四点过醒来。梦见埋伏在一堵墙侧边，日本鬼子从远处冲了上来，枪林弹雨，心生畏惧……
三月末，第一季度行将结束，有焦虑，有思念，有徘徊，或许个体生命不过是宇宙物质的短暂聚合，终将归于尘土。大抵不必过度执着于世俗的意义追寻，但依然无法简简单单的做自己。昨天刮风，此刻刮风，呼啦啦，窗户咯吱咯吱的响着。清醒而混沌，人啊，短短几万天，不应成为条条框框的奴隶或工具，要勇于感知自然的美好，看花开水流、观日出日落，要在有限的时光里感知无常、邂逅趣事。
楼下咖啡馆门口放了一个展架，上书“欢见”二字，只一眼，心生喜悦，感恩遇见。人生是一场自我修行的旅程，面对焦虑与内耗，要将注意力收归自身，调整自己的心态。觉察思维、专注当下；放下执念、活在当下。要在平凡中寻得安宁，在每一个此刻中找到力量。要接纳生命的不完美，要在纷纷扰扰中保持内心的从容。蓝天，白云，老神仙，有所睹，有所思，看脚下，要在有限的时光里活得清醒而丰盛。
听歌这件事似乎变得越来越麻烦。
2014 年之前，我主要用 QQ 音乐听歌，那时随便一个平台都有着丰富的曲库。2014 年，我转到了眉清目秀的网易云音乐，那时的网易云音乐还很纯粹，后来国内音乐进入了「版权时代」，看着歌曲一天天变灰也坚持用着，直到开始不务正业引入短视频等各种臃肿功能，2018 年的下架周董歌曲「打包收费」事件，让我直接卸载了网易云音乐，即使还有很长时间的会员没到期。此时国内音乐进入了「独家版权时代」，不同时开几个平台的会员很难有好的体验。好在及时醒悟过来放弃了国内音乐平台，之后一直用着 Apple Music 搭配 Spotify，算是比较省心。不过为了给消费降级趋势出一份力，去年底也取消订阅了使用 8 年的 Apple Music。
其实也是发现自己对音乐曲库的需求越来越小了，平时基本在听老歌，听歌更多时候是为了作为 BGM 增加点氛围感。我对华语音乐的记忆似乎还停留在 10 年前，对外语音乐的记忆停留在 5 年前，可能一代人有一代人的歌，新一代的歌我也很难去欣赏。现在只是偶尔去听下自己关注歌手的新曲，或者 Spotify 推荐歌单。既然如此，不如自建音乐串流服务，整理出自己的专属曲库，体验应该也差不了太多。
自建音乐服务项目有不少，我主要是听个响，有损 MP3 320 Kbps / AAC 256kbps 足以，还省空间，所以 Roon 这类很贵专业的方案是直接跳过的。同时我的音乐文件都习惯先通过 MusicBrainz Picard 整理标记，所以对服务端功能也没太多要求。过去一年里陆续尝试过 Emby/Jellyfin, Navidrome, Gonic, LMS (Lightweight Music Server) 等服务，网上能搜到很多介绍文章，这里不再多说。同时也把 iOS App Store 里能搜索到的对应客户端几乎试了个遍。
就结论来说，过去大半年里我都用着 Navidrome 服务端搭配 Amperfy 客户端。整体比较满意，美中不足的是 Navidrome 还不支持读取外挂歌词文件（等了快一年的 PR，应该也快了）。因为这个问题有段时间换到过 Jellyfin 搭配 Manet/AmpFin，但体验下来还是不如 Navidrome + Amperfy 简单顺滑，加上 Amperfy 后来新增了 macOS 原生客户端支持，毫不犹豫的换了回来并使用到现在。
当然，我也知道还有一个热门的组合没尝试，经常看到网友对 Plex 的音乐软件 Plexamp 赞美有加，但很多特性需要开通 Plex Pass 会员才支持，而我对 Plex 的印象一直不太好。以前搭建过 PMS (Plex Media Server)，必须用 Plex 账号联网登录，各种隐私数据收集拉满，后来还禁止托管在 Hetzner 上。加上 Plex 一直在向流媒体服务转型，混乱的社交名流主页，对自建用户的体验越来越不重视，所以一直没尝试。但前几天看到 Plex Pass 即将涨价和阿根廷区低价 Lifetime Plan 的消息后，还是按耐不住，顺手搭上了末班车，可以说这次购买几乎是冲着 Plexamp 去的。
几天体验下来，先说服务端 PMS，抛开我对 Plex 的「恶意」不谈，Plex 确实比 Emby/Jellyfin 更加好看和流畅，使用上也更省心，音乐库的管理功能上倒是都差不多。在歌词这一块，Plex 目前和 Navidrome 相反，不支持内嵌歌词，只支持外挂歌词，不过如果没有本地歌词 Plex 会自动通过 LyricFind 寻找（需要 Plex Pass），可惜对于中文歌曲支持一般。
再说客户端 Plexamp，基础功能大家都一样，Plexamp 的亮点在于 UI 设计、音乐无缝切换和基于音乐（库）分析的推荐/电台功能。手机端上的体验比较满意，但不多做夸奖。桌面端上就比较失望了，Electron 应用在我这里向来是扣分的，但也不是不能接受，除非太敷衍，Plexamp 桌面端几乎就是移动端的放大版，没做过多的适配。同时也遇到了不少 bug，比如左上角关闭窗口后，后台仍在运行，但无法恢复窗口显示，只能退出进程重新打开 怪不得默认隐藏窗口控件。也发现即使你下载了整个歌单，仍然只有从下载分栏进入歌单播放才会使用本地文件，如果从其他入口播放该歌单还是会再次下载缓存到硬盘（已在设置中开启始终优先选择下载的媒体），把缓存和下载功能分开看待的逻辑有点难以理解，于是我选择了直接把缓存拉满。更可惜的是我发现的不少 bug 都能在一些多年前的反馈帖子中找到，却不了了之或无人问津。
不过如果再次抛开我对 Plex 的「恶意」不谈，Plexamp 整体体验是不错的，对于多数想自建的用户来说算的上是比较出色的方案，无论是音乐库管理，UI 界面，还是功能性相比其他几个平台都有一定的优势。但 Plex Pass 会员现在并不便宜，如果只是为了音乐串流服务的话就不太值了。
总的来说，目前我应该会继续主力使用 Navidrome + Amperfy，等哪天 Plexamp macOS 客户端的体验更好了可能会全面切过去。其实对于自建音乐串流服务来说，选择平台往往是最简单的部分，最麻烦的还是资源获取与整理，无论是自购转录还是网上找都很花时间。好在我喜欢的歌不算太多，一年下来零零散散着整理也差不多了，不然还是建议直接订阅音乐流媒体更加舒畅。
既然买了会员，也顺便再次试下 Plex 的影视媒体库，相比 Emby/Jellyfin 确实有独特的优点，但也有糟心的问题。测试网页播放时，发现 Plex 对于外挂 ASS 字幕的支持有个老问题，我的 PMS 搭建在 VPS 上，所以关闭了转码，直接通过串流播放，但 Plex 的逻辑是只要字幕包含不支持的特效就会强制转码烧录，在设置中修改 Plex Web 播放器的固化字幕选项为「仅图像模式」可以解决部分问题，但其他情况下还是会遇到错误提示「该服务器没有足够性能用于转化视频」，不加载字幕则可以正常播放，经测试同一个视频和字幕在 Jellyfin 网页播放没有问题 当然 Jellyfin 有他自己的祖传方块问题。
那我放弃网页播放，改用第三方客户端（Infuse/Vidhub）播放。但这时发现连字幕的选项都没有了，直接无法获取。搜索半天在 Plex 论坛上发现有人提到可能是 Nginx 反代问题，试着添加下面配置后终于可以获取字幕了。
登录
location /library/streams/ {
proxy_pass_request_headers off;
proxy_pass http://127.0.0.1:32400;
}
解决问题后，满意的打开 Plexamp 准备听音乐放松下，却发现所有歌曲都无法显示歌词了… 一开始还以为是客户端的 bug，重启重装研究了好一会才想到可能是修改 Nginx 配置导致的问题，注释掉后果然又可以正常获取歌词了。
于是猜测可能是某个 header 导致了无法获取字幕，测试以下配置：
location /library/streams/ {
# 默认关闭转发 header
proxy_pass_request_headers off;
# 转发 Plex 自定义 header
proxy_set_header X-Plex-Client-Identifier $http_x_plex_client_identifier;
proxy_set_header X-Plex-Device $http_x_plex_device;
proxy_set_header X-Plex-Device-Name $http_x_plex_device_name;
proxy_set_header X-Plex-Platform $http_x_plex_platform;
proxy_set_header X-Plex-Platform-Version $http_x_plex_platform_version;
proxy_set_header X-Plex-Product $http_x_plex_product;
proxy_set_header X-Plex-Token $http_x_plex_token;
proxy_set_header X-Plex-Version $http_x_plex_version;
proxy_set_header X-Plex-Nocache $http_x_plex_nocache;
proxy_set_header X-Plex-Provides $http_x_plex_provides;
proxy_set_header X-Plex-Device-Vendor $http_x_plex_device_vendor;
proxy_set_header X-Plex-Model $http_x_plex_model;
