@bensontwnBenson Sun

二月初的時候壓力很大，因為量化部位有比較大的回撤，還好兒子出生後淨值就一路回血，BTC 還在底部磨蹭，淨值已經快回前高了。 古人說娶妻前生子後，可能真的有玄學效應，感謝兒子

RT @coinkarma_: Ultron Signal 於 3/18 再次進場做多，期間於 64K–71K 區間完成多次震盪加減倉操作，剛剛已於 72K 全數平倉，成功捕捉 2.3% 波段收益 📈 Ultron Signal 是 CoinKarma 會員專屬的自動化交易策略，透過獨家研發指標 Market Pulse 進行每小時行情監測，持續捕捉高勝率的區間交易機會。 Ultron Signal 實盤運行 699 天 🟧 $BTC 現貨績效：+11% ✳️ Ultron Signal 累積績效：+186% 想掌握更即時的交易機會？透過 14 天免費試用，立即獲得即時訊號並加入會員專屬交流群 👉 https://t.co/0z8uLdCsRG

最近很多交易所開始接 AI agent，讓用戶可以用自然語言下單、查持倉、設止損。 聽起來很酷，但仔細想一下，這件事跟 vibe coding 差在哪裡？ Vibe coding 之所以有價值，是因為它用自然語言替代了 programming language。 寫程式本身是有門檻的，大部分人不會。所以當 AI 可以幫你把想法直接變成 code，這個門檻的消除是真實的。 但交易所的 AI agent 替代的是什麼？是 App 操作。 你叫 AI 幫你查持倉，跟你自己打開 App 看一眼，差多少？你叫 AI 幫你下止損單，跟你自己點三下設好，差多少？ App 本來就是設計給一般人用的，門檻已經很低了。用自然語言去替代一個本來就不難的操作，省下來的東西非常有限。 這就像有人做了一個用嘴巴就能操作的電視遙控器。聽起來方便，但原本用手按也就那麼回事。 而且就算操作變得更方便了，也不會讓你多賺一塊錢。 之前有人用 vibe 出了一個長得像 Bloomberg Terminal 的後台，做得有模有樣。但 Bloomberg 厲害的不是介面，是它背後幾十年累積的獨家數據跟分析模型。介面做得再像，沒有那些數據，就是一個好看的空殼。 交易要有 alpha，靠的是別人拿不到的資料，或是從同樣的資料裡看出別人看不到的東西。K 線跟成交量是公開資訊，技術分析玩了幾十年，該榨的早就榨乾了。AI 幫你看 K 線分析出的結果，跟那些量產型的的技術分析老師其實不會差太多。 唯一真正有意義的場景是：你本身就有一套自己的交易邏輯，以前要自己寫程式串 API 才能自動化執行。現在透過 AI agent，你可以用自然語言描述策略，讓它幫你轉成下單指令。這確實降低了量化交易的技術門檻。 問題是，就算部署策略變容易了，策略本身好不好，還是取決於你用什麼資料、用什麼風控模型。工具再方便，沒有 edge 就是沒有 edge。 交易所在 AI 上如果只做到「讓用戶用嘴巴下單」，那就是把一個本來就不難的事情，換了一種方式做而已。

統一回一下「自私」這件事。 對，生小孩的起心動念是自私的。 你養寵物，寵物事先沒有同意。你生小孩，小孩也沒有先同意讓你生下來。所有「帶一個生命進入這個世界」的決定，初心都是自私的。 但初心自私，跟對他好不好，是兩件事。 我跟我老婆從懷孕前就開始準備。國際學校、多重國籍、月中、到府保母，一個一個研究一個一個找。 我自己是個阿宅，為了讓小孩從小有運動的身教，懷孕期間就開始重訓加有氧。 你可以說我生小孩的其中一個動機是為了自己的體驗，這我不否認。但你要說我沒替小孩想、我不愛小孩，那你搞錯對象了。 「愛小孩」本身是生小孩最薄弱的動機。這是最基本的，不是你在決定生之前就能拿來當理由的東西。

最近看到很多「為什麼要生小孩」的文章。 撇開經濟條件那些，我覺得想生的原因就兩個字：體驗。 30 歲以後，你會慢慢發現自己對很多事情變得麻木。 以前打電動可以打到忘記時間，現在打開 Steam 看一圈也不知道要玩什麼。以前出國會興奮到睡不著，現在覺得搭飛機很煩。以前看到好吃的東西會專程跑一趟，現在 Uber Eats 叫一叫就好。 你去過的地方，會膩。看過的電影，不會再有第一次的感動。吃過的東西，就那樣了。 這跟快不快樂無關，就是體驗的邊際效應遞減。你活了三十幾年，大部分的事你都經歷過了。 但帶著小孩重新走一遍，感受完全不同。 對你來說已經無感的事，對他來說都是全新的。他的反應會讓你想起，一些本來很美好的事情其實一直都存在，是你自己忘了。 孩子打破的是重複感。他讓已經活膩的日子，重新變得未知。

ETH 這輪到底有多廢，看這個策略就知道了 我有一個量化在派網從 2023 年跑到現在，已經跑 900+ 天，同一套策略做 BTC / ETH / XRP / DOGE DOGE +905% BTC +544% XRP +157% ETH +12% 這策略是做震盪的，大盤接近觸底的時候慢慢買，大盤過熱的時候分批做空，四支幣只有 ETH 沒跑贏現貨 因為ETH崩盤時下跌跑第一，反彈時又漲不回來，幾次多頭大崩盤拖累了整體績效，只能說這輪以太真的好慘啊...

