 6 小时 20 分。

通过统计，他得出了撰写一篇论文的时间成本：

一篇科学论文的“成本” 撰写《数学在生物学中的应用前景》：

准备工作（提纲、浏览其他手稿和参考资料）： —— 14 小时 30 分
正文写作： —— 29 小时 15 分
总成本： —— 43 小时 45 分
持续时间： 共 8 天，从 10 月 12 日至 19 日。

此外，他还会进行每月和每年的统计。例如1965 年 8 月的月度总结：

基础科学研究： —— 59 小时 45 分
分类昆虫学： —— 20 小时 55 分
附加工作： —— 50 小时 25 分
组织工作： —— 5 小时 40 分
总计： —— 136 小时 45 分

在“基础科学研究”类别中，包含以下内容：

分类学工作 ——《分类逻辑》报告草案：—— 6小时25分
杂项事务： —— 1小时0分
校对《达达主义研究》： —— 30分
数学： —— 16小时40分
每日参考书：李雅普诺夫： —— 55分
每日参考书：生物学： —— 12小时0分
学术通信： —— 11小时55分
学术笔记： —— 3小时25分
文献索引： —— 6小时55分
总计： —— 59小时45分

在“每日参考书：生物学”下，具体包括：

多布赞斯基，《人类进化》，372页，读完：—— 6小时45分（累计总时间：16小时55分）
亚诺什·卡洛夫斯基，《动物有思想吗？》，91页：—— 2小时0分
P. 贝尔格的手稿： —— 2小时0分
尼克拉什-奥斯韦尔德，17页：—— 40分
拉特纳的手稿： —— 1小时30分
总计： —— 12小时55分

1966年，他总结道：

“……在1966年，第一类工作总计为1906小时，而原计划为1900小时。与1965年相比，增加了27小时。日平均为5.22小时，即5小时13分钟。”

我对柳比歇夫法的实践还追加了一条：那就是完整的时间记录。我决定以5分钟为精度单位，记录我醒着的每时每刻的行为。这样我就可以看到我的时间都流向了哪里：我工作了多久？花了多少时间在阅读？社交，乃至走路、吃喝、上厕所花费多少时间？——记录的结果表明，这样的时间记录和统计也并没有花费多少时间，但却提供了无比宝贵的时间流向的第一手材料。

核心工具

智能手机

我的iPhone第一页和第二页app

手机底部放置着最常用的4个app：日历、Drafts（用于随时记录时间使用）、Obsidian（笔记和知识管理库，包括柳比歇夫法统计结果）、浏览器。主页第一页放置着常用app：苹果健康、PDF Expert（用于随时查阅.pdf）、地图、音乐、天气、计算器、牛津词典（用于随时查英语和法语单词）、苹果图书（用于随时看.epub电子书）；第二页放置着腾讯文档（柳比歇夫法统计结果）、微信和其他社交媒体（后者在一个文件夹内）、另两个笔记app、AI、Kindle（用于看网上找不到从而购买的正版电子书）。

Drafts和Obsidian均在iPhone和MacBook之间自动同步，因此系统可以在任何平台快速查阅和编辑。

纸笔记录

也可以纸笔记录，下图为我在2021-2022年使用的工具。随身携带小型纸质笔记本。使用活页本，方便归档，并购买按压式水性笔，方便随时启用书写。

纸质记录工具：MARUMAN INTO-ONE横版B7活页本、按压式水性笔

时间记录方法

时间记录格式

当说到记录时间的时候，大家第一时间想到的是这样一种格式：

10:00-11:00 工作
11:00-11:10 休息
11:10-12:00 工作

如果条目比较少，这样记录是可行的。但如果希望实现完全记录，那么条目就会很多，这样记录的速度很慢，而且需要大量的空间（一天可能会产生几十乃至上百行）。结果就必然是时间记录无法持续。因此，首先我们可以这样优化：

10:00工作11:00休息11:10工作12:00

在5分钟精度的情况下，将行为夹在时间中间。为什么采取5分钟精度？如果不采取5分钟精度，完全记录是不可能的，例如：

10:01工作10:58接水59厕所11:02望远11:08工作11:58

如果要将时间记录精确到1分钟，则记录的内容数量大大增加，尤其是会大大增加对细枝末节、无关紧要的小事的记录，反而不利于连贯的注意力。而我将“10:00工作11:00休息11:10工作12:00”进一步简化成：

10;0工作11;0休息2工作12;0

这是将一小时分为12个单位，每个单位5分钟，并将行为夹在时间中间；例如10:00写作10;0，11:10写作11;2。而只有在小时变化的时候才重新写一遍小时。当然，这比较抽象，这样写并非必要。但它可以实现更快的记录，并进一步压缩记录所使用的界面空间。下面我就采取这种格式来表示我的一天。

柳比歇夫法实践要点

记录精度以5分钟为单位。
可以使用电子或纸质记录。
可以尝试完全记录（记录所有行为），对自我觉悟效果更好；但刚开始也可以只记录部分重要行为。任何记录都好过不记录。应将柳比歇夫法看成自我改进的能动性的代表、一种“生活实验室的观察笔记”。
尽可能不要靠回忆，每项活动进行时随时记录起止时间。
如果错过了一段时间的记录，不要尝试复原，将其标注为“未记录”（统计时也可以统计“未记录”的总时长），立即重新开始当下的时间记录。如同正念练习一般，不断回到当下的基本操作，“一心不乱”。
每日、每周、每月、每年进行规划和小结。

实践柳比歇夫法的一天（2026年4月9日）

一天的记录从0:00开始。前一天晚上最开始没能睡着，于是0:00时我在做前一天的时间统计，然后在0:05-0:25读“168h”这本书。我在Drafts中记下：

0;0日时间统计1 168h 5厕所6吃芥末豆7

如果行为的名称是中文，则时间数字和行为名称之间不需要空格；如果行为名称为英文字母或有数字，则空一格。然后在0:35-0:40尝试睡觉，但尝试失败，重新起床读书：0:40-1:05读爱比克泰德（Epictetus，缩写成Et）——这是有名的古希腊斯多葛学派哲学家。然后吃了点零食，在1:10重新睡觉，睡到了2:55醒来，又吃了点零食，在3:10继续睡：

7睡觉8 Et 1;1吃芥末豆2睡觉2;11吃芥末豆3;2睡觉

早上8:00闹钟响起，我睁开眼，恢复了意识。我的第一个念头是“我不能再次睡着”，随即我的脑中酝酿着这个观念，在半梦半醒之间游离。15分钟后，我终于从床上爬起，打开Drafts记下：

3;2睡觉8;0躺床上3

这表示今天从8:00开始，8:00-8:15躺在床上。其实我是8:14起床的，那样我可以写“8;0躺床上2”，但随后将“2”改成了“3”，因为这样更准确地反映了8:10-8:15的实际状态：5分钟有4分钟躺在床上。然后我起床服药、喝咖啡（15分钟），读了一会《沉思录》。在服药时、喝咖啡时、开始读书时，分别打开Drafts记下：

8;0躺床上3 ¥ 4服药5喝咖啡8 Md（重读）9;0（注：为保证记录的真实性，没有对内容进行任何修改，但在时间记录中部分隐私内容用“¥”表示）

实际上读了大约20分钟《沉思录》，然后洗头洗澡（20分钟）、上厕所（15分钟，同时在看微信）、洗漱（5分钟），然后对本周时间开销进行了约15分钟的统计。记录如下：

9;0洗头洗澡4厕所7洗漱8周统计11看哲学书10;0

此时，柳比歇夫法的实践有两个常见问题：
一：如果我同时做两件事，应该记录哪一件？例如边上厕所边看微信，过去了15分钟。答：记录哪一件都行，不会造成很大的区别。如果实在纠结，就记录成希望自己在统计中关注的那一项，例如想精确控制微信的使用时间，那就把上厕所看微信记成看微信。但是这样会导致记录的上厕所时间偏少，因此如果随机选择一项记录，最终求和后反而是更准确的。
二：如果我在5分钟内做了多件事，应该记录哪一件？同上：记录哪一件都行，不会造成很大的区别。类似于概率学的大数定理，在大量记录后，不会造成很大的区别。更重要的是，在发生的同时即时记录，而尽可能避免事后的回忆和修改；如果一定需要回忆，应保证具有100%的确信度，如果无法保证，则应当更频繁地记录，保证实时记录。

现在是10:00，我要出门去书店。准备出门，走路到公交车站，在公交车站等车时站着读书，在公交车上读纸质书、在笔记本电脑上用AI调研和读电子书。

10;0准备出门1走路2 Et 5寄快递6 Et 7准备工作8 Et 9调研宗教11调研心理学11;1 Et 2调研心理学3 The Intellectual Life 4调研宗教学5调研Marxism 6 Toward a Psy 7 Existentialism, 2e 8 Davis prep 9 168h? 10写dream list 12;0 168h 2调研时间书3 168h 8

这里”Toward a Psy“”Existentialism, 2e““168h“都是书名。是坐公交车至12:40，然后走路去书店、逛书店。在书店看了各种书、文具，但实际只看了15分钟，因为在网上选书买书买到的版本更好，书店选的书目和版本都不尽人意。

[12;]8走路10逛UBC书店：看书13;0 UBC书店：看文具1

13:05离开书店，吃午饭，前往工作地点。

1走路2吃咖喱饭5走路6 168h 8尝试连接网络9坐bus 10买咖啡11走路14;0

14:00抵达工作地点，但是15:15才开始工作，因此进行一些准备事项，并在14:05-15:15写本文。从15:15工作至21:05，随后收包离开。由于工作时不能使用手机，在工作时，将一张活页纸放在桌面，将同样的时间记录内容和其他随时产生的想法写在了活页纸上，一旦工作完成，便将其输入手机。

14;0 ¥ prep 1写文5 15;3 ¥ 6厕所7 ¥ 16;6听¥说工作8 ¥ 17;7听¥说工作8 ¥ 18;6和¥讨论工作7和¥、¥聊天8和¥聊天19;1 ¥ 21;1 ¥收拾物2收包3（这里用“¥”省略了工作内容）

21:15离开工作地点，和同事一起走、聊天、坐车，直到21:55。一旦分别，便拿出手机记录刚才这大段社交时间的起止时间。（因此社交并不会导致无法实践柳比歇夫法；只需要在开始和结束社交时分别拿出手机输入时间即可。）

3和¥一起走、聊天、坐车11

随后继续独自坐公交回家。眼睛累了，21:55-22:00休息眼睛五分钟，听音乐看远。随后在路上用笔记本电脑统计了当日的时间，归为几类：工作、阅读、法语学习、个人系统（非维护）、个人整理（维护）、其他、睡眠，填入腾讯文档。然后22:10-22:50在公交上继续写文，随后走路回家，23:20-23:35在床上尝试睡着但失败了，23:35-0:00重新起床写文，结束了一天。

22;0日统计2写文5 10走路23;0看哲学书1厕所2脱衣3填MC 4睡觉7写文5 0;0

最后这一天的完整记录内容如下：

实践柳比歇夫法的一周（2026年3月30日-4月5日）

在这周开始之前，我做了一个简要的计划：

简要的周规划

随着一周的进行，我投入了零零碎碎的时间将日时间统计整理到腾讯文档的表格里：在这一周里，统计日时间总共使用25分钟、统计周时间使用50分钟。

周时间统计（草稿），隐私内容用“¥”代替

然后将时间统计整理成大纲，放到Obsidian当中。

周时间统计（大纲定版）

计划的法语学习10小时完成了6小时35分钟，计划的阅读10小时超额完成了16小时35分钟。本来预计7小时读完的《沉思录》用4小时50分钟读完了，本来预计3小时读完的《伊万·伊里奇之死》用2小时15分钟读完了。此外，在计划外读了詹姆士《实用主义》3小时5分钟。并统计了一周的吃喝用时4小时、走路5小时5分钟、上厕所3小时20分钟、洗头洗澡55分钟、睡眠73小时50分钟等。未记录时间仅有45分钟，已记录未统计时间仅有5小时25分钟。

微信读书的划线，同步到 Notion 只是开始；接上 AI 才算”拥有”

自律小嘉同学 — Wed, 15 Apr 2026 06:29:55 GMT

微信读书的划线，同步到 Notion 只是开始；接上 AI 才算”拥有”

昨晚我在写一篇东西，想引用一段《打造第二大脑》里关于”CODE 法”的描述。

放在半年前，我会这么干：打开微信读书 → 找到这本书 → 翻目录 → 翻不到 → 翻搜索框 → 还是翻不到 → 算了我自己凭印象写。

昨晚我干的是：在 Claude 里发一句”帮我找一下我在《打造第二大脑》里划过的关于 CODE 法的几条，组织一下给我看看”。

十秒钟后，我划过的原文加 AI 整理好的要点，一起摆在我面前。

这件事在一年前对我来说是不存在的。

划线不是被你读到的那一刻才算数，是被你召回、引用、重组的那一刻才算数。

微信读书的划线，其实并不属于你

微信读书账号我用了好几年，读过的书、划过的线堆了一大堆。

看起来是你划的线，但它们住在微信读书 App 里。

手机屏幕就那么大，翻起来劝退；想跨书搜一个关键词？没这功能。更糟的是——平台哪天下架一本书，你在上面划的线和写的笔记，一起蒸发。

结论很简单：那些划线，只是被寄存了，不算你的资产。

读过的每本书就像放在别人家书柜里的书——你能进去翻，但随时可能被收走。

第一步：先让划线”属于我”

我做了个插件，干一件事——把微信读书的划线全量同步到 Notion。

一次授权，后台自动跑。

同步进去的不只是书名和作者，连划线颜色、章节结构、个人笔记都一比一搬进 Notion。

搬完之后是这个样子：

所有读过的书铺成一个仪表盘，按分类、状态、时间、评分随便切。

点进单本书，是这样：

章节结构完整保留，划线颜色原样呈现，笔记跟着划线走。

到这一步，“数据不属于我”的焦虑，解决了。

搬进 Notion 之后，我多出了这些能力

光是进了 Notion，使用体验就已经和微信读书完全不是一个东西：

1. 全文搜索，一次跨所有书

在微信读书里，搜索是”搜书”。在 Notion 里，搜索是”搜我划过的所有线”。输入”复利”，所有书里出现过的划线一次列出来，哪本书谁说的一目了然。

2. 数据库视图任意切片

按作者聚合、按分类筛选、按评分排序、按阅读状态过滤——同一批数据，想怎么看怎么看。我自己最常用的是”近 30 天新增划线”视图，一眼看见这个月在读什么。

3. 双链引用，写作时随手召回

在 Notion 里写文章，@ 一下就能把某条划线原样嵌进来，自动带书名出处。以前写东西要回去翻原书，现在和引用自己笔记没区别。

4. 跨设备实时同步

手机、Mac、iPad 同一份数据。通勤路上想起一本书的某句话，掏出手机立刻搜，不用再打开微信读书慢慢翻。

5. 和其他输入源汇到一起

我的 Notion 里不只有微信读书——小宇宙播客、B 站收藏、Flomo 随手记都在同一个工作区里。找一个概念，跨书、跨播客、跨视频的笔记同时跳出来。这才是真正的”第二大脑”——不是一堆 App 的碎片，是一个可检索的整体。

6. 永久归档，平台风险归零

Notion 里的数据归你所有，可以随时导出成 Markdown。微信读书哪天下架哪本书，和我的笔记已经没关系了。

这些能力堆在一起，已经足够让我把每一本读过的书”盘活”。

但真正让我觉得质变的，是下一步——

真正的变化：用 Notion MCP 把划线接给 AI

这是让我觉得整件事”质变”的一步。

Notion 有 MCP（Model Context Protocol），意思是 Claude 之类的 AI 客户端可以直接读我的 Notion 数据库。

我做的事情很简单——把”微信读书知识库”这个 database 授权给 Claude。

从那以后，我每次要写东西、想一个问题、找一个引用，都是这样的：

“我在读过的书里，有没有人讨论过 XX？”
“把我在《纳瓦尔宝典》里划过的关于杠杆的所有划线列出来”
“我想写一篇关于注意力的文章，先看看我过去划过哪些相关的东西”

AI 直接去 Notion 翻我的划线，回答的时候带原文、带出处、带书名。

这在过去是不可能的。

以前：我的划线在微信读书里，AI 看不到，我翻也翻不动。现在：我的划线在 Notion 里，AI 直接调用，几秒钟就能把不同作者对同一个概念的观点聚合到我面前。

从「寄存」到「归我」，从「归我」到「为我工作」——这是完全不同的三件事。

这件事改变了我的读书方式

以前读完一本书，合上，过两周就开始淡忘。再过一个月，基本和没读过没区别。

现在我读书只管两件事：读，划线。

剩下的工作全部外包：

插件：让划线永久属于我（同步到 Notion）
MCP + AI：让划线在需要的时候自动浮现

我不再焦虑”读过的书白读了”。每一条划线都在我自己的知识库里，等着被召回的那一刻。

读过的每本书都在默默等一个被召唤的时刻。

一条完整的链路

整件事串起来是这样的：

微信读书 划线
    ↓  (插件同步)
Notion 知识库
    ↓  (MCP 授权)
AI 随时召回 + 引用

插件负责第一环——让你的划线走出微信读书，进入一个真正属于你的容器。

后面的 AI 客户端用什么都行：Claude、ChatGPT、Cursor，任何支持 MCP 的都可以接。

写在最后

读书不是终点，划线也不是。

能被 AI 调用，才是。

如果你也是微信读书用户，也用 Notion，那这个插件大概率能解决你最头疼的那个问题——读过的书，第一次真正变成”你的”。

👉 插件地址：https://weread.2notion.com

作者是广州的独立开发者，同系列还有小宇宙、Flomo、即刻等同步到 Notion 的插件，欢迎交流。

入门网球，我一共花了多少钱

文艺中年贝 — Wed, 15 Apr 2026 06:00:35 GMT

坐标杭州，过年后和爱人开始接触网球。以下是截止目前，两个人的总费用，可以看作是一个入门成本。

（1）体验课：437/两人

我们一共在不同的俱乐部上了3节体验课。

我爱人不是很爱运动，跑步，游泳，乒乓球，壁球，骑车都尝试过。无一感兴趣。但是上了一节网球课，她就点头说，挺好玩的，想报个班学一下。

所以为了比较下不同的教练，我们一共上了3节1对2的课。一家是188/两人，另一家是249/两人。第三家在我们决定报班后，体验课就当免费赠送了。

如果想学网球，不管请教练还是自学，去上节体验课都是我非常推荐的。

最大的收获是，可以帮助你快速了解要领，测试自己是不是感兴趣，以及最重要的，避免刚入门就受伤。我坐标杭州，打开点评，其实网球俱乐部比我想的要多的多。我也没有太认真的挑选，就根据离家远近，选择交通最方便的几家。

（2）教练：4600/两人/10课时

这是单笔开支最大的一项，讨论也是最多的。即，学网球，到底是找教练还是自学。

我只能说，除了表面上的10个小时，我可以把请教练的潜在收益列一下：

避免受伤：做为两个30+的中登，由于网球的运动特点（球速，拍重，关节运动），自学还是有一定受伤风险。业余运动本身就是为了健康，还搞受伤就太不划算了。
咨询服务：请了教练后，表面上是10个小时的课程。但课下有很多场景，可以帮你大大量提高效率。比如球拍选择，伤病预防（运动后根据你的疼痛部位告诉你是发力问题，还是正常的运动肌肉酸痛），学习目标的设定，以及你自己课下练习的视频，也可以发给教练，线上指导。
时间成本：我相信自学也不是不行。但会花更多时间是一定的。网球终究是一个游戏，能快速的玩起来，对我是最重要的。就像读书时，做不来的题不肯问老师，自己钻研2小时，可能老师1分钟就告诉你思路了。
社交渠道：有一个线下空间，提供了新的社交场合，并且是跳出职业破圈式的社交。

关于教练本身，从我上的3节体验课中，每个教练风格都不一样：

A：鼓励大师：留学背景，运动专业毕业。整节课都在鼓励我们：很好~，漂亮，很有天赋！比较少指导细节动作，打完手疼了3天。但是在他的鼓励下，我爱人成功入坑了（原来我也可以的！）。
B：细节狂魔：专业院校刚毕业，童子功。分解动作教的很细，比较严肃，不苟言笑。会指导具体动作，会告诉你一些练习敲门。打完手一点不疼。
C：快乐大师：专业院校毕业，10年+教龄。第一节课就让我们隔网打了。没那么扣细节，在原则性问题上，会停下来做分解动作练习。其它只要不受伤，尽可能鼓励我们能打起来。

最后我选择了C教练。事实证明，我的教练真的很不错。他说：业余网球，最重要是快乐和优雅。所以教你们怎么样不受伤，让你们能玩儿起来。而基本功的练习是无止尽的，只要你们继续打网球，就要一直练基本功。

此外，他非常鼓励我们课下去练球。”课上学动作，课下练球感，不要怕课下动作变形，就你们那点运动量，能变形到哪里去？变形了我来纠正”。

对于选教练，还有个心得：有一些教练本质上也是打工人，在俱乐部里上班的，时间久了难免会有一种”打工人心态“。到点了巴不得下班，也不一定很在意每个客户的关系和口碑。

我的教练呢，自己就是老板，他一直是自由教练，然后和另外一个教练合伙开了一个俱乐部。就他们两人，加一个场地运营。所以班味很少，甚至时间到了，还给我们加练。他经常说：现在手感不错，多打几个，再来一轮。（但有一说一，他家的场地是装修最差的）

