懒猫侠

蒙哥马利曾对丘吉尔说：「我不喝酒，不抽烟，睡眠充足。这就是我保持百分之百的状态且捷报频传的原因。」丘吉尔回答说：「我视酒如命，很少睡觉，酷爱雪茄。这就是我保持百分之二百的状态指挥你获胜的原因。」

[懒猫侠 @lanmaoxia]

@leonanakimo @SilenceGvq 逃避可耻但有用

[KK.aWSB @KKaWSB]

“棋局结束后，国王和兵卒都会被放进同一个盒子里。”

——意大利谚语

[懒猫侠 @lanmaoxia]

@Gorden_Sun 拘束器

[懒猫侠 @lanmaoxia]

@LiLiZi_666 @BBBBTTTCC @SexytoDoll @SexytoGirl @SexytoBaby @GetX

[懒猫侠 @lanmaoxia]

@Sexyto777 @slamdunkxm @slamdunkxs @slamdunkxy @GetXBot

[懒猫侠 @lanmaoxia]

@Sexyto777 @slamdunkxm @slamdunkxs @slamdunkxy @HuoQubot

[Huazi @HeyHuazi]

根据键盘轨迹生成签名，这岂不是可以直接拿来当logo

[Susan STEM @feltanimalworld]

大量高校专业的实用性和存在意义正在被计算机“吞噬”

计算机正在悄悄吞噬你曾经认知中那些“专业”的边界。而这个过程，早就在发生了。最典型的例子就是金融。你以为“金融科技 Fintech”是新词吗？事实上，金融与计算机的结合至少已经有二三十年历史，从量化交易到高频算法，再到币圈的智能合约与链上治理，推特上那些活跃的币圈推友，你当他们不存在么？

这个趋势背后的本质是：计算机会成为一切结构知识运行的底层基础。计算机科学不再是“一个专业”，而是所有专业的结构基底，就像过去数学是自然科学的语言，现在计算机，尤其是它所承载的结构系统、信息模型与语言协议，正在成为所有认知、表达、治理、行动的统一执行层。

我在上一篇帖子里已经讲过，结构知识必须具备五个核心特征：压缩性、调度性、反馈性、组合性、目的性。结构，就是有目的的压缩表达、可以被调度执行、可组合、可反馈的认知单元。学计算机的听起来是不是很眼熟？这不就是编程语言的定义吗？计算机程序天生具备全部结构特性。

看看编程语言的基本单位：每段代码都有明确的目标函数（Function/Return），语法结构高度压缩，逻辑表达极简；函数、模块、任务可以随时被调用与调度；执行结果立即返回，包含输出、报错、日志等，构成天然反馈通道；更重要的是，所有函数、模块都可以递归组合，封装、重用、迭代，从而构建出更大系统。结构的五个维度——目的性、压缩性、调度性、反馈性、组合性——在编程语言中被完整展开。编程语言就是结构语言的范本。

而计算机之所以是结构的最佳运行载体，是因为它能够全面承载并放大结构的全部特性。相比人类与传统组织系统，计算机可以精准压缩、不丢信息；它的函数、流程、接口都是天然的调度路径；反馈可以实时收集并触发结构更新；组件之间组合代价极低，标准化程度高；目标函数可以被写入系统运行逻辑，并被持续评估和优化。这一切，都是人类系统难以做到的。

人类当然可以感知结构、构想结构，甚至短时间内执行结构，但人脑靠意志调度，不稳定、不可重复；社会制度调度结构，路径多分叉、反馈周期长；知识常停留在文本中，无法被调用、迁移、组合；行为结构受到情绪与局限性干扰；人与人之间组合结构，协作成本极高。与之相比，计算机提供的是低熵、高精度、可调用、可组合的结构宿主环境。

从金融界开始说起（2008）

为什么最先被计算机结构化的是金融？答案太直白了：当然是因为“离钱近”啊。人类在金钱面前的动力，那是不用调动就打满的。FinTech 之所以成为“计算机化的先锋场”，并不是因为它最先进、最高尚，而是因为它最现实、最接近激励源。正如我一个朋友打趣说的，“你想看哪个领域发展最快？别看博士多不多，要看小美女多不多。离钱最近的地方，博士可能找不到，但美女一定蜂拥而至。”你回忆一下，早年间地产开盘、基金推介、新币发行，是不是小美女特别多？人类是有结构的动物，但金钱，是这个结构系统里最底层的燃料。