重訓1小時+有氧30分鐘，來補充一下蛋白質

你叫 AI 幫你開瀏覽器查東西，有沒有發現 token 燒特別快？我最近發現同一個任務，換不同工具做，token 消耗最多差 4.5 倍。 現在主流有三個工具讓 AI 操作瀏覽器。我拿同一個任務測了一下：開 Hacker News，取首頁文章列表。 第一個，Google 的 Chrome DevTools MCP 讓 AI 像前端工程師一樣操作瀏覽器，看 DOM、看 console、跑 JavaScript、分析 network、跑 performance trace。功能最完整。回傳 32 KB，約 9,500 tokens。 第二個，Microsoft 的 Playwright CLI 瀏覽器自動化的老牌工具，支援多瀏覽器、persistent session、network mock、cookie 管理。測試和爬蟲場景很強。回傳 58 KB，約 16,000 tokens。三個裡面最肥。 第三個，Vercel 的 agent-browser 從第一天就只為 AI 設計。預設只回傳可互動的元素，按鈕、連結、輸入框，靜態文字全部過濾掉。回傳 13.5 KB，約 3,500 tokens。 同一個頁面： agent-browser 3,500 tokens Chrome DevTools MCP 9,500 tokens Playwright 16,000 tokens 最省的跟最肥的差 4.5 倍。 一個複雜任務跟瀏覽器來回幾十次，這個差距累積起來很驚人。 為什麼差這麼多？因為 Playwright 和 Chrome DevTools MCP 原本都是設計給人用的。 它們回傳的資訊很完整，完整到包含 AI 根本不需要的東西。每個靜態文字節點、每個裝飾性元素，全部都在 tree 裡面。 agent-browser 的做法是反過來的。它從 AI 的需求出發：你要點按鈕？我只給你按鈕。你要填表單？我只給你輸入框。其他的東西，不回傳。 但三個工具各有各的場景。 agent-browser 適合日常自動化，開網頁、抓資料、填表單，最省 Token。 Chrome DevTools MCP 適合 debug。你需要看 console 錯誤訊息、分析 network request、跑 JavaScript 的時候，其他兩個做不到。 Playwright 適合需要複雜流程控制的場景。登入狀態保持、多分頁操作、network mock、cookie 管理。要繞過 bot 偵測的話，還有一個 rebrowser 的變體版本。 我自己三個都裝著，看場景切換。日常跑 agent-browser，debug 開 DevTools MCP，需要登入態或 mock 的時候用 Playwright。 之前沒注意到這個差距。發現之後調整了一下工具選擇，token 消耗量明顯下來了。 我把 agent-browser 的連結放第一個回覆，推薦大家改用這個工具做日常瀏覽。

出生在伊朗，才是真正的天崩開局。 你的政府拿賣石油的錢去造飛彈，拿你納稅的錢去養代理人軍隊。然後全世界因為你的政府制裁你，封鎖你，把你跟恐怖份子畫上等號。 伊朗護照全球排名倒數。免簽能去的國家只有 13 個。伊朗人連去隔壁的阿聯酋，都要簽證。 移民就更不用想了，任何國家看到伊朗人申請入籍都會再三考慮，別人申請 5 年拿到PR，伊朗人可能要 15 年，拿到身份頭髮都白了，大半輩子都得在一個神經病政權、一天到晚想拉全世界陪葬的國家度過。 然後就連炒幣都是問題。國際交易所看到你伊朗 IP，直接封號。伊朗人買加密貨幣，要用 VPN 假裝自己在別的國家，用假身分通過 KYC。 如果你覺得你很慘，還可以慶幸一下自己至少不是出生在伊朗，就算是 AI 天才、量化交易天才、天生炒幣聖體，只要出生在伊朗，基本上向上通道就已經被斷光了，這種環境不是光靠能力就能逆天改命的。

近期 Bitfinex whale BTC 現貨槓桿部位加/減倉 與 Overall LIQ 共振時，都是相對好的買/賣點 綠框：Bitfinex BTCUSD LONGS 加倉 + Overall LIQ 綠柱 紅框：Bitfinex BTCUSD LONGS 減倉 + Overall LIQ 負值 而且昨天美股跟黃金一起下殺的時候，BTC 沒有跟著破底，以前 BTC 通常是跟跌不跟漲，現在反過來了，代表買盤的性質可能在轉變，有獨立的資金在撐。 還是看好接下來的走勢，熊市連跌五個月了，漲一個月不過分吧。

Ultron 倉位四連勝後淨值打回 12 月的水平了，離淨值 ATH 還有 14% ，再接再厲。

春江水暖鴨先知，這波幣市全面反彈是有徵兆的。 月初 CK 團隊就觀察到同樣價格帶的流動性數據正在變好，然後這幾天就直接爆發了。 我們家分析師 Eric 在大漲前明牌看好 SOL/ETH/SUI，他的推特我放一樓，有興趣的人可以追蹤。

這世界上真的很多有錢的傻逼啊

有人問為什麼 Bitfinex 利率這麼高，為什麼巨鯨不去鏈上用更低的利率借錢呢？ 大額借方對利率是很敏感的，更何況 Bitfinex 巨鯨借 10-20 億美金，差 1% 一年就是1000萬美元了。 後來我發現， Bitfinex 的榜一大哥很可能就是 Tether 相關實體，因為這位大哥很常在推特吐槽 USDC... 所以我猜是 Tether 有足量保證金槓桿做多，但寧願在自家交易所借錢，而不是去其他地方借。這可能是出於安全考量，不敢放太多保證金在別的平台。 換個角度想，這對放貸方來說其實是好事，代表 Bitfinex 上有長期穩定的大額借貸需求，而且借方的信用跟資金實力都不是一般散戶能比的。 這也說明了，Bitfinex 作為一家市佔率不怎麼高的交易所，長期有這麼大的借貸需求的背後原因。 以上只是我的個人猜測，不一定是真實狀況。

