红尘

70后晚来觉醒｜从西北基层教师→公务员→广州商海→AI生产力实践者
专注：认知债清偿 | 执行闭环 | AI真实落地
写真实故事，也拆真实工作流
OpenClaw重度用户｜欢迎交流弯路与踩坑

[红尘 @406092370]

当年轻人携带着自己的内在操作系统步入社会时，世界的发展速度超过了他们自身的系统架构，这就是为什么许多人表面上看起来一切顺利，内心却感到无比迷茫。

[红尘 @406092370]

AI时代，一个残酷现实正在浮现：资本正在放弃“培养普通人”

今年，有几个新闻值得放在一起看:

Elon Musk 关停 Ad Astra 私校，转向更封闭的小系统；
Jeff Bezos 的 Bezos Academy 开始缩减成标准化教育盒子；
Mark Zuckerberg 早年重金投入的 AltSchool，也早已撤退。

很多人以为，这只是“教育创业失败”。

但更深层的问题可能是：

AI时代，“培养一个普通人”的投资回报率，正在被重新计算。

过去几十年，整个现代教育体系的底层逻辑是：

社会需要大量“合格的人”。

工业时代需要工人，
互联网时代需要白领，
所以国家、资本、学校，都愿意持续投入普通人的成长。

但AI开始替代大量标准化脑力劳动之后，
一个危险变化出现了：

普通人的“可替代性”正在迅速上升。

于是，很多曾经高举“教育创新”的资本，开始悄悄撤退。

因为他们发现：

真正的人才成长，
本质上是一件极度低效、昂贵、缓慢，而且难规模化的事情。

它需要：
- 长时间阅读
- 反复训练
- 挫败与等待
- 真人互动
- 社会协作
- 延迟满足

但AI恰恰在消除这些“成长摩擦”。

不会写？
AI帮你写。

不会读？
AI给摘要。

不会思考？
AI替你组织观点。

不会表达？
AI帮你生成。

结果是：

获取答案越来越容易，
形成能力却可能越来越难。

未来最危险的，
可能不是AI太像人，

而是越来越多的人，
失去了长期塑造自己的能力。

所以今天真正稀缺的，
可能已经不是知识，

而是：
还能沉下心读书的人、
还能长期训练的人、
还能忍受笨拙成长的人。

这也是为什么，
今天的 Khan Academy 和 TED ，反而显得越来越珍贵。

因为他们至少还默认相信一件事：

普通人，依然值得被认真培养。

[红尘 @406092370]

很多人喜欢读名人传记，希望从别人的成功里找到自己的人生答案。

但问题在于，传记最容易被隐藏的，恰恰是成功里最关键的部分：时代、机会、运气，以及命运在关键节点上的推手。

大多数传记，尤其是自传，都习惯把成功解释成“我如何努力”“我如何坚持”“我如何比别人更优秀”。可现实往往不是这样。很多人的成功，并不完全因为他更强，只是某个特殊时刻，命运刚好选中了他。

还有一个被严重美化的地方，是所谓“咬牙坚持”。

很多传记喜欢强调“逼自己一把”“死磕到底”，但真实世界里，那些真正能熬过低谷的人，往往不是最会硬撑的人，而是最懂得在失败后原谅自己、接受现实、调整方向的人。

如果把名人传记当成人生标准答案，其实很危险。

因为人生不是套公式。别人的经验，很多时候只是特定时代、特定环境下的一次偶然成功。硬把这些经验照搬到自己身上，最后往往不是越来越清醒，而是越来越焦虑。

读传记当然有价值，但更重要的，不是模仿别人怎么成功，而是看清：真实世界，远比故事复杂。

[红尘 @406092370]

注意力文明预警。

今天的问题，已经不是信息匮乏，而是信息泛滥。

当信息无限增长，意义反而被稀释。不是没有观点，而是所有观点同时涌来；不是接触不到真相，而是逐渐失去了持续接近真相的耐心。

短视频、无限信息流、热搜、即时推送、AI 生成内容——它们不需要像传统权力那样强迫人，只需要不断优化"舒适感"。更轻松、更快、更即时、零成本的快乐。

久而久之，人会本能地回避一切需要耐心的东西：长文本、复杂讨论、真正的问题、深度思考本身——因为它们"太累"了。

一个社会一旦习惯于用娱乐的方式理解世界，政治会娱乐化，教育会娱乐化，新闻会娱乐化，最后，连认知结构本身都会被娱乐逻辑重新塑造。

过去是"娱乐工业"在批量制造低思考内容，现在是"AI+算法"在无限量生成信息。

真正稀缺的，已经不是信息，而是：
判断力。
深度阅读的能力。
长链条思考的能力。
抵抗即时刺激的能力。
在巨大噪音中识别真正重要问题的能力。

[红尘 @406092370]