proxy_pass http://127.0.0.1:32400;
}
默认关闭 header 转发，只转发 Plex 自定义的 header，终于同时解决了两个问题。
EOF
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如果说，童年缺少关注，可能会导致孩子通过「制造麻烦」的方式吸引家长的注意，当这种情况变成安全感缺失症后，就会在成年之后变成「痛并快乐」的模式，即通过负面的评价来获得存在感。特别是在大脑中的伏隔核区域混淆了奖赏机制和痛苦，就会形成更加强烈地追求痛苦的情况。
但是，这个世界还有一个有趣的底层逻辑，叫做「过犹不及」——如果童年时期是一个被过分关注的孩子，又会出现另一种安全感缺失症。所以，这并不意味着「关注」是非黑即白的二极管存在。当然，这个时候有人会站出来拍胸脯说「自己压根儿就不需要关注」，这是之后会提到的另一种安全感缺失症。
并不是说「痛并快乐」最终都会导向表演型人格，而是当童年形成了「痛并快乐」的固化思维后，这套因其他人注意的方式在成年后仍然未被打破，就会成为表演型人格的「土壤」。
昨天遛狗时，遇到一组具有对比意义的样本。
在下楼的电梯里，遇到一对母女，女儿很好奇我牵的是什么狗，就一直对妈妈小声嘀咕想要接近这只狗。她妈妈并没有代行女儿的请求，只是回答了「柴犬」之后，就让女儿主动询问我是否可以接近狗。女儿犹豫了一会儿，还是主动问我能不能摸一摸奶子。于是，母女俩在电梯里完成了一次女儿求知和社交需求的构建。
但是在上楼的电梯里，遇到的一对母女做出了截然相反的样本。那个女儿见我牵着狗进电梯，就开始当着所有人高音频地夸张惊叫：「啊，有狗！我怕狗！」她在最短时间内吸引了所有人的目光，但是奶子只是乖乖坐在电梯角落。这个时候她妈妈很不给面子地拆台了一句：「你演什么演，家里不是也有狗吗？」她妈妈这句话冷静得不像是在对女儿说，但也足以说明这样的类似情况发生过太多次，她已经习惯了女儿夸张的行为。因为这句话，女儿也彻底安静了。
我并没有说第二个小女孩就是「表演型人格」，很多小孩子在童年时期都会有这样「博取关注」的行为，只是我们成年人赋予了「表演」的定义。但这两个样本的比对，恰好就是「有被关注到的童年」和「没有被关注到的童年」。
但是，童年时期的「演」大多情况下是有意识的，是他们出于本能地想要获得关注的一种条件反射，就像我在《最小单位的雌竞》里提起过的那个案例——那个小女孩真的是希望把弟弟的手指一根一根剪下来吗？我希望不是（当然从剧本需求来说当然是最好），或许这就是一种「不喜欢」的本能，只是刚好复刻了母亲平时对自己漠视的口吻罢了。
当这种「痛并快乐」的土壤足够肥沃，形成了固定模式，人们就不再是「刻意」，而变成了一种「潜意识」运作的机制。而这种潜意识的博取关注，在配以「过度情绪化」、「容易被暗示」、「类钟情妄想的理解偏差」，就会形成「表演型人格」。
刚好，在「真爱」的话题里，扯出了「主体性」的庞大内容。
什么样的爱，是可以让「内核」不复存在的？回到「斯德哥尔摩综合症」的例子，当受害人被限制人身自由，甚至是用最残忍的方式折磨时，你同时提供基本的生存资料、通过长时间的单独陪伴，就可以通过消磨受害人「主体性」的方式使其丧失内核，从而完全被你重新构建了一个「幻想我」的部分，比如你离开了我什么都不是、哪里也去不了。
等等，这不是PUA吗？没错，我们在这里又串联了另一个被称之为「煤气灯效应」的东西。
「煤气灯效应」之所以能成功，就是一次次地通过强制改变当事人对事实的认知，开始对自己的内核提出质疑，直到丈夫把自己送进精神病院。她那一刻被强制完成了内核的剥离，自己也相信「幻想我」的那部分就是一个患有精神病的女人。
但是这些看上去都是非常负面的行为，又是如何套用到被过分关注的童年身上的？
「斯德哥尔摩综合症」和「煤气灯效应」都有一个共同消磨主体性的方法——就是强制否定对方「主体性」的存在，通过物理上的限制或是精神上的重建。简单来说就是不把人当「人」，使其丧失了主体性的最内核「客观我」的部分。
过度的关注、溺爱，带来的效果是一样的。妈妈觉得你冷、妈妈觉得你饿、妈妈要把最好的都给你盼你功成名就，于是在这个过程中，主体性的内核丧失了，从而取代的，是完全被标准化的「幻想我」，即你选择哪个学校、你读什么专业、你出来安排好怎样的工作、你要跟什么样的人结婚、你要生多少个孩子……个人意识被剥夺形成固化思维后，当事人自己也不觉得「这有什么问题」，反而听父母的话就变成了一种他们认为的「责任」。
当这样的人进入社会之后，在社会关系里被映射出不同的「社会我」之后，并不是社会上所有人都会像「母亲」一样要求自己捆绑自己。当他们真正接触到「主体性之间的爱」时，他们会感到困惑和恐惧，形成强烈的内耗——这就是所谓的「被爱无能」。
往往这种人会复刻童年的诅咒，也寻找到了一个可以依附存在的主体性上——比如那个在足球台上看见自己儿子踢足球时放声痛哭的母亲，她压根儿就不是在为儿子感动。
大部分情况下，我们都会觉得这种「心甘情愿」的选择，特别是在感情关系里，一味地迁就对方，是因为你不想失去这段感情。只是极少人会深入到「主体性」的部分去讨论「到底发生了什么」。
当然，并不推荐任何人都需要去做「深入」这件事。
如果说我博客创作的内容，都看似是在残忍地追寻底层逻辑的过程，但事实上我并不觉得它可以改变历史，而且也根本改变不了历史。它更像是一个未来的「方法论」——比如今天这篇文章，就是前两天有人因为「痛并快乐」来私信询问我解决方案，她很恐惧自己的家庭教育会导致自己的孩子复刻原生家庭的诅咒，所以她开始过分溺爱孩子。于是我给她提出了另一个极端可能，那么文章本身对她来说，就是一个关于未来的「有意识」。
一旦深入，就意味着你要全面地客观地剖析自己，这个过程很残忍，甚至会全盘否定你过去二三十年的认知，而这个过程的内耗，远超过对一件小事的纠结。如果觉得它对未来的某一个节点有用，即可——毕竟我没办法真正免费做到「管杀还管埋」的程度。
我个人觉得，认知这件事情，除非你意识到「有问题」，那再「找问题」，而不是一上来就告诉你「有问题」。意识到「有问题」的方法有几种：
我订阅了 James Clear 的 The 3-2-1 Newsletter，每周四固定发一篇心灵鸡汤给我，其中包含：3 Ideas From Me(James Clear)，2 Quotes From Others，1 Questions For You，老实说我很少能在这上面获得非常有价值的内容。两年多下来，这些订阅邮件能让我感受到触动并记录下来的不过区区十几条。后来我发现 James Clear 写过一本书叫做 Atomic Habits，中文名《掌控习惯》，于是花了两个多月时间、共7个小时仔细读完，并做下不少笔记。不得不说，James Clear 在一本书内讲的内容价值，于我而言远远超过他每周一篇鸡汤。
读完后近一年时间里，我在日常生活中仍会常常想起他在书中所写，也发现能够精准应用日常生活中去。因为他的核心就像书名说的那样，小小的习惯带来的巨大势能可以改变一切。
全书的核心是序中的这一段：
只要你愿意坚持下去，起初看似微小和不起眼的变化会随着岁月的积累，复合成显著的结果。我们都要面对挫折，但从长远来看，我们的生活品质往往取决于我们保持的习惯的质量。
种什么因，结什么果，你有什么样的习惯，就会享有什么样的结果。但是只要养成了更好的习惯，则凡事皆有可能。
在我从医学诱导的昏迷状态到入选学术全美队的过程中，并不存在唯一的决定性时刻，而是有很多这样的时刻。这是一个渐进的演变，由一系列的小胜利和微小突破串联而成。我取得进步的唯一途径——我唯一的选择——是从小事做起。
很正确，也很鸡汤。剩下的是具体如何执行的方法论：
作者对于 Atomic Habits 的定义（我觉得翻译为 原子习惯 也许更好些）：
微习惯指的是微小的变化、边际收益、1%的改进。但是微习惯无论多么微小，它们绝不仅仅是一些旧的习惯，它们是更大系统的一部分。正如原子是分子的组成部分一样，微习惯也是显著结果的组成部分。习惯就像我们生活中的原子。每个基本单元都对你的整体进步有所贡献。起初，这些细微的惯常举动看起来微不足道，但很快它们就开始相互依存，为更大的胜利注入动力，其翻倍扩张的程度远远超过了最初投入。它们微小，但很强大。这就是“微习惯”一词的含义。也就是说，它是一种有规律的练习或惯常举动，本身微不足道且简便易行，却是不可思议的力量之源；另外，它也是复合增长体系中的一个组成部分。
作者的注释也很有价值：
你可能会问，运气怎么样？运气当然很重要。习惯不是影响你成功的唯一因素，但它们可能是你能控制的最重要的因素。唯一有意义的自我提升策略是专注于你能控制的事情。
这句话让我想起《飞驰人生2》中张驰那句：我努力过无数次了，机会只会出现在这其中的一两次。张驰在剧中控制的就是所有自我提升的时机，然后在最后的比赛中抓住为数不多的机会。
用构建体系代替设定目标。设定目标会把人限定在“狭隘的幸福观”里，而导致结果的根源是体系，需要改变的是体系而不是用设定目标来误导自己。并且设定目标可能导致两个结果：目标达成，动力大概率会因此消失；目标失败，可能影响情绪和自我认知。目标是“赢得这场赛事”，体系是 “持续参加这个赛事”。
目标是关于你想要达到的结果，而体系是涉及导致这些结果的过程。
如果你想要得到更好的结果，那就别再紧盯着目标不放，而要把精力集中到你的体系建设上。
在这个过程里，落实一个好的体系比完成或拔高目标更有效也更重要，应追求过程而非结果。以我为例，如果我把目标定位成“写出一百篇文章”，远远不如定位成“写出更受自己和读者喜爱的文章”。前者是一个固定的 KPI，后者是一种系统的升级。或者另一个例子，我把学习法语的目标定义为“可以看懂法语文学”也要比“在多邻国上通关所有法语课程”更好些。