金融之所以率先进入“结构-计算闭环”，是因为它天然具备三个特质：反馈速度极快，数据密度极高，结果判断极明确。你做一笔交易，几秒内就能看到盈亏；你设计一个风控模型，一两个周期内就能知道有没有效；数据层面清晰、量化、结构化，而且没有太多伦理、政治、情绪的干扰。这点放到教育、医疗、法律身上就完全不一样了：教育的反馈要几年甚至几十年，医疗中变量复杂难以归因，法律体系更是黑箱式的规则裁量，难以结构建模。所以金融是天生适合“结构-调度-反馈”闭环的行业，也是最早接近“可计算系统”的人类制度系统。

此外，金融行业是最早开放“结构实验”的场域。因为资本是流动的、可度量的、容错空间高，所以它允许大量失败和迭代——反正可以量化、止损、下一个周期再来。正因如此，金融是第一个敢于用算法做决策的领域，像量化基金；最早接受机器判断风险优于人类直觉的，像反欺诈系统；最早允许无需许可的结构原生实验，如 DeFi、闪电贷、MEV套利；也是最早建立结构性激励机制的，比如矿工激励、LP分红、合约策略套利等。在金融里，结构不仅可以设计，更可以变现，可以反馈，可以自动升级。你不需要劝它采纳结构语言，它自己就会因为回报更快、波动更小、调度更准而自动拥抱结构语言。

还有一个容易被忽视的事实是：金融的复杂性并不是“人心复杂”，而是结构复杂。利率、期限、流动性、对冲、杠杆、风险暴露、收益分布，这些东西全部是结构变量，不是讲道理能解决的东西。正因如此，金融行业对结构的拆解需求极高——于是你看到结构化基金、杠杆ETP、期权组合、合成资产；你看到产品被拆成模块、组合成路径、设计成协议，然后通过计算系统执行和定价。

所以总结一句话：FinTech 成为结构文明的先锋，是因为它是人类系统中离反馈最近、结构需求最强、行为最可调度的那个测试场。它是结构语言第一次完整打通“结构设计 → 系统执行 → 价值反馈”的全链路闭环实验场。它跑在前面，也就顺理成章了。其他行业，只是还没“饿到”这一步而已。

一个从来没有参与过任何企业管理的管理学教授

高校圈的教授和助教里，有多少人真正参与过企业管理？别说管理企业了，有些人连开家小饭馆恐怕都经营不下去。早些年在北京高校圈还能勉强说得过去，那时候社会整体人均学历不高，高校天然就带着某种“专家光环”，靠着“教授”这块牌子去企业讲讲课、做点咨询，至少还有机会接触到真实组织的结构和运作。看得多了，多少能积累点理解。可现在不同了，很多老板本身就是国外MBA回来的，接触过全球一线的管理方法论和实操逻辑，再回头看国内高校管理学那一套，尤其那种“政治正确式教学内容”，完全不够看。女教授可能相对轻松点，因为她们本来也不太钻这些抽象权力游戏；反倒是一些男教授，会更执着地去思考这些体系内部的荒谬与虚伪。

所以我在上一篇帖子说这个问题容易“刺痛人”，也真是个非常现实也很得罪人的真相。你想想，一个从来没参与过真实管理实践、也从未在企业中经历过组织运营、流程调度和结构反馈的管理学教授，要怎么给一个连社会都没进入、毫无工作经验的管理学本科生写的论文打分？如果那篇论文讲的是“如何提升员工激励机制”，请问评判标准来自哪里？不觉得很荒谬吗？像是象牙塔里演一场自我循环的幻觉戏码。

而现实中真正能够被结构化的管理内容，早就被企业吸入计算机系统之中。不能被结构化的那部分——比如空洞的“领导风格”“组织文化话术”——留给高校继续内循环、自嗨也无妨，市场自然会用冷淡反馈来淘汰它们。

就拿“绩效考核”来说，这曾是传统管理学最主观、最人治、最难标准化的部分。以前的绩效流程，无非就是年底主管模糊打分：“你今年表现不错”“团队合作也还可以”，打个 B+，再配几句文案式评语走流程。一切评判依赖个人印象和关系温度，完全缺乏结构反馈和行为追踪。那张绩效表，年年做，谁都知道没什么实际价值。