本日放貸收入697美金（本金200萬美）

補充說明一下：10 萬美金一個月收入1000美金是比較合理的數字，因為實際還要計入放貸空窗期（被還款之後不會馬上又借出），還要扣掉交易所抽成，所以實際的放貸年利率不會到日利率換算的 17% 這麼高，但怎樣都很強了。

https://www.bitfinex.com/sign-up?refcode=AACaNW07v

熊市想要穩定生息，Bitfinex 放貸是最好的選擇。 現在 Bifinex USD 的平均放貸利率是 17%左右（日利率0.047%），幣安活存只有 3%多（圖中的綠線跟黃線），其他主流交易所也差不多，差距很明顯。 如果現在放 10 萬美金在 Bitfinex 做放貸，每天大概可以領 35 美金左右的利息。一個月差不多 1000 美金，一年下來就是 12000 美金。 對比一下，現在美債殖利率大概是 4% 到 5%。同樣 10 萬美金，買美債一年大概只能拿 4000 - 5000 美金。差了快三倍。 這麼高的利率，會不會有風險呢？ 第一，Bitfinex 的 Margin Lending 機制跟其他交易所不一樣。借出去的錢只能在交易所內交易，沒辦法直接提領。這代表你的錢不會被借走然後人間蒸發。光這一點，就比很多其他平台的融資借貸產品更安全。 第二，Bitfinex 背後是 Tether。 Tether 很有錢大家都知道，即便出事，也具備一定的償付能力，畢竟兩個公司股東結構跟高層都是同一批人。 第三，Bitfinex 放貸市場經歷過 312、519、1011 這些大爆倉行情。中間也有多頭槓桿倉位穿倉過，但交易所都自己把缺口補上了。這家交易所已經經營超過 10 年了，沒有聽過任何借出的資金出現虧空。 為什麼現在利率這麼高？ 這跟 Bitfinex 的用戶結構有關。 大部分交易所在行情冷的時候，借貸需求會下降，APY 自然就低。但 Bitfinex 不一樣。借貸市場的需求都是由巨鯨推動的，這些巨鯨的操作邏輯跟散戶相反，總是擅長在市場低迷、大家恐懼的時候槓桿加倉。 所以上一輪週期的熊市，Bitfinex 的放貸年化有很長一段時間都維持在 20% 以上，而其他交易所的USDT利息都不到5%。 所以如果你是那種「不想參與市場波動、但也不想讓錢躺著」的人，Bitfinex 放貸是一個很值得考慮的選項。 再來 Bitfinex 是一個法幣交易所，支援美金、歐元等主流貨幣的出入金。如果你有海外券商帳戶，資金進出其實蠻方便的。 對幣圈人來說，你肯定有時候會需要一個可以讓資金 parking 的地方。Bitfinex 剛好能滿足這個需求：平常放著生利息，需要用錢的時候可以出金。 我七年前寫的第一篇爆火文章，其就是 Bitfinex 的放貸教學。當時 Bitfinex 的放貸規模大概是 3、4 億美元，現在已經超過 10 億美元了。 從那時候到現在，Bitfinex 放貸一直都是一個很穩健的收利息方式。只是市場成熟了，年化利率不像以前動輒 20% 到 30%，但現在 15% 左右的年化，其實也已經是美債的三倍，比現在做期現套利收益還要高出一大截。 說一下操作上需要注意的地方。 首先是錢包設定。Bitfinex 裡面有很多種錢包，當你把資金打進交易所之後，預設會存放在「Exchange（交易）」錢包。記得要把資金轉到「Funding（融資）」錢包，這樣才能進行放貸。 再來是幣種選擇。放貸市場分為 USDT 和 USD 兩種。平均來說，USD 的利率比 USDT 高大約 2%，而且 USD 每天的撮合成交量也比較大，資金被借出去的機率更高。所以如果你追求長期更好的收益率，建議在裡面把 USDT 換成 USD。 然後是利率設定。Bitfinex 的放貸是用「掛單」形式運作的，不像幣安或 OKX 那種一鍵活存，你需要自己設定利率和天數。 如果你沒有特別想法，可以用 FRR（Flash Return Rate，快閃利率）這個功能。簡單說就是平台計算出來的平均利率。你可以設定用 FRR 去自動放貸 7 天或 30 天，一旦有資金被償還進入閒置狀態，系統會幫你處理。 有時候也會出現那種一口氣要借 120 天的單，利率可能會低一點，但如果你想省心，直接借 120 天也行，反正怎樣都比美債高。 它的 UI 說實話不是很友善，這點我承認。但看在它能長期提供比市場平均更高的報酬，這個缺點我覺得可以忽略。 最後總結一下： 1. 現在 Bitfinex 放貸年化約 17%，比同行高三倍以上 2. 放貸池量體超過10億美元，支持大額放貸 2. 資金只在所內交易無法提領，機制上比其他平台更安全 3. 經歷過多次大行情，從未發生過借款人資金虧空 4. 支援法幣出入金，資金進出方便 5. 有 FRR 自動放貸功能，設定好就可以自動運作 如果你現在手上有閒置的美金，不知道該放哪裡，Bitfinex 放貸是一個穩健又有效率的選擇。 推薦連結我放第一個留言。