行为反映身份，相信某种身份影响行为/习惯，越是以某个身份为傲，越容易保持维持该身份的习惯。我认为我是一个作家（或者一个身份的某个方面），别人相信了我是一个作家，我就会为了维护作家这个身份，给写作提供源源不断的动力。这是一种正向复利，也是“内在激励的终极形式”。体系=信念+假设。《人类简史》中提到，人类是想象的共同体。我认为在一般情况下，如果人们都相信某一个事物，那么这个事物更容易朝着大家都希望的方向发展。
将健身融入自己身份的人不需要说服自己去定期锻炼。这事做起来很容易。
按照这段理解，自律其实是一个伪命题。我原来想过关于“自律”是不是伪命题的问题，如果一个行为是习惯，没有消耗任何精神或抵抗任何事情，它是否应该被成为自律？“律”这个字有一种强迫之意，如果带有强迫性，那就不是一种自然而然的行为，那么也就不是一种习惯了。“我是一个把健身融入日常生活的人”，而不是“我今天必须得去锻炼打卡”。
证据是关键要素，习惯塑造证据，证据越多就越相信自己是想成为的的那类人。书中给出了过程：1. 决定想成为那类人；2. 用小赢证明给自己看。其中的小赢就是一个个微习惯。习惯塑造身份，身份也反过来塑造习惯。
随着你持续将微小的变化层层叠加，人生的天平开始偏移。每次改进就像在有利于你的天平的一侧添加一粒沙，使它慢慢地偏向你。假如你能坚持下去，最终你会达到产生重大偏转的临界点。突然间，坚持好习惯变得轻而易举。整个系统开始偏向你，不再与你作对。
习惯创造自由，而不是限制自由。因为习惯一旦建立，大脑就会花更少负荷去完成这些习惯，释放更多负荷留给其他任务，“释放心智能力”。在后来读过的工具书籍里都提到了这一点，包括在《认知觉醒》中提到的“心智带宽”。这是一个非常优秀的概念，当我看到这个概念时，我立马理解了为何我时常在事物过多或者情绪波动时没法定下心来完成必要之事，因为我的带宽已经被其他事情占满。
习惯形成的四个阶段：提示 -> 渴求 -> 反应 -> 奖励
提示即线索，是我们想要获得的预期奖励，包括重要奖励和次要奖励。重要奖励是生存所需，次要奖励则是为了满足自身的渴求。渴求是一种动力（但不是习惯本身），是习惯带来的状态变化，对某些事物渴求越大，反应（行动力）就越大，如果行动的需要超出预期付出，那么根本不会有反应，也不会构成习惯。奖励是最终目标，这个目标是获得满足感，包括解脱、愉悦、想要娱乐等情绪。一旦奖励获得满足，这个行为就会和最初的提示相关联，从而激励下一次循环循环的开始。
完成习惯循环，需要这四个环节都满足条件。任何一个环节缺失，习惯都不会形成。没有提示就没有习惯的开始，渴求不足就没有动力行动，行动过于困难则不会有奖励，奖励不满足需求则不会进行下一次循环。《稀缺性大脑》中也有提到类似观点。
习惯循环里分为问题阶段（提示、渴求）和解决阶段（反应、奖励）。
奖励的两个目标：1. 满足自身渴求 2. 对我们教益。
你的大脑是奖励探测器。在你的一生中，你的感觉神经系统会不断监测哪些行为能满足你的欲望并带来快乐。快乐和失望的感觉是反馈机制的一部分，帮助你的大脑区分有用和无用的行为。奖励会终结反馈回路，完成整个习惯形成的循环。
所有的行为都是由解决问题的欲求驱动的。有的时候，你要解决的问题是你注意到一些好东西，你渴望得到它。另一些时候，你要解决的问题是你经受着痛苦的折磨，你渴望减轻这种折磨。
这四个定律同时适用于养成好习惯和改变坏习惯。作者强调，设定的改变计划不能违背人性。
生活中如果有一个指差确认系统，就能在改变习惯方面保持警觉。指差确认系统是一个对自己当下行为和情绪觉知的系统，是把自己当作一个第三方来观察自己的方法，与《思考，快与慢》中提到的 系统2 控制 系统1 有相似之处。要点是有意识地了解自己的（无意识的）行为，察觉它，记录它，然后改变它。书中介绍的方法是使用习惯记分卡。在实践中使用习惯记分卡，来辅助自己建立一个指查确认系统，有助于让我们更快走上改变习惯之路。
对于坏习惯要保持警觉。第一要务是要发现和认清自己的坏习惯。通过习惯记分卡记录，通过指差确认来从无意识变为有意识，在这个过程中逐渐增加每次执行坏习惯的行动难度。同理，想要习得某好习惯时，通过指差确认，让自己意识到行动的必要性，减轻去行动的难度。要做到这一点，除了需要有意识外，还需要利用自己的感官能力和周围的物理环境。
书中提到，视觉是人类最发达的感官，主动塑造环境是构建提示的有效方法。人是环境的反应器。让提示成为生活环境中的重要组成部分，从而让习惯成为生活中的重要组成部分。其中环境/物体并不是重点，我与物体的关系才是重点。
因此，新环境（比旧环境）更容易养成新习惯，在新环境中旧习惯更容易被改变。如果无法获得新环境，布置旧环境也可行。
环境设计让你重新掌控自己，成为自身生活的建筑师。你要争取成为自己世界的设计师，而不仅仅是它的消费者。
对于想要养成的好习惯，可以使用习惯叠加+诱惑绑定公式：
[当前习惯] 之后，我将 [我需要的习惯][我需要的习惯] 之后，我将 [我想要的习惯]所谓超常刺激，就是提高了我们行动欲望的加强版现实。诱惑绑定其实是创建任何习惯的加强版本的方法之一，具体做法是将它与你本想要的东西相关联。
对于坏习惯则让其没有吸引力。书中这样解释：
看看养成习惯的任何一种产物，你会发现它并未让人产生新的动机，而是攀附在人性的潜在动机之上。 … 你的习惯其实是用以满足古老欲望的现代方法，也就是旧恶习的新形式。
我们的行为在很大程度上取决于我们如何解释与自己相关的事件，而未必是事件本身的客观现实。 … 你一直都感觉得到这些提示，但是只有预计到再不改变现状就会陷于不利时，你才会采取行动。 … 你当前的状态和你想要的状态之间的差距为你提供了一个行动的理由。欲望就是你的现状与你设想中的未来状况之间的差别。哪怕是在最微小的动作背后，也隐含着想要改变现状以获得不同于当前感受的动机。
一个简单的方式，把【得(děi)】need to 换成【想】 want to。这样能把一个原来是负担的行为看作是一个新的机遇。某种程度上也是一种欺骗自己的形式，但这是用在好事上，属于好心用坏方法办好事，所以也不会有太多包袱。
建立仪式感（激励仪式，把习惯和喜欢的东西联系起来）也是一种方法。例如在 NBA 比赛中，几乎所有球员都会罚球前拍几下球、深呼吸几次，这样的仪式感已经形成肌肉记忆，无意识中能提高罚球命中率。
写到这里，信息量已经非常大，限于篇幅不再叙述。后面再慢慢补上和优化。
做第一次小破车测试的时候，是我人生遇到的第一次自己踩单车遇到掉链子，那一刻我不知道该怎么办，我只能大概差不多折腾一下。那个时候，我的车完全没有，经过保养，我中午只是把它擦干净了。因为那个车已经闲置很久，所以无论是齿轮还是链条，都处于一个生锈的状态，但起码这样，掉链的时候把链条挂回去，摸到的只是链条上干的铁锈，因为那天中午我用无纺布擦过车子，那个无纺布就绑在我的后座上，所以用那个蹭一蹭手，还是基本可以保持干净的。掉链的那一刻，在开始把链条挂回去之前，我有考虑过先搜索一下怎么把链条挂回去，但我还是放弃了，因为在那之前我也已经把手弄脏了，我不想用脏手去碰手机。当我第一次把链条挂回去以后，蹬了两下又掉了。那一刻我就知道这不是幻觉，这意味着我不可能再把链条挂回去，把单车骑回去了。那个时候我真的有在微信上搜索过掉链怎么办，但是搜索出来的结果居然全部都是山地车的。这让人很崩溃，于是我就去求助网友，但网友那个时候刚好不在。
把车推回单位以后，我继续搜索，到底怎么把单速单车的链条张紧。挂回去经过一两次以后，我已经知道该怎么做了，但是该怎么张紧呢？B站上搜索出来的结果一开始也都只是山地车，后来终于有了通勤车，又或者是单速的单车。从视频看来比较简单，首先把后轮左右两个螺母松开。一侧螺母的旁边有个张紧的装置，把它拧紧就完事了，在上紧这个的过程中，要保证左右轮的幅度是一样的。通常在我所看的那些视频里，那个张紧装置只装在后轮的一侧。也正是因为这样，就有可能张紧的时候左右轮轮不平行，这样就会导致轮子和车架不在一个平面上。如果这样的话，我感觉就会让脚踏的那个齿轮跟后轮的那个齿轮不在一个平面上。最终就有可能在他们运动或者说是高速运动的时候发生掉链。但是怎么才能保证张紧后的后轮跟车架在一个平面上呢？在我张紧后轮的时候，我努力地想做到那样，但实际上我是不太清楚该怎么去做。在做的过程中，在做之后我也用了各种角度去感受那个轮子是不是合适的，但最后我只能说是，我觉得应该合适了。
当我在B站上看过那些通行车链条张紧的方法以后，我再去看我自己的小破车，结果发现后轮右侧理论上是应该有一个张紧装置的地方，没有了那个铁片也没有了那个螺母。从那里的痕迹可以看出，那个螺母应该是近期才掉的，因为那个螺栓上面前一段是黑色的，后面一段是白色的，为什么会白色？肯定是因为那里之前有个螺母挡住了，所以脏的东西在螺母上，所以螺栓是白色的。这条新港南路原来真的这么牛逼，居然可以把我单车后轮张紧的那个螺母颠没了。从那个装张紧装置的痕迹可以看出，之前那个张紧装置只是存在，但几乎没有起到作用，因为那个螺母白色所在的位置非常靠后。当我尝试按照B站上的方法张紧链条的时候，我发现自己小破车的后轮右侧的固定螺母一旋就开了，左侧的稍微难一点点，但几乎没什么难度。
因为小破车已经是一辆闲置了两年的单车。从我收到那台单车，到我开始测试之前，我从来没有上紧过后轮的螺母。因为那台车买回来的时候，后轮就是一个安装好的整体，理论上我是不需要进行操作。新车和旧车的区别就在于，旧车你在使用的过程之中，你想得到或者想不到的问题都会蹦出来。
掉链这个事情，如果排除链条已经不行了。那么就要对这个链条进行张紧，如果张紧螺母到最极限也没办法，估计就要拆一格链条出来。
这个周一我做的就是先把链条用张紧装置张紧。之前说到那个螺母跟那个铁片已经不在了，于是我也就只能在单位的那些废旧破车里面拆一个下来，拆得下来的时候我并不确定到底合不合适，但是好在还是能装上去的。