但今天，这一切正在被结构语言与计算系统重写。像 AI + HR SaaS 平台的出现，系统可以将每个任务、每个项目、每一项工作行为——提交代码、客户沟通、项目推进——都绑定在结构节点上，实时记录、即时反馈、自动打分。上下游同事的协作反馈、客户评价、时间响应等维度都会被模块化进系统，形成可追踪的动态结构评分轨道。

绩效系统甚至可以自动推送“晋升建议”、“路径瓶颈警报”、“行为改进任务”，整合成一个持续运行的结构评分引擎。过去你一年才“总结一次”，现在系统每天都在悄悄运行：“记录 → 反馈 → 优化 → 再执行”，先不要讨论这一套是否“人性化”，但是至少很多大公司正在引进。

大龄程序员最值得关注的领域：AI全面侵入传统行业的临界点

目前，计算机，尤其是在 AI 的加持之下，已经全面渗透并侵入了大量传统学科：一旦某个领域达到结构复杂度的极限，就不再靠理念生存，而是靠结构语言调度。

整个社会系统，已经整体抵达了“结构文明的分水岭”。不仅仅是金融，从教育、法律、治理、医疗，到企业运营等多个系统层面，都在爆发出类似的结构性过载症状：教育面对个性化学习的需求，工具却高度滞后；法律面对爆炸式增长的判例与文书，却没有统一的结构系统来调度；医疗正步入多模态诊断时代，却仍然依赖手工记录和纸质传递；城市治理的协作机制已被复杂部门关系拖垮；企业运营看似流程化，其实每个系统之间断裂严重、协同无序。所有这些现象背后，有一个共同的成因：缺乏结构语言，系统无法闭环。

我们就拿前几天川普总统指出，美国的病例系统已经出现严重的结构崩坏——不同诊所之间信息不互通，患者连自己完整的病例都无法拥有。这听上去像一个技术问题，实际上是一个结构性危机。一个人得了病，却无法获取自己的历史数据；看了多个医生，却没有任何机制能够调出完整的诊疗路径。在关键时刻，没有结构调度，没有数据整合，只有系统孤岛和信息碎片。

美国的医疗体系目前就是一个“非结构型系统灾难”的教材：数据有、资源有、设备有，但结构层缺失。电子病历系统之间协议不同、权限不同、无法对接。患者作为服务的对象，却没有“结构调用权”——没有一个地方能看到、调动、整合自己的完整医疗数据。从结构语言的角度看，美国的医疗系统压根就不具备结构五要素：无法压缩、不可调度、不可组合、无反馈、不以目标为导向。

我自己就经历过这样的困境。以前孩子稍微有点小病，我们都要去诊所，看完要交 copay，医生也只是随便听听、说一句“没事”。现在我干脆自己建立家庭病例系统。每次去医院，都带上笔电，里面已经整理好每个家人的既往记录、用药反应、过敏历史等等。这总比口头沟通来的快吧。

而这样类似的机会，在所有传统行业里都存在——它们只要满足“结构已崩、路径未生、反馈失联”的状态，就具备被AI结构重构的巨大空间。对于有系统思维和语言建构能力的大龄程序员、结构师、工程师来说，这是一次历史级的重新进场机会。 好好看看跨学科的领域，不要每天只关心代码。

在人人都识字，义务教育服务到高中阶段的当代：什么知识才有资格成为“专业”

那些能够被结构化的领域，将会在未来成为真正意义上的“新学科”，也就是可调度、可验证、可组合、可迁移的结构执行系统。它们会成为人类系统中的运行模块，嵌入AI、嵌入决策、嵌入治理流程，成为这个文明的新基础设施。而那些无法结构化的领域——比如文学、美学、宗教体验、情感沉浸——不会消失，它们会退回到一个更本质的位置：成为个人存在的深度体验场。