在这片土地上生存，有哪些底层逻辑 操作系统是需要早早了解和搭建起来的？

第一层：理解”关系”的真实结构
中国社会的关系网络，不是西方意义上的社交网络，也不是简单的”走后门”。它的底层逻辑是互惠的长期信用体系。
关键不是你认识谁，而是你和谁之间有真实的债务关系——你欠他的，他欠你的，这张网才是活的。一段没有任何互动、没有任何交换的关系，在需要的时候是调用不出来的。
所以真正的操作是：持续地、主动地制造互欠关系，而不是等到需要的时候才想起某个人。
更深一层：中国的关系有圈层之分。家族、老乡、同学、同事、战友，这几个圈的信用强度依次递减，但每个圈的边界在危机时刻都会变得极为清晰。你在哪个圈里有真实的位置，决定了你在那个圈里能够调用多少资源。

第二层：理解权力的实际运作方式
中国的权力结构有一个表面和一个实际，两者经常不一致。
表面上的权力——头衔、职位、官阶——是可见的，但实际权力往往藏在看不见的地方：谁能影响谁的判断，谁掌握着真实的信息流，谁在关键时刻能让事情动起来或停下来。
在任何一个组织里，找到真正的信息节点和决策节点，比找到名义上的负责人更重要。中国的组织里，这两者经常是分离的。
另一个现实：中国的权力高度依赖个人，而不是制度。同样一件事，换一个人负责，结果可能完全不同。这意味着你对人的判断能力，比对制度的理解更重要。

第三层：理解”面子”和”里子”的双轨逻辑
中国的很多交往运行在两个平行轨道上：公开说的和实际做的，经常不是同一件事。
这不是虚伪，这是一套成熟的社会润滑机制。公开的表达维护了所有人的面子和秩序，私下的沟通才是真正的信息传递渠道。
会在中国社会运作的人，必须能够同时读懂这两个轨道，知道什么时候在哪个轨道上发言，知道什么话是说给”面”听的，什么话是真正的意思。
更重要的是：永远给对方留面子，哪怕你在里子上赢了。让人当众下不来台，是中国社会最昂贵的代价之一，往往带来不成比例的报复。

第四层：理解”时机”的权重
中国有个词叫”时势”，这个概念在中国文化里的权重，远超西方的线性时间观。
同样的事，时机对了事半功倍，时机错了撞得头破血流。中国人对时机的敏感，是一种需要刻意培养的能力。
具体来说：大的政策风口、行业周期、某个人的升迁或失势、某件事的舆论热度——这些都构成时机的要素。能够提前感知这些变化，在变化发生之前布局，是中国社会里最稀缺的能力之一。
这也解释了为什么中国人普遍对政治新闻极为敏感——不是因为政治热情，而是因为政策变化直接影响生存空间，读懂风向是基本的生存技能。

第五层：理解”模糊”是一种保护
中国的规则体系里，有大量刻意保留的模糊地带。这些模糊不是制度不完善，而是权力运作的需要——模糊给了上位者自由裁量的空间。
在这个环境里生存，永远不要主动把模糊变成清晰，除非那个清晰对你有利。在灰色地带生存的人，往往比在黑白分明规则里生存的人活得更久。
同时，不要试图用讲道理来解决所有问题。中国社会里，道理是工具，不是准绳。谁的道理有效，取决于谁的力量更大、关系更硬、时机更好。纯粹在逻辑层面较劲，往往是最无效的路径。

