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张雪峰盗的不是火,他是一个故宫的导游

张雪峰去世了,确实非常让人惋惜。

如果说张雪峰就是一个在复杂系统中,梳理出他自己能够看到的规律并广为传播的“盗火者”,而盗火者又注定要承受巨大社会压力的话,那我们也应该注意到一个现实:

在 960 万平方公里之上,有这样一个庞大到无人能够完全搞清楚的、高效的高等教育系统。这难道不是这个地球上绝无仅有的一套系统吗?

起码有一点,无论是高考还是考研,我们先不管它有没有其他“跑冒滴漏”的口子(比如自主招生、校方自定分数线、笔试面试、艺术生、体育生、特长生等),主流毕竟还是高考和考研这两条路。

中国大陆地区是不是这个地球上唯一一个,只要你足够努力,把英语背得滚瓜烂熟,把政治背到 80 分、90 分,把专业课理解并真正精通,只要考研和高考的分数上去了,就能去好学校的国度呢?

是的,唯一的一个。

很多美国的学生为什么不努力?不是因为他们笨,而是因为仅仅靠努力没有用。你必须要有钱,没有钱就要背上助学贷款;贷了款就要还,还上 10 年、5 年,能还清都算是好的。

在中国,只要分数上去了,学校和国家都会替你操心:有绿色通道,有助学贷款。甚至如果你能跟张雪峰连个麦,把情况跟他说一说,他大概率会把你未来四年的学费都包了。

张雪峰是盗火者,而那个“火”是全世界绝无仅有的火。

做一个更贴切的类比:张雪峰盗的不是火,他是一个故宫的导游。

  1. 中国的高校系统就是“故宫”。
  2. 你的时间有限,四年只能去故宫里的一间房子读书。
  3. 哪间房子最适合你?你不知道,但张雪峰知道。
  4. 他告诉你应该怎么走,向左转还是向右转,该去哪间房子待四年或六年,出来以后,你会变得更好。

——但首先得有这个“故宫”啊。欧洲没有,美国没有,非洲、东南亚、南美洲更不会有。只有中国才有这么大一个庞大的高等教育体系,让你根据自己的情况(分数高低、性子强弱、文理偏好),分门别类,按图索骥,总有一款适合你。这放到哪个国家都没有。

我们要感谢张雪峰,我们要缅怀张雪峰。我们要说,张雪峰确实积了很多功德,为人民群众做了很多好事。

这是事实,无可辩驳。

我们也要看到更深的一层:建国 70 多年、改革开放近 50 年以来,我们庆幸生于这个伟大的时代。在中国这 960 万平方公里的神州大地上,构筑了这样一个庞杂、复杂而有序的高等教育系统。

这才是今天更深一层的东西。这个充满了复杂性和信息不对称的稳健机制,是这个时代每一个中国年轻人最大的财富、最大的国民红利。

在中国人口出生率持续下降的今天,张雪峰事实上提升了中国人力资源配置的效率和有效性。

大胆做个预判:这样背景下,每一年都会被官方默许由人民群众自发缅怀,自发悼念。张雪峰会成为一个楷模,成为一个符号,带动越来越多的“张雪峰”们去拯救中国日益严峻的人力资源配置问题。

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从“第33稿刑法”,到电动麻将桌

1955 年,中国第一部《刑法》草案拟定出来。此后二十四年反复修改,每改一次就重新排版铅字、油印一版。改得太频繁——有时一月几次,有时一周几次——“某年某月编印”分不清版本先后了,干脆每次标个序号:第 22 稿,第 33 稿。

这绝不是法学概念。这是油印时代的版本管理。

钱钟书曾说,《春秋》之所以简约,“文不得不省,辞不得不约”——写在青竹板上,刻一个字费半天力气。可后人不识其所以然,乃视为当然,管技术限制的“迫不得已”美化为“微言大义”。从竹简,到油印,到 git commit,表达的形式如同“水”,技术一直是约束水的“渠”。

