无人机公司估值再高也不高，是人类从平面世界进入立体世界的门户。3D打印是从虚拟世界进入物理世界的门户。
人生七十古来稀，但现在人能多活30岁。王石和柳传志过早退休是战略错误。我们的解决方案就是“-30”。50 岁 -30就是 20 岁。我 20 岁会干嘛，那就去干嘛。（那我今年才13岁）
深圳比北京上海多一个维度，就是电子制造业的中心，跟数字产业水乳交融，端到端，所以通透。
#出海运营秘籍👉@yunying23
：人和产品不会因为功能而更值钱。在信息爆炸的时代，功能只能让人比较，而价值观才能让人记住。真正的辨识度不来自"我会什么"，而来自"我为什么而做"——你代表什么，比你能做什么更重要。
：人和产品不会因为功能而更值钱。在信息爆炸的时代，功能只能让人比较，而价值观才能让人记住。真正的辨识度不来自"我会什么"，而来自"我为什么而做"——你代表什么，比你能做什么更重要。
AI 会带来大量人失业，失业的人多了，又会反过来影响 AI。
收入降低或没有收入，必然砍消费，消费降了，就会导致许多行业的企业东西卖不出去，企业营收与利润降低，削减预算。
AI 是帮助企业提效的，但是企业都要完蛋了，还拿 AI 提效个啥。
企业削减预算，或者关门，不花钱订阅 AI 了，就影响了 AI 大模型公司的收入，没有收入，拿什么钱建数据中心和买卡，拿什么来支撑那么高的股价。
企业关门了，投放到各个内容平台的营销就没了，自媒体靠什么吃饭。AI 可以帮自媒体大量生产内容，没有企业投商单，赚不到钱，还生产这些内容干嘛呢，吃饱了撑的吗。生产内容也没钱赚，还去研究什么模型做内容更好吗。
货币要流动起来，游戏才有的玩，如果只是单向流动，钱都给英伟达、亚马逊云、OpenAI、Cursor 这些公司以及在这些公司工作的顶级人才赚走了，不往底部流，大量金字塔底层的人被冲击了，反过来会影响金字塔上层。
那怎么办呢？要么是国家给大量被冲击的群体发钱，有基本收入，要么是创造出大量新的岗位，容纳就业。
要创造新的岗位，并不容易，目前创造出的新行业新岗位，门槛都比较高，无论是 AI、机器人、无人机、新能源，所能容纳的就业岗位，远远比不上不像餐饮和房产这种。
不仅新行业容纳的岗位有限，这些行业加速了对人力的替代，没有收入了，以前出去吃饭，现在在家做了，准备要买房，也不买了，连带着传统的容纳大量岗位的行业也影响了。
国家发钱，这钱从哪里来，总不能依赖发债，必然要收税，收税向谁收呢？失业的人多了，靠收个税不可行。企业因为社会消费降低，倒闭的多了，靠收这些企业的税不可行。最可能的就是向生产 token 与 使用 token 的企业收税。
但是向 AI 公司收税，又有一个大问。如果中美一起收，并且为世界制定标准，那还好。如果美国不收，中国收，那么对 AI 投资人与大模型公司，就会倾向于把公司开在美国，更削弱了国家在 AI 中的竞争力。这时候，不仅不能收，最好是减税，甚至发补贴。
整体来看，这个问很难解，考验未来治理者的智慧。
互联网充电站
收入降低或没有收入，必然砍消费，消费降了，就会导致许多行业的企业东西卖不出去，企业营收与利润降低，削减预算。
AI 是帮助企业提效的，但是企业都要完蛋了，还拿 AI 提效个啥。
企业削减预算，或者关门，不花钱订阅 AI 了，就影响了 AI 大模型公司的收入，没有收入，拿什么钱建数据中心和买卡，拿什么来支撑那么高的股价。
企业关门了，投放到各个内容平台的营销就没了，自媒体靠什么吃饭。AI 可以帮自媒体大量生产内容，没有企业投商单，赚不到钱，还生产这些内容干嘛呢，吃饱了撑的吗。生产内容也没钱赚，还去研究什么模型做内容更好吗。
货币要流动起来，游戏才有的玩，如果只是单向流动，钱都给英伟达、亚马逊云、OpenAI、Cursor 这些公司以及在这些公司工作的顶级人才赚走了，不往底部流，大量金字塔底层的人被冲击了，反过来会影响金字塔上层。
那怎么办呢？要么是国家给大量被冲击的群体发钱，有基本收入，要么是创造出大量新的岗位，容纳就业。
要创造新的岗位，并不容易，目前创造出的新行业新岗位，门槛都比较高，无论是 AI、机器人、无人机、新能源，所能容纳的就业岗位，远远比不上不像餐饮和房产这种。