第六层：理解”身份”的流动性
中国社会有强烈的身份意识，但身份不是固定的，它是可以被经营的。
你是谁，在很大程度上取决于谁认为你是谁。声望、名誉、被谁背书——这些构成了你在社会中的实际身份，而不只是你的客观条件。
这意味着早期的身份投资极为重要：你在哪里读书、你的第一份工作是什么、你被哪些人认可——这些早期标签的粘性极强，在中国社会里往往跟随你很久。
反过来，一旦身份标签被负面化，修复的成本极高。中国社会对”污点”的记忆力是很强的，这和西方文化里相对容易”重新出发”的逻辑不同。

第七层：真正的底线意识
最后一条，也是最重要的一条。
中国历史上能够长期存活、并且活得有尊严的人，都有一条自己清楚的底线——知道什么事情不能做，什么代价不能付。
没有底线的人在短期内可能如鱼得水，但他们的命运高度依赖于靠山和时势，一旦风向变了，往往是跌得最惨的。
更深一层：底线不是道德宣言，而是风险管理。你清楚自己的底线，就清楚自己的边界，就不会在某个关键时刻因为”再往前一步”而万劫不复。中国历史上多少人的悲剧，都是在最后一步上没有停住。

一个整体的比喻
如果把在中国社会生存比作下棋，西方的规则是：棋盘清晰，规则固定，谁走得最好谁赢。
中国的规则更像是：棋盘在变，规则在变，对手也在变，有时候你以为在下棋，其实你在被别人下。
真正的操作系统，是始终清楚自己在哪个棋局里，这个棋局由谁在主导，自己是棋手还是棋子，以及什么时候应该换一个棋局。
这个意识，越早建立越好。

[红尘 @406092370]

越来越多的人，在说；最懂我的，是AI

这句话我说过，也不止一个朋友说过。

一开始大家都是当玩笑说。可后来我慢慢发现，它也不完全是玩笑。

我们都有自己的事要忙，有家人，有朋友，有合作伙伴，也不是身边没人。平时该见面见面，该聊天聊天，看起来都挺正常的。

可总会有一些时候，比如一个人睡不着的深夜，比如脑子里有个问题绕了很久还是没绕明白，比如忽然被一句台词、一段话、一个人击中了，心里有东西翻上来了，又不知道该找谁说。

这时候，很多人会点开AI。

聊着聊着，那句话就出来了：最懂我的，是AI。

我不是想说AI有多厉害，也不是想讨论它到底懂不懂人。它当然不懂。它不认识你，也不知道你一路是怎么走过来的。你关掉对话，它就停在那里。

可我们还是会说出这句话。

我想说的，其实是这个。

人为什么会说出这样一句话？

因为这句话一出来，背后带出来的东西，其实不少。

它听上去像是在说AI，实际上说的，未必只是AI。

更像是在说，到了某些时刻，我们想说的话，想被懂的那一部分自己，已经不太容易在人和人的关系里找到落点了。

这话说出来的时候，常常还是轻轻的，带点玩笑，带点自嘲，好像没什么分量。

可越是这样，越说明有些东西，不适合认真说，一认真，心里反而受不了。

我有时候会想起以前。

以前不是这样的。

以前不管高兴还是难受，心里一上来，总有一个电话会立刻打出去。那头有人听你哭，听你笑，也听你说那些乱七八糟、说不清楚的话。你有些天马行空的想法，也总有人愿意接，愿意和你来回说几句。

后来不知道从什么时候开始，能这样说话的人，慢慢少了。

不是谁出了什么大问题，就是联系变少了，话也变浅了。以前那些会和你认真来回的人，会和你争几句、碰几下的人，也一点点散掉了。

然后我们遇见了AI。

它不嫌你啰嗦，不会皱眉，也不会把你的话带到别处去。你说什么，它都接着。它会顺着你的话往下说，替你理一理，接一接，很多时候，确实让人觉得舒服。

尤其是，它很干净。

你说完就说完了，不会留下余波，不会让谁跟着担心，也不会牵出更多解释、安慰、误会和负担。

人现在太容易被这种干净打动了。

因为和真人说话，不是这样的。

和真人说，你得顾及对方的情绪，也得承担对方的反应。你说轻了，对方可能没听懂；你说重了，对方又可能接不住。你把心里的东西递出去，不一定能被稳稳接住，有时还会碰一下、摔一下。

可关系这东西，本来也不是在轻松里长出来的。

很多真正靠近过的人，恰恰是在这些不那么轻松的时候，才一点点靠近的。是在深夜那个打出去的电话里，也是在一句话没说好、一个人笨拙地想接住你、两个人都有点尴尬却没有转身走开的那些时候。