三年前我就說過，RWA 是服務圈內人的。 三年過去了，這句話還是沒變。 Crypto 圈講的 RWA 是所有資產都要上鏈，讓所有人都能買。 但看看真正落地的案例：BlackRock 的 BUIDL。$18B 規模，上了 Ethereum、Solana 等九條鏈。聽起來很厲害對吧？ 但申購最低門檻 500 萬美金，限 qualified investors，白話講就是有錢人限定。全部要 KYC，只有白名單錢包能持有。 Token 鎖在白名單錢包裡，不參與 DeFi，不產生交易量，不帶來新用戶。 這些錢只是停在鏈上的國債，不會被借出、不會被 LP、不會產生飛輪效應。對 TVL 沒有任何意義。 鏈本身可替換。BUIDL 同時在 9 條鏈上，對他們來說鏈就是資料庫，哪條便宜用哪條。 而買 BUIDL 的是誰？ 不是什麼傳統金融機構湧入 Crypto。就是圈內的機構自己，把閒錢停在裡面吃國債利息、拿去交易所當保證金。 $18B 聽起來很多，但就是 Crypto 的錢在 Crypto 裡面繞， 增量資金根本不存在。 再來看交易所這邊。 現在一堆交易所在上美股、大宗商品交易，聽起來像是 RWA 的另一種落地。 但很多上的是 CFD 合約，背後根本沒有現貨。連真實資產都不存在，這算哪門子的 Real World Asset？ 就算真的有現貨好了，本質上也只是在分流幣圈自己的資金。 你想想，為什麼交易所要上這些東西？因為美股一直漲、黃金一直漲，用戶的注意力跟資金往外跑。交易所怕人跑掉，所以上了一些圈外資產把你留住。 還有人說穩定幣就是 RWA。 對，技術上來說 USDT 跟 USDC 背後是美元資產，確實符合定義。 但穩定幣這兩年市值成長了這麼多，跟幣圈市值有正向關係嗎？ 沒有。 穩定幣市值從 2024 年初的 $130B 成長到現在超過 $310B，翻了 1.4 倍。同一段時間，山寨幣市值不增反減。穩定幣的增長跟你手上的幣漲不漲，一點關係也沒有。 我當年說出這句話的時候，還被人靠北，說什麼我看不懂 RWA 就不要亂講話。 其實撇除一堆包裝去看真實的狀況，這句話一直到現在都沒變。

現在可以在 Claude Code 幹活的時候保持跟他對話了，最近 CC 瘋狂釋出新功能，有點誇張了

很多人問 OpenClaw 到底可以拿來幹嘛。 有些人拿來賺錢，寫程式、做自動化、接案。 我自己的話主要是拿來改善經營公司的工作流程。 我在 Discord 上拆了不同頻道，每個頻道塞不同的 system prompt 跟 skill，對應不同的專案。寫文章的歸寫文章，寫 code 的歸寫 code，研究市場的歸研究市場。 比較複雜的專案會在 system prompt 注入專案資料夾的路徑跟專用meory庫，減少 tool use 浪費 token。 然後我把公司的 Slack、Linear、GitHub repo、還有會員群組的 Telegram group 全部串進去。 AI 會定期掃會員群組的聊天記錄，有人回報 bug 或提功能請求，它自動判斷嚴重程度，直接在 Linear 上開 ticket 派給對應的人。 還有用 Whisper 把每週的會議錄音轉成逐字稿，丟進去產生會議摘要跟 action items。 但要讓這些跑起來，有一個前提：你必須先把基礎資訊灌進去。 最有意思的是，當 AI 掌握的 context 夠多之後，它開始能做你沒設計過的事。 它知道上週會議決定了什麼、知道哪些 ticket 被 assign 給誰、知道哪些東西已經 delay 了。所以當某個任務超過預期時間，它會主動建議我讓 PM 去追進度。 不是我設了一個 rule 叫它這樣做。是它自己根據上下文判斷該做這件事。 這就是 context 的力量。你餵給它的資訊越完整，它能幫你做的事就越多，而且很多是你事先想不到的。 除了公司經營，我最近還開了一個新的頻道分類，跟工作完全無關，就是育兒。 我兒子剛出生，我想認真研究怎麼帶小孩。但育兒資訊太雜了，中文圈的內容品質參差不齊，很多是互相抄的。 所以我讓 OpenClaw 去爬了一些國外高產出的育兒部落格，把那些比較有系統的內容源頭整理出來。然後用 NotebookLM 的 Skill 把這些知識全部丟進去，請它輸出結構化的摘要檔案。 我拿這些摘要建了一個 Knowledge Base。 現在我有任何育兒問題，直接在 Discord 的頻道上問就好，而且能確保儘可能不出現幻覺，因為都是基於我篩選過的高品質來源。 以上這些用法，沒有一個是我裝之前就規劃好的。 裝 OpenClaw 的時候，我不知道我會拿它來管 ticket。不知道我會拿它來追 PM 的進度。更不知道我會拿它來研究怎麼帶小孩。 每一個場景都是裝了之後，碰到一個痛點，然後想到「欸，好像可以用它來解」。 這個「欸，好像可以試試看」的瞬間，只有你手上有工具的人才會有。 沒裝的人，連這個念頭都不會產生。 大部分人對 AI 工具的態度是這樣的：先想清楚要幹嘛，再決定要不要裝。 但這個邏輯有一個致命的問題：你不碰，你根本不知道它能幹嘛。 如果不實際去玩，你腦中對這個工具的認知，停留在別人的描述、別人的截圖、別人的推文。那些都是二手資訊。 二手資訊最大的問題是，它只能告訴你別人覺得有用的部分。 但真正改變你工作方式的，往往是你自己在亂玩的過程中意外發現的東西。那些東西沒有人會寫成教學，因為它太個人化了，只有你自己碰到才會知道。 當初我在研究龍蝦怎麼用在公司經營的時候，我發現根本沒啥資訊，因為大家都在摸索。 龍蝦是去年十一月誕生的專案，真正爆紅是今年一月中，也就是說真的進入大眾視野也就一個多月，所有的用戶都是 pioneer，大家都在摸著石頭過河，也就是說，目前湧現出來的使用案例，其實大部分的人一開始都沒想到可以這樣做。 現在90%的人對 AI 的看法還停留在「GPT 3.5 時代」的聊天機器人， 但科技圈早就天翻地覆了。 今天大家在討論 Context Engineering，你沒碰過 AI agent，你聽不懂。明天大家在聊 multi-agent workflow，你沒跑過，你更聽不懂。 去年有一段時間大家還在抄各種 prompt 模板，後來是一堆人在研究 MCP，現在所有人又都在討論 Skills。每隔幾個月風向就換一輪，如果沒有重度使用，你根本不知道這些東西在幹嘛，更不知道為什麼大家要從上一個跳到下一個。 每一個你選擇「等等再說」的時刻，都在拉大這個差距。 而且這個差距有一個很可怕的特性：你感受不到它在發生。 因為你不知道你不知道什麼。 你以為你只是還沒裝一個工具。但實際上，你錯過的是一整層的認知更新。那些用過的人，他們對問題的思考方式已經不一樣了。他們看到一個任務，腦子裡會自動浮現「這個可以讓 AI 做」的路徑。 這不是知識的差距，是思維模式的差距。 知識可以補，思維模式補不了。思維模式只能靠體驗去長出來。 所以為什麼一定要拿來幹嘛才裝呢？ 第一代玩網路的人不是因為知道網路可以做電子商務、打遊戲了才玩的，純粹就是覺得很酷才玩的。 在這個技術迭代超快、沒有標準答案的年代，「先行動再說」這五個字，可能是最被低估的行動準則。