不仅新行业容纳的岗位有限，这些行业加速了对人力的替代，没有收入了，以前出去吃饭，现在在家做了，准备要买房，也不买了，连带着传统的容纳大量岗位的行业也影响了。
国家发钱，这钱从哪里来，总不能依赖发债，必然要收税，收税向谁收呢？失业的人多了，靠收个税不可行。企业因为社会消费降低，倒闭的多了，靠收这些企业的税不可行。最可能的就是向生产 token 与 使用 token 的企业收税。
但是向 AI 公司收税，又有一个大问。如果中美一起收，并且为世界制定标准，那还好。如果美国不收，中国收，那么对 AI 投资人与大模型公司，就会倾向于把公司开在美国，更削弱了国家在 AI 中的竞争力。这时候，不仅不能收，最好是减税，甚至发补贴。
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花了200美金，让Claude opus 4.7
给团队同学做的 GoLang 新手入门教程
独乐乐不如众乐乐
https://github.com/CXP-shawn/learn-go-by-example-cn
给团队同学做的 GoLang 新手入门教程
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看到很多朋友问过一个问题，为什么给我的 Claude Code 安排任务，它都不会一口气执行完，而是跑最多几十分钟就停下来，然后问我要不要继续。例如让它把项目中的单测全部补全（大概 1k 个），它跑了大概 200 个就停下来了。
cc 并不是对一句话任务抗拒，如果不理解它的执行机制，很难设计出能跑长程任务的 harness 流程。
在执行一个超大任务的时候，单 agent 的执行流程大概是这样的：1）刚开始是高效模式，指令遵循效果特别棒；2）跑了大概 80k tokens 的时候，context 开始逼近 compact 阈值；3）紧接着，对话历史被压缩为摘要，模型开始忘记刚才修复单测的细节；4）再经过一两轮 auto-compact，它甚至会开始重复检查已修复的测试，当触发 maxTurns 并且 response 没有 ToolUse 指令时，模型会退出任务，然后开始询问用户："我已经修复了约 200 个测试，要继续吗？"
如果你在当前 session，回复继续，接下来的工作，它会做的更加不符合预期，并且退出得更快。
任何试图在一个 agent session 内完成海量工作的方案，最终都会碰到 context 膨胀 → compact → 信息丢失 → 效率下降的问题。
其实优化方向也特别简单，设计一个主-子 Agent 的运行模式（任务调度器），同时将任务进度写到 file system 中（进度持久化），每个子 agent 有独立 context、独立退出逻辑，主 agent 只负责调度和进度追踪，从而绕过单一 agent 的所有瓶颈。
因此给 cc 的指令需要包含至少这三部分：
1）任务分解。不要给一个无边界的指令（如修复所有单测），而是先扫描出所有失败测试，按目录或模块分组，每组 15-30 个，作为一个独立子任务。关键是每个子任务的 prompt 必须自包含——写清楚文件路径、错误现象、期望行为，不能写"根据之前的分析来修复"，因为子 agent 看不到父 agent 的历史。
2）进度持久化。在项目根目录维护一个 progress.json，记录 completed / failed / pending 三个列表。主 agent 每轮调度前读这个文件决定下一批任务，子 agent 完成后更新对应条目。这样即使主 agent 自己被 compact，重读文件就能恢复全部状态。
3）失败策略。子 agent 报错时，如果错误可修复，用 SendMessage 继续同一个子 agent（保留错误上下文更高效）；如果方向完全错了，启动新的子 agent 避免锚定在错误路径上；多次失败则上报用户，不要无限重试烧 token。