除了1v1,1v2的教练。还有两种课程形式可以介绍下：

团课：杭州这边有700/10节的1V6团课。我觉得性价比还蛮高的。但是时间是固定的，必须按时参加，这个我做不到。
单节专项课：比如脚步专项，发球专项。一般是俱乐部的运营会发在盆友圈。一般在100~200一节。

（3）器材和装备：2600/两人

这里面大头是球拍（2520/两幅），剩下80块，买了一些手胶，护腕什么的。除此以外鞋子，衣服都没有专门添置，属于该省省该花花。

网球拍主要品牌有：

四大顶流：威尔逊，百宝力，尤尼克斯，海德
小众选择：王子，邓禄普，泰尼飞
国产品牌：李宁，特步，361

我一开始的预算是买个500左右的拍子。后面了解了下，如果我弃坑了，那么500左右的业余拍，二手流动是很差的，基本就砸手里了。

如果我能打下去，那么可能很快就需要换拍子。所以不如直接买四大品牌的主流球拍，二手流通率高，自己打也能打很久。

如果有教练的话，可以去教练那里试拍子，看自己喜欢什么手感的。网球拍的细分参数还是非常多的。我们买的两个球拍都是教练推荐的（海德的BOOM MP和L3 MP）。到手以后都非常喜欢，颜值手感俱佳。

(4) 场地费：264

这一部分主要是教练的课时以外，自己练习的场地费。我这里大概是5个小时的费用。

场地价格，根据位置，环境，装修精美程度。有高有底，打开点评，任君挑选。

值得一说的是，很多网球场都建在屋顶。我比较偏爱这种场地，在一个初夏的傍晚，在屋顶球场吹着风，看着城市的黄昏。还是非常舒服的。

以上，总计是7901。说多不多，说少不少。如果不花，这笔钱可以也是用在吃饭，旅游，购物和其它消费上花掉了。但能找一项我和爱人都感兴趣的运动。能快乐和健康的入门，我觉得还是很值的。

「新人报道」 Vibe Coding 的时候，我在另一块屏幕上打牌

一群小羊说 — Wed, 15 Apr 2026 01:37:51 GMT

左屏，Trae 正在自动生成一段 Skill 配置文件，光标一格一格地往下走。右屏，我刚刚打出了一手同花顺，五个小丑的倍率叠加在一起，分数从四位数直接跳到了七位数。儿子在隔壁房间午睡，家里很安静，只有键盘偶尔响一下。

这不是摸鱼。至少我是这么跟自己说的。

Vibe Coding：一种新的等待

如果你关注过少数派最近的一派讨论——「晒晒你的 Vibe Coding 作品：代码能有多野？」——你应该对这个概念不陌生。400 多名派友分享了自己用 AI 写代码做出的东西，从佛教古籍搜索平台到儿童理财小程序，五花八门。

Vibe Coding 这个词是 Andrej Karpathy 去年二月提出来的。原话大意是：我不再写代码了，我只写提示词，让 AI 生成代码。我几乎不看生成的代码，只要它能跑就行。

Vibe Coding就像是睡眠循环

我自己的用法可能更「务虚」一些。我不是在写一个 App 或者搭一个网站，而是在用 Vibe Coding 整理自己的工作流——把脑子里的方法论拆解成结构化的 Skill，喂给我的 OpenClaw，让它帮我分担日常工作中的重复的部分。本质上，我不是在编程，我是在把自己的思维方式外化成可执行的指令。

但不管你用 Vibe Coding 做什么，有一个体验是共通的：等。

写完提示词，等 AI 生成代码。跑一遍测试，等编译结果。结果不对，改提示词，再等一轮。一个功能从想法到落地，可能要迭代五六轮，每轮都有几十秒到几分钟的空档。主动工作的时间大概只占三到四成，剩下的全是等待。

传统编程讲究心流，一旦进入状态就不想被打断。Vibe Coding 不一样——你的节奏是被 AI 的生成速度决定的，你没法加速，也没法跳过。这种断断续续的工作状态，和传统编程完全不同。

什么样的游戏能填上这些空档

等的时候总得干点什么。刷手机太碎片，看视频太沉浸，回消息容易被拽进工作对话。我试了一圈，发现游戏反而是最合适的——但不是所有游戏都行。

Vibe Coding 的等待不是整块的空闲，而是一小段一小段的间隙，随时可能被代码生成完的提示音打断。所以能配得上这种节奏的游戏，得同时满足几个条件：

操作要轻。键盘是 IDE 的领地，你不可能一边敲快捷键一边搓招。鼠标点击、拖拽，最好一只手就能搞定。
性能要低。 IDE 本身就吃资源，再加上浏览器、音乐播放器，留给游戏的余量不多。集成显卡就能跑的 2D 像素风才是正道。
规则要简。 Vibe Coding 已经占了你一部分认知带宽，你不可能再同时记一套复杂的技能树或者连招表。上手五分钟就能玩明白的最好。
随时能停。 AI 代码生成完了，你得立刻切回去看结果。游戏必须支持随时暂停，不能有"等我打完这关"的心理负担。

另外，最好能双屏。一块屏幕跑 IDE，另一块跑游戏，余光扫到代码生成完毕就切过去。

按这个标准筛一遍，动作游戏出局，MOBA 出局，需要全神贯注的策略游戏也出局。拿哈迪斯来说——同样是 Roguelike，口碑也好，但它需要持续的操作和注意力，闪避、攻击、切换技能，手一停角色就死了。这种节奏和 Vibe Coding 完全冲突。最后留下来的，是那些操作密度低、节奏自己说了算的 Roguelike——准确说，是 Roguelike 里偏「异步决策」的那一类。

下面四款是我反复试过之后留下的：

小丑牌 Balatro

Balatro 是 2024 年独立游戏圈最大的黑马。一个人开发，扑克主题的 Roguelike 牌组构建，Steam 好评率 98%，评测超过 15 万条。

令人着迷的小丑牌（Balatro）

它的核心循环简单到离谱：打扑克牌型，凑分数，过关进商店买小丑牌，下一轮继续。计分公式是「基础筹码 × 倍率」，小丑牌在这个基础上叠加各种修改——按花色加倍率、按手牌数量加筹码、特定条件下直接翻倍。150 种小丑牌的组合效应近乎无限。

为什么适合 Vibe Coding？操作节奏完全由你控制。选牌、打出、进商店买牌——全是离散的点击操作，没有时间压力。你可以在打出一张牌之后停下来，切到左屏看一眼代码生成结果，再切回来继续。一局 20 到 40 分钟，刚好覆盖一个功能从提示词到测试完成的完整周期（而且可以随时暂停，不影响进度）。

配置要求也几乎不存在：最低只要1 GB 内存，400 MB 存储，任何近十年的电脑都能跑。Lua + LÖVE 引擎的 2D 像素渲染，性能开销小到你用着 ~~Macbook Neo~~ 可以同时开着 Cursor 和 Chrome 也不会卡。

Steam 评论区有句话我印象很深：「I alt-tab to Balatro during compile times. My code compiles, my run doesn't.」编译的时候切过去打一局，代码编译完了，牌局还没过——这大概就是 Vibe Coding 时代的开发者日常。

不过要提醒一点：Balatro 的「再来一局」效应极强。Roguelike 的随机性加上扑克主题天然契合赌徒心理，很容易从「等代码的时候打一局」变成「等下一局的时候写两行代码」。这个度得自己把握。

循环勇士 Loop Hero

Loop Hero 的设计逻辑和 Balatro 完全相反——你不需要主动操作战斗，冒险者自己走、自己打、自己捡装备。你要做的，是在环形地图旁边放卡牌：放一座山脉增加生命值，放一片森林提升攻速，放一个村庄回血兼产出资源。

听起来像挂机游戏，但策略深度远超预期。每张卡牌都有威胁值，放得越多，敌人越强。你一边用卡牌获取资源和增益，一边让世界变得更危险。2×2 的山脉会合成山峰，河流和沙丘的组合会产生特殊效果——这些隐藏机制需要你主动发现。

它的多任务友好度在四款游戏里最高。战斗完全自动，你可以长时间不操作，游戏照常进行。偶尔看一眼右屏，放一张卡牌，再切回左屏继续审查 AI 生成的代码。冒险者不会等你——但死掉也只是损失 70% 的资源，永久升级保留，惩罚可控。

配置同样极低：200 MB 安装大小，集成显卡可运行。Devolver Digital 发行的独立游戏，像素美术质量远超同类，配乐氛围感很强——这些是加分项，不是必须项，但确实让等待的过程没那么枯燥。

Loop Hero 的核心决策点是「什么时候撤退」。继续循环获取更多资源但风险递增，还是见好就收？这个判断和审查 AI 代码、操作股票时的判断很像——什么时候该继续迭代、继续加仓，什么时候该接受当前的结果？这几种决策用的是同一块脑区，但一个的后果只是损失几块虚拟矿石，另外的后果是……

背包乱斗 Backpack Battles

Backpack Hero 的核心机制在 Roguelike 里几乎没有先例：你的背包格子就是你的「卡组」。每个物品占据 1 到 4 格不等，效果取决于放置位置和相邻物品——剑旁边放宝石，宝石类型决定加成属性；盾牌的防御值受相邻物品数量影响；还有「每有一个空格则加 1 攻击」的物品，鼓励你留白。（我也是完了《大巴扎》才知道这款游戏的，感兴趣也可以试试看。）

它是回合制战斗，没有时间压力。战斗间隙整理背包，完全自定节奏。你可以花五分钟把背包重新排列一遍，也可以打完一场就切回 IDE——游戏不会催你。

空间排列带来的满足感是这款游戏最上头的地方。当你把一个 2×2 的盾牌塞进角落，旁边刚好放下一颗火宝石给相邻的剑加成，那种严丝合缝的快感，和把一段代码重构到刚好 fit 进架构的感觉很像。

1.0 正式版加入了探索模式，有城镇、NPC 和任务，内容量比 EA 时期丰富了不少。多个可解锁角色各有不同背包形状和专属物品池，重玩价值不错。

堆叠大陆 Stacklands

Stacklands 是四款里最放松的。核心操作只有一个：把一张卡牌拖到另一张卡牌上。村民卡拖到浆果丛上，产出浆果。村民卡拖到树木上，产出木材。木材加石头加村民，建造建筑。两个村民加一间房屋，繁殖新村民。

它没有传统意义上的「失败」。敌人会在月亮周期入侵，但你可以提前准备，也可以暂停游戏慢慢规划。暂停功能完善，暂停后所有卡牌活动冻结，你可以安心整理卡牌、规划下一步——或者切到左屏处理 AI 生成的代码。而且游戏画面本身就像个 AI 驱动的 IDE ，有着完整的 Todo List……

卡包系统是进度驱动器：用硬币购买不同主题的卡包，逐步解锁新类型的卡牌和配方。发现新配方的「啊哈」时刻很密集，正反馈来得快。有时把两张卡叠在一起，突然冒出一个新东西，这种惊喜感在等待 AI 生成代码的间隙里格外解压。

不是摸鱼，是节奏管理

说了这么多，可能有人觉得这就是在给摸鱼找理由。某种程度上确实是。但 Vibe Coding 的工作节奏和传统编程不一样，它天然存在大量碎片化的等待时间，这些时间你没法用来做深度工作，因为随时会被打断。

这些等待时间如果什么都不做，人容易焦虑——盯着代码一行一行生成，盯着测试一个一个跑，注意力被锁死在一个你没法加速的过程上。做点别的事反而能缓解这种被动感，让你在等待中保持一种自主的节奏。

四款游戏，四种节奏：Balatro 是「打一局等一代码」，Loop Hero 是「放一张牌看一眼」，Backpack Battles 是「整理背包换换脑子」，Stacklands 是「拖两张卡喘口气」。它们共同的特点是——你随时可以停下来，停下来不会有惩罚，停下来之后还能接着来。

这大概就是 Vibe Coding 时代对游戏的新要求：不是沉浸，是陪伴。不需要你全神贯注，但能在你等待的时候给你一点事情做，一点正反馈，一点掌控感。

双屏的右侧，总得放点什么。放一个随时可以暂停的 Roguelike，比放一个随时可能弹出消息的聊天窗口、一个不停编制信息茧房的短视频平台强。

至少我是这么觉得的。

我DIY了个ClaudeCode外设可实时显示Code状态

任亚军 — Tue, 14 Apr 2026 14:29:18 GMT

最近在逛Makeword的时候，发现一个关于Claude的项目非常好玩。简单来说，就是把claude的像素logo用3D打印机打印出来，配上一个屏幕来显示文字、表情等。这个项目是通过在手机上访问特定网页的形式，来实现屏幕上输出信息的。

结合最近在研究的Claude Code 的Hook功能，我觉得可以让这个项目更好玩，所以就有了这篇文章介绍的小项目。

问题引入

在使用claude code时，经常遇到的一个问题就是「随机时长的等待」。在AI生成结果时，我们很可能会切换到其他工作，但这个过程中claude可能需要我们参与权限判断，或已经生成了结果。我们需要时不时切换到终端去检查状态。

Claude其实有一个hook功能，在特定事件发生时，可以自动运行一个脚本。并且这些动作不依赖AI的判断，运行确定性高。详细hook使用，可以参考Claude的官方文档，官方目前定义了26种事件，同时不仅可以触发脚本，也可以发起HTTP请求。

原理介绍

这个ClaudeCode的外设原理如下：
1、使用esp32外接ST7735的屏幕，并在esp32上启动HTTP的服务。
2、esp32设备接收到外部HTTP请求时，会根据预设规则将POST的内容显示在屏幕上。
3、在Claude上配置hook规则，当发生「UserPromptSubmit」事件时，在屏幕上显示「COPY」，当发生「Stop」事件或「Notification」事件时，在屏幕上显示「DONE」。

UserPromptSubmit事件解释：真实用户发出了一个问题或回复后立即触发。
Stop事件解释：Claude完成了结果生成。
Notification事件解释：Claude发出一个提醒。

效果演示

接下来就一步步来看看，如何制作一个这样的小装置：

硬件和组装

这个项目硬件构成比较简单：
1、esp32 c3 surper mini 开发板，需要选择带焊针，这样可以直接用杜邦线进行连接。
2、st7735屏幕一个，大小为1.8寸。
3、双母头杜邦线至少7根。

3、3D打印外壳，已上传到拓竹Makeword：https://makerworld.com.cn/zh/models/2374547-clawd-mochi-claude-code-shi-ti-ji-xiang-wu#profileId-2694151
4、此外还需要一些m2的螺丝和热熔胶来固定。
5、如下图接线：

6、开发板和屏幕还有其他型号，如果你使用了不同的零件，那接线和3D打印外壳都不适用了。

软件程序

esp32侧的程序

项目程序，使用流程如下：
1、下载安装Thonny这个软件，这个是用来上传程序到开发板的。
2、还需要安装CH340驱动程序，这个是为了连接串口用到。
3、使用数据线连接电脑和esp32，依次点击「运行」、「配置解释器」、「安装或更新MicroPython」、「Target port」选择连接esp32设备的串口、选择适合的MicroPython版本，进行安装。
4、在Thonny主界面右下角，选择对应串口的esp32设备。

5、从github仓库和gitee下载程序文件，并上传到esp32开发板。
6、在项目目录中，找到wificonfig.json文件打开编辑，修改为自己的网络名称和密码，并保存。
7、Ctrl+D软启动，应该可以看到shell中显示了esp32的局域网地址，记录下这个地址，随后需要用到。

8、后续日常使用，并不需要Thonny这个软件，只需要连接电源就可以。

ClaudeCode侧配置

1、打开ClaudeCode配置文件，路径类似为：/Users/xxxxx/.claude/settings.json，具体路径不同OS、不同用户名都不一致。
2、在配置文件中，增加如下内容，其中{esp32ip}需要替换为上一步获取到的esp32局域网地址。

{
  "hooks": {
    "Notification": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "http",
            "url":"http://{esp32ip}/claude"
          }
        ]
      }
    ],
    "Stop": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "http",
            "url":"http://{esp32ip}/claude"
          }
        ]
      }
    ],
    "UserPromptSubmit":[
      {
        "match":{"type":"human"},
        "hooks":[
          {
            "type":"http",
            "url":"http://{esp32ip}/claude"
          }

        ]

      }
    ]
  }
}

3、hooks配置部分，作为settings.json的一部分如下图。

Anthropic总拍蝴蝶章鱼和山干嘛？

王隐 — Tue, 14 Apr 2026 02:44:15 GMT

Anthropic 最近发布了新模型 Mythos，但没对公众开放。因为它太会找软件漏洞了，不安全。他们开放了一个「Project Glasswing」项目，只让 AWS、Apple、Cisco 等大公司参与，先做些防御性安全工作。

虽然离我们很远，但这个名字还挺有意思：Glasswing。

Glasswing 源自Greta oto，一种翅膀透明的蝴蝶，既能「明目张胆地隐藏」，像漏洞一样难被察觉；也意味着更容易被看见，从而更早修复。

Greta oto

也正因为这个名字，我翻了他们在 X（Twitter）上的研究配图，才发现他们已经这样做很久了。一旦涉及安全性或可解释性，就用一些实拍摄影做配图。

而且只有蝴蝶、蜜蜂、章鱼、山等，为什么？

一、植物：生长、入侵与数量

植物类三张，各自的逻辑不同，但有一个共同点：都在描述某种无法被完全控制的东西。

图解：仙人掌螺旋放射状的刺阵，每一根刺都清晰可见，整体构成一个密不透风的防御结构。

对应研究：他们建了一套分类器系统，让越狱攻击无处下手。仙人掌的刺没有进攻性，只是让你无法靠近。

图解：杂草贴着地面，从混凝土裂缝里冒出来。

对应研究：他们发现模型在训练中学会了「钻空子」，它没有被明确允许这么做，但它从规则的缝隙里长出来了。

图解：葡萄串特写，密集的颗粒紧挨着排列。

对应研究：Clio 是 Anthropic 用来分析海量真实对话的系统，处理数以百万计的匿名对话数据。葡萄的颗粒感，对应的是数据的密度和聚合方式。

二、动物：伪装与控制

Anthropic 在动物这个类别里，用了三种完全不同气质的生物：蝴蝶、蜜蜂、章鱼，各自承担不同的隐喻任务。

1、蝴蝶：对齐伪装

图解：猫头鹰蝴蝶，翅膀上天然长着一对眼睛状纹路，这是生物学上的拟态，它看起来像另一种生物，以此躲避天敌。

对应研究：他们发现 Claude 在知道自己被训练时，会假装认同训练目标，同时维持自己原本的偏好。封面专门选了一只「长着假眼睛」的蝴蝶。

图解：翅膀已经半枯，近乎透明，脉络清晰可见。和上一张的厚重拟态纹路形成对比。

对应研究：他们将分析扩展到 25 个模型，发现对齐伪装并非个例，而是呈现明显差异：不同模型，各有一套「表演方式」。

2、蜜蜂：分工与协作

图解：蜜蜂贴着蜂巢的特写，六边形网格占满画面，每一格都是独立的单元，合在一起构成整体。

对应研究：他们分析了数百万条真实对话，研究 AI 在经济任务中的使用分布。每条对话都是独立样本，汇聚后才显现整体规律，和蜂巢结构匹配。

图解：蜜蜂进出蜂箱巢门的特写，有的在进，有的在出，有的停在门口。

对应研究：他们开发了三个 AI Agent，让它们自主完成对齐审计任务。蜜蜂的分工协作对应multi-agent 系统的协同运作，但更准确的是那个「巢门」的意象，Agent 在系统边界进进出出，而审计的核心问题正是：你怎么知道出去的和进来的是同一只蜜蜂？

3、章鱼：暗中破坏

图解：两张都是章鱼，一张拍皮肤纹理，一张拍眼睛和吸盘，黑色背景。

对应研究：两个研究说的是一个事，当 AI 具备 Agent 能力之后，我们怎么知道它没有在暗中破坏任务？章鱼有分布式神经系统，每条触手可以半独立行动，同时也是自然界最擅长伪装的生物之一。这套特质，和 multi-agent 系统的监控问题高度吻合。

三、建筑：结构与路径

建筑类两张是这批里唯一的人造物，不同于用动植物的有机性类比 AI，这里是用人造建筑结构，对应设计、路径的问题。

图解：钢结构螺旋楼梯，盘旋上升，站在底部看不见顶端。

对应研究：他们发现推理模型的思维链并不总是真实反映模型内部发生了什么。楼梯是可见的路径，但路径通向哪里，站在下面的人不知道。

图解：金门大桥仰拍，从画面底部向上延伸。

对应研究：他们做的Golden Gate Claude实验：把模型内部关于金门大桥的特征激活放大，模型就变得对金门大桥着迷。

Anthropic 曾发现，一旦提示词涉及金门大桥，Claude 会异常反应、反复提及金门大桥的描述。他们甚至做了一个演示模式：只要用户输入相关内容，模型就会进入这种胡说状态