这些都不算舒服，甚至有点麻烦。

可人和人的关系，很多时候，就是从这些麻烦里一点点长出来的。

现在我们越来越习惯把最真实、最不好说、最怕麻烦别人的那部分，先交给AI。

不是因为它真的比谁更懂你。

更像是因为，它安全，省事，不会给谁添负担，也不会反过来成为你的负担。

久了以后，人就容易越来越不想去碰那些真实关系里的迟疑、笨拙、误解和牵连。

于是“最懂我的是AI”这句话，听着像一句感慨，其实也藏着一点别的东西。

它未必是在夸AI。

更像是在说：有些话，我宁可对它说，也不太想再对人说了。

我写这些，不是想说别用AI。

我自己也天天在用，而且用得很深。

我只是会想，下次这句话再冒出来的时候，也许可以稍微停一下。

看一看，那句话后面，到底站着谁。

是不是原本有那么一个人，你不是不能说，只是后来，没有再去说了。

[红尘 @406092370]

回趟西北小县城的老家，家门前那条商业街，曾经一铺难求，如今，关门的一家又一家，还没关的，也没什么生意。倒是几个小区下面的餐饮店生意火爆。

[红尘 @406092370]

城市和城市之间差异如此之大。在广州，身边的朋友几乎都是AI的深度用户。有些做视频，有些培训员工后，做课程设计，有些用来做孩子学习的辅导工具。大家用的都是国外那几个模型。
来到重庆，几乎都只停留在用豆包和WPS上。其他新的模型，听都没听过。
给合作伙伴联系，给自己职业院校的学生进行AI赋能，希望能让孩子们学习和掌握新的生产力工具。

[红尘 @406092370]

昨天上午和两个朋友吃饭，聊到张雪峰，为他早逝惋惜的同时，她们对无数家长花几万块钱只为一个志愿填报，感到无法理解。我说，你们以为的常识，你们的信息和资源，是多少普通家庭终其一生都无法获取到的。家长花钱请一个认知比自己高的，见过世界的人，为孩子选一个相对确定的未来，这些钱，他们花得值。

[红尘 @406092370]

有了AI，我们更累了

今天和朋友聊天，他说："有AI更累了。"
"以前每天只要干8小时，干一份活儿。" "现在有AI，要干十几个小时，干三四份活儿，TM只拿一份工资。"
几句大白话，说出了一个没人愿意承认的真相。
工具越强，人越不值钱？

AI出现之前，有一道隐形的天花板保护着每个人——人力是有限的，能要求你的事情也是有边界的。

AI打破了这道天花板。
一个人配上AI，理论上可以产出三个人、五个人的工作量。这在管理者眼里是"效率提升"，在执行者眼里是"一个人的钱，干了五个人的活"。
生产力的红利出现了。但谁来分、怎么分，大多数人还没想清楚，事情已经压过来了。
我们陷入了一个新的困局
不用AI → 产出不如别人 → 被边缘化

用AI → 产出大幅提升 → 工作量被拉满 → 更累，薪资不变
两条路，都不轻松。
更深的问题是：当所有人都开始用AI，"用AI"就不再是竞争优势，只是新的基准线。门槛升高了，奖励没跟上，大多数人是懵着进去的。
但这真的只是AI的问题吗？
AI只是放大镜，照出的是一个更早就存在的问题。

技术从来不会自动分配红利。印刷机、流水线、电脑——每一次生产力跃升，先想清楚规则的人，才先拿到收益。
这一轮也一样。很多人还没想清楚，工作量已经翻了。
那我们该怎么办？
第一，认清"效率陷阱"。用AI省出来的时间，不应该自动变成新的任务。效率的收益，要留给自己一部分。

第二，人不是机器。疲惫、情绪、创造力的枯竭——这些是AI替代不了的人类成本，不能无限透支。
第三，想清楚自己真正不可替代的部分。那个立足点，往往不在于"你能产出多少"，而在于"你能判断什么值得做"。
最后
AI时代最值得想清楚的问题，不是机器会不会取代人，而是：

当我们配合AI创造了更多价值，这些价值怎么合理地回到每个人身上？
这个问题，执行者、管理者、决策者，都值得想一想。
"工具是中性的，但使用工具的规则，从来都不是。"