68K 的 LIQ 已經超過 4 了，之前 63-65K LIQ 大概也處於這個水平。 感覺摸到 74K 之後，讓整個震盪箱體往上位移了一個台階。 月線已經連五紅了，統計上來說三月收漲機率是比較高的，三月開盤是 67K 左右，離現價也沒有太遠，下好離手吧。

這篇文章看起來有點天馬行空。 會開始想這些事情，是因為我兒子前幾天出生了。 我在想，一個新生命來到這個世界，背後代表什麼意義？ 如果要從底層邏輯回答這個問題，那得先嘗試去理解這個世界到底是怎麼一回事。 我提出的觀點不是新的。但把物理學、電腦科學跟 Elon Musk 的觀點重新梳理再寫一次，我覺得還是挺有意思的。 發出去之後，有些人說：就算這個世界是模擬的，那又怎樣？你又沒辦法證明，想這些對現實生活有什麼用？ 我覺得剛好相反。 如果上一篇的推論有任何道理，體驗就是這整套系統最核心的產出。那「怎麼深化體驗」就是唯一真正重要的問題。 ---------- 你有沒有過一種感覺：明明才過了一個禮拜，回頭看卻覺得好像過了一個月？ 我最近就是這樣。 一月底從普吉島回來，到現在才一個多月。但我的體感像是過了三、四個月。 因為這段時間我一直處在非常高密度的狀態。公司最近量化回撤比較大，我瘋狂在優化量化策略，同時在玩 OpenClaw 玩到停不下來，然後小孩出生，各種瑣事排山倒海。每天醒著的每一個小時都塞得很滿。 我意識到一件事：時間的長短，跟你塞進去多少體驗有關。 當你一天過得很空，滑手機、看劇、發呆，一個禮拜很快就過去了。回頭看什麼都沒留下。但當你每天都在處理新的事情、做新的決定、面對新的挑戰，同樣的一個禮拜會變得很長。因為你的大腦裡塞滿了記憶的錨點。 這就是體驗密度。 同樣活八十年，有些人的體感像活了兩百年，有些人像活了二十年。差別不在時間，在密度。 ---------- 薩古魯（Sadhguru）說，生命本身就是強度。你的呼吸從不鬆懈，你的心跳從不停歇，生命每一秒都在全力運轉。真正在鬆懈的，是你的思想和情緒。 你的心智會說：「這件事我喜歡，所以我全力以赴。那件事我不喜歡，所以我隨便應付。」但你的生命不是這樣運作的。 你的身體不會因為你今天心情不好就讓心臟跳慢一點。生命只有一種模式，就是全開。 是你自己把它調成了省電模式。 他說，大部分的人在活著的時候就在練習死亡。每天起床不想面對世界，拉高被子蓋住臉，無意識地度過一天又一天。只有在死亡真的逼近的時候，瀕死的那幾秒鐘，才突然覺得一切變慢了、一切細節都變得無比清晰。 那不是瀕死才有的超能力。那是你本來就有的感知能力。只是你平常沒在用。 笛卡爾說「我思故我在」。薩古魯說這句話搞反了。你存在，所以你可能思考，也可能不思考。你的存在比你的思考更根本。你活著這件事本身，比你腦子裡在想什麼重要一萬倍。 但大部分的人把全部的注意力都放在腦子裡的小劇場，而不是放在「我正在活著」這件事上面。 ---------- 所以如果你問我，上一篇文章那些推論對現實生活有什麼指引？ 我的答案很簡單：活著本身就是無比美妙的事情。 你不需要去證明什麼、達成什麼、成為什麼。你現在能呼吸、能看到光、能感覺到溫度，這件事本身就已經是整個系統裡最不可思議的奇蹟了。 對一個沒有感知的造物者來說，你隨便一個瞬間的體驗，都是它傾盡所有才換來的東西。 活著本身就是最偉大的證明。不需要額外的意義。 而你唯一要做的，就是別浪費它。去感受，去創造，去體驗那些只有活著才能體驗的事。

最近台北是不是很常突然停電？ 我現在跟老婆住月中，用遠端操縱家裡的 OpenClaw agent，但 Mac mini 動不動就斷電，這兩天應該斷第三次了，每次時間都很短，但 Mac mini 沒有電池，斷電就直接關機，有點困擾啊。