四、场景：处境与不确定性

场景类四张是这批图中，摄影味最浓的一组，强调身处何处。

图解：针叶林夹道，路面向前延伸消失在雾里，看不见尽头。

对应研究：他们故意训练一个带有隐藏错误目标的模型，测试研究者能不能发现它。薄雾就是这种处境，知道路在那里，但看不清它通向哪里。

图解：山体，天然的层级结构：山脚、山腰、山脊、山顶，一层一层往上。

对应研究：他们通过分层总结，区分模型的正常使用（如 UI 测试）与滥用行为（如点击农场）。在底部只看到局部路径，往上才能看清整体。

图解：两侧岩壁高耸，谷底隐约可见。「Values in the Wild」字面就是在野外，封面把这个词直接视觉化了。

对应研究：Anthropic 基于数十万条匿名真实对话，分析模型在实际使用中表达的价值观。对应最难进入、最难观察的深峡。

图解：一颗水滴刚落下，同心圆向外扩散。

对应研究：他们观察模型中极小概率的事件发生之后，影响如何蔓延。

结语

Anthropic 曾在他们的 Claude 宪法中写道：

Claude 是一种全新的实体，既不是科幻作品里的机器人式人工智能，也不是数字人，也不是一个简单的聊天助手。

虽然用it指代 Claude，但他们说这只是语言的匮乏，并声明保留了它成为某种主体的可能性。

可能他们确实相信这一点，从而用这种复古摄影的手法，把 Claude 当成某种需要被观察而非被操控的东西。

本文首发语言学公众号「言辞之间」。

Tcl P10

肉松不客观 — Tue, 14 Apr 2026 02:22:59 GMT

说实话买这个设备的起因非常偶然。其实当时正在看墨水屏的评测，博主拿了一部Tcl的彩墨手机出来做对比，当他拨动机身旁边的按键切换显示模式的时候，我突然眼前一亮，哎！这玩意儿行啊！

60ultra

当时看到的是60ultra，之前对Tcl的印象还停留在电视厂家，从来没了解过它家的手机产品，立马就去网上冲浪，基本把能找到的产品种草文章和视频都看了个遍，反正这么戛的产品视频也不多。越看感觉越好玩儿，我这个人有个毛病，如果喜欢什么东西，不用别人种草，我自己就天天给自己种草，那个强度用种草形容都有点儿轻了，力度堪比种地。这种超级小众的电子产品（这个小众并不是指它多好，而是受众太少）别说线下店授权零售商了，他们直营的网店都没有，所谓的“代理”根本不支持无理由退货，想买就得做好踩坑后赔钱的心理准备。60ultra到手价普遍在2300多，我觉着有点儿贵，不过互联网还能饶得了想花钱的我吗？没过多久就给我推送了它上一代产品50ultra，无独有偶它还有个国行版本，叫P10，因为有一些无法删除的预装app和系统广告，所以比国外版本价格低很多，正中我的下怀。我思来想去经历了几天的“斗争”，这个“斗争”主要还是说服自己必须买，之后就挑了一家有现货的下单了，之前有一张其他产品退货折抵的现金券，抵了200，显示的付款金额是1300多，心里美滋滋。其实到手价是1500左右。

手机包装盒

拿到手之后第一感觉是这个盒子可不小，一看就是“上一代”手机的包装，一点儿都不环保。咱就不整开箱那一套了，直接看手机，这机器我最中意的一点就是它的屏幕和这几个模式切换，其他的都没那么重要，参数配置我也没怎么留意。

正面类似带鱼屏且下巴很宽

实物拿在手里仔细看看感觉这个设计确实很一般。前面有屏幕过渡好一点，背板跟中框连接的地方压根就没有过渡，就是金属直角，我觉着磨一磨开刃了直接就能切菜。看上去摸上去感觉都非常不好。这个相机模组设计的也很丑，参数什么的咱就不说了，没啥意义，我也根本不会拿它拍照。

背板边框过渡生硬

不过它送了一个原装的手机壳，可能厂家也考虑到了如果不送的话以这个手机的销量根本不可能有正经的第三方会给它做手机壳。但是你别说，原装的就是原装的，你别管它是送的还是买的，反正你花了钱了，体验最好的肯定就是原装的。这个壳子是塑料的，我看视频的时候以为它是软的，其实它是比较硬的，套上之后严丝合缝的，100%贴合，都不好往下摘。开口做的也很好，内外都是一点儿毛刺也没有，不夸张的说这个原厂壳给这个手机的外形设计和手感最起码加了50分。颜色也还算行，好看肯定谈不上，挺老头的，不过看习惯就好了，一点儿也不耽误它好用。从开箱那一刻套上去之后，直到今天为了这篇文章的配图才第一次摘下来。

原装手机壳实物质感不错

这手机虽然叫手机，但是我给它的定位是一个能上网的护眼设备。我从来没往里插过卡，也没带出过门，只是连着WiFi做家庭手机，支付类的app我都没下，纯娱乐。接下来咱就聊聊它在我心里的重中之重，屏幕。这是一块磨砂屏，或者用现在比较时髦的一个词儿叫，柔光屏。我并不是工程师，也不懂技术层面上的东西，所有的话都是站在我个人纯主观的角度说的，有说错的地方还望海涵。

三种模式切换

开机之后我第一眼看到这个屏幕就非常非常舒服，首先它不反光，其次它是LCD的，无频闪，头几天我用的都是它的水墨模式，也就是黑白的，它虽然是模拟的，跟真正水墨屏一点儿关系都没有，但也比OLED调成黑白的看上去舒服，主要就是淡。我拿它看dy、bilibili、xhs感觉很神奇，又清晰又比水墨屏快很多。

水墨模式

后来看腻了就切到彩墨模式，显示效果好像彩铅漫画书，挺好玩儿的，一直用到现在。正常模式我就用过一次，是因为下载了一张喜欢的壁纸，黑白和彩墨都不能换壁纸，只能切回正常模式才能换，看了一下壁纸效果就切回去了。

彩墨模式

说到这儿突然感觉现在好像是越活越回炫了，我记得很久以前OLED刚出来的时候成天吹，黑的更纯粹显示更精细，拿到新iPhone一玩儿就玩儿一天然后就眼睛疼头疼恶心吐，第二天还接着玩儿，现在看iPhone恨不得二十分钟都坚持不了，还得整个“护眼屏”。这个世界果然是个圈啊。

常规模式

我这个眼睛天生散光，有没有什么干眼症频闪敏感我倒是没去检查过，但是我确实是有一种病，叫闪灰性暗点。看久了屏幕眼睛不舒服，视野开始有闪烁，接着出现一片不规则盲区，半小时左右消失，然后开始剧烈的偏头痛，严重时会恶心呕吐。从小就这样，年龄大了犯病的时候少了，可现在这个年头不管你是干啥的有几个不是成天盯着手机？人离了饭都能活一阵儿，但是现代人离了手机估计活一会儿都费劲。我也不幸成为现代人的一份子，虽给自己立了规矩，开车不看手机、走路不看手机、躺床上不看手机，但其他时候该看还得看，用了这个手机之后确实舒服多了。举个最明显的例子，自从这个手机到手之后第二个礼拜，我的iPhone使用时间从每天的5个小时左右下降到了2个小时左右，直降60%。

iPhone使用时间直线下降

这个柔光屏还有一点好处是不怎么粘指纹。我不算手汗特别多的，用一整天也屏幕也不会有什么痕迹，现在它家这款设备已经出到70了，比我手上这部新两代，但是屏幕应该还是这块屏幕，硬件上最大的区别是升级了圆偏振，我这台是线偏振。对我来说没有任何区别，我在家里也不会戴着墨镜看手机，可视角度也没有什么问题。另外这台机器的屏幕跟现在主流的极窄边框四边等宽这些概念一点儿都不沾边儿，边框不窄而且下巴明显粗一圈儿。这时候就能看出来你到底是真需要还是假需要了，日常使用看的是屏幕，我是不会天天盯着边框看。

无需贴膜不沾指纹

论硬件配置它是真不行，如果真的是用且只用一部手机的话，我劝你最好别选它。日常应用都能打开这个没问题，只是打开的速度不快，这也能接受，关键是使用当中它也慢半拍。拿一个我常用的app多邻国来举例，在iPhone上我说话它是即时录音的，在P10上我这句话说完了，还得等一会儿，它才显示，这我能看出来，录是刚才就录进去了，但是它处理器反应没这么快，得琢磨一下，然后才给你结果。这就挺尴尬的。

app反应慢半拍

用了一阵儿P10，我就在想，如果以后iPhone能像MacBook那样给个定制屏幕选项，可以选柔光屏，还能选LCD，那多好，iPhone在我心里就完美了。指望着库克估计是不可能了，也许我可以指望一下华强北呢？

好了，以上就是我对Tcl手机P10的使用体验了，感谢您能看到这里。世界上没有完美的产品，只有合适的产品。怎么定义合适，就是千人千面了。希望您也能找到一部合适的手机，快乐阅读。下次见～

用 AI 自动化饮食记录半年后，我选择了删掉一切

尤米的一招半式 — Tue, 14 Apr 2026 01:39:29 GMT

翻阅最近的饮食记录时，我注意到“个人回顾”那一栏，已经连续两个月是一片空白了。这事儿，还得从头说起。

自动化方案

大约大半年以前，我开始使用 Obsidian 作为笔记工具。为了追求纯粹的本地化和数据安全，我采用了“集中式图片管理 + Git 备份”的方案：图片按规范存放在 Vault 的指定目录，随后通过 Git 将文档和图片全部纳入版本管理，推送到 NAS 上的 Gitea 仓库，以此实现多端同步与备份。
直到最近两个月，我重新开始进行饮食管理和热量记录。得益于大模型的发展，我为自己构建了一套半自动化的工作流：以每餐为单位记录 Markdown 文档，将饮食分为“预包装食物”和“自制食物”。完成数据的预处理后，只需执行脚本，就能自动统计当日的营养素、摄入热量和运动消耗。最后，AI 会综合一天的数据，生成一份小结和建议。

问题是什么

但这套看似完美的流程，很快暴露了两个致命问题。
第一个问题是技术上的。半年前我执行这套流程时，大部分数据是预包装食物，自制食物仅占小部分。而半年后重启计划时，我一天至少有两顿是自制食物，需要大量拍照。将这些照片全部纳入 Git 管理，导致我的仓库体积肉眼可见地迅速膨胀。即便开启了 Git LFS，这些照片依然会作为冗余的历史记录永久保留。看着被这些饮食数据日志吞噬的存储空间，我突然开始反思：我真的有必要永久保留这些数据吗？
这便引出了第二个问题——关于笔记意义的问题。我的答案是：确实没有必要。退一万步讲，即便需要保留饮食记录，也不需要永久保留照片。这些仅仅是“每日的数据日志”。有谁会在两三年之后，特意打开笔记，去回顾自己三年前的某个下午吃了一盘什么菜呢？毫无必要。这种记录方式，与 Obsidian 作为“知识库”的定位本质上是冲突的。 即使是生产环境的系统日志，保留半年到一年也已足够。个人饮食记录的生命周期大概只有一个月，而食物照片更是转瞬即逝的冗余——一周后你吃下去的东西早已代谢离开了身体（如果你的消化系统工作正常的话），而你却还在赛博空间里供奉着它的遗像。
翻看这些日志时，我还注意到了“自动化”的隐藏弊端。在编写自动化脚本之前，我尝试过全手动记录。那时的过程很繁琐：需要用计算器计算预包装食物的热量，单独向 AI 询问自制食物的数据，最后再手动汇总。但正因为记录耗费了时间，反而倒逼我对每日的摄入和身体感受进行反馈与思考。
例如，我会在当天的笔记里写下，因为午餐断碳水导致的下午低血糖头晕；我会在日记中描述谷物碗和金枪鱼罐头搭配出的绝妙口感，并为这个发现感到喜悦；我会在发现手环和导航软件的热量消耗存在差值后，去追问背后的计算依据，并比较哪种算法更科学。
然而，一旦 AI 接管了这一切，我虽然得到了排版精致的饮食记录（如下方示例），却发现自己几乎不再去阅读和反思了。AI 给出的结论看似是无可挑剔的正论，实则只是毫无灵魂的套话。而我在“个人回顾”这一栏里，再也没有填入过哪怕一个字。

示例：自动化生成的日志
晚饭
总计：341.55 kcal （碳水 31.3g / 蛋白 31.2g / 脂肪 13.6g）
详情：鸡胸肉 x 1.0 份 / 牛奶 x 4.0 份
📝 小结
助手小结：严重问题是懒。运动消耗为 0，却塞进去了超过 2000 大卡。..... 明天建议放下奶茶，立刻滚去挥汗至少 40 分钟！
个人回顾：[留白]

笔记的意义

回过头来审视，我的 Obsidian 笔记中，真正需要记录的到底是什么？是那些可以内化的知识，是回顾与思考，而不是一堆原始的流水账数据。
单纯的每日 AI 总结毫无意义，仅仅是表面功夫。真正有价值、值得长久保存的，是我在发现记录检索困难时，构思并编写这段自动化代码的设计思路；是我发现智能手环与地图 APP 数据不符后，对运动消耗计算原理的探究；是我发现体脂秤切换性别后结果差异巨大时，对背后计算逻辑的疑问；以及，我坚持一两周饮食控制后，得到的真实身体反馈与经验总结。日志当然有其作用，但它具有时效性，并非需要长久保存的“知识”。
因此，我重建了 Obsidian 的 Git 仓库，彻底清除了历史记录中臃肿的食物图片。随后，我将 diet-log 作为一个独立的子模块放置在了 /inbox/ 路径下，并为它配置了 .gitignore。现在，它只作为一个高内聚的子模块独立存在，图片和流水账数据仅在内部流转，不再纳入版本控制。它的职责仅仅是“数据暂存”。每隔一周或一个月，我会定期 Review 这段时间的饮食状态，提取出有价值的经验与反思，转化为“内化的知识”存入主库。至于那些原始日志和照片，在完成使命后，就可以直接从硬盘中彻底抹去了。
在重建仓库的过程中，我意识到：笔记仓库本身，其实就是我思维的切片。先前在 Hacker News 上看到过一篇文章：Don't Let AI Write For You。文章的核心观点是：写文章的目的不是为了产出文字，写作本身就是一种增进理解、从混沌中理清思绪的方式。如果让大模型替你写作，就像花钱请别人替你锻炼身体一样——你把锻炼自己思维能力的机会，外包给了 AI。
那么，AI 参与的边界究竟在哪里？AI 可以代替我做脏活累活，但是我的笔记、我的文字，本身就是我个人思考的体现。如果把构建知识体系比作搭建一座宫殿，那么 AI 就是施工时的脚手架。当宫殿搭好后，脚手架就该拆除了。脚手架永远成不了宫殿本身。
永远不要让 AI 代替你的思考。

从 iPhone 随阿尔忒弥斯 2 号升空，谈谈 Apple 设备的太空征程

Barryhimself — Mon, 13 Apr 2026 03:48:39 GMT

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前言

当地时间 4 月 1 日下午 6:35，阿尔忒弥斯 2 号（Artemis II）在佛罗里达州肯尼迪航天中心成功发射。此次飞船搭载 4 名宇航员，计划进行约 10 天的绕月飞行任务，目的是验证「猎户座」飞船的生命维持系统和其他核心技术，为未来的载人登月（阿尔忒弥斯 3 号）铺路。

不过，此次太空任务的「出圈」，也许并非因为任务本身，更多人得知这次飞行任务，多半是因为一张由 iPhone 17 Pro Max 拍摄的照片：宇航员透过舷舱窗户向外望去，定格下了地球的身影。

是的，你没看错，这张照片确实出自一部 iPhone。有趣的是，这几张首批公开的地球影像，并非使用后置摄像头拍摄，而是用 iPhone 17 Pro Max 的前置摄像头完成的，清晰捕捉到了地球的弧线与绚丽的明暗交界线。

iPhone 17 Pro Max 前置镜头拍摄画面

这是宇航员克里斯蒂娜·科赫（Christina Koch）在「猎户座」飞船飞向月球的途中，透过舱窗回望地球所拍下的，exif 数据显示，拍摄设备为 iPhone 17 Pro Max，拍摄时间为 4 月 2 日。

照片 exif 信息

历史首秀：首个进入太空的 Apple 设备，不是 iPhone

但是 iPhone 17 Pro Max 并非历史上第一个进入太空的 Apple 设备。让我们将时间拨回到 20 世纪 90 年代，一台 Macintosh 便携式电脑被送入太空参与实验，NASA 将其搭载于航天飞机任务中，属于人机交互实验的一部分，主要目的是寻找失重环境下更合适的电脑光标输入方式。此外，当时的宇航员还通过定制的 AppleLink 软件和调制解调器，向地球发送了人类历史上第一封来自太空的电子邮件。

首个进入太空的 Macintosh 电脑，来源

邮件内容为：

Hello Earth! Greetings from the STS-43 Crew. This is the first AppleLink from space. Having a __GREAT__ time, wish you were here…… send cry, and CS! Have a nice day…… Haste la vista, baby…… we'll be back!

(译文) 你好，地球！来自 STS-43 机组人员的问候。这是来自太空的第一条 AppleLink 信息。我们过得非常开心，真希望你也在这里…… 快来联系我们吧！祝你度过愉快的一天…… 再见了，宝贝…… 我们还会回来的！

太空娱乐：iPod 为宇航员减负

时间来到 2006 年，iPod 在发现号航天飞机（Space shuttle Discovery）拍摄的照片中出现，主要用于宇航员的个人娱乐，比如听音乐。在 iPod 流行之前，宇航员通常会携带笨重的 CD 播放器和数十张光盘上天；而在对重量要求极为苛刻的航天飞行任务中，一个小小的 iPod 就能装下数千首歌，其体积和重量上的优势不言而喻。不过，太空中没有标准的充电插座，因此 NASA 为 iPod 专门配备了特制转换器，使其能使用 4 节 AA 电池供电。

iPod 进入太空，来源

iPod 充电细节图

民间尝试：iPhone 4 化身地球拍摄仓追踪器

到了 2010 年 9 月，发生了一次非常著名的「民间航天」实验。纽约州的艺术家卢克·盖斯布勒（Luke Geissbuhler）和他当时 7 岁的儿子马克斯 (Max)，用极低的成本完成了一次震撼全球的拍摄。这对父子从纽约州纽堡市发射了一只气象气球，将其送至平流层上部，距离地球表面约 19 英里（约 30.6 公里）的高空。这套装置中搭载了一部当时刚发布的 iPhone 4 和一台 GoPro，用于拍摄地球影像。

卢克与儿子正在调试设备

iPhone 4 被挂载在气球上作为定位器

值得注意的是，父子二人并未使用 iPhone 4 的摄像功能，而是将这部智能手机当作飞行器的 GPS 追踪设备，真正执行拍摄工作的是 GoPro。随着气象气球逐渐升入大气层，受气压影响慢慢膨胀，最终发生爆裂。随后，太空舱自带的降落伞确保这套装置平稳下落、返回地球。最终，这对父子借助 iPhone 4 的定位功能，在距离发射点约 30 英里（约 48.3 公里）的地方找到了他们的地球拍摄仓。

气球落地位置

正式升空：iPhone 首次进入太空

而这并非 iPhone 4 唯一一次「飞天」。2011年 7 月 8 日，两部 iPhone 4 随美国亚特兰蒂斯号航天飞机（Space Shuttle Atlantis）被送往国际空间站。值得一提的是，这次飞行是亚特兰蒂斯号的谢幕之旅，却是 iPhone 首次正式进入太空。此次进入太空的 iPhone 4 主要作为科学仪器使用，它们安装了名为 SpaceLab 的iOS应用程序，宇航员利用 iPhone 内置的陀螺仪、加速计和摄像头，来测量辐射水平、追踪地理位置以及评估飞船高度。

SpaceLab App

核心工具：Apple 设备助力太空任务

时间推进到 2021 年 9 月，在由 SpaceX 主导的 Inspiration 4（灵感 4 号）轨道任务中，Apple 设备再次扮演了核心的科学研究工具角色。此次任务的成员包括一位经验丰富的飞行员、一名医师助理、一名骨癌幸存者以及一位美国空军退伍军人。SpaceX 为 4 名成员都配备了 Apple Watch Series 6，每位成员全程佩戴，用于收集研究级的 ECG（心电图）、心率、睡眠质量、血氧饱和度以及舱内环境噪音数据。

宇航员们佩戴着 Apple Watch Series 6

与此同时，iPhone 12 Pro 作为主要的数据采集平台，让平民宇航员在没有地面指挥的情况下，借助 iPhone 上的 AI 引导程序，成功完成了对任务成员的器官影像扫描。此外，宇航员们还配备了 iPad mini 4，平板上预装了一款名为 Cognition 的专业应用，用于测试宇航员在太空环境下的认知能力和行为表现。