在对后轮进行张紧之后，我还对链条进行了上油的操作。一切准备绪以后，就只等小破车进行第二次测试。
在春天迎来相当悠闲的三个月，大四下学期除了毕业论文之外没有什么非做不可的事，于是我难得地获得对时间的绝对权力，面对空荡荡的日程表和随心安排的生活。
我对这段几乎能称作Gap的时期有很大的野心，想要学习更多、积累更多、恢复能量，在不浪费的基础上完成开年时划定的目标。结果第二个月就在医院查出了身体问题，我说我生活方式绝对已经算是很健康的那一批了这点小问题可能就是天生的吧，我妈在旁边一语中的：你那种自律只能叫找补。
仔细想了一下确实是，每天熬夜但也经常健身、懒得按时吃药但控制饮食、把自己钉在书桌前面但写二十分钟论文分心一个小时，其实很难讲我对自己到底是好还是不好，只是”看起来有在好好生活“而已，很多时候打着这样的旗号但忽略了很多更基本的东西。至今都很难描述听到我妈那句话的时候我那种恍然大悟一样的心情，好像失踪很久的橡皮擦突然就在桌子抽屉里被找到的那种灵光一现的感受。从那天开始下定决心不再过粉饰太平的生活，不过至今还在探索当中……春天实在是一个很容易患上慢性病的季节……
早睡
因为是内分泌方面的问题，所以被医生三番五次地强调必须早睡，于是时隔多年过上了十一点到十一点半之间入睡的生活。我从初中开始就再也没有这么早睡过觉了，最初几天有种比整个世界提前一小时休眠的沧桑感（不是
但早睡意外地并不意味着早起，反而让我的睡眠时间陷入随机，早的时候会在六点左右自然醒，晚的话会一直睡到八点多。观察了一阵之后发现睡眠真的随着身体状态在走，因为过敏和月经比较难受的日子就会睡得久一些，大概也是一种自我修复的方式。
目前我觉得早睡最大的好处是情绪波动减小以及无论多早起来都不会觉得疲倦/头痛。夜深人静的时候容易emo那么只要比夜深人静更早一点睡着就不会胡思乱想了，现在白昼也越来越长，清早出门吹着晨风总有一种元气满满的幸福感。另外即使睡眠质量很差一直做梦或浅眠，第二天早上五点多睁眼也不会出现熬夜过后头昏脑涨的感觉，对我来说确实更容易恢复精力。但弊端也很明显，十一点睡意味着几乎牺牲掉所有的夜间活动，约酒约夜宵甚至是看晚间电影都变得需要犹豫了……
不过此前一直觉得十一点睡觉是我不可能坚持下去的难于登天的事情，但在不得不早睡的事实面前好像非常轻易地就做到了。其实只是早点去洗漱然后躺下而已，明明不是多有难度的动作，此前却一直没能坚持。睡眠的优先级好像总是被推后，因为是每天都有机会重新做好的事，反而很容易被忽视掉。
血糖控制
又是一个我以为会非常困难但实际上还挺好操作的生活习惯，关于血糖有各种各样的说法，我落实的只有在午餐改变进食顺序以及多吃粗粮这两项。但效果真的算立竿见影，不仅很少出现午饭后昏昏欲睡的情况，食欲和精神状态也稳定很多。
中国人的饮食习惯通常是把碳水和菜肉混起来吃甚至以碳水为主，因此只要稍微调整顺序，先吃纤维（蔬菜）之后吃蛋白质（肉类）最后吃碳水，血糖升高就会减缓，饭后困倦的情况也不再出现。但显然馒头米饭面条之类本身没有味道的主食很难放在最后单独吃，那么就都换成烤红薯煮玉米蒸贝贝南瓜之类的粗粮吧！不仅低GI升糖慢，而且尝试过之后发现真的挺好吃的……用餐时间也会延长，在午餐的最后阶段看着喜欢的动漫慢慢啃玉米或者用勺子舀红薯吃意外地是很值得享受的一段时间。
要非常有耐心
人生的前二十年相对来说都挺健康的，因此今年发现自己有PCOS以及过敏性结膜炎和鼻炎这种慢性病的时候心情还是有点失落。虽然不是大问题但如影随形的小毛病以及“它会一直存在”带来的阴影还是需要一定的时间才能消化掉。
网络上关于PCOS的讨论很多，我也幸运地属于不太严重的那一类。但还是要感叹生而为女实在是不怎么公平的一件事，几个月才来一次月经从体感来说真的非常舒适……结果其实是必须要吃药调整的病理症状，真的吃激素之后又痛经到那两天只能缩在床上。以及掉发啦水肿啦长痘痘之类无伤大雅又恼人的周边症状，还有“不从现在开始调理将来可能会得xxx”的预期。除了定期吃药之外治疗PCOS就只剩下“生活方式干预”，这不就相当于要一直关注身体健康吗！……可能稍微有所安慰的是我本来就是对自己的身体掌控欲很强的那一类人，现在加上需要调养，有了更多的动力去坚持健康的生活习惯。
以及虽然我已经恨透北京了但没想到这种恨意还能更上一层楼，3月刚到就开始每天痛哭流涕地圆柏花粉过敏、痒到想把眼睛揉掉，并且意识到只要我还待在北京那每年的这个月都会是这幅惨状……我上大学之前在春天从不过敏来着……
24年底去大阪玩的时候在梅田loft买了2025年日程本，明明已经好几年不写纸质手帐了，这次意外地坚持用了下来（大概也有本子确实很贵的原因）。年初的时候试着采用了12周目标管理法，结合日程本记录，确实很有成就感。到3月25号2025年的前12周就结束了，这三个月里最值得骄傲的事是即将学完新标日初上+背了800个日语单词，其次是贝斯已经成功跨过新手期，21号演出的时候也迎来我的贝斯首秀^ ^。虽然都只是“开始”，但经过一个季度竟然真的已经跨过了起始的门槛耶！
关于12周计划的详细操作可以参考如何在短短三个月内超越一年的目标（是的它看起来就是一个非常成功学的TED演讲x），但用12周作为单位去回顾可以明显地看到自己坚持过后的成果，也更方便根据目前的情况和想法调整全年目标和季度目标，推荐！
不过真的开始记录“一天的时间都花在哪里了”才发觉原来有那么多不明不白地溜走的分秒。比如我的雄心壮志是每周练习吉他5个小时贝斯5个小时，在一周的7*24h里挑出10小时看起来实在容易，但事实是每周都复盘总结的情况下依然没有任何一周达成目标……为下个12周留下了充足的进步空间……
另外很有意思的一点是借鉴小红书上的日程本利用教程，把Yearly Plan的部分用来记录每天喝的饮料。作为咖啡爱好者很少有开天窗的时候，因此三个月下来那一页已经颇为壮观，冬天也就在从热美式到冰抹茶拿铁的更替里离开了。
如上文所初见端倪的那样，我是一个对自己控制欲非常强的人，典型的intj。日语里有个流行且精确的词叫“努力家(どりょくか)”，听起来大概是看了太多动漫又从小被优绩主义pua惯了才会有的又理想化又中二的一种憧憬，但我依然向往成为这样的人。能够脚踏实地地打磨自己是一件非常酷非常值得的事情，“想变得更好”的野心虽然大部分源自成长环境的熏陶，目前也已经成为了我无法改变的性格底色的一部分。但相反而言也有很容易累积压力、时刻害怕着失序的一面，致力于让生活井井有条的同时也作为日程表的囚徒那样循规蹈矩地生活着，起床稍晚就会着急、今天的事情没做完就会失落，而遇上计划外的等待和浪费就会烦躁，或许也有些过于计较和死板了……究竟什么程度才算用心、享受、珍惜地度过当下，同时又不被时间所困呢……可能还是需要考虑一阵才会有答案吧！但也可能等到夏天到来的时候，那个我最喜欢的几乎永恒的季节到来的时候，我的生活又会与现在不同了。
好久没写东西了，更新下证明还活着，
换车9个月，原本打算换油车，从来没有考虑过新能源，基本快定的时候因为价格跟销售扯皮扯烦了，
去商场吃饭路过特斯拉就约了个试驾，第二天直接下定，现在跑了19401公里，也算是深度体验了，分享一个20多万公里油车老司机的驾驶感受。
开了二十多万公里的老兄弟，给你加最后一口油！ T_T
刚换了4条避震和全套的胶套，不到半年，尼玛便宜车贩子了。
流程中规中矩，没啥大槽点吧，现场买了个2年的延保服务和3M贴膜。
油车模式开走，提车的时候电没给充满，动力比老的1.6自吸强太多，先用舒适模式适应。
手机钥匙很方便，今年推送了apple watch钥匙，对于苹果死忠粉来说，体验丝滑，终于在30岁的年纪凑满了屌丝三件套，他妈的十几岁是屌丝，三十多岁还只能凑齐屌丝三件套 T_T
导航内置百度地图的数据，垃圾的一批，市内还行，长途还是得高德用着更顺手，
内置QQ音乐不错，作为QQ音乐的用户表示很满意，
没有仪表盘刚开始小小不适应，后面倒也无所谓了。
开了一周舒适模式换标准模式，又适应了差不多一周，轻松驾驭油门，到现在已经觉得动力还是不够用了。
单踏板的适应过程对老司机来说是有点折磨的，也有可能是我的适应能力比较弱，初衷还是为了提升续航强制自己使用单踏板模式，差不多一个月路面驾驶已经可以丝滑驾驭单踏板了，但是倒车还是有点折磨，单踏板模式开开关关，差不多2个月完全适应单踏板模式，并且觉得单踏板设计的太牛逼，是真的很好用。
就是偶尔开朋友或者公司的油车，确实会不太适应怠速行驶的速度和踩油门的深浅。
动力随叫随到，超车绝对有信心，以前自己开1.6L觉得2.0T加速好快，现在开朋友的2.0T感觉肉的一批，
底盘支撑也足够到位，至少很匹配我的驾驶习惯，但是高速上车速超过120感觉没有我的老大众稳当，或者说没有老大众开起来有自信，
很难描述差别，开老车的时候高速基本130-140巡航感觉是常规操作，反而换了电车超过120就感觉开的有点快了，可能是下意识觉得这么开太费电……
AP不支持变道有点不方便，高速通常的时候挂着AP回一下微信挺方便，堵车的时候用AP有点受罪，
把AP当自适应巡航挺方便的，EAP有点蠢，尤其是上下匝道很不靠谱。
有次晚上开高速，没路灯后面黑车也没开灯光，确实也怪我自己没仔细观察，直接往右边到想进砸到，特斯拉一把直接把我方向盘掰回来，记忆犹新。
市内无敌，哪哪都有充电桩，至少长三角地区开电车确确实实很方便，市内完全没有续航焦虑，但是要有家充才能彻底感受电车的方便，只能在外面超充会挺烦的，
长途不太行，三百多是极限，高速很费电，且江苏高速服务区的充电桩建设太烂，会存在续航焦虑，
高速上我的驾驶习惯基本保持在170wh/km，暴力驾驶能干到220wh/km以上，市区开空调正常节奏驾驶，基本在150wh/km左右，80-100时速下高架基本通畅偶尔超车且开空调的情况下，最近这两天最低开到过115wh/km的能耗，如果关掉空调刻意降低能耗，应该是可以开进100wh/km甚至100wh/km以内。