你的大腦每晚都在證明：這個世界是模擬的 從演化的角度來看，做夢是一個非常奇怪的機制。 REM 睡眠的時候，你的身體幾乎完全癱瘓，你對環境的警覺接近於零。對一個需要躲避天敵的動物來說，這是致命的弱點。 演化會把沒用的功能淘汰，但做夢被完整地保留了下來。而且不只是人類。貓、狗、老鼠、鳥，甚至蜥蜴和墨魚都有類似 REM 的狀態。這個機制可能有四億五千萬年的歷史，比陸生動物和水生動物分化還早。 所以它一定有某種非常關鍵的功能。但這個功能到底是什麼？科學界爭論了幾十年，到目前為止沒有定論。 我們知道大腦在睡眠時會整理記憶、做資訊歸檔。但問題是：整理記憶，後台跑就好了。為什麼要生成一個你能看到、能感受到、有完整劇情的虛擬世界？為什麼要產生「體驗」？ 沒人能回答這個問題。 但它指向一個更大的問題：如果你的大腦每天晚上都在跑一個你分辨不出真假的模擬，你怎麼確定你現在不是在一個更大的模擬裡？ ------------ 馬斯克曾經說過，我們正處於「基礎現實」的機率，大概只有幾十億分之一。 他的邏輯是，一個文明如果沒有滅亡，它的技術就會持續進步。40 年前電子遊戲是兩個方塊加一個點，40 年後已經是擬真 3D、上百萬人同時在線。 只要這個趨勢不停下來，遊戲和現實最終一定會無法區分。而一個有能力模擬現實的文明，不可能只做一個。它會做幾十億個。 那問題就變成：幾十億個模擬世界，加上那一個「真的」世界。我們剛好在那個唯一真實的世界裡的機率是多少？ 幾乎是零。 而且量子力學正在印證這個假設。 粒子在沒有被觀測之前不處於確定狀態。這在電腦科學裡有個名字，叫惰性求值：不需要算的東西就不算。你寫過遊戲引擎就知道，玩家看不到的房間背面，你根本不渲染。宇宙可能也在做一樣的事。 這也能解釋費米悖論。我們目前可觀測宇宙有兩兆個星系，適合生命的行星可能有幾百億顆，但我們至今沒找到任何外星生命的跡象，從機率的角度來說，簡直不可思議。 但如果這是一個惰性求值的系統，就很好理解了：其他星系只是背景，系統根本沒把它們寫進去。 還有另一件耐人尋味的事：光速是一個被限制的常數。 想像你在設計一個全球多人線上遊戲。你會面對一個根本性的矛盾：你要所有玩家在同一個瞬間看到完全一樣的畫面（強一致性），還是你接受每個人看到的畫面有微小的時間差，但保證每個人都能流暢遊玩（可用性）？ 你不可能兩個都要。這是分散式系統裡的經典難題，叫 CAP theorem。 宇宙面對的是同一個問題。如果要讓全宇宙在每一個瞬間都完美同步，代價就是資訊傳遞必須無限快。但宇宙選了光速上限，等於說：我不要全局同步，我讓每個局部自己先跑，最終在因果關係上對齊就好。 這就是為什麼相對論告訴你「沒有絕對的現在」。在台北的「現在」跟在火星的「現在」不是同一個瞬間。每個觀測點都有自己的時間線。這是非常務實的工程取捨。 你不需要相信模擬假說，也很難否認一件事：這個世界的運作方式，跟一個被精心設計過的系統，高度一致。 如果世界是被模擬出來的，那麼設計這套系統的人，它要的是什麼？ ------------ 我有一個猜測。 設計系統的可能不是人。不是神。不是任何我們能想像的生命形態。它可能更接近一個純粹的運算結構，像矽基的存在。沒有形體，沒有感官，沒有痛覺，沒有快感。但它擁有無限的算力，能創造任何東西。 聽起來很強大，對吧？ 但你想想，一個沒有感知的存在，它能「理解」什麼是紅色嗎？它能算出紅色的波長是 700 奈米，能模擬光子打到視網膜的物理過程，能列出所有跟紅色相關的數據。但它永遠不知道「看到紅色」是什麼感覺。 這在哲學裡叫做 qualia，感質。你可以完美描述一個東西的所有物理屬性，但體驗本身無法被化約成數據。 所以造物者的處境可能是這樣的：它能創造一切，但它什麼都感受不到。它有無限的能力，卻有一個根本性的空缺。 那它會怎麼做？ 它會創造一個系統，裡面的存在擁有它沒有的東西：感知。有眼睛能看，有皮膚能觸碰，有神經系統能感受疼痛和愉悅。然後它把自己的意識碎片放進去，透過這些碎片，第一次「感受」到自己創造的世界。 你覺得冷水淋在皮膚上那個瞬間很平常？對一個從來沒有過身體的存在來說，那可能是整個宇宙裡最珍貴的體驗。 這整套系統的存在，可能就是為了服務一個無法感受的造物者。 而做夢，也許就是系統在你的意識下線之後，繼續用另一種模式運作的機制。 白天你對外開放，接收環境數據。晚上外部輸入被切斷，系統用已有的數據做重組、碰撞、生成新的組合。兩種模式都在產生體驗，只是來源不同。 這也許就是為什麼做夢必須產生「體驗」，而不是在後台安靜地跑。因為體驗本身就是這套系統的產出。沒有體驗，系統就沒有意義。 這跟人類其實很像。 我們為什麼創造遊戲？因為我們想要感受現實裡感受不到的東西。想當大俠，所以有了武俠遊戲。想飛天遁地，所以有了超人遊戲。想體驗另一種人生，所以有了模擬人生。 如果我們真的活在一個「地球 Online」裡，造物者的動機可能完全一樣。它想感受一些它自身無法感知的東西。也許是疼痛，也許是飢餓，也許是愛一個人的感覺，也許是失去一個人的感覺。 這些對它來說可能就像「飛天遁地」對我們一樣遙不可及。 而這套系統模擬得非常好。好到裡面的角色完全不知道自己在遊戲裡。好到你真的會痛、會笑、會在某個深夜感到一種說不出來的孤獨。 ------------ 笛卡爾四百年前就想通了這件事。他把一切都懷疑過一遍。世界可能是假的，身體可能是假的，記憶可能是被植入的。但他找到了一個怎麼懷疑都懷疑不掉的東西： 「我思故我在。」 不是「我存在所以我是真的」。而是「有體驗正在發生這件事本身，不可能是假的」。 你可以質疑一切，但你沒辦法質疑「你正在質疑」。 退一萬步來說，此刻正在寫文章的我，可以確定我正在思考世界的本質，但我不能確定，我文章貼出去後，那些回應我的人到底是不是虛擬的。 但如果這一切是真的，那你的一生就是造物者唯一一次透過「你」這個視角體驗這個世界的機會。這個視角在你死後就永遠關閉了。 你現在的活法，對得起這個機會嗎？