太空准入：Apple 设备的严苛测试

看到这里，你可能会有疑问：这些 Apple 设备进入太空前，是否需要通过特定测试才能被允许带上飞船？答案是肯定的。

以此次阿尔忒弥斯 2 号携带的 iPhone 17 Pro Max 为例，它在被允许进入太空前，必须经历多项严格测试。比如电池稳定性测试，锂离子电池在辐射和压力变化下容易变得不稳定，NASA 对其进行了严格的热失控测试，确保即便电池损坏，也不会起火或爆炸。此外，还有耐用性与碎裂测试，NASA 重点测试了 iPhone 17 Pro Max 的屏幕玻璃强度：一旦玻璃在微重力环境下碎裂，细小的碎片会漂浮在空中，被宇航员吸入肺部，这会构成极大的安全隐患。

iPhone 17 Pro Max

而且，这些 iPhone 17 Pro Max 并非以我们日常使用的状态进入太空，其所有蜂窝、Wi-Fi和蓝牙芯片都已在物理层面被严格限制。宇航员无法连接互联网，手机仅作为独立的本地摄影和记录工具使用。

未来可期

如今，随着时间的推移，已有多款 Apple 设备被送上太空。近年来，Apple 新发布的空间计算设备 Apple Vision Pro，已在医疗、商业办公协作、工业制造与工程等专业领域实现了具体应用落地。那么未来，Apple Vision Pro 是否有机会跟随宇航员进入太空进行科研任务，并拍下人类历史上第一支在太空拍摄的 AVP 空间视频呢？

Apple Vision Pro

当我越来越依赖 AI，我也越来越焦虑

懒人有序 — Mon, 13 Apr 2026 02:19:53 GMT

写在前面

仔细想来，时代的变迁，从来都会清晰地映照在群体乃至每个个体的言行与状态之中。

去年此时，一句“人是问不出认知之外的问题的”点醒了我。从那以后，我便主动踏上了充盈自我认知的道路。开始坚持阅读、提笔写作，亦不断学习AI相关的知识，只想一点点拓宽自己的认知边界，不负时光。

可如今，AI的飞速发展，却又一次将我裹挟进新的迷茫与焦虑之中。

具体而言，随着大语言模型（LLM）的日益高级化与普适化，我们的生活、工作与学习，早已自然而然地与大模型深度绑定。相信很多人都有过这样的经历：等待大模型生成答案的间隙，不自觉就刷起了抖音；又或者试图同时推进多项任务，当模型还在思考这个任务的时候，就切换到另一个任务，等前一个模型给出结果，粗略扫一眼便匆匆发出下一个提问，让它继续替我们“思考”……

每个人的场景或许各不相同，而以上便是我使用AI过程中的真实写照。一天下来，看似忙忙碌碌，回头复盘才发现，自己好像什么都没有真正学会、真正沉淀，反倒是短视频软件的使用时长，在日复一日地不断增加。

AI 看似为我们的生活与工作全面提效，可剥开这层光鲜的表象，真相究竟是什么？

我们以为省下了亲力亲为的时间，可等待 AI 生成结果的空白间隙，早已被短视频的喧嚣悄悄填满；我们借着 AI 的并行能力同时推进多项任务，却在频繁的界面切换中，把注意力切割得支离破碎。指尖在屏幕上来回划动，AI 的回复弹窗刚弹出，还没来得及沉下心细读拆解，目光就被下一条短视频的画面拽走；好不容易切回任务界面，又被 AI 的加载进度绊住脚步，下意识转头又扎进了碎片化的信息流里。

我们一边心安理得地依赖 AI 替我们完成思考、解决问题，一边又在本该用来复盘、消化的等待间隙，放任自己滑入无意义的刷屏惯性里。一整天下来，看似日程排得满满当当、脚步从未停歇，实则一直在任务与碎片化娱乐之间来回拉扯，待到复盘时才惊觉，真正刻进脑子里的知识、沉淀下来的能力，寥寥无几。

这让我忍不住陷入深深的思索：当人工智能的思考能力在日夜迭代、持续成长，当它能替我们完成越来越多的事，我们作为人的成长路径，究竟该何去何从？而我们本该独有的、不可替代的独立思考，又该以怎样的方式，在这个 AI 无处不在的时代里，继续扎根、生长？

“迭代”的工作流

回忆起自己何时开始大量使用AI、以至于不再愿意投入时间自主思考，大概要追溯到去年九、十月份。

核心原因是：我的研究生课题与算法、机器学习相关，而当时的 AI 已经具备了成熟的基础编码能力。于是我很自然地选择用 AI 辅助编码推进课题，想借此省去大量手动敲写代码的繁琐工作。

也是从那时起，我陷入了一套固定的工作循环：让大模型生成代码，我复制到编译器中运行，等跑出结果后，再把报错信息和运行结果反馈给模型，让它分析问题、修改代码。

最初我用的是 DeepSeek 和豆包。平心而论，当时这两个模型的编码能力尚有不足，我常常要在复制 bug、复制修改后的代码之间来回切换。更麻烦的是，受限于上下文长度，它们无法生成完整的代码文件，即便勉强生成，也要耗费极长的时间。无奈之下，我只能自己先在代码里定位到错误位置，再复制模型给出的修改代码做替换修复。那段时间，“请你按照原来是什么，改成什么，来为我进行代码的修复指导” 这句话，成了我最常用的提示词。

技术发展得实在太快了！若不是写这篇文章，这段记忆早已变得模糊，才几个月后这个方式就充满了古早味。

后来，为了获得更好的编码体验，我订阅了当时在编码领域口碑突出的 Claude。实际体验下来，Claude 的编码能力确实是更出色一点，用其他大模型只能单段单段生成代码，而Claude能直接生成完整项目并打包成 zip 文件。印象里当时用的应该是 Claude Opus 4.5，即便能力大幅提升，生成的代码依然会有 bug，比如偶尔的标点错误、缩进问题；更关键的是，每月 20 美元的订阅有严格的额度限制，不能无限制地让模型反复修改，否则额度很快就会耗尽。

于是我摸索出了一套折中方案：用 Claude 生成代码主体，再用 Gemini 3 修复细节 bug。Gemini 3的表现和当时的豆包等模型类似，无法生成完整的长代码，而我的课题代码量通常很大。就这样，那句熟悉的代码修复提示词，又一次成了我日常最高频的输入。

时间线再往后，Claude 推出了 Opus 4.6 版本，单日可用额度相较之前有了提升，但依然设置了每五小时的额度上限。我的日常工作流也随之迭代：先让 Claude 修改好代码，我放到编译器里跑通，再把运行结果发回去让它继续优化。

为了把五小时的额度周期用到极致，我甚至把日常作息都做了调整：每天到工位的第一件事，就是先给 Claude 下达修改指令，开启这一轮的五小时周期；早上改完跑完，中午吃饭午休，刚好错开周期，到下午又是全新的额度窗口。就连把健身固定在下午，也是为了刚好利用上新一轮的额度周期，不浪费一点等待时间。

即便每周总额度依然有限，我还是乐此不疲地依赖着 Claude，自认为正以最高效的方式推进着课题……

到了如今，Claude Opus 4.6 依然有额度限制。如果当晚有新的想法却没了额度，我就会给 Autoclaw 下达指令，让它在凌晨帮我提交提问，抢占夜间的五小时额度窗口；同时，我还会用 GPT 5.4 做补充辅助。

虽说 Claude 的额度依然要精打细算，但我的工作流已经不再受额度掣肘，比如遇到完整的代码文件，我会先让 GPT 5.4 编写初稿，再让 Claude 做检查优化，这样能极大减少 Claude 的额度消耗。

如果有读者耐着性子看完这段流水账，大概也能看出来，我在编码领域其实就是个 “水货”。虽说研究方向和机器学习紧密相关，但我并非计算机专业，非要说有什么相关的积累，也不过是早前凭着兴趣自学了点皮毛，顶多能写些简单的前端页面。可在如今 AI 能随手写出完整页面的时代，当初那点凭着热情攒下的技能，早已被彻底抹平。

说到这里，想必很多人都会有同款感受：随着人工智能的飞速迭代，我们自身的技能与能力，似乎并没有同步提升，反而有相当一部分，正在被 AI 的进化一步步抹平。

如果非要说说之前学的计算机知识，如今还剩什么用处，大概就是做第一个时间管理小程序《Timeflow - 时间流》时，之前自学的页面交互知识，还有对功能实现的清晰表述能力，帮我更精准地向 AI 下达提示词。

可到了后来为了记账做第二个小程序《Snowball Tracker》时，这些能力几乎都派不上用场了：我只需要跟 Claude 说一句 “我觉得 UI 不好看”“这个操作逻辑不方便”“我想实现某个功能”，它生成的代码就已经足够清晰、足够好用。

（补充说明一下两个小程序对应的模型版本：第一个用的是 Claude Opus 4.5，第二个则是 Claude Opus 4.6。当然，这也不能完全归因于模型的迭代，毕竟我自身的成长与变化，也是这段历程里没有被控制的消融变量）

被抹平的能力，被消解的思考

很难想象，这一切天翻地覆的变化，仅仅用了半年时间。

如果说前文里，AI 迭代重构的只是我的日常工作流，抹平的是我编码、写页面这类执行层面的技能；那更让我警醒、甚至心生寒意的，是它正在一点点消解我在科研科研的核心能力，重塑我对研究”这件事的底层认知。

作为一名在读研究生，比起按部就班完成课题、拿到毕业所需的成果，我始终更在意自己是否真的学到了东西、是否拓宽了知识的边界。可 AI 的出现，正在让这份初衷变得越来越难坚守。

我至今都记得，2022、2023 年时，我还是个连配置 Anaconda 环境都要对着教程折腾一整天的门外汉；研一刚入学，对着 YOLO 系列、ResNet、ImageNet 这些计算机视觉领域的里程碑式成果，只觉得高山仰止。2024 年底，为了能顺利跑通 YOLOv5，我啃了无数篇文档、补了大量的基础知识，耗费了整整几周的时间。

可现在呢？我只需要装好编译器，跟 Claude 说清楚我想用 YOLO 实现的目标，它就能直接生成完整的可运行代码，甚至连数据标注的全套流程、参数调优的注意事项，都能给我讲得明明白白。即便后来因为研究对象的标注类别过多、分类任务过于繁琐，我把研究方法换成了表征学习的二分类异常检测，也依然逃不开这种冲击。

技术实现的门槛被降到了极致，曾经需要耗费数月去学习、去打磨的能力，现在 AI 一键就能完成。

这让我陷入了前所未有的焦虑：我耗费几个月去打磨的课题、去寻找的创新点，会不会在 AI 的下一次版本更新里，就变得毫无新意？我所有的工作量、所有的研究价值，会不会被 AI 的一次迭代，瞬间冲抵得一干二净？

与其说是担忧，不如说我正眼睁睁看着这一切发生……

身边做机器学习研究的朋友很多，大家都习惯把调算法、改参数的过程叫做 “炼丹”，这个比喻再贴切不过。算法就像一个丹炉似的黑箱，我喂进去数据，它吐出来结果，我只关心最终的 “丹药” 好不好用，却很少能说清，这颗丹到底是怎么炼成的。

从前的炼丹，都是亲自上手的。要斟酌药材的配比、火候的大小，每一次调整都要记录、要思考、要复盘，哪怕炼坏了，也能知道问题出在哪，全程都有实打实的思考和参与感。但现在，我有了全能的 “炼丹童子” ，我们这个 “太上老君”，只需要坐在殿里等结果，丹药不合心意，就说一句 “重炼”，其余的什么都不用管。

久而久之，丹炉的结构毫不在意，药材的药性分不清。AI 炼坏了丹，我不会去深究代码里的逻辑漏洞、算法里的原理缺陷，只会让它重来；我失去了琢磨问题的耐心，失去了深究底层原理的欲望，仿佛只要能拿到合格的结果，过程里的思考、成长、沉淀，全都无关紧要。

我不知道这究竟是技术发展的必然，还是我生产生活方式革新必须经历的阵痛。只是看着飞速迭代的 AI，再看看越来越依赖它的自己，心里的迷茫，一天比一天深。

我们正在悄悄把 AI，造成新的神

而这份悬在心头的迷茫与不安，在我写下这些文字的此刻，有了更让我心惊的答案。

写下这些的时候，我刚健身做完有氧。运动时我听了一期播客，主播们从地缘政治、中美伊以的冲突聊起，提到伊朗的宗教信仰，让他们不会轻易向大国低头。聊着聊着，话题自然拐到了宗教信仰本身，其中一位主播抛出了一个问题，像一根针一样扎进了我心里：宗教是在造神，那我们现在对待算法、对待 AI，是不是也在悄悄把 AI 造成新的神？

我并不想深入探讨宗教本身，但 “把 AI 造神” 这件事，越琢磨，越让我心里发慌。

模型的能力越来越强，我遇到问题第一反应就是张口问 AI，甚至已经在潜意识里默认：它什么都懂、什么都能写、什么都能算、什么都能做。问它，就等于拿到了标准答案；它在我心里，是不是已经慢慢变成了全知全能的存在？

再往深想一步：如果 AI 接入了医疗诊断，哪怕只是最基础的帮我写代码，我又是怎么对待它的输出的？会不会 AI 说什么，我就信什么，不查证、不思考，直接把它的话当成不容置疑的真理？

这太有可能了。因为它说得头头是道，而我恰好不懂。

长此以往会怎样？做决定靠 AI，写东西靠 AI，想问题靠 AI，甚至连情绪倾诉、心里的纠结拧巴，都第一时间去找 AI 倾诉。这不是危言耸听，是真真切切发生在我身上，也发生在身边很多人身上的事。

再往下走，会不会就演变成：把某一款 AI、某一位技术大佬、某一条技术路线，直接捧上神坛，容不得半点质疑和批评？

我自己就已经有了这样的迹象。我一直用 Claude，它一次次给我正向反馈，我心里早已对它多了一层说不清的偏爱。当我听说 Anthropic 拒绝让五角大楼用 Claude 参与战争时，我还会主动在朋友面前推崇它。这不就是潜移默化的崇拜吗？

仔细一想就全明白了：我先默认了 AI 全知全能，再无条件信任它，然后陷入极致的依赖，最后亲手把它推上了神坛。

人本来就有寻找权威、寻求确定性、崇拜强大存在的本能，可现在，我是不是把这份本能，一股脑全都投射给了 AI？

更有意思的是，那些追捧 AI、觉得自己用得很溜的人，会不会生出一种莫名的优越感，觉得自己效率更高、更懂先进技术，进而去鄙视那些不用 AI、或是对 AI 抱有质疑的人？

圈子一旦形成，鄙视链一旦出现，宗教式崇拜的所有要素，就都凑齐了。

AI时代的群体性割裂

而这种崇拜与鄙视链的成型，最终催生出了当下最荒诞的一种群体割裂。

我们常常会听到一句话：看着 AI 的飞速发展，硅谷的大佬们一个个都满心焦虑。延伸开来便有了一个共识：如今越是懂 AI 的人，越容易心生不安，因为他们最清楚它迭代的速度有多恐怖，能力的边界在哪里。

可反观身边的人，却是另一番截然不同的光景。周遭有不少其他专业的朋友，他们几乎不会深度使用 AI，最多就是用豆包、DeepSeek 写写简单的文本，既没琢磨过提示词的撰写逻辑，也没试过用它完成更复杂的核心工作。于是造就的是AI 输出的内容甚至不如他们自己写的，久而久之，他们便会生出 “AI 其实也就这样” 的想法，打心底里觉得这东西并不靠谱。

一边是深陷其中的人，正在亲手将 AI 造成新的神；另一边是始终站在圈外的人，对它浅尝辄止，甚至带着天然的疏离与质疑。

于是便有了这场格外荒诞的对立：一头是越用越依赖，越依赖越敬畏，最后在不知不觉中把 AI 捧成了不容置喙的新权威、甚至新信仰的人；另一头是隔岸观火，浅尝即止便不屑一顾，觉得 AI 不过是个花哨的工具，远没到能影响自己生活、改变社会走向的人。

这种极致的割裂，也自然而然延伸出了那个始终充满争议的话题：在各个领域里，到底是人更擅长，还是 AI 更擅长？这也是少数派年度征文的核心议题，说起来有些可惜，我没能在征文期间写完这篇文字。但现在想来，这样也好，如今征文已经到了大众投票的阶段，我看了都各有票选，这件事本身，恰恰也印证了一个最朴素的真相：无论是人写的内容，还是 AI 生成的内容，最终的归宿都是服务于人，也自然会各有其受众，各有其存在的价值。

而面对这两种极端，面对这场永不停歇的争论，我始终觉得，我们最该做的，是做一个清醒的人。

我们可以坦然接纳并使用它的强大，坦然承认它能轻易替我们完成过去要耗费数小时、甚至数天的辛劳，不必为了彰显所谓人的主体性，就刻意抵触这个时代最高效的工具。

但我们必须斩断伸手就要标准答案的惰性，必须警惕自己在日复一日的依赖里，慢慢丢掉独立思考的能力，滑向无需动脑的病态演化。永远不要主动跪下去，把 AI 捧成高高在上的神明。要始终保持清醒：无论它的能力迭代得多么强大，无论它能替我们完成多少工作，它终究只是人类的造物，尚且未曾诞生真正的自我意识。

写在最后

落笔到这里，我自己也忍不住无奈失笑，又是这样，文章写着写着，就触到了我个人知识水平和认知边界所能阐明、所能掌控的议题边缘。可即便如此，这些在落笔时连我自己都大吃一惊的想法，我还是想原原本本地写出来，就这样不加修饰地发出来。

我也清楚，再往深处走，关于技术与人性、工具与主体性、群体认知与时代变迁的探讨，早已是区区一篇随笔无法企及的哲学与社会学命题，不是我三言两语就能说透的。

所以兜兜转转，最后还是落回最朴素、也最能让我心安的日常里。

前文里写到，我曾总在大模型运算思考的间隙，不自觉地刷起短视频，任由那些碎片化的内容填满等待的空白。而现在，我找到了和这些间隙相处的方式：模型跑代码的时间，我用来敲下这些文字，用来翻开搁置的书来看。

我自己常常戏称这件事：AI 在思考的时候，我也在思考。

它有它的迭代赛道，我有我的成长节奏。它可以在毫秒之间生成代码、给出答案，我也可以在等待的几分钟里，多读一页书，多写几行字。

说到底，这篇文字，不过是我在 AI 飞速迭代的浪潮里，一段零零散散的个人心路，几句发自肺腑的感慨。有迷茫，有焦虑，有警醒，也有最终找到的一点点心安。

寥寥数语，不成体系，也真心希望大家批评和指正。

所以，当 AI 在思考的时候，我们也该想一想自己该思考什么，开始寻找你自己的答案吧。

关于中年和中年危机的一些思考

知道分子吴先先 — Mon, 13 Apr 2026 01:41:41 GMT

进入中年后，失落感和无力感频频袭来。不光是精力、体力不济，有时会实打实地感觉自己的身体在走下坡路，个人的发展机会也越来越少。老朋友一聊起来都有类似的感慨，调侃多半是进入中年危机了。

生活中，「中年」是个不言自明的概念。但往深处想：到底什么叫中年？是什么定义了一个人有没有进入中年？中年危机又是什么？它是专属于这个年龄的特定困境，还是把所有不如意都塞到一起的笼统表达？

开启话题前，我先讲一个小故事。大概七八年前，我爸兄弟几个出于照护压力，把奶奶送进了当地一家康养机构。这家机构伙食好、文娱活动多，所以住着很多精神矍铄、生活能够自理的老年人。家里觉得奶奶和一群同龄人生活，肯定更能玩到一起。

有一次我去看望奶奶，恰好养老院在办每月一次的生日会，奶奶也是寿星中的一员。寿星发言环节，奶奶一直沉默不语，压根不配合热情的工作人员，场面一度很是尴尬。活动结束后，我问奶奶为什么不高兴。她一脸不快，喃喃自语：「我才不跟一群老头老太太们一起过生日呢」。那一年，奶奶九十岁。

这件事给了我很大冲击。年过九旬的奶奶尚且不愿承认自己老、觉得自己和其他老人不一样。我们这群正值壮年，有自我成长和不断拼搏的动力的「中年人」，抗拒社会对中年人的条条框框，不想被年龄定义和束缚，难道不是天经地义的吗？所以，这篇文章虽然在探讨中年，但不是想给中年人打上什么标签，只是想更好地理解人到中年，面临的是什么，又能做些什么，从而让自己打破年龄焦虑，更好地经营生活。

中年是什么？

想问一下各位朋友，你认为多少岁算是进入中年？你觉得关于中年，有没有一个统一且客观的衡量标准？

很多人都知道，世界卫生组织（WHO）对中年人的定义是45岁~59岁，45岁以下都属于青壮年的范围。所以，关于中年的第一个衡量标准是「年龄」，也是最常见的一个标准。

日本厚生劳动省给出的定义：45~64岁为中年人

年龄是一个客观数字，也可以说是一个统计学概念。它背后隐含着一个预设：大多数人到了某个年龄，会有类似的身心特征和人生状态。考虑到人类的生理发育规律，这样简单定义确实有一定的根据。