我们已经不需要职业“秀才”和“文人”专门“写字”了。

文学本来就不该是一门“功能学科”，而是一场纯粹的体验。你有本事，初中毕业就可以自己写文章上网发表。没本事，乾隆都没成文豪啊。它是为了让人类在语言中感受共鸣，在文本中沉入意识的柔软。在这种情况下，真的有必要让一个高校里的文学教授，满脸道德正确地对着一篇年轻人的小说进行阉割，删去所有“不合适”的情节、政治不正确的表述、会“引起不适”的隐喻，然后再给你一个低分，最后告诉你这个专业毕业之后没有出路？你真的要为了这套体系花四年时间、几十万金钱，然后背一身焦虑和失业？如果一个专业既不能成为结构知识、也不能提供结构能力输出，那它要么就不该出现在公共教育系统里，要么就留给不差钱的富二代当成兴趣体验。纳税人不欠它生存空间，普通人也没义务为它兜底人生。

文学、美学、宗教体验这些不可结构化的领域，并非“无价值”，但它们的价值不再是“作为专业知识生产者”，而是“作为存在感生成器”。它们之所以不可结构化，是因为它们拒绝压缩、无法调度、不适合路径化。美感不是逻辑组合，诗意不是函数表达，情感不是输入输出模型。它们是非确定性的，是语境性的，是无法预测、无法规约、无法标准化的深度体验。

但正因为如此，它们才如此重要。它们是人类文明的存在背景层，是所有结构系统之上的意义引擎。就像建筑需要地基，飞行器需要空气，结构智能需要一个“非结构”的感知基座。不能要求一首诗去优化转换率，不能要求一幅画去提高系统效率，不能要求一个人类的情感在一个考核表上打出80分。

所以，在结构文明中，大学应该留给结构知识的学科。结构学科该被训练、被验证、被投入系统运作，因为它们是社会运行的必要模块。但文学、美学、哲思、信仰，这些本就属于人的存在感体验层，不该被误装进“专业生产体系”，更不该以“就业为导向”作为它们的标准。如果它们留在社会，就像音乐、舞蹈、刺青、发呆、写诗、发梦一样，人民完全有自学的能力。真有心体验的人，根本不需要高校教授的许可，更不需要体制安排。人民又不是宠物，难道连体验世界的能力都需要考试授予？

（2/n)

[在悉尼和稀泥 @JamesAI]

我的每日流程

- 起床
- 打开 X
- 又有某大模型更新了，“超过了人类博士水平”，“在各大 llm 测试中刷榜”
- 某个老外用 AI 制作了一个完整的游戏，“下面是他的提示词”
- 另外一个老外 vibe coding 了一个 SaaS，只花了几小时，上线后 ARR 已经来到了 50w，“我是怎么做到的👇”
- 某中文 kol 分享了“世界上第一个xxx agent”，搬运的是英文原推，打开官网，审美告诉我是国内团队做的
- “下面是 10 条颠覆生产力的提示词和工作流，最后一条将颠覆你的认知🧵”
- “OpenAI 3 天前更新了 xxx，这将彻底改变 xx 行业，下面是他的 10 个例子”
- 收获完今天的焦虑后，关闭X，打开Claude Code，修改昨天代码里的一个bug
- 反复对话和粘贴报错信息，花掉了 $10 tokens，决定最后还是人工修改
- 关闭命令行，又是被世界改变的一天

[云中月 @MoonAtCloud]

塑料为什么不容易分解？

在地球这颗四十六亿岁的星球上，人类文明不过是过去几万年的涟漪。

但就是这短短一瞬，人类制造出一种自然界从未见过的物质，它不会腐烂，不会发霉，不会生锈，不会被吃掉，甚至连时间都拿它没办法。

这个物质，就是塑料。

塑料，是现代文明的化身，也是在化学键层面上对自然循环的挑战。

早期人类所创造的材料，大多只是从自然中“提纯”而来：铜、锡、铁、铅。

这些金属虽然稀有，但本就存在于矿物中，只要时间足够，氧气、雨水、风化过程终将它们带回泥土与矿石之母；

早期人类还制造了一些自然界中没有的物质，主要是“烧制”：
砖瓦、陶器、搪瓷，它们结构致密、难风化，但仍属于自然元素的重组与烧结。

这些物质对大自然而言，只是时间延迟的异物，不是系统崩坏的敌人。

但工业革命之后，人类不再满足于提纯自然，简单重组自然，而是开始创造自然从未合成过的分子，发明自然界中无法降解的物质。

塑料的本质，是碳氢链。

以乙烯、丙烯、苯乙烯、氯乙烯为原料，将它们的双键打破，再首尾相连，形成一个个高分子长链。

这些长链极为稳定，原因是：

它们的主链是C–C和C–H键，正是自然界最稳定、最不容易被断裂的键；很多塑料还具有高度对称性、结晶性或疏水性，例如聚乙烯（PE）和聚丙烯（PP），水进不去，酶找不到攻击点；更特别是聚四氟乙烯（PTFE，特富龙），用F原子完全包裹碳链，碳氟键牢不可破，几乎刀枪不入，酸碱不侵。

