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红尘
@406092370
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
Joined January 2013
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红尘
@406092370
about 2 months ago
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
about 2 months ago
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。
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红尘
@406092370
2 months ago
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。
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红尘
@406092370
2 months ago
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。
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红尘
@406092370
2 months ago
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。
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红尘
@406092370
3 months ago
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。
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红尘
@406092370
3 months ago
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
3 months ago
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
3 months ago
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
3 months ago
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。"
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红尘
@406092370
3 months ago
@0xluffy_eth
@grok
整理给我
红尘
@406092370
3 months ago
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
3 months ago
@shuyue_ai
最近实践过程中深有体会。
红尘
@406092370
3 months ago
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
3 months ago
@JLiao791003
@haowue
@grok
@grok
请帮我整理成汇总文字,发给我
红尘
@406092370
3 months ago
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
4 months ago
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
4 months ago
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
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红尘
@406092370
4 months ago
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。
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红尘
@406092370
4 months ago
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