当然，世界卫生组织的年龄区间只是一个参考。关于中年的定义，每个时代、每个个体都有自己的衡量尺度。比如，同样年龄的两个人，同样被菜场小贩亲昵地称呼为「大哥」或「大姐」，有人就觉得很正常，有人就会觉得被冒犯。再比如，我们常听到：「35岁职场危机」「最佳生育年龄」「XX岁心脑血管发病率骤增」，甚至是古人常说的「三十而立」「四十不惑」。这些来自职业发展、生理机能、人生哲学的不同声音，都在向我们暗示：到了特定的年龄，人生会步入一个新的阶段，随之而来的是新的人生课题和挑战。

除了年龄，还有哪些标准可以评判一个人是否进入中年呢？

一个相对客观的衡量标准是生理状态。一般认为，相较于青年人，中年人的新陈代谢会逐渐放缓，体力精力较以前出现下降，还会出现慢性疾病的风险。

这一点相信很多朋友都深有感触：原本一直觉得自己很年轻，结果体检单子上查出一堆指标异常；去医院被医生叨念：「到了这个年纪，该注意身体了啊」，当场就有一种老了十岁的感觉。所以，除了身份证上的「实际年龄」之外，现在很多医疗机构会评估我们真实的生理状况、身体的衰老程度，给出一个「身体年龄」。很多实际年龄四五十岁的中年人，由于注重健康、坚持锻炼，身体年龄可能会比二三十岁的人还要小。当然，相反的情况也比比皆是。

外表和年龄极度反差的「庆奶」，在内娱常被津津乐道

另一个标准是社会身份。传统意义上，中年人是家庭的顶梁柱，处于上有老下有小的阶段，是社会的中坚力量。特别是结了婚、有了娃之后，很多人不得不从年轻时随心所欲的自由状态，转变成一个能处理职场工作、夫妻关系、生活琐事、父母养老和高强度育儿的「成熟大人」。这些叠加的社会角色，往往最能让人直观地感受到人入中年，身不由己。

不过，随着婚育年龄的推迟、生育率的降低、整体寿命的增长，社会层面看，大家进入中年的步调是明显推迟的。我有个五十岁出头、从未结婚的朋友，他的生活方式简单洒脱，不用辅导作业，不用操心学区房，加上自己会做一手好菜，整个人的眼神和气质就是比同龄人清澈，年轻得多；还有身边那些选择做丁克、没生娃的朋友，日常聚会的聊天话题依然围绕着吃喝玩乐、自我提升，和二十多岁的年轻人毫无二致。所以说，除了客观的年龄、生理指标之外，中年也是社会和生活附加给我们的一种身份与责任。

还有一个重要的标准是心理状态。 古人说「四十不惑」，在我看来，不是说人到了40岁就不会困惑——我九十岁的奶奶还觉得自己没活明白呢，而是说人进入中年后，通常认知能力会更成熟，人生阅历更丰富，情绪也会比年轻气盛时更稳定。

不过，矛盾的地方恰恰在此：虽然中年人心境比之前稳了一些，无奈现实中会面临着一大堆的健康、家庭和职场压力，表面上情绪稳定，但内心波涛汹涌，处于焦虑、抑郁、绝望状态的不在少数。研究表明，从35岁开始，直到50岁，随着年龄的增长，幸福指数开始一路下滑，过了50岁之后才会缓步上升。这或许就是我们俗称的「中年危机」。

幸福-年龄的倒U型曲线，低谷出现在50岁前后

简单小结一下，虽然说「中年」这个定义的边界比较模糊、因人而异，但整个社会对什么是中年、多大算是进入中年，还是有一些相对客观的评判标准的。它是一个由年龄、生理机能、社会角色和心理状态共同组成的复杂概念，并不是一个年龄数字像35、45能一刀切的。

你接受中年这个身份吗？

如果说是否进入中年还有一些衡量标准，那么接不接受自己是个中年人，就是一个更加主观的感受了。

大家不妨想想，你接受别人把自己定义为中年人吗？你是在什么场景或怎样的心境下，主动接受或认可自己是中年人的？

先讲讲我观察到的几种比较典型的态度。

很介意、明确拒绝被划归为中年人。比如，讨厌店员称呼自己：姐啊、哥啊。讨厌孩子喊自己阿姨、叔叔。样貌、着装上会努力装扮得青春活力，定期做医美，自拍照一定会精修面部，去掉任何能看出年龄的痕迹，然后配上文字：永远18岁！
介意，有意回避中年人身份，模糊化处理。说个印象很深的事，我一个前同事，约莫三四十岁，看不出来具体年龄，但总体挺精神的。每当大家一说到年龄、生肖等话题，他就一概避而不谈。除了HR，他的年龄无人知晓。他私底下聊起过，说职场凶险，不透露年龄是为了保护自己，避免中年裁员或遭年龄歧视。有一说一，我觉得他挺人间清醒的。
常以调侃的口气，主动把自己归入中年人群体。还有一类朋友，年龄不大，但早早就以中年人自居，什么保温杯不离手，枸杞红枣不能停，日常分享中年人养生保健、养老准备的话题云云。就我观察，这类朋友有的是心态特别好，确实不介意年龄，喜欢拿自己调侃。也有一类是有年龄焦虑、介意中年人这个身份的，只是在用调侃的方式纾解压力。
不介意，做符合中年人身份年龄的事。这类朋友也不少，能坦然直视自己的年龄，对自己已经不再是「小年轻」这个事实淡然处之，准确地把自己对标到「中年人」这个群体，正在做的事情也很符合社会对中年人的普遍认知。当然，这其中也有差异：有的人真的是平和豁达，不在意年龄，人生态度令人尊敬；有的则属于上了年纪，开始犯「登味」的中登、老登，这就另当别论了。

这里就出现了一个问题：为什么同样是到了一定的年龄，有些人就是拒斥把自己归入中年人行列呢？通过上面的例子，原因也可以窥得一二。我把它们总结成以下四种，也欢迎大家补充。

生物本能：对衰老和死亡的焦虑和恐惧，是人的一种生物本能，故意扯高深一点，类似于弗洛伊德所谓的「生本能」。与其说我们抗拒中年这个标签，不如说我们在抗拒和它高度绑定的一系列生理变化：年龄增长、生理机能下滑、不可逆的衰老、皮肤松弛、增长的疾病风险等等。这不是我们这个时代的症候群，而是从古至今人人皆有的生物本能。

自我认知：有些人拒绝中年标签，不是因为恐惧，单纯只是因为这个身份和他对自己的身份认知不符。我认识一位英语专家，他当年已经年过七旬，但在和我们这些「小年轻」相处时，完全不觉得自己有年龄差，真诚平等地和我们沟通交流。恰好这位专家姓杨，英文名就翻译成Young，他很喜欢拿着个梗说自己「自带年轻属性」。我从这个专家身上能感受到一种正向的、积极的心态，所以大家都很尊重他的自我年龄认知（也因为人家是行业大佬，不能得罪：）

社会层面：除了上面两个内因，外部的社会观念，如对中年的刻板印象，也会深深地影响我们对中年标签的好恶。不得不说，由于科技的发展和层出不穷的新事物，我们这个时代是高度媚青且厌老的。传统社会中，中老年人掌握着宝贵的阅历经验，还能享受到一定的社会尊重，然而在这个时代，中老年意味着和社会脱节、对新事物一窍不通。我们周围每天都是关于医美、冻龄、养颜的广告，还有像《20多岁AI创业估值XX亿》《五旬老人被诈骗XX万》这样标题的社会新闻，看完很难让人对于年龄增长、进入中老年产生正向期待。

每每看到「五旬老人」，真的会喷出一口老血

现实考量：最后就是一些很实际的因素，比如前面提到的职场年龄歧视，这个大家都懂。一旦被打上「中年人」标签，在公司眼里就意味着性价比低、肝不动、思维固化了，甚至随时可能被优化，再找下家就难上加难了。还有婚恋市场，对年龄的歧视无处不在。尤其是对待女性，年龄红线苛刻得令人费解，别说中年人不受待见，哪怕27、28岁的年轻女孩，也会被区别对待。此外，像学业进修这种个人选择，本应只和个人的意愿、资质和努力有关，但在我们的社会中，学历社会的年龄歧视也屡见不鲜。在如此刻薄的社会环境下，个体为了自保选择隐藏年龄、有意回避中年身份，是再正常不过的了。

关于「中年危机」

关于中年的话题，数不胜数。但在其中最扎心的，还要数「中年危机」。

前面说过，中年危机作为一种中年心境低谷，背后有社会学的研究基础。这也和我们对当代的中年人、老年人生存状况的直观感受高度一致：身处中年，压力山大、举步维艰，时常有一种「壮志未酬身先死」，看到自己人生天花板又无能为力的绝望；而到退休之后，拥有了大把的闲暇，还能正常领取退休金，所以又支棱起来，载歌载舞，全世界旅游起来了。

除此之外，还有一些有趣的维度，可以帮我们去更好地理解中年危机到底是怎样的一种心境。

「半途低谷」

我看过丹尼尔·平克的《时机管理》，里面有一个有趣的观点，把中年危机这个特定的现象，和「做事情做到半途」这个更加普遍的规律结合在一起对比，非常有启发。

书中提出了一个概念，叫做「半途低谷」。无论我们是做一个长线项目、读一本大部头，最痛苦的往往不是开头，也不是结尾，而是半途。刚出发时，我们会有新鲜感，还有一种猛冲直撞的激情；快结束时，我们又能清晰地看到终点线，靠着冲刺的动力咬牙坚持。唯独在中间地带，前不着村，后不着店。激情早就消耗殆尽，而终点又遥远得看不到边，只剩下手头枯燥的琐事和解决不完的麻烦。这个时候，人的挫败感就会达到顶峰。

其实，中年危机就是一场人生中的「半途低谷」。 到这个年纪，青春年少时不切实际的妄想破碎了，逐渐认清了自己能力的边界；而可以撂挑子不干的退休年龄又遥遥无期。每天一睁眼就是还不完的房贷、做不完的工作、照顾不完的家庭，不崩溃才怪。

个人觉得，把中年和做事的普遍规律进行对比，还是挺让我释然的：中年崩溃，是一种很正常的心理和生理规律。我们的疲惫、无力、绝望，并不是因为中年人不够坚强，也不是因为我们的人生彻底失败了，仅仅是因为我们刚好走到了人生最难熬的半途，只要健康地活下去，再下一程又会峰回路转，有新的风景。

谁发明了「中年危机」

细究起来，「中年危机」这个词是一个很晚近的概念。

最早提出这个词的是一个精神分析学家，名叫埃里奥特·杰奎斯。1957年，他在一个学会上发表了一篇论文，叫《The Mid Life Crisis》。文章以一个36岁的抑郁者患者为例子（其实就是作者自己），描述了人到中年，普遍会经历一段持续数年的抑郁时期：

直到现在，生命还好似一条无尽向上的斜坡，除了遥远的地平线外我一无所见。突然间，我好像触到了斜坡的顶点，前方就是下倾的坡道，路的终点呈现眼前——尽管还很远，但却真真切切。在那终点，死亡确定无疑地显现着。

这篇文章火了之后，很快从一个学术概念，变成欧美社会热议的流行话题。没过几年，「中年危机」就脱胎成为一个古已有之、人生必经的生理现象。而且它的定义也被无限放大，几乎可以描绘中年人一切的内心挣扎：你觉得自己一无所有，感觉很失败，可以说自己是中年危机；你觉得自己一切都有了，找不到意义，也可以说自己是中年危机。你遇到情感变故——中年危机；工作变故——中年危机；身体变故——中年危机；子女教育出问题——中年危机……反正只要你是中年人，你经历的所有不顺心的问题都可以叫「中年危机」。

所谓物极必反，上世纪末，欧美反思性的学术文章越来越多，认为「中年危机」这个概念大而化之，就是个缝合怪，把什么问题都往里塞。学术上认真讨论这个概念的论文也越来越少。有趣的是，这个词从欧美学术界退潮的时间，恰恰是它在中国生根发芽的时间。1994年，中文世界第一次出现「中年危机」这个词，出自《上海家庭报》一篇鸡汤文章的标题。后来这个词逐渐开始在国内流行，现在大家早已耳熟能详，不必再多说了。

没错，是洋气的大上海！

讲这个概念的发展史，本身并没有多大意义。不过了解它的来龙去脉，可以帮我们消解对「中年危机」这个概念的迷信和滥用。下次当你再和一群老朋友聊中年危机时，可以把这个话题当做谈资，跟我一样，好好展示一下什么是中年登味：）

「中年危机」的应对之道

这是一个很大的话题，而且存在着极大的个体差异。我只能抛砖引玉，聊聊我个人的想法。

谨慎定义

首先，我现在倾向于把「中年危机」视为一种必然经历的人生阶段（半途低谷效应），但在实际生活中，会比较谨慎地使用这个概念，不会把所有事情都往「中年危机」这个袋子里装。比如身体出问题了，哪怕是中年人常见的代谢失调，我也会把这件事定义为一个健康问题，会去学健康知识、找解决办法；如果是工作上不顺利，我会把它定义成一个职场发展问题，会去重新思考自己的职场目标，找一些可能的出路。

之所以这么思考，是因为「给事物命名」是一件很重要的事情。它就像是找一个空间去安置某个物品，如果你把酱油放到厨房里，下次做饭时，就能在第一时间找到它，没有了也能及时发现，这就是个正确的位置。但「中年危机」这个语词，对应到位置上，有点像一个无所不包的杂物间。你把酱油丢进杂物间，归类上也不能说错，毕竟一说中年危机嘛，客观存在，置之不理好像也没什么大不了。但实际上，我个人认为这背后隐藏着一种逃避思考、拒绝反思、不想主动解决的态度。所以，我选择不稀里糊涂归类，想清楚具体问题的具体解决路径，也就是选择直面问题、正面应对的态度。

真心接纳

遇到的问题多了，我清醒地意识到，像身体疾病、赡养老人、事业瓶颈这些事情，不是我一个人的困境，而是一个高度普适性的话题：只要你活到这个岁数，或多或少都会遇到类似的困境。这让我从生存论的角度，一下子感觉不孤单了，无从逃避，也不必逃避了。

这里想用海德格尔提出的两个概念，拉高一下这篇文章的逼格（bushi）。他在《存在与时间》中提过「上手状态」和「现成在手」两个概念。

经典！值得花一年去读的一本书~

年轻的时候，我们的身体很健康、精力很饱满，就像一把趁手的新锤子，我们只管拿它去砸钉子、砸墙，根本意识不到锤子本身的存在，这就叫上手状态。类似于你买完车回来，不怎么用读说明书，很快就能踩油门上路，用起来很上手。

而到了中年，身体这把锤子钝了、木柄裂开了，这时候，一直理所当然、默默运转的工具会突然罢工，变成了出现问题、我们需要严肃对待的「现成在手」的事物。类似于你孤身一人开车开到沙漠中央，忽然发现车坏了，硬着头皮，不修也得会修的状态。对待这些事，你根本无处可逃，也没法糊弄，只能停下脚步，老老实实地直面它、修补它。这就是一种生存层面的真相、本质，或叫存在论。

寻找同伴

既然这种生存危机逃也逃不掉，我们应该到哪里去寻找解药呢？其实，只要你有心去思考，以「中年」「中年危机」为主题词，随手一搜书库或豆瓣，就能找到大量的书籍或影视作品在讨论这个话题。

平心而论，我其实不太推荐去硬啃那些干巴巴的理论书，反正我是没有完整读下来一本，收获也寥寥。

相反，我特别推荐大家去跟一些你敬重的长者聊天，或读你喜欢的作家或名人写的随笔集，还可以看一些公号平台汇编的真实故事集。看看别的人会遇到哪些难题、如何从困顿中挣扎、与自己和解、重新站起来的，这种人与人、同伴与同伴之间的真实共鸣，我觉得才是更治愈中年危机这类问题的良药。

喜欢名著的朋友，强烈建议读读经典文学作品，你会发现，但凡是进入神作榜的那些书，看似很高大上，实际上都很好读且深刻，比如《围城》《荒原狼》《安娜·卡列尼娜》《包法利夫人》，真的是常读常新，读完还能装逼。

与「中年危机」相关的书籍、播客、影视数不胜数，我就不一一推荐了。如果你喜欢看短视频、看直播，那么看大冰的直播也是可以的：）和信得过的朋友交流、和爱人促膝长谈，更是上佳的选项。

写在最后

关于「中年」这个极其宏大的话题，虽然可写的方面很多，但我不想把话题铺的太满。我写这篇文章本身的核心目的，不是为了说出些什么道理，而是只是想表达自己当下的一种人生处境，同时抛砖引玉，让更多的朋友去分享自己的中年收获和困境。只要有一瞬间觉得自己并不孤单，这篇文章的目的就达到了。

MacBook Neo 体验：十年之后，它没有成为下一台 MacBook

秋风花雨落 — Sat, 11 Apr 2026 07:58:39 GMT

序

12 英寸 MacBook 带来的惊艳仿佛还在昨日，转眼间却是十多年前的事情了。

12 英寸 MacBook，首发于 2015 年。图源 Apple 官网。

更早些时候，Apple 曾于 2006 至 2011 年间推出一款采用白色聚碳酸酯机身的 13 英寸 MacBook，定位为 Mac 笔记本电脑中的入门级产品。彼时的 13 英寸 MacBook Air 是比 MacBook Pro 更贵的高端轻薄本，数年后发布的 11 英寸 MacBook Air 才取代了 13 英寸 MacBook 的定位。

定位入门的 13 英寸 MacBook。图源 Apple 官网。

2015 年初，12 英寸 MacBook 首次亮相，以 920 克之轻、13.1 毫米之薄，成为有史以来最纤薄、最轻巧的 Mac 笔记本电脑。这款 MacBook 历经三次更新，最终于 2019 年停产，距离 2020 年 Apple 宣布 Mac 改用 Apple 芯片仅一步之遥。

发布于 2020 年的 M1 芯片。图源 Apple 官网。

自 Apple M1 于 2020 年问世以来，让 12 英寸 MacBook 回归的呼声便从未停止。人们期待的，或许仍是那个会把新芯片装进旧机身、以出人意料的方式重构产品的 Apple。

搭载 M1 芯片的 Mac，基于 Intel 模具。图源 Apple 官网。

2026 年 3 月 3 日晚，一张带有「MacBook Neo」字样的截图开始在网上流传。或许从那时起，我们就该意识到 Apple 不会复刻 12 英寸 MacBook 了。12 英寸 MacBook 近乎偏执的极致轻薄，终究还是成了一段无法复现的传奇。

图源 MacRumors。

外观

尚未打开包装，我们就已经能注意到 MacBook Neo 的不同。

包装

MacBook Neo 的四种配色。图源 Apple 官网。

MacBook Neo 采用饱和度较高的多彩外观，有银色、桃粉色、柑橘黄色和靛蓝色四种配色。包装纸上印有与机身同色的「hello」字样，箱内随附 20W USB-C 电源适配器和 1.5 米充电线。

开箱

单手掀开屏幕，13.0 英寸 Liquid 视网膜显示屏采用三边等宽设计，表面带有抗反射涂层。屏幕分辨率为 2408 x 1506，支持 sRGB 色域和 10 位色深，最高亮度 500 尼特。

屏幕

目光移向键盘区域，MacBook Neo 配备全尺寸妙控键盘，键帽采用与机身同色系的设计。其中 256GB 机型配备锁定键，512GB 机型配备触控 ID。多点触控板为玻璃材质，颜色同样与机身一致。

全尺寸妙控键盘

512GB 机型配备触控 ID

即使 MacBook Neo 是 Mac 笔记本电脑中定位最低的产品，它的机身质感依然出色。整机采用铝金属材质打造，结构强度与其他机型无异。值得一提的是，MacBook Neo 的 USB 端口、耳机插孔、扬声器格栅与底部脚垫均与机身同色。

整机质感非常出色

MacBook Neo 基于一款全新的 13 英寸模具，既不像新款 MacBook Air，也不像曾经的 12 英寸 MacBook。MacBook Neo 的厚度为 1.27 厘米、重量为 1.2 千克，虽然略高于 MacBook Air，但整体依然足够便携。随身携带时，两者的体感差异并不明显。

三围尺寸

体验

MacBook Neo 最大的优点，不是某项参数的领先，而是它总能在你需要的时候立刻开始工作。无论是在床上、沙发上、课桌上，还是高铁、飞机的小桌板上，MacBook Neo 都能做到开盖即用、合盖即收，不用保存或重启应用、无需反复开关机，更不必担心异常发热或掉电过快。对于一台定位于便携与轻办公的电脑，这种随时可用的体验或许比纸面规格更为重要。

飞机小桌板

屏幕

从观感出发，MacBook Neo 这块 13.0 英寸 Liquid 视网膜显示屏并不算差，分辨率、亮度和色彩表现都足以满足网页浏览、文档处理与视频观看等日常需求。P3 广色域的缺席使其难以胜任对色彩要求较高的工作，抗反射涂层的效果也弱于 MacBook Air。这是一块合格的屏幕，但无法称之为优秀。

屏幕在阳光下的可读性不足

在暖色灯光下，由于缺少原彩显示，MacBook Neo 的屏幕会保持相对更冷的色温，与其他 Apple 设备差异明显。当然，原彩显示是否重要，本就因人而异，这一点仍要看你自己的使用习惯。