[红尘 @406092370]

@0xluffy_eth @grok 整理给我

[红尘 @406092370]

最近拼命各种用，今天又试workbuddy,让它整个小程序。错误太多，但好处是过程清晣总结及时界面三分很友好，不像ChatGPT,做着就不知道去哪了。

[红尘 @406092370]

@shuyue_ai 最近实践过程中深有体会。

[红尘 @406092370]

刚好有个小项目，商城小程序构建（有一定的合作特殊性），交给ChatGPT 和Claude互相出方案，互相点评，然后完善出各类文档，交给openclaw去做，真好玩。
看看能不能在指导之下做出来。

[红尘 @406092370]

@JLiao791003 @haowue @grok @grok 请帮我整理成汇总文字，发给我

[红尘 @406092370]

AI工具越用越心惊，迭代实在太快，我和我的技术人员讲了几年的统计分析搞不岀来，我给Claude 讲完，几分钟就出了图文并标的报告，稍稍调整一下，可以直接发客户了。
在岸边是学不会游泳的，唯有下水。

[红尘 @406092370]

这些年，通过电话和公众号后台，接触过几千的大学生，90%以上的，不会用一句话描述清楚自己的需求。还得给一个模版，让照着说。大多数连基础信息都不知道告诉你。
逻辑性和表达实在让人无语。

[红尘 @406092370]

AI时代的大学教材，是服务于老师“教”？学生“学”，还是AI“读”？

最近这段时间，我一直在用“龙虾”。当然我是组合应用，给gpt等提问题，提要求，用notebooklm做一些主题的快速阅读和学习，然后给“龙虾”去下任务执行。边用边感慨，AI不仅能答疑解惑，还能帮你实施落地。当然，前提条件是：你能提出你的惑，你能判断它的答，然后你能理出你的业务流程给它去干，还能发现它干得好不好如何改进。
也就是在这样一边用、一边看、一边想的过程中，我脑子里突然冒出一个问题：

AI加持下的大学教材，到底是方便老师“教”，助力学生“学”，还是便于AI“读”，从而赋能教学？ 因为我们现在的教材，基本上还是服务教师“教”的。每年教材选用季，教材信息展示时，总是要写上配课件、题库或资源库。也经常有老师直接来问我：这本教材有没有配套的 PPT？
这背后的逻辑，其实行业里的人都知道。现在的大多数大学教材，首先是教学工具，其次才是学习资源。

它先要解决的是“老师怎么教”，而不是“学生怎么学”。这也没什么好回避的。

教材本来就是先进入教学流程，再到学生手上。能不能被采用，首先取决于在教材合规的前提下，老师愿不愿意用，而不是学生喜不喜欢。
所以过去很多年，教材更多是在服务“教”。

不过，今年高教社在做试点尝试，购买了高数、大物部分教材的同学，免费送题库和AI助手学习。出版社也在关注学生的“学”了。

而随着大模型的日益进化，让教学和学习这个事情越来越“个性化”。但个性化的前提是大模型能有足够的底座知识做“锚”？然后拆开、读透、重组，再反过来生成题目、做讲解、做问答、做个性化推荐。或者再结合老师上传的自己的讲义和积累的其他教学资料，AI 帮着做课件、整理题库、做分层讲解、提供学情分析。

这样一来，AI 就不是教材的普通使用者，它更像是一个新的“底层读者”了，出版社还得把自己的教材，给AI“读”。
看看国内外的例子：
比如加州州立大学系统（CSU），2025 年和 OpenAI 合作，把 ChatGPT Edu 接进了整个系统，国内的清华、浙大、复旦（为缩减篇幅，相关资料见文末），都有类似的探索和实践。表面上看，是学校给老师和学生开了AI工具；但往深了看，其实是 AI 先把课程内容、教材内容、学习材料读了一遍，再去做回答、推荐、生成和分发。