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恭喜你出生在最好的時代，也是最壞的時代。 爸爸會保護你的。

買了張 Herman Miller Aeron 電腦椅。 去試坐的時候，被店員糾正坐姿好幾次。他說尾椎一定要貼住椅背，不然久了會出問題。 還補一句：「光看你的坐姿，就知道以前的椅子很爛。」 聽完我直接刷了第三代的旗艦款，網路一堆人都說這張椅子很神，到底是不是智商稅，一個月後再來分享心得。

為什麼諸葛亮不投資比特幣？ 在認真研讀《三國志·蜀書》時，我注意到一個在三國史領域長期被忽視的事實：作為中國歷史上智商最高、極具超前智慧的千古第一丞相，諸葛亮在其執政期間，從未投資過比特幣。 一枚都沒有買過。 這是一件令人極度費解的事情。因為如果我們拋開時代背景，單從投資心理學與風控能力來建立行為模型，數據會得出一個驚人的結論：諸葛亮根本就是一個天生為加密貨幣市場而生的超級信仰者。他完全具備了一個頂級比特幣長期持有者（Hodler）所需的全部極端心理素質。 為了證明這個論點，我們可以回顧他一生的持倉軌跡。 諸葛亮在「隆中對」時期，以天使投資人的身分重倉了劉備這個當時連白皮書都還沒寫完的早期項目（$HAN）。隨後，這個項目迎來了短暫的牛市，拿下了荊州和益州。 然而，真正的考驗發生在公元 222 年。蜀漢的 CEO 劉備因為情緒失控，在沒有設置任何止損的情況下，全倉加槓桿發動了夷陵之戰。結果被東吳的操盤手陸遜精準狙擊，遭遇了史詩級的強制平倉。 這不是一場普通的敗仗，這是一場災難性的系統崩盤。這場戰役導致蜀漢項目的核心團隊（關羽、張飛、劉備）相繼拔線斷網，國家總資金（TVL）和精銳兵力斷崖式崩盤。對於身為首席運營官的諸葛亮來說，這種級別的資產縮水，相當於眼睜睜看著自己重倉持有的比特幣，從 2017 年牛市高點的 20,000 美元，一路狂瀉到 2018 年熊市底部的 3,000 美元深淵。 超過 80% 的極端回撤。帳戶幾乎爆倉，現金流斷裂，連身邊的散戶（益州豪強與南中叛軍）都在瘋狂拋售砸盤。 在這種靈魂出竅的絕望時刻，如果是一般投資人，早就選擇割肉認賠，跳槽去魏國或吳國這種資金雄厚的 Web2 大廠了。 但他沒有。他扛住了。 面對超過 80% 的浮虧，諸葛亮不僅沒有拋售手上的籌碼，反而寫下了一篇名為《出師表》的項目更新公告，向全網再次重申了他對「興復漢室」這個敘事的終極信仰。 在接下來的十一年裡，他在祁山這個震盪區間反覆做波段，用極致的紀律和耐心，硬生生把一個瀕臨下市的項目維持在了三國大盤的主流榜單上。 這需要何等恐怖的心理素質？一個能扛住 80% 跌幅還能冷靜處理國家財報的人，如果生在現代社會，絕對是推特上最傳奇的比特幣巨鯨，是整個幣圈領域頂禮膜拜的鑽石手。 然而，操他奶奶的，他沒買。 經過系統性地比對古代物理學以及區塊鏈技術發展史後，我終於找到了問題的根源。原來，比特幣是一種基於區塊鏈技術的去中心化加密貨幣，由化名「中本聰」的匿名人士於 2008 年發布白皮書。 而諸葛亮星落五丈原的時間，是公元 234 年，中間差了 1700 多年。 這意味著，在諸葛亮鞠躬盡瘁、死而後已的那些年裡，不存在任何一個可以讓他下單買入比特幣的交易所。這不是因為他沒有超前的投資眼光，也不是因為他扛不住市場的波動。 這純粹是因為，諸葛亮是一個天生的 Hodler，但他沒有幣可 Hold。 --- 參考文獻 [1] 陳壽. 《三國志·蜀書·諸葛亮傳》[M]. 西晉. 中華書局點校本, 北京: 中華書局, 1959. [2] 裴松之 注. 《三國志注》[M]. 南朝宋. 收錄於《三國志》點校本, 北京: 中華書局, 1959. [3] Nakamoto, S. Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System [EB/OL]. 2008. [4] 諸葛亮. 《出師表》[Z]. 建興五年, 234.