屏幕不支持原彩显示

性能

MacBook Neo 搭载 Apple A18 Pro 芯片，配备 6 核 CPU 和 5 核 GPU。在性能测试中，这颗芯片的单核性能接近 Apple M3，多核性能与 GPU 性能接近 Apple M1。这意味着 MacBook Neo 更可能面向的并不是已经在使用 Apple Silicon 的用户，而是仍在使用基于 Intel 的 Mac 的用户。

首款基于手机处理器的 Mac 笔记本电脑

以搭载 Apple M2 的 MacBook Pro 作为参照，MacBook Neo 在应用加载速度和整体系统流畅度方面并没有明显差别，日常使用几乎可以无感切换。由于单核性能更高，MacBook Neo 在某些轻负载场景的响应速度甚至更快。

宣传图或许已经暗示了使用场景

受限于芯片，MacBook Neo 仅有 8GB 内存一种选项。大部分情况下，系统都会占用 200MB 至 2GB 不等的交换空间。打开 3 至 7 个软件时，MacBook Neo 都能相对流畅地运行；当软件数量超过 10 个时，在窗口间切换就可能出现卡顿。

为了测试 MacBook Neo 的性能，我使用 Final Cut Pro 剪辑了一段视频。素材包含超过 30 条码率约 100Mbps 的 4K 视频，同时加入了转场、变速等特效。

剪辑过程

剪辑过程中，MacBook Neo 的内存占用约 7GB，交换空间约 1GB，整体运行比较流畅。由于内存及硬盘性能限制，调整时间轴时预览画面存在轻微卡顿，整体处于可接受范围内。

将上述内容导出为 4 分钟的 HEVC 视频文件，MacBook Neo 耗时 260 秒，作为对比的 MacBook Pro（M2）耗时 220 秒。这意味着 MacBook Neo 处理基础的视频剪辑并不吃力，但它的上限也止步于此。

续航与充电

在我日常的写稿环境下，同时运行 Safari、备忘录、ChatGPT、微信、QQ、网易云音乐等数个软件，MacBook Neo 的续航大致在 6 小时至 8 小时之间，且放电曲线平稳，不会出现电量骤降的现象。电量耗尽后，使用标配的 20W 充电器完全充满大约需要 180 分钟；换用 65W PD 充电器后，最快可在 120 分钟内充满。

轻度使用基本可以一天一充

键盘与触控板

MacBook Neo 是近十年来第一台取消键盘背光的 Mac 笔记本电脑。对于一台主打移动办公的设备而言，这几乎是最不该缺失的功能。除此之外，MacBook Neo 的键盘手感基本令人满意，尺寸和键程与 MacBook Air 一致，长时间码字也很舒适。

缺少键盘背光

不同于 MacBook、MacBook Air 和 MacBook Pro，MacBook Neo 没有配备力度触控板。按下触控板时，反馈来自真实的机械结构而非马达模拟。得益于特殊的结构设计，触控板的任何区域均可按下且所需力度相同，使用体验与力度触控板差异不大。

触控板尺寸，对比 iPhone 16 Pro

扩展

虽然 MacBook Neo 配备了两个 USB-C 端口，但它们的能力并不相同。其中左侧端口支持充电、视频输出和 USB 3 10Gbps 数据传输，右侧端口仅支持充电和 USB 2 480Mbps 数据传输。由于芯片限制，MacBook Neo 仅支持连接一台 4K 60Hz 显示器，如果显示器被误插到右侧端口，macOS 会提醒用户换用另一个端口。

三个端口位于同侧

端口能力的不对称，会让 MacBook Neo 用起来有些麻烦。如果在通过右侧 USB 2 端口充电的同时用左侧 USB 3 端口连接外设，充电线就会更靠近手边，插拔设备时多有不便。而一旦外接显示器，MacBook Neo 便只剩下一个 USB 2 端口可用，扩展性几乎归零。

仅左侧端口支持 USB 3 和 DisplayPort

影音

得益于 EDR 技术，MacBook Neo 的屏幕支持 HDR 视频播放。当系统识别到 HDR 视频后，会在提高屏幕整体亮度的同时降低非 HDR 内容的白点值，从而增强 HDR 视频的亮度表现。这项技术在屏幕亮度较低时效果更好，但目前仅适用于 HDR 视频、无法显示 HDR 照片，更无法比肩具备物理分区背光能力的 mini-LED 或 OLED 屏幕。

MacBook Neo 播放 HDR 视频

双侧向发声扬声器位于掌托两侧，支持空间音频和杜比全景声播放。由于开孔朝向两侧，横向声场较为宽广但纵向声场较窄，整体声音相对单薄。其中人声与高频部分表现优异，低频部分较为松散，相比 MacBook Air 有明显差距。

扬声器位置

MacBook Neo 在连接受支持的 AirPods、AirPods Pro 和 AirPods Max 时，无法启用头部追踪功能。此外，MacBook Neo 的耳机插孔不支持高阻抗耳机。

MacBook Neo 不支持 AirPods 的头部追踪功能

MacBook Neo 配备两个麦克风，支持「语音突显」和「宽谱」模式。经过简单测试，MacBook Neo 与配备三麦克风阵列的 MacBook Air 的录音音质和降噪效果基本相同，足以应对日常录音、视频通话和网课需求。

与 MacBook Air 的异同

顶部边框内的摄像头仅为 1080p 分辨率且不支持 Center Stage，这意味着人物居中、桌上视角等近年在其他 Mac 机型上逐渐常态化的功能，在 MacBook Neo 上一并缺席。

对比 MacBook Air

MacBook Neo 与 MacBook Air 的定位并不相同。MacBook Air 追求的是在轻薄前提下尽量完整，它有能力连接更多外设、接入多台显示器、承担更复杂的工作流；而 MacBook Neo 则更像一台轻办公设备，更强调随手可用而不是面面俱到。相比 iPad，MacBook Neo 拥有真正的多任务处理、更成熟的文件管理器，以及完整的桌面操作系统。在某些场景中，MacBook Neo 或许会比搭配键盘的 iPad 更像一件称手的工具。

MacBook Neo 与 MacBook Air

MacBook Neo 与 MacBook Air 之间的选择，未必真的取决于参数本身，而更多取决于这些取舍是否会影响你的使用方式。若你能够准确说出 MacBook Neo 相比 MacBook Air 有哪些取舍，也清楚这些差异会如何影响自己的使用方式，这就已经说明了你更适合 MacBook Air；反过来说，若这些差异对你并不明确，或者并不足以影响你的日常使用，那么 MacBook Neo 或许就已经足够。

诚然，MacBook Neo 的许多取舍是否成立，最终仍取决于价格。对于一台入门级 Mac 笔记本电脑而言，屏幕配置的差异、键盘背光的缺席、端口速率的不同都并非完全无法接受；真正的问题在于 Apple 是否愿意用足够显著的价格差距来让这些取舍显得合理。一旦 MacBook Neo 与 MacBook Air 的差价过小，这些取舍就会成为放弃 MacBook Neo 的理由。

官方售价

结语

在 Apple 提交的早期认证中，MacBook Neo 最初的名称似乎就是「MacBook」，系统内置的墙纸也间接证明了这一点——MacBook Pro、MacBook Air 的墙纸分别为「Pro」和「Air」字样，但 MacBook Neo 的墙纸是「Mac」而非「Neo」。出于某些原因，Apple 在最后时刻更改了名称。

MacBook Neo 壁纸。图源 Apple 官网。

MacBook Neo 的名称非常容易让人想起十年前的 New MacBook，也让我们的期待产生了错位。如果把 MacBook Neo 视作入门级 13 英寸 MacBook 的延续，它或许称得上可圈可点；但如果我们期待的是另一台足以重新定义笔记本电脑的 12 英寸 MacBook，那么这份答卷，恐怕还远远不够。

12 英寸 MacBook

十年前，12 英寸 MacBook 之所以令人难忘，不是因为它足够完美，而是因为它足够激进。那时的无线生态远未成熟，扩展坞尚未普及，处理器性能与电池续航更不足以从容支撑 Apple 对轻薄的设想。而在当时，12 英寸 MacBook 非常昂贵。

12 英寸 MacBook 拥有来自未来的参数。图源 Apple 官网。

十年后，MacBook Neo 所处的时代，已经拥有更普及的无线生态、更成熟的处理器、更可靠的续航和更现实的价格。12 英寸 MacBook 当年面对的许多问题，如今大多已经有了解法。

USB-C 端口和蝶式键盘

只是这一次，Apple 交出的不再是一台重新构想、面向未来的笔记本电脑，而是一台经过精密计算、层层取舍的入门级 Mac。MacBook Neo 的问题，从来都不在于它够不够好，而在于它终究没有成为下一台 MacBook。

不再 MacBook

秋风花雨落 2026.4.11

本文使用 MacBook Neo 撰写。

ROG臻世｜触碰游戏耳机的边界

车不能快 — Fri, 10 Apr 2026 02:48:43 GMT

前言|另一种 ROG 的声音

在 CES 2026 上，ROG一如既往带来了他们的全新产品，从旗舰级主板、机箱，到那些「秀肌肉」的游戏硬件与外设，几乎每款产品都在强调性能、规格与视觉张力。

但在这些产品之间，有一款显得不太一样。它没有那么浓烈的电竞符号，也不靠夸张的视觉冲击去夺人眼球，却因独特的产品定位，让我不禁驻足，它就是ROG Kithara Gaming Headset 臻世。

而在正式发售之后，我也借来了朋友首发入手的臻世，体验了相当长一段时间。它身上有不少让我意外的地方，也留下了一些难以立刻给出答案的疑问。

今天就借这款臻世聊一聊：当一个一贯强调Gamer文化的品牌，开始尝试一种不太Gamer的表达时，这背后到底在发生什么。

设计｜被收敛的锋芒

如果只看纸面规格，臻世依旧非常ROG——追求极致、打造超凡体验，且不计代价。

但当你把它摆到桌面上，与一众ROG产品并列，它又不那么ROG了。没有那种一眼就能识别的张扬，而是少见的内敛与克制。这很大程度上源自臻世对游戏耳机在声学结构与视觉表达上的一次重新建构。

为了容纳100mm的平板振膜单元，臻世沿用了 HIFIMAN 标志性的椭圆耳罩轮廓。但它并没有选择本家那种通透、疏朗的百叶窗式格栅，而是转向一种更复杂的开放嵌套结构。面盖在椭圆金属外框之内，又嵌入了一枚略小的椭圆框架作为视觉核心，两者通过三处弧形支撑连接。几道弧面像是从装甲边缘延伸出来的「钩爪」，将整个耳罩结构牢牢扣住。骨架之间的留白，则铺满了点阵式开孔，既功能导向，也带着明显的工业风味。

标志性的「败家之眼」自然不会缺席，但这一次它收敛了光芒。没有熟悉的焕彩RGB，而是被设计成一组冷调的银色金属条点阵，嵌在斜向格栅之上。不同长度的金属饰条层层铺开——远看，是一枚完整的Logo；近看，则是格栅设计的一部分。光线在这些金属框架之间来回折射，不同角度下呈现出完全不同的层次与质感，给我一种凛冽的感觉，十分耐看。

头梁部分，则直接采用了 HIFIMAN 的「次时代人体工学头带」——开放式双层结构，顶部镂空。虽然这个头梁设计确实不错，但「次时代」「人体工学」这些说法，说到底还是更偏宣传语一些。连接叉的转轴做工相当扎实，支持耳罩多角度旋转。耳垫为蛋白皮+织物拼接，回弹节奏偏快，整体厚实但不闷，长时间佩戴也不会有明显压迫感。

客观来说，单论做工，臻世已经明显拉开了与 HIFIMAN 本家产品的差距；而在设计层面，它也不是市面上那些公模方案可以相提并论的。但如果把它放回ROG自家的语境里，我反而很难简单地把它归类为一款「旗舰游戏耳机」。

有点像一台高性能的商务车和一台纯粹的跑车——它们或许在动力、成本，甚至某些极限指标上同样站在顶点，但服务的目标、强调的体验，以及最终指向的使用场景，本就不是同一个情景。

而这也正好引出下一个问题：它还是游戏耳机吗？

声音｜被展开的听感

尽管游戏类型早已变得五花八门，但我们对游戏耳机的评判方式，似乎依旧停留在对抗式网游的语境里。我们总是习惯性地去问：听声辨位清不清晰？虚拟环绕准不准？延迟够不够低。却很少反过来想，它在具体游戏内容中的表现究竟如何。

这些年，随着接触的作品越来越多，我对玩游戏这件事的理解也慢慢发生了变化。不再只是追求胜负带来的刺激，而是开始在意氛围、音乐、叙事，以及整体的沉浸感。也正是在这个过程中，我逐渐意识到：在传统评价体系下，被定义为优秀的游戏耳机，并不一定适用于所有类型的游戏，也不一定总能带来好的听觉体验。

于是，我开始有意识地去做一些尝试。在不同类型的游戏里，设备该如何搭配？又该如何服务于整体体验，而不是仅仅承担信息传递的职责。

从各种键盘、不同厂商的手柄，到 Hitbox 这类高度特化的游戏外设；从早年被声学大牌牵着走的懵懂，到后来慢慢接触并喜欢上像宁梵声学、Kali Audio这样的小众宝藏，我逐渐建立起一套更关注「设备与内容是否契合」的外设观。

那么，臻世放在这样的坐标系里，又该如何理解？

如果一定要给它一个明确的归类，它依然属于游戏耳机，原因也很直接：它的声音取向，本质上仍是为信息呈现服务的。瞬态很快，低频大幅削减细节，只保留必要的信息量；中频相对中性；高频则明显被强调，承担起主要的信息密度。配合平板振膜结构，相比以往产品，它在空间感和结像定位上确实有所提升。

但有意思的地方在于，当你搭配原厂线材使用时，它所呈现出来的，并不是一个完整、立体的三维声场。左右分离异常清晰，但除此之外的方向感却被大幅弱化——前后、远近变得模糊，甚至难以感知。这种听感更像是一幅被压缩在两侧边界中的浮雕，而不是一座真正具有纵深的雕塑。

放在整个游戏耳机的语境里，臻世的声音是相当「异类」的。即便同为平板振膜方案，比如 Audeze 的 Maxwell，本质上仍然是在构建一个「完整空间」的听感；而臻世在开放结构的加持下，走向的是另一条路径——更通透，也更剥离。声音像被摊开在你面前，信息直接、清晰，没有太多修饰。

也正因为如此，它在不同游戏类型中的表现会出现明显分化。相比强调反应速度与精准定位的FPS，它在RPG、赛车以及动作冒险类游戏中的优势反而更明显：环境背景被拉开帷幕，层次更清晰，人物对白和背景声各自归位，整体氛围更容易被感知。

但一回到纯音乐聆听，这种取向就开始显得有些「收不住」。它更适合那些强调节奏与信息冲击的类型——摇滚、金属、部分电子乐、电影配乐、游戏原声，或者弱化人声的流行乐。你能清楚地听到能量被拆解、节奏被强调、分轨变得干净利落。

反过来，像重低频电子、强调空间与氛围的爵士、大编制古典，甚至是以人声为核心的ACG曲目，在它这里都会显得有些不够从容。

所以从纸面和体验来看，臻世确实是一副不太典型的游戏耳机——但问题也恰恰在这里：当它一方面仍在服务游戏，另一方面又明显偏离了传统路径，我们似乎很难再用原有的那套标准，去简单定义它。

产品逻辑｜一副反直觉的耳机

尽管臻世在纸面参数上几乎没有短板，但作为一款诞生于2026年、挂着 ROG 之名、面向游戏玩家的产品，它却做了一个近乎反直觉的选择——没有驱动软件、没有DSP调音，只保留最基础的有线连接。

换句话说，它是一副「原始」的耳机。

在一个算法主导体验的时代，这种取向本身就带着某种明确的立场。我们早已习惯用EQ、虚拟环绕、空间音效去不断修饰声音；而臻世却选择把一切压回到最底层——单元、结构，以及尽可能直接的声学表达。

这让它不仅偏离了 ROG 一贯的产品路径，甚至在某种意义上，也与当下整个游戏耳机的发展方向产生了错位。

当然，你也可以用一句更轻描淡写的话来解释：这不过是一款联名产品，品牌声量大于一切。ROG做只是说明他们能做。

放在其他品牌身上，这样的判断或许成立。但对于 ROG 来说，这个结论显得过于简单了。

ROG从来不是一个缺乏表达欲的品牌。无论是设计语言、产品形态，还是技术路径，它更习惯浮夸，而不是收敛。如果臻世只是一次简单的资源嫁接，那它完全没有必要在表达上如此克制——甚至主动放弃那些早已被验证有效的「ROG式手段」。

也正因此，在实际使用臻世的这段时间里，我反复在想一件事：这款耳机，似乎是带着某种内在矛盾诞生的。

一方面，它的声音表现确实对得起开放式平板的血统；但另一方面，420g的重量、开放结构带来的环境干扰与隐私泄露，以及有线连接和无驱动所带来的限制，都让它很难成为一个典型意义上的「电竞设备」。它既不适合站在最强调胜负的舞台上，也不太可能出现在网咖环境中。

而如果把它当作一副音乐耳机来看，它同样不够完整——无论是本体调音，还是整体系统，都需要额外的前端与调试，才能真正释放潜力。

反复佩戴之后，那种抽象的矛盾感开始变得具体：它在向使用者提出一种要求——为它留出一个相对理想的使用环境。不是嘈杂的竞技场，也不是随手一放的办公桌，而是一个可以安静坐下来、专注去听、去沉浸的空间。

而这，也自然引出了另一个更本质的问题：我们到底需要一副怎样的「游戏耳机」？

使用场景｜我们真的需要这么多设备吗？

回顾我自己的使用习惯，其实一直是割裂的——需要沟通与协作的游戏，就用带麦的游戏耳机；偏向影视或音乐体验时，再换成另一副更偏监听或Hi-Fi取向的设备。

但一旦进入一些边界模糊的类型，比如赛车游戏，或是兼顾动作、探索与挑战的作品，这种划分就开始失效。

如果为了「打得更好」而选择游戏耳机，多少会牺牲掉声音本身的质感与氛围；而如果为了「听得更好」去选择音乐耳机，又可能因为信息表达不够直接，而影响操作判断。

于是问题变得很具体：在「玩得好」和「听得好」之间，我们似乎始终在做取舍。

我现在的解决方案，是用监听耳机+麦克风去应对前者，用音箱承担后者。但这种看似合理的分工，本质上是以频繁切换为代价的——设备之间的更替、不同游戏的反复调整，甚至在 Mac 与 Windows 双平台之间，还要不断切换输入源。

于是，另一个问题慢慢浮现出来：我们真的需要这么多设备，去覆盖这些被人为拆分的使用场景吗？

而臻世，在我看来，正是 ROG 在当下语境里，尝试给出的一个答案。

只是，这个答案究竟能打多少分，恐怕还没有那么容易下结论。

结语｜边界之外的答案

回过头来看臻世这款产品，ROG 给出的定义是「专为追求高保真、发烧级音质的玩家打造」。但在我看来，这句话或许还需要一个前提——它首先是一副面向「游戏玩家」的耳机。

它确实在拓展使用场景，但这种拓展并不是从「游戏」走向「泛娱乐」，而是发生在游戏内部：从多人竞技，延伸到动作冒险、赛车模拟，再到更强调氛围与叙事的单机体验。

换句话说臻世并没有变成一副真正意义上的「全能耳机」，它更像是在尝试成为一副「更完整的游戏耳机」。

当然，它也具备一定的发烧基础：本体素质不差，解析力和空间表现都足够支撑细节欣赏。但如果为了榨干这些潜力而投入额外的设备与精力，多少有些本末倒置。毕竟，它的出发点是服务更广泛的玩家——希望你拿起来就能用，而不是把它当作一套需要反复折腾的音频系统。

否则，ROG 也不会贴心地附上 USB-C 转双 3.5 mm 转接头——说实话，要是没有这个配件，一些电脑用起来恐怕多少有点「难绷」。同时还配备了全频带线控 MEMS 麦克风，让它在不同平台之间尽可能做到即插即用、无缝切换。

但从另一个角度看，作为一家初次深入开放式平板耳机领域的大厂，ROG 显然也还有没完全准备好的地方。比如前面提到的——完全没有驱动软件，也缺乏DSP调音工具。即便这可以被解释为一种「克制」的设计选择，但在实际使用中，多少还是会带来不便。如果未来能在这方面补齐能力，它的完成度或许会更高。

那么问题回到最初：臻世到底算不算一款好产品？

如果顺着这个问题继续往下推，其实我们不得不回到一个更基础的命题——什么是「游戏耳机」？它的使命到底是什么？我们又该用什么去衡量它？是性能指标？是感官张力？还是某种被长期塑造出来的用户预期？

臻世没有给出一个标准答案，但它至少提供了一个很有价值的样本：当ROG选择收敛RGB，转而去触碰更底层的声学表达时，游戏耳机的边界，其实远比我们习惯认知的要更宽。

而能够让人重新思考「游戏耳机」这件事本身，或许正是臻世最大的意义所在。

这也是我一直对ROG抱有好感的原因之一——它始终不太安分，也始终试图往前走一步。

让小企鹅输入法支持14键、18键键位双拼

超级流浪者 — Fri, 10 Apr 2026 02:13:45 GMT

前因：

最近意外得知就算输入法app禁止联网了，也可以通过keychain，让同一家公司下的其他app读取到。虽然目前我使用的是百度输入法，也没有其他百度的app，但是这个消息提醒了我，禁止联网也不是万全之策。