当然,笨办法也有好处:每次重新排版,都逼着起草者把全文再过一遍。慢,累,但每一“稿”都是一次完整的审视。洗牌就是审校。

七十年后,铅字变成 token,油墨变成算力,“第 33 稿”变成 v3.md

如同电动麻将桌,按键洗牌,洗牌成本直线降到几秒。手轻了,脑子更累了。


AI 对知识工作做的是同一件事。信息检索、资料整理、初稿生成。“电动麻将桌”省下来的时间没有变成空闲,被更多牌局填满了。决策密度爆炸。

蒸汽革命时期就有过这种变化。1865 年,杰文斯发现蒸汽机效率提高后,英国煤炭消耗不减反增。AI 时代一样:认知劳动的单位成本降了,总量暴增。不用洗牌了,一天打十二个小时。老子六个字说尽了——“少则得,多则惑。”

更隐蔽的代价是:洗牌那两三分钟的垃圾时间,是大脑宝贵的冷却期。各路“电动麻将桌”把这段时间消灭了,大脑从间歇跑变成全程冲刺,时时刻刻在挑战生理极限。


到处都是“电动麻将桌”的 AI 时代,真正的竞争力在哪里?三样东西。

第一重:知识底盘。

AI 给的东西,你得能鉴别品味。毛泽东在《实践论》里说过一句极准的话:“感觉到了的东西,我们不能立刻理解它,只有理解了的东西才更深刻地感觉它。”AI 给一屏输出,你没底盘,连它好在哪、错在哪都感觉不到——你甚至不知道自己不知道。

钱钟书论用兵,举赵括墨守陈规、霍去病不屑古法、来护儿我用我法、岳飞融会贯通,说“造艺、治学皆有此四种性行”。用 AI 也分这几种人。没有底盘,连自己是赵括还是岳飞都分不清。中国人发明了火药,火药只发展到炮仗为止——柏杨说得毒辣:“后劲不继而已也。”有没有工具从来不是问题,有没有驾驭工具的后劲才是问题。

第二重:精确表达。

AI 的操作系统是自然语言。同样的工具,一个人说“帮我写篇文章”,出来一整篇正确的废话;另一个人把需求拆三层、附正例反例、标明禁区——天差地别。

差距不在工具,在输入。说得不精确,AI 不会报错——只有猜。可猜的产物,叫幻觉。

精确表达是大脑在调用外部算力前必须完成的一次自我编译。编译不过,什么都跑不起来。

第三重:身体供能。

这一条听起来最不“技术”,很可能最致命。费尔巴哈说得直白:“心中有情,首中有思,必先腹中有物。”大脑只占体重 2%,消耗全身 20% 的能量。AI 把人推入全天候深度思考,大脑一直在短跑。有人连续高强度 AI 协作一整天,血糖降到 4.0,手冰凉——糖被脑子吃光了。

协和名医张孝骞对学者瞿同祖说过一句话:“你的病是由于想写书而写不成书就焦虑引起的。”大脑的驱动力超过身体的承载力,身体就罢工。这不是瞿同祖一个人的问题,是所有被决策密度压着跑的人的问题。当洗牌不再需要体力,打牌本身就变成了体力活。瞿同祖真的“写不成书”吗?法学院毕业的都知道《中国法律与中国社会》——老爷子去世时,98 岁。

身体是革命的本钱。身体供能,是参与 AI 革命的本钱。


还有一层。不是所有的“洗牌”都该交给机器。

有些弯路本身就是学习。

自己查资料比 AI 慢十倍,但查的过程中会遇到 AI 永远不会给的东西。自己写一篇比让 AI 出初稿慢五倍,但写的过程逼你把思路压到不能再压。

纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行——让别人替你嚼饭,省了牙的力气,废了胃的功能。

有些牌,必须自己打。


所以,故事的完整版是:

两千多年前,一个史官在竹简上刻字,每一笔都费力,文章不得不短——后人管那叫微言大义。

七十年前,一群立法者用铅字和油墨一稿一稿地磨一部刑法,洗牌的笨功夫本身就是在审校。

七十年后,洗牌的成本归零了,审校的责任没有消失——它从技术退回到了人。

技术消灭了洗牌的苦,打牌的苦却永远都在。撑住这一切的不是更聪明的头脑——是更扎实的底盘、更精确的表达、更稳定的供能——以及一个清醒地知道“哪些牌不该让机器帮你打”的人。

麻将桌从手动变成了电动。打牌的,永远是人。


本文关于刑法草案“稿”字含义的史料,引自丛日禹转引高铭暄教授 2012 年口述。原文参见公众号“拂懒猫的自留地”2026 年 3 月 7 日文章《高铭暄教授在 2012 年对中国刑法起草过程中“稿”字含义的解答》。
链接:https://mp.weixin.qq.com/s/JkDjK5DCJSkRywAGVBDZDw

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“做点事儿”,先过两道关

“做点事儿”这句话,是中国人社交场合的万能答案。

你在做什么?做点事儿。最近忙什么?做点事儿。未来什么打算?想做点事儿。

话说得越轻,藏的东西越多。可以遮掩野心,可以回避追问,可以给自己的焦虑找一个体面的出口——大多数时候,“做点事儿”是一层社交的面纱——掀开一看,什么都没有,或者什么都还没开始做。

前两天看《老饭骨》,几位大师吃火锅,二伯说了句:“凑到一块儿做点事儿。”这话从他嘴里出来,份量不一样——他们做到了。几年的节目,一辈子的手艺,拍成视频,搁到网上,送到千家万户。

到底什么才叫真的“做了点事儿”?

如果把名利、影响力、社交货币这些外壳剥掉,“做点事儿”至少要过两道关。

第一关:封装。

肚子里有东西是前提——但光“有东西”不够,得让别人接得住。

一个厨师会做菜,这是本事;如果他能把三十年的经验拆成一道一道的教程,让一个家庭主妇跟着做也能像模像样,这是封装。一个老师傅会修发动机,这是本事;但如果他能把故障判断的逻辑写成一本检修手册,让新学徒也能按图索骥,这也是封装。

封装的本质,是把你脑子里那团混沌的、私人的、只有自己用得了的东西,压缩成一个别人可以调用的接口。用软件工程的话说:不是你跑得动就行,你得给出一个 API,让别人照着文档就能跑通。

很多人的问题恰恰卡在这里。有能力,但没有封装。有经验,但没有接口。有判断,但说不出来,写不下来,别人接不住。一辈子的本事跟着自己走,跟着自己老,跟着自己消失。

第二关:交付。

封装完了,还得送出去。

有人花三年写了本书,写完存在硬盘里,从来没投过稿。有人做了一手好菜,但从来没想过拍个视频。有人有一套很好的育儿心得,只在家庭群里说过一两次。封装做了,交付没有。“事儿”就没有落地。

交付意味着东西要进入现实世界——要面对对象,面对标准,面对反馈,面对摩擦。它不一定卖钱。一篇发出去的文章是交付,一堂讲了的课是交付,一件送到客户手里的东西是交付,甚至一个真正帮到别人的建议也是交付。关键不在形式,在于它离开了你的脑子,进入了别人的世界。

没有“交付”,“封装”就是自娱自乐。

所以,“做点事儿”的最低配置,就是这两步:把你的东西装好(封装),送出去(交付)。

封装回答的是“你有什么可以给”。

交付回答的是“别人拿到了没有”。

两个问题都能答上来,才算“做了点事儿”。哪怕只做了一次,哪怕规模很小,哪怕不赚钱——但闭环走通了,“事儿”就是实的。

反过来,如果一个人很忙、很焦虑、很努力、很有想法,但既没有封装也没有交付——那他其实什么都没做。他只是在“忙”。

“忙”和“做事儿”不是一回事,“做点事儿”,其实不容易。

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美伊战争:战争的账,决策者自己买单

小哈梅内伊也死了。

近两百年来的战争的潜规则:领袖不死于战场——被"double check"地证伪了。

拿破仑输在滑铁卢,然后被流放,不是被射杀在当场。林肯死于剧院的暗杀,不是死于葛底斯堡战场。丘吉尔熬过了伦敦大轰炸,东条英机耗到了东京审判庭。二十世纪的两场世界大战,死了几千万人,但国家元首级别的人——那些决定开战的人——几乎无一死于枪炮之下。