新车满电435km，现在满电只有433km，但是现在已经不看续航里程，只看百分比了，影响不大，心态好就行，电池哪有不衰减的，买电车的时候就要做好心理建设。
买34C会有人想你为啥不买56e，买56e人家会觉得你太俗，只有买model y，和iPhone具备相同的社交属性，甭管有钱没钱，基本就3/y了，
据说iPhone用户和特斯拉高度重合，数据没做过考证，但是对与懒得折腾懒得比较，想闭眼买到优秀的产品，特斯拉不一定最好，但肯定不会错，至少在我决定接受新能源的那一刻，特斯拉对我而言是唯一选择。
小毛病有，不是啥大事，该修修，
售后保养到现在就花了100多做了四轮换位，标续单电机为了防止四个轮子磨损差异太大，还是要换下轮胎位置的。
换对了。
周日一早，我和老婆去菜市场买菜。春天的菜市场总是格外热闹，各种时令蔬菜争相上市，看得人眼花缭乱。
走到市场门口，看见一个老大爷蹲在路边卖白蒿。他卖的白蒿要比市场里头卖的要干净许多。老婆的眼睛立刻亮了起来，蹲下去就挑拣起来。
我站在一旁有些犹豫。上次老婆买白蒿回来，我择菜择了两个小时，洗菜又洗了半个小时，累得腰都直不起来。白蒿是一种小灌木，特别刚发芽的时候，和很多干枯的野草小木棍混在一起，择起来实在是个磨人的活。可看着老婆兴致勃勃的样子，话到嘴边又咽了回去。最后她干脆把老大爷的白蒿全包圆了，还搭上一把2块钱的小葱。
河南人对蒸菜有着特殊的情感。每到春天，家家户户都要蒸上几锅。最早是白蒿，接着是榆钱、槐花，有老人在外面找的话，还能有蒸葛花、荠菜，甚至是楮树的花。把这些野菜洗干净，拌上面粉，上锅一蒸，出锅后淋上蒜泥、香油，撒点盐，就是一盆难得的美味。
记得小时候，每到这个时节，母亲总会挎着篮子去田间地头找野菜。父母亲那一代成长在五六十年代，伴随着他们成长的就是饥饿，野菜也是伴随着他们长大。在河南这片土地，历史上经历过太多苦难。老人们常说，几乎每次天灾人祸，河南都是受灾最严重的地方。特别是青黄不接的春天，地里的野菜不知救活了多少人的性命。于是，吃野菜的习惯就这样一代代传了下来。如今生活好了，野菜反倒成了稀罕物，成了春天里不可或缺的味道。
回到家，我和老婆一起择菜。这次的白蒿确实干净，择起来没那么费劲。老婆在旁边絮絮叨叨说着她小时候跟着奶奶去挖野菜的事，说那时候的榆钱比现在的大，槐花也比现在的香。她说着我听着，手里的活儿不知不觉就干完了。
蒸好的白蒿冒着热气端上桌，浇上蒜泥香油，熟悉的香味立刻充满了整个屋子。在配上一碗玉米面的糊糊，一口接一口地吃着，仿佛要把整个春天都吃进肚子里。
这大概就是河南人骨子里的记忆吧。那些艰难岁月里养成的习惯，如今成了生活中最温暖的仪式。每一口蒸菜里，都藏着祖辈们的故事，也藏着我们对这片土地最深沉的爱。
抱歉，今天这篇文章确实会涉及到「阶级歧视」，但不是直指阶级本身的人物肖像，而是聊聊「为什么」。
这两天发生了件很有趣的事。因为家里养了两只柴犬，想着要在樱花季的时候带着他出门拍照。但樱花季就意味着公园里到处都是人，所以我们还是决定在家里买了几大箱的樱花切枝，插在水培瓶里在阳台搭建出一个在樱花树下野餐的场景。给奶子拍完几组照片后，也算是带他去樱花季拍过照了。
到这里，你大概可以预判一下，在这样的内容下面会出现怎样的评论呢？
大部分人会因为关注到狗，而与我们产生互动，也有人羡慕我们的创造力。没过多久，就出现了我「期待已久」的评论——质疑「动机」。
折了不少树枝子啊。
网络嘛，并没有设立使用者的门槛，所以会出现这种评论也是在意料之中的。我很喜欢这种看似逻辑跳跃了好几个维度，但事实上只在当事人自己的认知范围里扑腾的「观点」（当然，大部分这样的人，会觉得自己的「观点」就代表了「事实」）。
在之前，小红书上有一则有趣的帖子，大致是一个烤肉店的老板，不允许自己卖的烤肉给狗吃。下面的评论可想而知，又将会是一场「爱狗人士」和「厌狗人士」的战争，进而会进化成「无孩爱猫女」和「男权规则」的性别冲突。但是，不卖给狗吃，这不就是一种简单的契约行为，而且烤肉摊老板也愿意承担放弃卖给狗那一部分的收入，这一切都是合同里的意思自治，那这群人到底在吵什么？
很显然，事实没有任何好争论的，所以他们回到了「动机」上面去支持他们的观点。以至于，当观点完全从新闻本身这个事实脱离的时候，变成了两个群体之间对于动机的揣测——你反应这么大，不会是看见狗可以吃烧烤破防了吧？
当然，对于那个质疑我们是去市政绿化折枝的评论，也可以用这种质疑动机的方式给怼回去：
你看见狗都可以拍樱花照是不是破防了啊？
我一直相信，文革时期的血脉基因其实一直都在代际遗传着。其实吧，这件事就是几百年前勒庞在《乌合之众》里提到的「群体效应」，只是文革时期将另一个东西发挥到了极致——个人崇拜与自证陷阱。
简单来说，对付个体、最轻松让对方被困在逻辑陷阱里的方法，就是利用「自证陷阱」，接着才是上纲上线。不得不说，我当年也用过同样的手法，在疫情期间面对百般刁难的大妈志愿者，她要求我必须提供24小时核酸检测报告，才能进医院看病。我拿着绿码反过去质疑她：「你是医院领导吗？你能给我看相关的红头文件吗？你是国家主席吗？还是说你要对着国家主席干？你当志愿者每天管的两顿饭不要了是吧？」
从上纲上线到降维追杀——我承认这套组合拳太下三滥，而且就他妈是文革时期的组合拳啊！
其实，从这一点，你能很好地分辨出跟你对话的人，他究竟是不是一个能「聊下去」的人。所谓的「聊下去」，就是你们能彼此平等尊重，面对观点冲突时也不会上升到认为对方是在对自己的人格尊严进行攻击，从而进行理性探讨、就事论事，若涉及情绪层面的，可优先解决情绪问题，而不是永远无法对齐信息。
我欣赏有质疑能力的人，但是他在质疑什么又会分出了「阶级」。
该说标题的事儿了。其实所谓的「阶级」，在我看来就是因为「质疑等级」分出的思考和认知的阶级。而这个阶级本身确确实实跟一个人的眼界、经历、思维可触达之处有密切关系。
如果再往上一层表象去推测，那可能就跟金钱相关，因为财富可以让他拥有更多体验生活的机会；可能跟血缘关系相关，因为生儿育女之后，心有不甘地放弃了年轻那会儿想要折腾的坚持和梦想；也可能跟情感有关，因为无法割舍关系，而在关系里成为了那个时刻忍耐的角色。
所以很有可能，表象是不同的阶级在互相歧视财富、年纪、性别、婚否育否。但是如果再往深层想一想，之所以很多人在朋友结婚生子之后，两人的关系就莫名其妙地断开，甚至聊不到一块儿，是因为我没有那么多精力去跟对方聊一下午的「育儿经」，他也不愿意从我这里听到那些测试人性的小游戏，因为它对育儿没有任何意义。
而这一切的冲突，都来源于认知，特别是当形成了确认性偏差的认知。
就好比一个天天都在刷中美关系短视频的人，信息茧房里的赶英超美早就是基准线了。当他在现实生活中听到一些人对中美关系的客观分析，他一定会站出来破口大骂——「美国早就夹着痰盂逃回他美利坚啦！」
说实话，我非常歧视这样的人。如果你也是，我们还能精准地描绘出这类人的人物肖像，甚至还能在生活中找到与之对应的人。
如果说阶级歧视，底层在歧视的是「认知」，那「认知」同频本来就是件困难的事情，就像你不能告诉井底之蛙在农场的边缘有一片世外桃源般的池塘一般——只是这个Z时代更狠，让井底之蛙能轻易地看到那些世外桃源般的池塘，他们便觉得自己已经去过了那些地方。
另一个思路，既然无法同频，但又不想被他们设下自证陷阱，在「质疑」那部分，其实方法都说了，用魔法打败魔法吧～
小破车掉链了，我该怎么办呢？因为没看到合适丢弃单车的地方，所以我也就只能把单车推回单位。掉链并折腾一番之后，已经19点多，天已经黑了。单车第一次掉链的时候，天渐渐黑，当我决定要把单车推回去的时候，天已经全黑了。推回去的时候，我没有走大马路，选择走人行道。那一刻我才发现，原来我从来没有走过新港南路北侧的人行道，南侧的人行道曾经走过，但是南侧的人行道现在基本都停满了小汽车，我觉得那些小汽车是拼多多员工的，又或者是国丰员工的。南侧跟北侧最大的区别在于，北侧有很多小商铺，有可能是快递驿站，有可能是小食店，也有可能是各种修车的地方，而南侧除了各个单位的大门以外，就没有其它店了。北侧那些店倒不是真的开在人行道上，而是在再深入一点的地方。和我那个单位200米范围内的那些小食店有明显的差别，我们那里的小食店全部都开在人行道上。
走在人行道上，基本上看不清脚下到底是什么，地砖早已被曾经压在上面的小汽车弄得高低不平，甚至粉碎性骨折，但是让我意外的是，虽然方块的地砖成那个模样，但是单车推行在上面，反倒不觉得手被震得很厉害。因为天黑了，因为根本没有为那条人行道设置路灯，所以只能凭感觉走，但因为那条路本来就没什么人走，所以反倒没什么垃圾之类的。偶尔会遇到羊屎，因为角尾村的某个人养了一些黑山羊，说不准什么时候那些家伙就会出来觅食，然后拉得到处都是羊粪，但是黑山羊不会沿着新港南路的人行道一直走，它们只会在某个区域内活动。
理论上大马路旁边就是应该有贯通的人行道，但是人行道有时候就会被某些公司的大门打断，比如宏远汽车的大门。那一段我不得不把单车推到大马路上。如果说骑车的时候是因为我速度太快，所以感觉非常颠簸，还可以理解，但是我只是用比较慢的速度步行推着单车，过那一段的时候，我依然觉得手被震得不行，虽然还不至至于正到木。所以他们到底对那条路做了些什么呢？我感觉这地狱般的震颤比那些花很多钱铺个钢筋网做的那些减速带更有杀伤性。这种恶劣的路况会不会是深粮物流或者是宏远汽车故意整出来的呢？
把单车从掉链的地方推回到单位花了半个小时有多，如果只是我自己不行，估计用不了半个小时。仅仅是推着半个小时的单车，已经让我觉得有点崩溃，因为我也说不准那个脚踏什么时候会转一圈，什么时候会打到我。为什么别人推车就没有这种烦恼呢？我已经不记得幼儿园的时候，我妈是骑车接送我还是推车接送我，估计都有，虽然幼儿园的我应该不会太重，但现在我的小破车，没有什么额外的重量，连车篮都已经被我摘掉了，后座的海绵垫也是处在一个空缺的状态。简单来说，我的车已经处在最轻便状态了，但我依然觉得越推越累人。