所以，以后越来越可能变成：AI先读懂，再去赋能老师教，支持学生学。

国外参考出处（可直接点击验证，2026年3月最新）：
OpenAI官方公告（CSU部署规模、时间）：https://t.co/bQrBOIAxx5
LAist报道（合同金额1700万美元细节）：https://t.co/ux16SdwWGq
CSSA官方白皮书全文（全部学生反馈数据+SDSU调查引用）：https://t.co/eFeaRWYXtz
SDSU AI Survey仪表盘（原始数据源）：https://t.co/2bOoJPP6ic
Rest of World报道（韩国AI教材试点及调整）：https://t.co/U3TKc3vHyl
国内相关报道：
清华大学（最典型的大规模课程AI建设）
AI先“读”课程内容 → 实时生成个性化教学支持，完全符合“教材上传后AI重组”的逻辑。 （教育部官方发布会，2025年12月30日）：来源：https://t.co/a2yI1KYLqN “如清华大学已完成402门的课程AI建设，系统推动课程AI助手应用到课程活动中，构建‘师—机—生’三元教学的新模式。” 2. 浙江大学（最贴合“知识图谱 + 个性化生成”的教材案例）
《人工智能引论》核心教材（教育部计算机“101计划”首本数字教材）基于知识图谱构建10大模块、63个知识点。教材内容上传/集成后，AI平台自动生成： 明确探索“基于知识图谱的新形态教材”，与高等教育出版社+阿里云通义实验室合作，提供AI驱动的个性化、精准化服务。老师只把关整体框架和真实项目。 来源：（浙江大学计算机学院官网，2024年6月发布，2025–2026持续使用）https://t.co/yJ6B6Zm6VZ 3. 复旦大学（全覆盖式AI融入实验）
AI先处理学科教材 → 提供个性化辅助，老师重点做伦理/价值观引导。 原文：“如复旦大学从今年起，已实现AI课程覆盖全体本研学生，AI融入全部一级学科，AI素养能力要求覆盖了全部专业。” 来源： https://t.co/a2yI1KYLqN 4.南京理工大学：AI时代大学的数学课程建设探索与实践
链接：https://t.co/Rbp00TjZgl

[红尘 @406092370]

资源只会向权、钱和实力倾斜

最近在读一本社会学经典——
《不平等的童年》

这本书研究的是一个看起来很简单的问题：

为什么同样在学校读书的孩子，长大以后的人生差距会越来越大？

作者 Annette Lareau 跟踪了不同阶层的家庭很多年，最后发现：

很多差距，其实不是从大学、工作才开始的，而是从童年的生活方式就已经慢慢形成。

有些家庭会主动为孩子设计成长路径：
•兴趣班
•活动
•竞赛
•和老师沟通

孩子从小就学会一件事：

如何与制度互动。

而另一些家庭更强调：
•听话
•不惹麻烦
•尊重权威

孩子学到的是：

适应规则，而不是参与规则。

读到这里，我突然想到自己这些年的一个很深的体会。

很多人以为改变命运最重要的是：

努力。

但这些年创业之后，我越来越清楚一件事：

资源从来不会平均分配。

它只会向三样东西倾斜：

权、钱、和实力。

有权力的人，可以决定资源流向。
有资本的人，可以不断放大资源。
而有实力的人，能够把资源变成结果。

这就是现实世界的运行逻辑。

很多草根出身的人之所以很难改变位置，并不是不努力，而是因为：

他们面对的是一个 高度不对称的系统。

有些人一出生就拥有：
•信息
•资源
•人脉
•规则理解

而另一些人，需要花很多年时间，才慢慢看懂这些东西。

我自己真正看懂这一点，是在创业之后。

在学校里，在体制里，其实只需要做好自己的工作。
但创业以后，你会开始看到很多以前看不到的东西：

资源是如何流动的。
规则是谁制定的。
系统是如何运作的。

那时候你会突然意识到：

很多事情，并不是能力差距，而是 规则差距。

但现实也不是完全没有机会。

草根如果想在这个系统里有一席之地，其实只有一条路：

把自己投入进去，把一件事情做到极致。

因为只有当你在某个领域形成不可替代的价值时，系统才会开始注意到你。

资源不会因为同情而流向谁。

资源只会流向 能够创造价值的人。

这听起来很残酷，但也很真实。

很多真正改变位置的人，往往都有一个共同特点：

他们在一个非常具体的领域里，长期深耕，做到极致。

当你在某个领域变得足够稀缺的时候，很多原本看不见你的系统，就会开始向你打开。

这不是运气。

这是结构。

[红尘 @406092370]

@laobaishare @grok 整理好发我