Claude Code 其实已经内建了这套能力。最直接的方式是启用 Coordinator Mode（输入 /coordinator），主 agent 自动变成纯调度者：它不执行任何实际工具调用，只负责理解子 agent 的返回结果、合成下一步的具体指令、并行派发独立任务；而每个子 agent 会通过 AgentTool 启动，它们有独立 context。
记住一句话就行了：设计多个 agents，各司其职、快进快出，把进度交给文件系统来记忆。
cc 并不是对一句话任务抗拒，如果不理解它的执行机制，很难设计出能跑长程任务的 harness 流程。
在执行一个超大任务的时候，单 agent 的执行流程大概是这样的：1）刚开始是高效模式，指令遵循效果特别棒；2）跑了大概 80k tokens 的时候，context 开始逼近 compact 阈值；3）紧接着，对话历史被压缩为摘要，模型开始忘记刚才修复单测的细节；4）再经过一两轮 auto-compact，它甚至会开始重复检查已修复的测试，当触发 maxTurns 并且 response 没有 ToolUse 指令时，模型会退出任务，然后开始询问用户："我已经修复了约 200 个测试，要继续吗？"
如果你在当前 session，回复继续，接下来的工作，它会做的更加不符合预期，并且退出得更快。
任何试图在一个 agent session 内完成海量工作的方案，最终都会碰到 context 膨胀 → compact → 信息丢失 → 效率下降的问题。
其实优化方向也特别简单，设计一个主-子 Agent 的运行模式（任务调度器），同时将任务进度写到 file system 中（进度持久化），每个子 agent 有独立 context、独立退出逻辑，主 agent 只负责调度和进度追踪，从而绕过单一 agent 的所有瓶颈。
因此给 cc 的指令需要包含至少这三部分：
1）任务分解。不要给一个无边界的指令（如修复所有单测），而是先扫描出所有失败测试，按目录或模块分组，每组 15-30 个，作为一个独立子任务。关键是每个子任务的 prompt 必须自包含——写清楚文件路径、错误现象、期望行为，不能写"根据之前的分析来修复"，因为子 agent 看不到父 agent 的历史。
2）进度持久化。在项目根目录维护一个 progress.json，记录 completed / failed / pending 三个列表。主 agent 每轮调度前读这个文件决定下一批任务，子 agent 完成后更新对应条目。这样即使主 agent 自己被 compact，重读文件就能恢复全部状态。
3）失败策略。子 agent 报错时，如果错误可修复，用 SendMessage 继续同一个子 agent（保留错误上下文更高效）；如果方向完全错了，启动新的子 agent 避免锚定在错误路径上；多次失败则上报用户，不要无限重试烧 token。
Claude Code 其实已经内建了这套能力。最直接的方式是启用 Coordinator Mode（输入 /coordinator），主 agent 自动变成纯调度者：它不执行任何实际工具调用，只负责理解子 agent 的返回结果、合成下一步的具体指令、并行派发独立任务；而每个子 agent 会通过 AgentTool 启动，它们有独立 context。
记住一句话就行了：设计多个 agents，各司其职、快进快出，把进度交给文件系统来记忆。
1.资本开支的巨大脉冲
2.劳动力被重新配置
3.生产率提升需要时间和组织变革
4.繁荣-衰退周期是标配
5.不平等走向取决于制度而非技术
6.教育体系被迫转型
技术扩散的速度正越来越快：工业革命用了六十年，互联网用了三十年，而ChatGPT达到一亿用户，只用了两个月。
李笑来之前写了本小册叫做《人人都能用英语》，一共8章，非常值得学习。
李笑来早年是新东方高级教师，后来成为了畅销书作家、区块链专家、天使投资人。
https://github.com/ZuodaoTech/everyone-can-use-english
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