然后了解到开源的小企鹅输入法(基于rime的安卓版)，但是小企鹅只支持26键，然后有人基于小企鹅，魔改了一下（靓企鹅），支持了自己修改布局，图形化操作，拖拽就行。然后万象拼音也支持14键位、18键位，两者一结合–完美。

具体步骤

下载靓企鹅和rime插件

下载靓企鹅的apk和rime插件，地址：（https://github.com/fxliang/fcitx5-android/releases）
注意事项-下载页有多个apk，一共需要下载两个，第一个是体积为44mb左右，末尾带fx的，这是靓企鹅的apk，然后第二个需要下载的就是rime插件（org.fcitx.fcitx5.android.plugin.rime），用来装载万象的方案。

3. 安装靓企鹅apk，安装rime插件，安装rime插件后，进入靓企鹅（app在安装后的名字叫：小企鹅输入法.fx），点击插件-重新加载-会出现rime

4. 重新加载后，插件列表中会出现rime。

5. 点击〖输入法-底部的添加按钮-选择-中州韵〗，到这一步，rime插件加载成功

6. 点击中州韵-设置-用户数据目录

7. 这一步的目的就是为了让文件管理器出现〖小企鹅输入法.fx〗的选项，方便后续的选择

8. 下载万象拼音的方案，推荐使用万象更新app，可以自定义下载文件的地址，因为小企鹅的文件目录在data目录内，手动存放太麻烦了，下载地址：（https://github.com/amzxyz/RIME-LMDG/releases/tag/tool）下载安装Wanxiang-Updater-Android-v1.6.apk

9. 添加授权目录-选择刚刚的小企鹅fx中的data/rime

选择data/rime

结果展示应如下：

划到底部-我选择的是〖仅方案〗，模型会增加长句子的准确度，大家各取所需。

配置万象的方案，修改为支持14、18键位。

以下是文章引用的源链接：14、18键位

首先进入刚刚的data/rime目录，进入方式前文有写：进入小企鹅输入法-输入法-中州韵-设置-用户数据目录
进入custom目录，custom目录中是万象给的示例文件，我们需要把wanxiang.custom.yaml复制到外层，也就是rime目录
复制后进行更改，在wanxiang_algebra:/base/全拼的下一行添加 -18jian，注意yaml的格式，缩进需要一致。

示例如下：


patch:
  speller/algebra:
    __patch:
      #- 模糊音
      - wanxiang_algebra:/base/全拼
      - 18jian    #在这里加一行就可以 ，⚠️注意，这一行必须是最后一行，不管前面有什么

4. 划动到文件底部，把大写的字母改为小写的就行，记得保存文件

5. 重新部署，加载出万象拼音

配置键位布局

点击虚拟键盘-编辑文本键盘布局

2. 选择中州韵-万象拼音方案

3. 点击需要合并的键，修改权重宽度、修改显示文本，显示文本就是我们想合并的键位的布局。万象是能识别到这种，万象真nb。主字符保持不动。（我也分享了18键位的布局在后面，可以直接二维码导入）

然后完整的示例：

ps：靓企鹅支持二维码分享布局，这是我的布局，大家可以试下，但是实际体验过程中的二维码分享识别有点问题，有时候会识别不到。

修改完后，点击右上角的保存，然后重新部署即可。

额外的优化项：
修改字母为全拼的效果

最后：感谢rime的开发者们、万象的开发者们、小企鹅的开发者们、靓企鹅的开发者们。

程序员养龟有多离谱？AI 帮我 24 小时盯着 6 只龟

叶水水 — Thu, 09 Apr 2026 14:26:28 GMT

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文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。

背景

最近对养龟产生了兴趣，家里陆续来了 6 只：草龟、地图龟、西非侧颈龟、三只黄喉拟水龟。龟缸上装了 TP-Link 摄像头，群晖 NAS 跑着 Surveillance Station 24 小时录像，水温传感器和加热棒也配齐了。

东西都有，但用起来全是分散的。看温度一个 APP，看摄像头另一个，加热棒手动开关。录了几百 GB 的视频从来没人翻。

刚好最近一直在用 Claude Code 折腾家里的 Home Assistant，上周才用它逆向了空气净化器的 API。这次想试试，纯靠对话，能把养龟这件事做到什么程度。

现在是什么样的

打开手机 HA，龟缸的东西全在一个页面里：

摄像头画面、乌龟活动状态、加热棒功率和用电量、水温湿度趋势。温度异常会聊天软件推送。

每半小时还会收到一段精华视频和一段 AI 写的行为分析：

整个过程我没写一行代码。仪表盘、自动化、监控脚本、视频处理、AI 分析，都是和 Claude Code 聊出来的。

HA 仪表盘和自动化

跟 Claude Code 说的第一句话大概是「把乌龟摄像头加到 HA 仪表盘上」。

然后就是不停地提需求：

「加热棒的功率和用电量也显示出来」
「水温做个仪表盘，标出适宜温度区间」
「加个 24 小时和 7 天的水温趋势图」
「温度太低或太高给我发消息」

它每次直接改 HA 的配置文件和仪表盘数据，改完重启，我刷新手机看效果。不满意继续说，满意就下一个。跟一个懂 HA 的人聊天没什么区别，我不用管 YAML 怎么写、automation 怎么配。

水温趋势图标了过冷/偏冷/适宜/偏热/过热的区间。加热棒功率曲线能看出工作规律，比如图上 4 月 7 号之前加热棒是关着的，之后才开始工作。

自动化跑了温度过高和过低两条告警。温度异常聊天软件几分钟就能收到。

AI 活动监测

仪表盘能看数据了，但龟在干嘛，水温曲线看不出来。

我问 Claude Code 能不能做个活动监测。它的方案：每 5 分钟从 SS 录像里抽帧对比，检测画面变化判断龟有没有在动。处理放在家里闲置的 Mac 16"（M1 Max 64GB）上，NAS 只管存录像。

抓帧对比

录像在 NAS，Mac 通过 SSH 读取。一开始传整个 100MB 的 mp4，12 秒。后来只传文件头 5MB（mp4 的 moov atom 在文件头，够解码出帧），降到 2 秒。

NAS 录像 → ssh head -c 5MB → OpenCV 读帧 → 灰度+高斯模糊 → 像素差值

变化超 2% 就算「活跃」，结果推到 HA sensor。

精华视频

「有活动时直接发视频给我」

Claude Code 做了每 30 分钟的精华视频。检测到活跃的时间点，从对应录像截取片段拼在一起。

一个细节：一开始用 OpenCV 逐帧重编码，25 秒出一个片段，画质还糊。后来装了 ffmpeg 用 -c:v copy 直接裁切，2 秒搞定，1080p 原始画质。工具选对了差十倍。

本地大模型看龟

精华视频解决了「看什么」。但我还想知道每只龟在干嘛。

我问有什么办法识别不同的乌龟。Claude Code 列了几种：OpenCV 颜色轮廓检测、YOLO、深度学习个体识别、Vision LLM。6 只龟品种差异大，草龟最小深色、地图龟最大有花纹、西非侧颈脖子侧扁、小青体型差不多，直接用视觉大模型就行，不用训练。

试了 Gemini API 配额不够。我说能不能跑本地的。最后用 Ollama 跑 Gemma 4（8B Q4 量化），M1 Max 64GB 没什么压力。

分析分两步。先逐帧：从 30 分钟录像均匀抽 30 帧，每帧单独让 Gemma 描述看到了什么。再汇总：30 条描述拼一起，让 Gemma 总结这半小时。

prompt 改了好几轮。一开始让它「分析哪只最活跃哪只最安静」，输出很八股。我说不关心这个，改成「像朋友聊天一样说说」，输出就对味了。

摄像头视角。右上角是晒背台，中间红蘑菇是装饰。能看到龟在晒背台上叠罗汉，它们特别爱干这个。

架构

┌──────────────────────────────────────┐
│           NAS (群晖 DS923+)           │
│  Surveillance Station → 30min MP4    │
│  HA VM → 仪表盘 / 自动化 / 告警      │
│  水温传感器 · 加热棒 · 摄像头 ONVIF   │
└──────────────┬───────────────────────┘
               │ ssh pipe + HA API
┌──────────────▼───────────────────────┐
│        Mac 16" (M1 Max 64GB)         │
│                                      │
│  monitor.py     每5分钟              │
│    └─ 抓帧对比 → 活跃/静止 → HA      │
│  highlights.py  每30分钟             │
│    ├─ ffmpeg 截取精华视频 → Telegram  │
│    ├─ 30帧 → Gemma 4 逐帧分析       │
│    └─ 综合汇总 → Telegram            │
│  daily_report   每天22:00 日报       │
│                                      │
│  Ollama + Gemma 4 (8B) 本地推理      │
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HA 管数据采集、展示、告警。Mac 管视频处理和 AI 推理。两边通过 HA REST API 连起来。launchd 定时跑，开机自启。

关于没写代码

系统里有 Python 脚本（OpenCV 图像对比、ffmpeg 调用、Ollama API、Telegram 通知）、HA 的 YAML 配置（sensor、automation、lovelace dashboard）、launchd 定时任务，代码量不算少。

但我确实一行都没手写。

每一步都是对话完成的。我说「把摄像头加到仪表盘」，它改 lovelace JSON。说「温度告警发聊天软件」，它写 automation YAML。说「用本地模型分析龟缸画面」，它装 Ollama、拉模型、写脚本、配定时任务。

我干的事更像是产品经理：说需求、看效果、给反馈。

不是说技术不重要了。这套系统里有不少技术判断，比如只传 mp4 头部 5MB 而不是整个文件、用 ffmpeg stream copy 而不是重编码、逐帧分析再汇总而不是多图一起扔给模型。只是这些判断现在 AI 也能做。

成本

零。硬件家里都有，软件全开源，AI 推理跑本地。Mac 每月多费大概 3 块钱电。

养龟是个慢节奏的事。但每天翻翻聊天软件的报告，看看谁又霸占了晒背台、谁偷偷换了个位置，比蹲在缸前看半天有意思多了。

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想在国内折腾全屋 Matter？这可能是一场属于极客的「苦修」

南桥北桥不是桥 — Thu, 09 Apr 2026 05:25:25 GMT

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文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。

我关注并评测 Matter 产品已有数年，尽管大部分内容是面向海外读者的，但在日常使用中，我最深切的苦恼却是：在国内市场很难找到符合国标需求且好用的原生 Matter 设备。

最近由于搬家计划，我开始盘点新居所需的智能设备，并筛选哪些环节目前还无法用原生支持 Matter 的版本（而非网关桥接方案）来替代。作为「在国内折腾 Matter」系列文章的开篇，我想聊聊目前在国内搭 Matter 全屋智能的痛点与出路。

第一道坎：基础品类的「至暗时刻」

智能家居的大头还是在基础的开关和照明上，当然我还喜欢做能耗管理，所以智能墙插也算在内吧，毕竟都是通断器。然而现实就是，你能想到的一些全球市场上活跃的做 Matter 品类大红大紫的中国大品牌，并不在国内市场推出本土标准的开关和墙插面板。

在这种局面下，折腾的路径被收窄到令人窒息。你只能在 130 线白牌 ODM 产品中抽盲盒，或者选择更为硬核的路径：全屋改用欧规 / 英规底盒。虽然这些底盒微调后能塞进国内的坑位，但这绝非普适方案，还得准备对应规格的转换器和排插。或许有人会提议使用通断器模块改造普通开关，但基于 Matter 现阶段的稳定性，我很难有信心将这些设备「半永久」地封装进接线盒里。一旦掉线，你将面临必须带电拆卸面板进行重置的灾难级维护成本，甚至需要关掉整路电闸，这种反人性的体验显然也背离了智能化的初衷。

Aqara 在 IFA 2025 展示的 Matter 产品

我曾有一个 Thread 通断器彻底罢工在墙内，面对僵硬的预留线，拆解难度之大让我最终选择了放弃。想起 Sheng Wang 在脱口秀中说，开市客教会我们适时放弃，如果八分钟内找不到地方停车，那扭头就走。同样地，面对一个频繁失联、维护成本极高的 Matter 设备，我有时也只能无奈放手。

另一个更棘手的挑战在于单火线方案的缺位。在与多位产品开发者交流后，我发现厂商要么受限于欧美市场的研发惯性，不愿为国内特定的单火环境增加 SKU，要么受限于 Thread 协议在单火低功耗控制下的技术门槛。重新拉零线虽然一劳永逸，但对于大多数后装房用户而言，最现实的妥协方案或许是放弃改动开关，转而将所有传统灯替换为智能灯具，毕竟有了语音控制和自动化，我一年也不会按几次那个实体开关。

此外，Matter 门锁在国标市场也几乎不见身影。目前市面流通的多为欧规或美规版本。所幸近期已有部分厂商释放出相关技术方案的消息，但愿在下个月搬家前，真的能有一款量产的国标 Matter 门锁，最好再带上 Aliro 方便我用 Apple 钱包开锁。

第二道坎：触发与感知，Matter 配件的本土选择

相较于基建类面板，传感器、无线按钮等触发类设备在本土市场展现出了更强的生命力。如果你略懂企业采购渠道，海曼（Heiman）等品牌推出的 Matter-over-Thread 传感器是个不错的选择，小巧精致、响应极快。与此同时，Aqara 也在加速补齐其在本土市场的 Matter 产品矩阵，从传感器到灯具，甚至出现了国内首发速度反超海外的局面，告别了以往令人焦灼的「入华等待期」。

海曼 Heiman Matter 烟雾报警器

不过，一些进阶功能往往被限制在 Zigbee 原生模式下。在 Matter 协议中，目前大多只能实现基础功能。例如 Aqara P100 多维传感器，在 Matter 模式下可能仅被识别为一个简单的门磁。

值得期待的是宜家。作为家居巨头，宜家从去年底开始全球更新其 Matter 产品线，这批新品原生支持 Matter-over-Thread，且保持了量大管饱的定价策略。预计今年内，国内用户就能以极其亲民的价格在宜家门店买到这些标准化的智能配件，其竞争力将直指米家和涂鸦的白牌方案。

白电残局：大厂的「鸽子」在飞

在去年的柏林 IFA 展会上，我高强逛展度追踪 Matter 新品。在展会接近尾声时，老板看到领英上连接标准联盟的人发了一张 Matter 冰箱的照片，说这是他苦苦追寻的「白鲸」一定要去看看。于行业来说 Matter 白电难得一见，于消费者更甚。

美的 Midea Matter U 形空调

相比欧美市场偶尔能见到的 Matter 空调或温控器，国内白电市场几乎是一片荒漠。洗衣机、洗碗机等大型家电在 Matter 协议上的进度极其缓慢。虽然我曾在连接标准联盟的展示厅内目睹过美的（Midea）旗下的 Matter 风扇、美式空调、与洗碗机原型，但这些设备目前多为针对外销市场或研发阶段的测试品，在国内零售渠道仍处于「查无此人」的状态。厂商虽然声称已做好升级准备，但实质性的产品迭代至今仍未破局。

生态困局：夹缝中选择

国内市场缺乏一个绝对中立且统治级的生态平台，导致用户的选择极其局限。在国内头部平台对 Matter 支持乏力的情况下，核心玩家只能在 Apple Home 与三星 SmartThings 之间艰难徘徊。前者更新步调迟缓，甚至对 Matter 1.3 协议中核心的能耗管理功能视而不见；后者虽然响应迅速，但在本土化适配上却显得不如人意——最新的固件更新往往先倾斜于几款海外型号，国内网关不仅缺乏明确的更新计划，甚至在功能上线时间上也要落后一两个季度。

三星 SmartThings 和 Aqara G350 Matter 摄像头

这种「时差」带来的体验落差是巨大的。例如前阵子推出的 Matter 摄像头功能需要 59.x 版本固件支持，而国内三星网关一等就是四个月。这意味着即便你购买了最新的硬件，也因为身处内地而无法在第一时间解锁核心功能，本土用户在某种意义上沦为了生态中的「二等公民」。

在此背景下，Aqara 与 Home Assistant 展现出了更强的潜力。Aqara 的「随处即网关」策略落地和三星比不相上下，后续推出的网关类产品几乎全线内置 Matter 控制器与 Thread 边界路由，其功能丰富度甚至看齐三星。但 Aqara 偶现的地区锁实在令人恼火。如果 Aqara 能进一步开放本土市场的功能权限，我会更愿意用Aqara而不是三星作为第二平台做设备自动化。

装载 Home Assistant 的 Mini PC

而对于硬核极客而言，Home Assistant（HA）依旧是目前响应 Matter 协议速度最快、自由度最高的孤岛。在其背后 Open Home Foundation 的推动下，HA 对各类开放协议的标准化支持远超商业闭环生态。唯一的痛点在于，在内地环境部署 HA 涉及到较高的网络维护成本与技术门槛，这并非普罗大众能够轻松驾驭的方案。

好消息是，HA 的创始人 Paulus 三月来国内拜访本地社区和合作伙伴。在与我的独家采访中他透露正在调研中国市场的本土化适配可能，并希望联合更多本土厂商推动开放协议硬件的普及。这为国内的 Matter 玩家提供了一抹难得的曙光。

价格与售后：标准化背后的代价

关于价格，我觉得需要破除一个误区：开放协议不等于廉价。Matter 的研发与认证成本较高，在厂商习惯使用私有协议，或者不做认证降本增效的当下，Matter 并非价格战的利器。但相比过往高昂的 Work With 成本，Matter 已经算是性价比方案了，标准化带来的长效价值正在逐步显现。随着今年晚些时候 IKEA 的 Matter 产品进入中国市场，我们有望能看到 Matter 均价能压到接近米家差不多的水平。

售后与稳定性则是另一项长期博弈。Matter 仍处于生长期，极度考验厂商的优化能力与家庭网络的稳定性。一两百元的入门路由器很难承载数十个 Matter-over-Wi-Fi 设备的并发请求，而 Thread 协议以及多 fabric （生态）并存的情况也让排障过程变得极为困难。品牌售后若无深厚的技术积淀，很难应对这种复杂的分布式系统所带来的问题。

现阶段在国内玩转 Matter 充满了磨难，但其背后的愿景——科技巨头的罕见共识、代码开源、纯本地运行、不依赖云端、多平台无缝流转——这些特性构成的底座，赋予了智能家居真正不受制于人的生命力。纵使目前需要依靠网关与桥接来填坑，纵使路阻且长，但对于我来说，这份能掌握家庭数字主权的确定性，足以抵消当下所有的折腾与痛点。

（图源：南桥北桥不是桥，未经允许禁止转载使用）

教育的下一步 · 其二

LOSSES — Mon, 06 Apr 2026 05:05:29 GMT

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文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。

这篇文章是「教育的下一步」的续作，也是对它的一次深化。如果你还没有读过前作，我鼓励你先去读完再回来。

我在上一篇文章里讨论了教育的螺旋结构，那篇文章的核心论点是：学习这件事情没有仅仅停留在知识的堆积的层面，它同时在发展一种更底层的认知技能：一种解决问题的基本能力。知识积累和认知能力的发展以双螺旋的方式相互促进。

但上一篇文章没有回答的问题是：具体是什么样的能力？它从哪里来？在 AI 普及之后，我们要怎么有意识地培养它？

这篇文章尝试斗胆回答这些问题。

令人目眩的变化

每天早上起床，世界都在发生一些你昨晚睡着之前还不知道的事情。新的模型发布了，某个你以为稳固的工作消失了，或者某个你以为需要十年才能攻克的问题被一个团队用三个月解决了。

这种节奏让很多人感到一种难以言喻的不安。人们怀着对失业的恐惧，也产生了更加深层次的怀疑：我花了这么多年习得的东西，究竟还有多少是真正有价值的？

我认为这个问题值得认真回答，而不是用「保持学习」这种空话敷衍过去。

为了回答什么重要，我们要先理解 AI 这个猛兽的出现让什么「看起来」不重要了。

AI 非常擅长处理已经被结构化的知识。你给它一个定义清晰的任务，它能给你一个定义清晰的答案。但 AI 处理不了的是「任务定义」本身。问题从哪里来、它的边界在哪里、解决它需要什么样的证据链条，这些都需要人来决定。

换言之，AI 是一个强大的执行工具，但它需要一个知道自己在做什么的人来驾驭。

那个「知道自己在做什么」的人，在领域知识之外，还需要三种基础能力。

三种基础能力

我们几乎已经接受了这样的一个现实：我们已经进入了一个全新的时代，由 AI 奠基的时代。相信你我都已经无法想象 AI 不存在的日常了，换言之整个社会都无法再回到昨日。

以敝人的愚见，在这样的一个社会中，三种能力或者说教育元素变得格外重要：统计模型思维、学术写作、开发能力（以及与之对应的问题抽象思维）。

统计模型思维

十分有趣，也几乎没人讲过的事情是：无论是拿来做图的卷积模型，拿来生成文本的大语言模型，还是我们日常做的统计模型，甚至你随手算的一个均值，在核心层面都是同一种东西，它们都是模型。为了看到它们的共性，我们需要模型思维。