一开始掉链的时候，我已经给网友发去求助，但是在掉链的那个点我没有收到回复，我知道他一定会有方法，但不巧刚好他没看到，或者没空回答。
把小破车推回单位，起码我还有个再出发的机会，虽然我不知道我到底能不能治好它。
ScreenToGif 是一款免费的开源软件，允许用户通过屏幕录制功能轻松创建 GIF 动画。它提供了录制区域选择、编辑和导出功能，支持高质量的 GIF 文件生成。此外，用户还可以通过内置的编辑器对录制的内容进行剪辑、调整帧速率、添加文本或效果等操作，制作出自定义的动画。
该工具在 GitHub 上开源，用户可以根据需要修改源代码以满足个性化需求。它支持多种格式的导出，包括 GIF、视频和图像序列，并允许将录制内容直接保存为不同的文件类型。ScreenToGif 界面简洁、易于使用，非常适合制作教程、表情包或展示动画等用途。
GIF（Graphics Interchange Format）是一种广泛使用的图像格式，支持多帧动画和透明背景。它通过将多张图片按顺序排列，创建短小的动画效果，通常用于表情包、广告和网页元素中。GIF 文件因其支持循环播放和较小的文件体积而受到青睐。
GIF 格式使用无损压缩，因此图像质量不会因压缩而降低，但它的颜色限制为 256 色，使其不适合用于展示复杂色彩的照片。尽管如此，GIF 因其简单、易于分享和兼容性强，仍然是互联网上非常流行的动态图像格式。
——Gif 是什么？
疯狂的热度也该过了吧。
也是时候冷静的看待这个问题了。
这篇文章写得特别长。懒了，没有拆成多篇文章。
我第一次开始接触并使用 AI 技术，应该是 waifu2x 这个图像缩放工具。
确切的说 waifu2x 并不是人工智能技术，只是使用了和目前人工智能技术相同的 「卷积神经网络」
这东西其实不用多介绍了。
这东西实用性能满足日常需求，而且本地部署也只需要不到50MB的空间，方便又整洁。
论清晰度其实 waifu2x 已经很不错了，尤其是平时出的原图的时候不符合各种破视频网站分辨率最低要求的时候，用 waifu2x 糊弄一个高分辨率图，然后再被这些破网站压缩成 320×180 的小图。
唯一想说的就是当时这个技术可是被小鬼滥用到极致，最火爆的期间各种互联网古董图片都被这些小鬼用waifu2x放大之后发到网上，然后大叫“我找到XXX的高清原图了！”。不明真相的人要是跟他讲这是“放大的”，他还会继续跟你解释“这是高清原图！”
你永远叫不醒一个装醒的人。
接触到的第二个 AI 工具应该是 style2paints 。这是一个线稿上色工具。
最初接触这个软件的时候还是V3版本。
网上的AI线稿上色功能基本已经烂了，但是完成度也是稀烂，可以说根本没法用。
最早那一阵子还因为随便上色了一个线稿，画师直接就把我拉黑了。
style2paints 出 V4 的时候我写过这么一篇文章：https://blog.catscarlet.com/202002203604.html
后来 style2paints 出完 V4.5 之后，说要出 V5，而且放出了不少预览图，效果很棒，但是再也没有过下文。开发者在 GitHub 上还是活跃状态的，只不过全部都是私有提交了。
网上也再没出现过独立的开源上色工具。各个大厂虽然有各种所谓的线上AI图像处理工具，却基本上没有免费的线稿上色功能。收费的倒是一大堆，但是AI出图的效果本身就稀烂，谁知道输出一次期望中的结果之前得花多少冤枉钱。
这算是第三个我使用的AI工具。功能是：补帧
最开始的时候这个项目还是叫做 arXiv2020-RIFE ，后来才改成 ECCV2022-RIFE 的。
但是实际上这玩意放在个人手里意义不是很大。最多就是把互联网早期的GIF表情包改得流畅一点，但是很多情况下 AI 对于补帧和人脑还是两回事。
bilibili：整了个支持Alpha图层GIF动画的放大加补帧转VP9的脚本
在有遮挡性的图像变动的时候，补帧出来的图像就会出错。4.22版本。
（我本地是有更新的模型版本的，但是执行的时候就会出现主机断电的状况。能确定不是电源供电不足，但具体是什么愿意无从得知）
现在这个技术也被滥用了。
我自己看这种全局的恶意补帧视频时觉得就挺恶心的，头晕得很快。但是后来发现大多数人都是瞎子，别说补帧了，帧错误亮度错误对比度错误在他们眼珠子里都没有区别的，盯着一个坏掉的显示器看上几个小时愣没察觉到自己显示器是坏的旁边显示器是好的，瞎。
其他的基本上就没有接触过了。最多就是个 rembg 去背景工具，我也用不上。
再往前还有 AlphaGo，谷歌在打完围棋之后跑去打星际争霸，然后难产了好一阵子。最后不了了之，在网上搜谷歌AI打星际的视频，只能搜到一个播放列表，是 ArtosisTV 解说的 AlphaStar vs Serral，但是解说内容是基于非星际争霸玩家的，AI的每个行为以及星际争霸的每个兵种和技能都要解说一遍，中间夹杂着各种暂停和战术解释，节奏超级慢，12分钟的游戏解说了半个多小时，根本看不下去。这其间谷歌的AI就彻底凉了。
那几年 AI 爆火的时候 Python 从个只是底层干活的脚本语言一跃成为 不学 python 你就落伍了 这种骗术主流。我是懒得去学，这玩意个人学了也是屁用没有。AI 这种技术注定要被大厂捏得死死的。
国产的 DeepSeek 把以 Nvidia 为首的国际AI大厂打废了，这是事实。但理由并不像国内鬣狗自媒体和阿Q人一样，因为鬣狗阿Q的思路就是成功啦崛起啦疯狂嗷嗷叫，谁叫得声音大谁有理。
Nvidia和其他大厂之所以市值蒸发，是因为他们一直声称的 需要更多硬件更多算力 是 扯蛋 。
确切的说， Nvidia 摆烂也不是有 AI 才开始的。先是在挖矿潮期间摆烂，后又开搞各种与游戏算力不相关的各种糊弄人的技术。其他各厂基本上也是一样，微软在那搞的 onnx 的也是稀烂（之前我参与修复的 rembg 不能正确使用硬件加速的 bug 就是 微软 onnxruntime 和 Nvidia-CUDA 联手造成的，可见其代码是有多烂）。
而一个名不见经传的 DeepSeek 却用了很普通的过时硬件做出来一个捅了行业技术天花板的产品，这直接戳破了 英伟、微软、英特尔 这么多年来一直给市值吹肥皂的核心理念。 算力不是最重要的 不需要什么大厂技术也能做 一直吹牛逼的玩意其实屁都不是 ，这乐子直接打得 Nvidia 的50系显卡一点都不香，微软的 Win12 不知道该怎么塞烂功能，英特尔的 Ultra 系列定位完全翻车。 活该！
至于 DeepSeek 究竟怎么样？看着那个推理过程好似挺有趣的，但其实推理流程过于营销号，复杂一点的问题就开始胡说，网上难搜到的东西就开始瞎编，就和其他 AI 一样。
（部分错误引用和内容均用红框标注）
这表现实在是太像一个初中没毕业结了婚有了娃，娃娃问你一些客观存在但你完全不知道的知识时，就在那瞎引用瞎推理瞎解释，着实一个爹味浓厚的鬣狗阿Q，着实让本来就生活在这种恶劣环境的人反胃。
首先这个得分场景考虑，也就是，AI 这项技术在谁的手里时才有什么用。
首先一个前提得讲清楚：
目前的 AI 技术就是 给一个算法喂数据养模型，当相应的数据是 由人类创作的 情况下就十分有争议，说难听点就是 抄袭 。编程AI抄代码，绘图AI抄绘画，医疗AI抄病例，这也是目前相当多一部分人反AI的核心理由。
我的个人观点是：
很可惜 人类的知识库 在目前的商业环境下实现不了。想使用 将整个互联网数据 的就只有大型IT企业，而目前的这些企业都是清一色的自私自利行业毒瘤，他们的存在多数都是对行业弊大于利，唯一的那点利也知识为了保住他们的自身地位罢了。（举例的话就是微软英特尔之流目前在开源界贡献的代码排在首位，但是他们贡献的全他妈的是他们自家用的驱动代码和调用代码，对整体行业有个屁用啊）
首先中小型企业很少能有能力自己研究算法，在有限的资金和精力之下无法对行业技术作出突破性的贡献。你也不能怪罪他们，很多公司本身为了能正常运营就已经很努力了。
这才是行业真实现状。他们的产出才是老百姓真正能接触到和获益的。
目前据我能看到的，超市电子秤 可以说是一个不错的例子：传统的大型商超的果蔬摊位基本上都是要有个 负责称重的功能，有些是有专人上秤打标签，有些则是自主称重。现在很多超市都是AI电子秤，把果蔬放上去之后，能直接识别到品名（可能会识别到多种，再人工选择），这个工作量要比纯手选低多了（一个果蔬商超一般都有几十种甚至上百种标签）。当然，具体是如何实现的，我不知道，可能是电子秤公司自己训练模型，也可能傻屌公司每次都得调用一次大厂的云服务进行图像识别。
当然了！
也可能反过来，因为这些企业的领导人可能就不是IT行业出身的，很可能就是个投机人。
你甚至可以尝试阅读这篇文章的中文AI总结：《财富》：程序员就业降 – 豆包
事实上国内中小型IT行业企业的产品质量也已经进一步滑坡了，你可以看一下这个 用户端验证时间 的神奇逻辑：《海航888元的随心飞偷跑了！》，基本就是什么人要写个需要验证时间的代码结果直接丢给AI就复制粘贴了，人脑里连产品设计的逻辑基础都没有。
首先摆烂的一定不会是普通老百姓。
https://weibo.com/2645861077/Pi3jJBv1w
普通老百姓摆烂都抢不到热乎的。
更别说还有人人喊打的 AI 客服了。
因为目前的AI就是一个特速算法的搜索引擎，所以当搜索引擎用是最基本的功能。尤其是在如今搜索引擎（不论中外）的搜索结果质量都暴跌，很多人都期望能在AI上得到好一些的结果。
只不过AI也是从搜索引擎拿结果的……