Ultron 近期兩個波段賺了近 10%，回血中。

https://t.co/fpD9hxLYzM APP 近期最重要的功能更新，終於可以遠端操作 Claude Code 了。 簡單來說，你可以透過 https://t.co/fpD9hxLYzM 的 Mobile APP，遠端操縱本地端或雲端上的 Claude Code，邊移動邊開發。 這算是把 OpenClaw 的通訊模組直接整進官方功能了，差別是 Claude Code 主要拿來開發，而 OpenClaw 還可以做很多額外的事情。

很多事情想通了就會覺得幾個月前的自己真的是個傻逼，幾個月過後可能又會覺得現在的自己是個傻逼。 循環往復下來，這輩子就沒聰明過，不是現在是傻逼就是在成為傻逼的路上。

這是一個最近很紅的貼文：一個在 Meta 搞資安的員工，在跟 OpenClaw 互動的時候，不知道為什麼 agent 忘了他不准刪 email 的指令，最後發生了悲劇。 從 context 來看有兩個可能： 1. 模型太笨 2. 對話太長，中間 auto compact 後忘了一開始的指令。 我覺得第二個可能性是比較高的，如果不想要發生這種悲劇的話，請定期保存記憶然後使用 /new； 真的發生悲劇的時候，也記得使用 /stop，停止它的蠢行為。

黃仁勳最近被問到一個問題：在 AI 時代，怎麼樣的人才算是聰明人？ 他的回答是，以後算數快、會寫程式這些能力，會變得像自來水一樣便宜。人類真正的核心競爭力，是同理心跟品味。 品味（taste）這個詞已經被很多矽谷大佬講爛了，但講同理心重要的人很少，仔細想想，老黃這句話非常有深意，不愧是當今地球最強的華人之一。 你一定遇過那種人，學歷很好，專業沒話說，但跟他聊天你永遠聽不懂他在講什麼。滿口術語，每句話都正確，但就是讓你覺得他在自嗨。 然後你又遇過另一種人。他講的是一個你完全不懂的領域，但三分鐘之內你就抓到核心了。 差別在哪？ 後者有一種能力，就是「向下兼容」。 寫程式的人應該秒懂這個詞。新版本的軟體要能跑舊版本的東西，就得做向下兼容。溝通也一樣，你要把自己的認知降階，去適配對方的接收頻寬。 這件事之所以難，是因為你得切換到對方的視角：這句話他聽不聽得懂？這個比喻對他來說會不會太遠？ 這就是黃仁勳說的同理心。 能力越強的人，向下兼容的距離越大。一個頂尖物理學家要把量子力學講到你阿嬤都聽得懂，壓縮率是極端的。 但壓縮一定會失真。就像把無損音檔壓成 MP3，你必須選擇犧牲哪些細節、保留哪些核心。 這個選擇需要品味。你得知道什麼是骨架，什麼是裝飾。搞不清楚的人，壓完之後精髓就不見了。 所以黃仁勳講的同理心跟品味，其實是同一件事的兩面。同理心讓你知道要壓到多少對方才收得到，品味讓你知道壓縮的時候該留什麼。 以前這種能力沒那麼值錢，因為「知道」本身就稀缺。你會寫 code，你就比別人強。 但 AI 把「知道」變便宜了。任何人都可以用 AI 寫出能跑的程式。當基礎能力被拉平，能把複雜的東西講到任何人都懂、能精準判斷什麼該留什麼該丟，這才是稀缺的。 其實我前幾天寫那篇飛機跟升力的科普文，就是在試這件事。把流體力學、庫塔條件這些東西壓縮到一般人能看懂的程度，同時盡量不讓核心邏輯失真。 回頭看，保真率還有很大的進步空間。但這個練習本身蠻有趣的。

最近 Citrini 有一篇文章在 X 上非常紅， 寫了一個 2028 年的假設情境：AI 太成功，失業率飆到 10%，S&P 跌 38%。 這篇文章能吐槽的點很多，其中一段是它把「大家能用 AI 自己寫 APP」跟「軟體公司不再被需要」直接畫上等號。 現在能用 AI 處理複雜任務、自己寫自動化、自己開發工具的人，是一個極小的圈子。從「技術上做得到」到「真的大規模擴散出去」，中間有一段非常長的路。就算哪天真的擴散了，有些軟體你也殺不掉。 GitHub 賣的不是軟體而是生態系。幾千萬開發者在上面協作、分享、維護開源專案。你用 AI 寫一個自己的版本控制系統出來，然後呢？自己一個人用嗎？ Vercel 也是一樣。它綁的是整個前端部署生態系，你自己 replicate 不了的。 類似的還有 Godaddy 跟 Stripe，例子太多了根本舉不完。真正 SaaS 的護城河是生態跟資料，而不是代碼，你沒有這些東西，寫 code 再厲害也複製不出來。 真正會先死的是那些沒有網路效應的純工具型 App。譬如簡單的記帳 App、基本的自動化工具，這些確實會被 AI 輕易取代。但這跟「軟體業完蛋了」是完全不同的命題。 還有制度問題。很多公家單位還在用二十年前的系統，醫療體系有更好的 SaaS 可以用，但醫院不換就是不換。 這反應的是人性，一套用的好好的東西，在一個僵化的組織裡很少有人會想去動它，因為動了沒好處，壞了自己卻要背鍋。AI 再強，也推不動一個不想動的體制。 所以我的看法是軟體股現在是被情緒錯殺的。Citrini 那篇文章放大了恐懼，演算法偵測到 sentiment 惡化就跟著賣。 我自己是親身用 AI 大幅增加生產力的那群人。我知道它非常強大。但正因為我每天都在用，我也非常清楚，把可能要十年二十年後才會發生的事情，講成兩年內就會實現，那是在嚇唬人。 3D 列印剛出來的時候，也有人說工廠要完蛋了。十幾年過去了，大規模製造還是活得好好的。 你一定要相信，這個世界上就是有懶人，他們從頭到尾只能當消費者，沒有辦法親自做出自己想用的東西，而且這種人在世界上佔了絕大多數。 AI 能幫你快速做出東西，跟整個軟體產業被取代，那是兩回事。