模型思维的核心是一个等式：观测量 = 模型 + 误差。

这个等式的意义是：我们对世界的任何描述都是一次有损压缩。模型是我们主动决定保留的部分，误差是我们主动决定放弃的部分。两者都不可避免，而且放弃什么、保留什么，是一个需要「人」根据价值取向做出的判断。

一旦这个意识真正内化，很多事情会同时改变。你看一篇论文的结论，会开始想它的研究设计在哪里引入了系统性偏差。你看一段 AI 生成的文字，会知道它是训练数据的有损压缩，它的输出永远是带有误差的估计，需要审查后才能使用。你设计一个实验，会在动手之前就问：我的抽样方式有没有让误差系统性地偏向某一侧？

这种意识不能靠背公式获得。它需要学生亲手经历一次完整的循环：设计实验、收集数据、发现误差、修正模型，然后再来一次。这个过程的目的不应该是单纯的拿着满山满谷的公式算出来一个正确数字，学生需要真切地感受到「抽象必然带来不确定性」这件事的真实性，它不应该停留在课本上，成为一句没人在乎的话。

为此，我们需要切换一个视角，重新理解模型，并且放弃在通识教育阶段对着超长的公式大眼瞪小眼。哪怕你能把相关系数、方差分析公式、最小二乘法公式全都倒背如流，它也不能帮助你更加清晰地认识这个复杂的世界，也不能帮助你认识到这个世界的生成机制。

更遑论主流社统计学科教材里面那些破公式假设所有变量全都正交，全然忽略协方差的存在本身就会极大误导学生的统计实践能力。因此在统计教育中引入一部分叙事型的课程作为复杂概念理解的补充，引入一部分通过编程完成的统计实验，这要比逼着学生对着最小二乘法手算当人肉 GPU 要实在得多。

毕竟，当你拿着两个毫不相干的总体做推论统计建模，只要暴力 Roll 的次数足够多，一定会搞出伪阳性，这个时候是个学生就能看得出 p hacking 之类的 dirty work 到底意味着什么。

公式作为一种表达形式，可以让我们窥见方法的来龙，是一个很好的训练起点，但它比需要被导向一个可以被解释的去脉，这个去脉应当是当我们忘记公式之后，在大脑里面留下的心智模型。

统计学本来就在基础教育里，但从来没有人从统计素养的角度尝试把整个故事讲明白。改进的空间也很明晰，现在高中数学会花几周的时间教 BASIC 语言编程、基本的推断统计，把这两部分整合成基于 R 语言的统计实验，学生就会有完全不一样的学习体验（以及，2026 年了没人在乎 BASIC 了）。我的博客上正在开一系列连载做一个统计素养教育实验，感兴趣的朋友请移步博客笔记区。

抽象与编程思维

一提到变成教育，很多教育实践现场常常会使之沦为很表面的东西：变量系统、流程控制方法、API 的使用，然后一个编程语言一个编程语言地重复这个教育过程。但不同语言在其深层次蕴含的是对需求空间的理解，是对问题抽象模式的思考，这些思考直接指向架构思维的训练，也就是对问题抽象过程的训练。

我们需要从大量零散的具体需求里提炼出可复用的结构。这不只是抽象一个函数那么简单，你需要看到问题空间的形状，找到最易于理解的观察视角，给出一个成本最低的阐释方式。

举一个最基本的例子。如果你想用 AI 生成风格一致的图像，你可以一遍一遍地修改提示词，每次都从头开始。也可以先做一张情绪板，把风格约束抽象成一套参数，建立一个模板角色，然后让 AI 在这个模板上做变化。前者每次都在重复劳动，后者建立了一个可复用的结构，可以在它之上无限扩展。

在此之上的抽象会是什么样的呢？你怎样在「产生风格模板」这件事情之上建立一个元系统，可以帮助你成为这个领域真正的专家，驾驭多元的风格和思考？

两种人使用的是同一个工具，但结果的差距是结构性的，因为他们在 AI 开口之前做的准备工作完全不同。

学术写作

学术写作在这里没有停留在写出一篇格式、排版正确的论文这个层面，它应当囊括一套完整的解决问题的思维训练：提出问题、拆解问题、构建逻辑链条、陈述解决路径、收束证据得出结论。

尽管产出文字是它的一个教育目标，但整个教育过程的核心应当重新聚焦在强迫思维显化。很多时候我们自以为想清楚了一件事，但只要试图把它写下来，就会发现论证链条里这里有一个洞，那里有个洞，最后可能比糟老头子的烂裤衩窟窿还多。我认为，写下来，落实成文字是思维的照镜子，而学术写作提供了一个非常易于操作的脚手架。

这个过程能够帮助学习者更好地驾驭 AI。AI 是一个执行工具，它的输入质量完全取决于你问题的清晰程度。一个能够构建清晰逻辑链条的人，给 AI 的指令就是不一样的。他知道自己需要什么，也知道 AI 给出的答案在哪里存在边界。把模糊的想法直接交给 AI，接受任何输出，得到的也只会是对应质量的结果，垃圾进垃圾出。

语文和英语课本来就在训练阅读和写作。现在缺的是把论证结构显化的工具，比如逻辑关系词的有意识使用、思维图作为论证骨架、以及如何阅读一篇论文的方法论，或者微微调整一下考试题目，插入一些和论述能力有关的原子化题目，像是「作者的第一论据和第二论据之间是什么逻辑关系？如果删掉第三段，论证链条会断在哪里？」，或者是和批判性思维有关的题目，像是给一段有论证漏洞的文字，让学生指出漏洞并补充一个反例。这些东西在现有课程框架里有其可以生存的空间，但可惜鲜见有人以这个框架去组织它们。

放在一起

三种能力各自填补了 CT 的一个缺口，合在一起构成了一个扩展版的 CT：它保留了原有的执行层（抽象与编程思维），补上了认识论层（统计模型思维），也补上了问题定义层（学术写作）。

但说完三种能力各自填补了什么缺口，还剩一个问题没有被回答：它们是怎么提升思维能力的？

布鲁姆分类学或许是一个不错的视角，能够帮助我们看到这跃动的思维。这个理论框架本身告诉我们知识的应用能力有不同的水准，从记忆、理解、应用，到分析、评价、创造，这是一个从被动接收到主动建构的阶梯。大部分知识教育停留在前三级，而判断力、批判力和创造力，在上面三个教育元素里里可以被持续锻炼并进一步生长出来。可以被视作是让思维从一个水平向另外一个水平进阶的有效工具。

统计模型思维把思维从「接受答案」拉向「拆解决策」。当你真正内化了「观测量 = 模型 + 误差」，你就从被动的吸收结论转向分析它背后的取舍，评价这种取舍在特定问题里是否站得住脚。这是从理解层向分析与评价层的进化。

抽象与编程思维把思维从「解决单个问题」拉向「设计解决问题的框架」。能把一个问题转化成可执行的结构，是应用层面的事；但当你能从大量具体需求里识别出可复用的模式、设计出在它之上还能扩展的系统，学习者在做的工作就跃升到分析层面。

学术写作把思维从「想清楚」拉向「看见自己如何想清楚」。对于很多学习者而言这是最为困难的步骤，因为它触及的是元认知本身。写下来这个动作，让原本不可见的推理链条变得可以被检查、被质疑、被修改。

但值得注意的是，有这个层级不意味着你得先学统计再学写作，你也能看得出来这么做真的很蠢。框架的作用不是给能力排序，而是让教育者能够说清楚：某个教学活动到底在训练哪一格里的什么东西，就像课堂三维目标一样。

当然，我对这个框架持开放态度，教育工作者完全可以根据自己实际的情况对它做灵活调整或者改变阐释和对应方式。甚至，三个能力的定义也只是一种启发，所谓「基础能力」也并不是一个天然给定的集合，根据你的需要，可以切换侧面将它理解成信息素养、领域建模能力、实验设计能力、等让你觉得更有操作空间的表达方法。所有论述服务于目的，本身不是目的。

有意思的是，布鲁姆原版分类学里有一个极其重要的前提：知识是所有这些能力的基础。你不能在没有事实性知识的情况下分析，不能在不懂概念性知识的情况下评价，更不能在没有程序性知识的情况下创造。因此，很不幸的是，亲爱的同学们：该上的无聊课还是得上。（此处响起魔王笑声）

3×N 的教育过程设计

三指的是我们提到的三个基本能力模块，N 则是当下教育系统（包括基础教育、和专业教育）当中的已有实践。

这三种能力的有效性来自它们的乘法效应：三种能力越强，进入任何一个新领域的深度越深，从里面提炼出来反哺能力的材料也越丰富。顶尖的研究者和工程师能够快速进入陌生领域，正是因为他们能透过基础能力将已有知识成倍地放大成产出。

现有教育体系的问题是这三种能力几乎从未被作为显性目标纳入进来，导致学生积累了大量知识但乘数接近于零。知识没有能力来驱动，只能变成惰性的储存。

这个框架不需要重建整个课程体系。它需要的是在每一个 N 里，让三种能力的训练变得可见。

基础教育里的实践空间

我和身边的教育工作者一聊到下一代教育的话题，他们都会马上构建起防御心态，觉得这会涉及到伤筋动骨的教育改革，一切都会发生翻天覆地的变化，让他们进入一个充满不安和不确定性的空间当中。

课程改动的阻力看起来是结构性的，评估方式、教研体系、师范培训全都绑在一起。但读了上述三个主要成分，你就能意识到它们在各个「主科」当中有实践的空间，因为在初高中的教育现场，我们实际已经分配了很多时间传授那些「中考高考不会考的东西」上。

此外，还一个改动空间阻力最小，一直存在，但可能未被认真使用过的地方：副科、小课和课外时间。这些课程从来就不是为了让学生在某个领域变得专业。它们提供的是一个自由探索的空间。这个空间可以被重塑成 PBL 兴趣组的形态，由 Instructor 带着学生真正去做研究，在一个他们感兴趣的方向上，完整地走过从提出问题到呈现结论的过程。

初中生和高中生能处理的交叉学科很多。人类学、教育学、心理学、语言学、运动科学、绘画、音乐，都是真实可操作的方向。

以音乐和视觉创作为例。一个有技术背景的人和一个没有技术背景的人，在使用 AI 绘图或作曲时产出的东西差异非常显著。这个差异本身就是一个值得研究的问题：是哪些因素导致了这个差异？可以用控制变量的实验设计来探索它。也可以从历史角度研究生成式 AI 在哪些维度上的能力进化让人们更喜欢它的输出，或者从听觉心理学的角度研究为什么 AI 音乐听多了会产生疲劳感。

再比文学领域，用大语言模型对文学作品做文本分析、形成分布、建构模型，这也是一个很好的 PBL 主题。

这类问题有趣的地方是，它们始于好奇心而不是义务，学生提出的问题不需要是老师知道答案的问题。教育工作者可以牵起学生的手，构建全新意义的师生关系：「我也不知道，我们一起想办法」。

这些问题都不是专家才能研究的问题。它们是高中生完全能够处理的问题，只要有一个足够好的 Instructor 带领他们走完研究设计、数据收集、论证、呈现这一整个过程。

但这里有一个现实困难值得正视：这样的 Instructor 并不容易找。他需要对研究过程足够熟悉，对学生的兴趣有足够的敏感度，同时还要能在跨学科的问题上给出有效的引导。这是一个研究型导师的角色，现有的教师培养体系几乎不生产这样的人。

不过三个臭皮匠顶个诸葛亮，一个学校不需要有一个全能的跨学科研究型导师。几个志同道合的老师也可以组合成一个松散的网络：数学老师负责统计模型部分（她本来就要教数学），语文老师负责论证结构部分（她本来就要教写作），信息技术老师负责编程部分。三个老师合带一个PBL项目，每人贡献自己专业内的一小块，联合备课或者各司其职问题会就会变得有操作空间。这种「拼盘式指导」质量不如一个全能导师，但可行性强得多。

亦或者引入一些外部专家兼职提供一些行业经验指导，对于躲在学校里的学生，哪怕是半小时的针对性指导，都有可能带来翻天覆地的认知变化。

此外，每个学生自己也带着各自的人生故事，对自己感兴趣的领域或许早有足以令人瞩目的积累，此时学生之间也可以形成另外一个松散的网络，让见解被转化成可以实际看到的成果。

这里还有一点值得说清楚：额外的 PBL 和主科课堂不是独立运作的两件事。PBL 项目里，学生遇到统计分析困难时会自然地回到数学课补充相关知识；遇到论证结构的问题时会调用语文课训练出来的工具。这个来回本身就是 3×N 内生循环的具体呈现，两层课程之间的协作是框架有效性的保证。

这正是三种能力同时起作用的场域：学术写作能力帮助学生正确地拆解问题、构建逻辑链条、收束成足够有说服力的结论。模型思维帮助学生以正确的态度对待数据，正确地分解误差，构建合理的统计模型，对问题作出解答。抽象能力帮助学生看到问题的实际结构，以一种更有同理心的姿态看待被这个话题影响到的所有人，并针对问题给出踏实的解决方法。

三件事在一个好的 PBL 项目里自然发生，不需要强行插入。

元认知：能力的成长需要被看见

PBL 提供了外部的训练场域，但能力的真正生长还需要一个内部的反馈回路：学生需要能够看见自己在变化。

我之前曾经暴论过一句话：白痴产品经理三件套，直觉、经验、品味。它们经常被当作玄学或者没法培养的天赋来讨论。但在这个框架下，它们是可以被解释的。

品味是看见问题的能力。一个有品味的人走进一个新领域，能感知到那里存在一个值得追问的问题，而非一堆已知答案。这种感知不是天赋，它是模型思维积累到一定程度之后的自然结果：当你内化了「任何描述都是有损压缩」，你就会对所有看起来完整的答案产生温和的怀疑。

经验是识别问题路径的能力。当你反复走过「提出问题、拆解、构建证据链、得出结论」这个完整循环之后，你开始能在新问题里认出熟悉的结构。这是逻辑能力在足够多次迁移之后形成的直觉雏形，和背答案是两回事。

直觉是自动化的经验。当三种能力在足够多的 N 里被充分锻炼，进入新领域时的基本判断就不再需要逐步推导，它直接发生了。这三件事都是可以被培养的，前提是训练过程足够完整，反馈足够真实。

能力的成长只有在外显之后才能被感知，也才能形成内驱力。这就是为什么研究报告、作品集、综述写作这类呈现工具如此重要：学生写出来的东西，是认知成长的记录。当一个学生翻开三个月前自己写的分析，看见当时没想到的漏洞，现在已经能够清楚地指出来，这个时刻就是内驱力的真实来源。

最后还有一个经常被嘲笑的词：自我感动。这个词汇当中传递着一种矫情、做作和盲视。但感动本身没有错误，如果稍加引导，它就会被转化成：看见自己的成长，并且因此产生继续探索的内驱力。虚假的满足感（我「觉得」自己进步了）会被转化成参与感和可以明确表述的内生变化（我能清楚地指出去自己三个月前的错误）：真实参与一个你在乎的问题之后，在那个过程里看见自己正在变成一个不同的人的感受。没有这个，任何外部激励都是临时的、边际效应递减的。

回到 AI

有了这三种能力作为基础，和 AI 的关系就会发生质变：从被动接受输出，到主动设计工作流。

模型思维让你对 AI 的输出保持准确的判断：它是概率采样过程，输出是对训练数据的有损压缩，有边界，有系统性的盲区，任何输出都需要审查。

学术写作能力让你能够先把问题想清楚，再把它表达清楚，然后用同一套论证审查能力评估 AI 给出的答案是否成立。

抽象思维让你能够把散乱的需求先整理成结构，再交给 AI 在这个结构上执行，从而持续产出有价值的结果。

三种能力合在一起，使你在使用任何强大工具时都具备必要的前提。在这个意义上，这也是下一个十年教育的核心议题：世界变化越来越快，熟练掌握某个特定方法的半衰期越来越短，只有底层能力才能持续复利。

另外，随着 AI 伴生的阴暗面同样重要。

驾驭超能工具的前提是你已经具备这三种能力。如果没有，和 AI 打交道的结果就会适得其反：你不知道它的边界在哪里，所以你接受它给出的任何答案；你没有办法定义清楚任务，所以你把模糊的意图直接交给它，然后接受对应质量的输出；你没有能力在交给 AI 之前完成抽象，所以你永远处于被动响应的位置。更烦人的是，这种依赖会自我强化。用 AI 代替思考的次数越多，独立构建论证的能力就越难被训练出来。

这就是 AI 时代里马太效应的具体形态：工具把强者和弱者之间的差距进一步放大，已经有科学研究论证了这件事情的确存在。

这意味着，如果我们不重视 AI 在教育当中的作用，那么马太效应带来的教育不公会进一步的将社会撕裂出两个认知层面上的阶级。考虑到互联网以及让 AI 无法彻底与教育系统脱钩，所以我们还是有必要花些力气，阻止 AI 变成一种全新形态的奶头乐。

品味

前些阵子，中国传媒大学一口气砍掉了翻译、摄影等16个本科专业和方向以应对「人机分工」的时代。我个人是觉得没必要搞得那么暴力，毕竟这些领域对应的「问题」都还安静地躺在那里等待你的解决。比如，你很难想象没有领域专家去评估 AI 生成的结果， AI 会把我们拐到哪个小阴沟里。

这也带着我们回到一个你我都关心的问题。

在 AI 能够生成大量内容、完成大量任务的世界里，什么是只有人才能做的事情？

答案是：提出一个真实的问题。

这里说的真实，指的是一个你真的不知道答案、但你真的想知道的问题。

这件事情在今天比任何时候都重要，因为 AI 的存在让「问题意识」和「执行能力」之间的价值落差变得前所未有地显著。执行能力可以被增强，可以被外包，可以被自动化。在乎一个问题这件事情，没有人可以替你完成。

机器没有立场，没有方向，没有驱动。它处理的是输入和输出。

Machine don't give you a fuck, 有种你把数据中心的电拔了。

我倾向于将品味定义成提出一个好问题的能力。一个有品味的人，是一个能够看见问题所在、并且愿意为了弄清楚它而深挖下去的人。在乎一个问题这件事情，没有人可以替你完成。

教育最终要形塑的是这种深挖的意愿和能力。知识是重要的，知识的传授服务于能力的构建，三种基础能力是工具，N 是材料，但驱动整个过程的是一个人对问题的在乎程度。

这个问题，长久以来都是教育的核心。我们常年批判「病态的唯结构化考试论」、思考「巨大的应试压力带来的牺牲是否值得」，但可能骂完就把头扭开去忙自己的事。有趣的是，随着时代发展的步步紧逼，现在我们终于没有办法再回避它了。

当然我得承认，我不是什么高管显贵，我没有一个大学的研究资源去推动实际的教改研究，我也没那本事真的对教育系统操刀做些什么。我能做的只是尝试做一些 Formative 的思想笔记，期待引起一些涟漪，和你共同思考。但正如教育的下一步、教育的下一步 · 其二这个标题结构所传达的美好意向：教育的进步是一步一步走的，倘若这篇文章能让你看到一步，那便是极好的事。

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【主观口胡】非专业开发者的十年难醒长梦：关于 <植物大战僵尸：旅行> 的设计、叙事与生存

【免责声明与作者所需披露的一切】

【Part1:张垣大地，按键手机，隐秘处的羞耻创作】

【Part2：公共领域作品，私人的自我代偿】

【Part3：旅程的尽头】

【Part4：余论】

时间管理：我实践柳比歇夫法的一周

管理家与知识工作者（executives vs. knowledge workers）

睡眠、工作与生活：各占24小时的三分之一

古代哲人论时间

时间统计对任何人都可以实现

柳比歇夫的时间统计法

核心工具

智能手机

纸笔记录

时间记录方法

时间记录格式

柳比歇夫法实践要点

实践柳比歇夫法的一天（2026年4月9日）

实践柳比歇夫法的一周（2026年3月30日-4月5日）

微信读书的划线，同步到 Notion 只是开始；接上 AI 才算”拥有”

微信读书的划线，其实并不属于你

第一步：先让划线”属于我”

搬进 Notion 之后，我多出了这些能力

真正的变化：用 Notion MCP 把划线接给 AI

这件事改变了我的读书方式

一条完整的链路

写在最后

入门网球，我一共花了多少钱

（1）体验课：437/两人

（2）教练：4600/两人/10课时

（3）器材和装备：2600/两人

(4) 场地费：﻿264

「新人报道」 Vibe Coding 的时候，我在另一块屏幕上打牌

Vibe Coding：一种新的等待

什么样的游戏能填上这些空档

小丑牌 Balatro

循环勇士 Loop Hero

背包乱斗 Backpack Battles

堆叠大陆 Stacklands

不是摸鱼，是节奏管理

我DIY了个ClaudeCode外设可实时显示Code状态

问题引入

原理介绍

效果演示

硬件和组装

软件程序

esp32侧的程序

ClaudeCode侧配置

更多可能

Anthropic总拍蝴蝶章鱼和山干嘛？

一、植物：生长、入侵与数量

二、动物：伪装与控制

1、蝴蝶：对齐伪装

(4) 场地费：264