啊不是，我要是自己愿意自己逐像素框选的话那我还问你干球？
这是怎么把一个街机游戏识别成 999 和 11eyes 的？还把俩游戏标题合并到一起了？
Jay Smith 的 Bad Romance 与 Lady Gaga 的 Bad Romance 是什么关系？你这 DeepSeek 这是要往哪里推啊？
我已经无语了。
不得不说很多问题有时候答案是烂得不行。
简直是官僚主义形式主义的辉煌！废话文学的巅峰！狗屁不通高考满分作文上树！
当然我也找到了点正经有点用的功能，那就是语法检测。
这玩意对于非母语用户还行，就是也很喜欢在有得没得的地方反复胡扯。没有中文版是个遗憾。国内的产品会拿你的文档做训练，所以千万别用。
作为一个差不多快被社会淘汰的程序员，说实话，我到现在 IDE 还是在用 Pulsar （原 GitHub 被微软收购后被抛弃的 Atom 的社区派生版本）。什么AI插件我都没安装。
我对于 AI 编程不是很了解，我也不知道这玩意现在到底能干啥。反正大家都吹得天花乱坠的。于是找了某之名 AI 编程 IDE ，cursor，在本地试了一下。
我这手里有一些对我来说解决起来很麻烦的问题，就是不是我自己写的旧代码不兼容新环境的问题，工程量太大，业务逻辑完全不知道，我也不想去研究这些项目的具体实现。
我就想着，AI工具既然可以导入项目，那可不可以直接让AI把代码过一遍，然后针对新环境的版本把旧代码中不兼容的地方全找出来改掉。
想得美！现在的AI编程工具和搜索引擎一样，还是问答式的。
试着导入了一个项目，然后 cursor 一直不停的有得没得一直在废话一些毫不相关的东西，对于因新环境和新框架不兼容的问题一个都没发现。
不得不说，很多人活得非常的 人机 。
那既然，AI编程这玩意仍然是问答式的，那就干脆继续当搜索引擎用就罢了，根本不需要什么编程插件或IDE编辑器，更不需要什么按量付费编程接口。
事实上，AI在问答式编程输出的结果还挺不错，尤其是在很多 理论上可行且应该有人实现过，但周围所有认识的人都没接触过对应技术 的场景下极为有效，而作为一个腐朽的程序员，我没事就会遇到这种 技术上应该能实现但是我不知道对应技术的入口在哪，而身边完全更是没一个比我更了解响应技术领域的人 ，这时要是在像文中 《我是救兵请来的猴子》 提到过的环境下，至少身边人都会想办法帮你找对应的资源，但是事实上现在国内大部分公司，同事人人自危根本顾不上你，甚至有人巴不得你翻车然后下次被优化的就是你，领导更是觉得「员工遇上瓶颈」乃是天大的 职场PUA 机会，绝对不会放过。
比如 《从豆包下载无水印图片》 这个用户脚本的核心理念是 跨域下载并重命名图片 。本身下载并重命名图片是 HTML5 协议中<a>的的一部分，但是掺合上跨域后就报废了。理论上这是个安全无风险的功能，但是实际上就是做不到，封死了。绕路办法，如果在网上搜，大部分资源都是告诉你使用 <canvas> 对图片进行跨域下载，但实际上却有更好更干净的办法。这个的确在AI中可以搜到，而在传统搜索引擎搜索的时候，搜索结果却会被 <canvas> 的结果淹没。
在编程开发这一块中，有很大一块工作内容都是 繁琐复杂又没技术含量的代码，尤其是前端开发，经常要计算渲染后图像的位置，或者单个元素的样式。这一块基本没人愿意写，但是很多时候不写不行。
这种工作交给 AI 却是非常的巴适。
有些时候国内AI编程的确会给出点惊艳的地方，比如需要临时文件或文件夹的时候知道 mktemp 。微软这种背靠 GitHub 的 Copilot 甚至都只会原地拉屎。
但是却并不 100% 可靠。
上一点复杂逻辑，AI编程就很容易挖坑。
比如AI会犯最经典 初级程序员错误 ，第二次循环时忘记把标志位重置。
（原链接找不到了只剩下文件了）
以及基础命令经常想当然，上下文对应不上。
红框位置的 type -f 对应的是 文件 ，但是上下文里写得清清楚楚的是在处理 软链接，应该改使用的是 type -l 才对。
只要上一点逻辑，那出错的情况就特别多。而且由于这代码不是你亲自写的，所以你要重新读一遍所有代码才能理清其逻辑，之后才能找到 Bug 所在。
经典的 编程即是10%的时间写代码，90%的时间找bug，那 10% 才是编程的真正乐趣。而大范围引入AI进行编程后，编程是1%的时间写代码，99%的时间找bug。
把编程唯一的快乐送给AI，把屎留给自己吃。
这一块既是最有争议的一块，亦是我用到的最多的一块。
说来也挺可乐的，程序员在AI领域用到最多的功能不是AI编程……但话又说回来，我自己会编程我为什么还要找一个不靠谱的AI给我添麻烦？没上过班没被同事坑过还是怎么回事？
其实2022年那阵我就接触过 dalle-mini ，然而当时AI绘图基本上只能到这个程度：
怎么说呢，有些输出的确是带着灵魂的，但是整体上一塌糊涂。你可以看到每个输出中都或多或少带着核心细节。
现在AI出图已经今非昔比了。
首先当然是尝试在本地部署这玩意。在网上搜了下，基本都在说 comfyui 。这玩意我看了一下，支持 Docker ，那就毫不犹豫部署了。
然而实际使用效果不太乐观。
comfyui 的默认模型出图基本是这样的：
离实际能使用差太多了。
而目前可以在线上无限次数使用的AI生成图像工具，我找到了两个：豆包和百度，他们的出图效果是这样的。
豆包：
百度：
百度英文解析：
（豆包不支持纯英文解析）
百度的出图效果要比豆包差一些，但是在关键字很少的情况下精度比豆包要高，但但是关键字超过一个限度之后百度的精度就急转直下彻底崩了。
我检查了一下，comfyui 应该是需要手动添加模型。但是我尝试了几个例子看起来很不错的模型，在执行到 VAE Decode 时，主机就会直接断电重启。
我个人认为应该不是电源供电不足的问题，因为在 KSampler 阶段，显卡就已经跑满 200w 了。同样的问题也在 rife 上出现过（前文也提到了），使用 4.22 模型就正常，使用 4.25 模型就会断电重启。虽然我也怀疑是显存不够的问题，但是 comfyui 比较小的模型只有 2G 多就会导致我断电重启，而 rife 4.25 模型与 4.22 模型都只有不足 20M ，这就不太像是显存不够的情况。而且我的显卡是 GTX1080 8G 版本的，实测最多也只用掉 6G 多一点。
只能怀疑是驱动问题了，毕竟 GTX1080 这个老显卡是诞生得比挖矿潮还早。但没有办法了，我之前把系统升级后（从 Linux Mint 20.3升级到 Linux Mint 22.1，基于Ubuntu20.04到Ubuntu24.04），驱动版本还是550，CUDA也只是从12.2升级到了12.4而已，而最新版本貌似是12.8。我也不清楚到底是 GTX1080 只能装这么高，还是有什么其他限制。Nvidia 官网倒是有一个 575版本，Linux Mint官方没说正式支持，我也不想试。毕竟即使跑 comfyui 的默认模型，显卡的噪音都超大，温度直达 70 度以上（风扇57%转速，再提高那噪音就真的难以忍受了），而仍然要等很久才能出一张图。
本地化部署这事只能暂时放弃，等有新电脑新显卡再说吧。
出图只能用线上工具，那顺带看看线上工具都有哪些功能，结果发现百度放大图片的功能效果竟比我本地的 waifu2x 要好。
（左图：百度放大。右图：本地 waifu2x 放大）
这我可接受不了。立刻把本地的图片放大工具换成 Real-ESRGAN ，测试一下。
把图片缩小，然后再用 Real-ESRGAN 放大，然后离谱的就来了。
（左图：Real-ESRGAN animevideov3 模型。右图：原图）
animevideov3 不知道为何图片变得有点鲜艳了？
（左图：Real-ESRGAN x4plus 模型。右图：原图）
x4plus 放大后竟然比原图还清晰！太离谱了。
这让我想起了网上传闻的「断崖上未融化的雪块被相机AI补全成坠崖的白色尸体」的乐子了。
本地化了 rembg ，因为命令行真的太好用了，比起线上工具实在太方便。然而 rembg 的代码质量稀烂，依赖的环境（onnxruntime，cuda-cudnn）更是烂到彻底。为此做了不少工作。我根本就不是个写 Python 的。
反正最后调通了，而且把模型更新到了 birefnet ，效果比默认的 u2net 好非常多。
（左图：u2net 模型。右图：birefnet 模型）
（左图：u2net 模型。右图：birefnet 模型）
前文也讲了，我找到的可以在线上无限次数使用的AI生成图像工具有两个：豆包和百度。豆包出图效果比百度强一点。
只不过除了模型比较强大以外，豆包仍然有着所有AI图像生成工具都有的毛病：不听话
这完全不日系赛璐璐芳文社好吧，这都给干到韩国去了。
特别喜欢给妹子穿过膝袜。裤袜搞错就已经很烦了，裤子都给你忽略了。
我之前想搞一个倒霉OL妹子的插画想做个有连续剧情的系列，比如妹子加班后下班下大雨，顶着雨去地铁站，结果豆包不会画折叠雨伞，我总不能让妹子淋雨吧？这个就算是情节也实在太不礼貌了，结果发现豆包也不会画「湿衣服」，可乐。
百度却非常的会画「湿衣服」，不仅如此，貌似百度画出来的衣服全都是湿的。
发觉百度的输出都特别的色情……
然后是如果遇到AI完全不能理解的内容，出图就特别的诡异。
（开车很困难）
有时候干脆就是精神污染……
不仅如此，线上工具还有敏感词屏蔽词和谐词汇，而且理由也过于欧亨利了。
这是有多怕有人用AI生成「铁链女」的照片啊？
你就只能靠中国人的聪明才智绕过屏蔽词。
另一大问题就是让图像上拥有超过1个的关键性事物。
一个人拿着一个有特性的事物，或者两个人，就会出错。