从化学角度说，塑料是地球上非自然的分子结构。自然界中几十亿年来的物质降解循环机制（酶解、水解、氧化还原、紫外激发）对它们无效。

生物酶：可以分解蛋白质、脂肪、纤维素这些熟悉的生物化学结构。但塑料没有这些功能团，没有“酶识别位点”，酶下不去口。

细菌：靠代谢碳源为生，但塑料的碳源锁死在链中，细菌无法拿它做为能量来源，不是食物，只是垃圾；

紫外线：能断键，但效率低，通常只让塑料变脆、变黄、裂开，不能彻底降解；

强酸强碱：实验室中能溶解某些缩合型塑料（如聚酯、尼龙），大部分也溶解不了，再说，自然界根本不存在这种极端环境。

最终的结果是：塑料不腐、不化、不消、不散，它只会“裂成无数碎片”。

大块塑料瓶不会消失，它们在日晒风吹中裂解成微塑料颗粒（<5mm），再进一步，成为纳米塑料，甚至进入细胞膜。这些碎片：
浮在海面，被鱼误吞；
落在雪中，进入极地生态；
进入胎盘、肺部、血液，穿越生命体的边界；
附着重金属、农药残留，成为“毒性载体”。

而这些碎片，本质上仍然是不可分解的碳链碎片，没有哪种细菌能把它们当午饭，没有哪种化学反应能“顺手”地拆掉它们。

它们不是毒药，却比毒更难对付。毒还能代谢，塑料只是卡在那里，永远不会走开。

1970年代起，人类发现太平洋中央的副热带环流中漂浮着大量塑料垃圾。它不是一块浮出水面的“垃圾大陆”，而是一个分布在海面、水中、水下的庞大塑料幽灵带。

它面积超过160万平方公里，密度最大的地方，每平方公里可能有上百公斤塑料颗粒。海洋中的生物：

有的吃了它；有的缠在它上面；有的在它上面栖息，像珊瑚误落在废旧浮标上；有的因它迷失方向，无法迁徙。

海洋成了缓慢窒息的化学沉积场。

而这些塑料，很多来自一次性用品：饮料瓶、包装袋、渔网、牙刷、轮胎粉尘、涂料微珠，每一件，都有一个熟悉的制造日期，却没有终点。

塑料的灾难不在于它“毒”，而在于它绝不进入自然循环。

自然的一切循环，都依赖能被识别、能被降解、能被再生。
木头腐烂成泥；动物尸体化为肥料；火山灰滋养森林；海水蒸发成雨；

但塑料不被识别，不被分解，不会发芽，不会衰老，它成了生态语言里的乱码，而这乱码越积越多，让整个生态系统的对话变得卡顿、混乱、迟钝。

它是我们文明送给地球的第一批“永恒异物”。

如果我们不去面对它，它会陪伴我们下一个千年，静静地浮在海上，嵌在沙里，沉在肺中，等待下一种智慧来理解它。

[懒猫侠 @lanmaoxia]

@zhangmanman555 陈酿十年红花郎

[懒猫侠 @lanmaoxia]

@zhangmanman555 妻骑驽马唤夫扶

[懒猫侠 @lanmaoxia]

@zhangmanman555 三小姐砍价，说一不二

[懒猫侠 @lanmaoxia]

@zhangmanman555 集上磨刀郎

[懒猫侠 @lanmaoxia]

谁尿紫，桃花潭水深千尺。 谁尿黄，当时只道是寻常。 谁尿血，雄关漫道真如铁。 谁尿白，为有源头活水来。

[懒猫侠 @lanmaoxia]

周六一大早，升学在即的闺女上补课培训班，濒临被裁的我看面经八股，失业许久的老婆背单词，"我们都有光明的前途。"