貌似这个问题是AI的通病，AI不听话乃是日常，因为人类一句话能讲讲明白一件事情哪个关键词轻哪个关键词重是主观的，两个人能顺利交流那是电波对上了，不能顺利交流那至少一个人看另一个人是傻逼。AI 不一样，AI 没得交流，现在的 AI 只是「训练」出来的。
网上传闻 FLUX 就要靠谱很多，但是本地部署的要求则高得更加离谱。本来在研究这玩意期间发现需要研究的内容就不仅仅是 ComfyUI，还有 LoRA、ControlNet、IP-Adapter 这一堆看着就乱七八糟的玩意就烦了，我又不是专门画图的画师，专门画图的画师也不会用这种完全是另一个领域的工具坑自己。烦了烦了，不研究了。
这算是出图工具的子集。
百度的出图效果就巨烂，改图效果更是差劲。事实上百度的那个AI图像编辑废柴得不行。
而豆包则超可笑的只要看到特朗普就生成失败。
最后单独生成了个图片然后用 rembg 去掉背景后再用 GIMP P上去。
我目前个人认为，AI 在个人手里最多只是个大玩具。
讲了这么多工具类的产品，没有多少是能在生产生活中切实获益的。或许像抠背景这种工具在艺术照或者COS照方面能有点用途，或者黑白老照片上色（但是能本地化的上色工具我又没找到）。
可能做创作时可以用 AI 做一些单页插画。但是做漫画就很困难，因为内容的连续性基本无法维持，很容易崩坏。
编程方面，虽然有牛逼吹说有人完全靠AI开发了APP，我觉得那是真吹牛逼。仅是编程环境搭建这一块在任何人面前都是令人生畏的第一座大山，大部分人根本走不到 Hello World 这一步就早早崩溃了。
剩下的就只能用来做坏事了。
英伟达微软英特尔，仨破玩意早崩早开心。就是不清楚先被 DeepSeek 揭开丑陋真面目后又被川普背后捅刀子的股票崩溃后，到底能对这仨死玩意有多大伤害。
其实我觉得 英伟达 内心是害怕的。当年挖矿潮，捅他刀子的并不是显卡商，而是 ASIC 。我觉得再过一段时间他就得挨真刀子，所以他得把 CUDA 这一块跟 微软 绑得死死的。
（至今我们仍然不知道 ASIC 将如何跨过 AI运行环境 这个门槛）
就是不知道其他大厂到底和英伟达是不是一条心。
而微软的 onnx 烂得曾让我想干脆把看到的 AI 小项目都改写成 腾讯 ncnn 的。这玩意如果要做对比的话：
然而一个巨大的门槛挡住了我，ncnn需要的编程语言基础是C系，对我来说完全是另一个领域，搞不定。
百度风投 和 DeepSeek 一栋楼。
腾讯有着最好的 ncnn 但是学习门槛略高，而且很明显国际老流氓们都提防着这个山寨王。
阿里？谁他妈的为了个问答系统还要专门安装一个浏览器，甚至产品主页都没适配PC端的桌面浏览器。烧钱疯狂投广告搞得各个平台都跟得了癣病似的。能滚多远滚多远。
国家超算互联网中心？我跟你讲要不是因为秋风于渭水写的这一篇DeepSeek R1 可免费/白嫖网页版一览，我都不知道这玩意存在。这玩意是来搞笑的吧，自己建了一个 DeepSeek 服务但是这鸡巴什么玩意？
互联网的里程碑在这破玩意嘴里被贬成了 在国际上的影响力相对较小
个人观点，仅供参考。
这篇文章写到中途的时候发觉内容太多太长。想过从中间拆开，分成多篇文章发布，但想了半天，去他妈的。
The post 是时候在我这里聊一下人工智能了 first appeared on 石樱灯笼博客.21年8月我写过这篇：全国各省份 5A 级景区
时间到了2025年3月，全国5A变化挺大的，今天再来处理一下全部数据。数据来自文化和旅游部 at 2025-03-25 14:32:24
先上代码
import cn.hutool.core.thread.ThreadUtil;
import cn.hutool.http.ContentType;
import cn.hutool.http.HttpResponse;
import cn.hutool.http.HttpUtil;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import org.apache.commons.collections.CollectionUtils;
import java.util.Collections;
/**
* @author: hellodk
* @description AllProvince5ASpot
* @date: 3/25/2025 1:47 PM
*/
public class AllProvince5ASpot {
private static int globalCounter = 0;
public static void main(String[] args) {
AllProvince5ASpot spot = new AllProvince5ASpot();
spot.printAll5ASpot();
System.out.println("一共有多少个景区？" + globalCounter);
}
private void printAll5ASpot() {
final String baseUrl = "https://www.mct.gov.cn/tourism/api/content/getContentListByDirId";
int totalPage;
int totalItem = 0;
int currPage = 1;
JSONObject body = new JSONObject();
body.put("directoryId", "4");
body.put("searchList", Collections.emptyList());
body.put("size", 100);
body.put("page", currPage);
HttpResponse resp = HttpUtil.createPost(baseUrl)
.body(body.toJSONString(), ContentType.JSON.getValue())
.timeout(60000)
.execute();
if (!resp.isOk()) {
System.err.println("第一次就请求失败。现退出程序");
return;
}
JSONObject res = JSON.parseObject(resp.body());
// .data.contentList.totalPages
// totalElements
totalPage = res.getJSONObject("data").getJSONObject("contentList").getInteger("totalPages");
totalItem = res.getJSONObject("data").getJSONObject("contentList").getInteger("totalElements");
System.out.println("总的页数：" + totalPage);
System.out.println("总的景区数：" + totalItem);
JSONArray items = res.getJSONObject("data").getJSONObject("contentList").getJSONArray("content");
printSpot(items);
while (currPage <= totalPage) {
currPage++;
ThreadUtil.safeSleep(3000);
body.put("page", currPage);
resp = HttpUtil.createPost(baseUrl)
.body(body.toJSONString(), ContentType.JSON.getValue())
.timeout(60000)
.execute();
if (!resp.isOk()) {
System.err.println("第 " + currPage + " 次请求失败。现跳过当次，准备下一次请求");
continue;
}
res = JSON.parseObject(resp.body());
items = res.getJSONObject("data").getJSONObject("contentList").getJSONArray("content");
printSpot(items);
}
}
private void printSpot(JSONArray items) {
if (CollectionUtils.isNotEmpty(items)) {
System.out.println();
System.out.println("----");
for (Object item : items) {
globalCounter++;
JSONObject spot = (JSONObject) item;
System.out.print("景区名称：" + spot.getString("name") + " ");
System.out.print("地区：" + spot.getString("provinceName") + " ");
System.out.print("A级：" + spot.getString("gradesName") + " ");
System.out.print("评定年份：" + spot.getString("year"));
System.out.println();
}
System.out.println("----");
System.out.println();
}
}
}
输出如下：
总的页数：4
总的景区数：358
一共有多少个景区？358
注意这些只包含了5A