原因很清晰——工业时代以后,战争的"距离"越来越远。步枪取代了长矛,大炮取代了弓箭,导弹取代了大炮。每一次技术升级,本质上都在拉大决策者与弹着点之间的物理距离。一战的将军在后方城堡里看地图,二战的元首在地下掩体里听广播,冷战的总统在白宫战情室里等电话。火力的杀伤半径越大,"指挥中心"反而越安全——因为它永远在射程之外。

这是两百年的常态。然后,精确制导来了。

美国对伊朗的这一轮军事打击,打破了这个常态。哈梅内伊级别的人物阵亡,国防部长级别的人物阵亡——不是在前线,不是意外,而是被精确锁定、精确消灭。这在近代战争史上极为罕见。上一次出现如此高密度的敌方最高领导层直接阵亡,恐怕要追溯到——追溯到哪里?

追溯到三千年前。

荷马笔下的特洛伊战争,打的就是这种仗。

赫克托耳是特洛伊的王子兼统帅,就站在城门口,亲自上阵。阿基琉斯穿着铠甲冲在最前面,一枪刺穿赫克托耳的咽喉。帕特罗克洛斯借了阿基琉斯的盔甲上阵,死在赫克托耳手下。阿伽门农是联军最高统帅,也在前线负伤。那个时代,主将即军队。主将死了,仗就打完了。

人类花了三千年,从方阵到火枪到核弹,走了一条漫长的路。方向一直很清楚:让领袖离战场越来越远,让决策者越来越安全。

精确制导把这条路折叠了。

GPS制导炸弹不需要火力覆盖。它不摧毁城市——它直接去找那个人。情报渗透、卫星定位、通信追踪,把"你在哪里"这个问题的答案精确到了米级。当定位精度高到一定程度,"指挥中心永远在射程之外"这条两百年的铁律就失效了。没有什么在射程之外。

"赫克托耳"在三千年后复活了——以一种他自己都不会认出的方式。

不过,如果荷马活在今天,他恐怕会指出一个关键的不同。

在特洛伊城下,赫克托耳和阿基琉斯是面对面的。阿基琉斯会死吗?会。荷马早就安排好了他的结局——帕里斯的箭射中了他的脚踝。英雄对英雄,胜负未定,双方统帅都可能倒在对方面前。这是对称的。

今天不是。哈梅内伊死于精确打击,特朗普不会。不是因为特朗普更勇敢或更幸运,而是信息优势、制空权和技术代差构成了一道绝对的不对称屏障。强势一方的领袖在椭圆形办公室里签署命令,弱势一方的领袖在自己的国土上被定点清除。如果特朗普有一天再次面临生命威胁,那依然只可能来自暗杀,而不是战场。

这不是决斗。这是狩猎。

荷马的世界里,阿基琉斯之所以伟大,不只是因为他杀死了赫克托耳,更因为他自己也会死。谁在负责发起战争,谁就用生命承担战败的第一责任——这是现代人口中的"风险自担"、"责任自负",公平合理,童叟无欺。

天行有常。技术让战争的责任回归决策者,太公平了。

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反者,道之动

反者,道之动。“一超多强”的国际局势在不可逆转的松动。

“一超”的优势地位依赖三项权力作为支柱:

  • 军事霸权:以航空母舰军事范式的全球打击能力为核心
  • 全球铸币权:以美元石油、美元矿产为基础
  • 知识产权:从“好莱坞”到“显卡/CPU”

近期,这三个支柱均在经受考验:

军事霸权方面,052/055 导弹驱逐舰的作战范式已经引燃了“第三次海战革命/范式转移”。海战,从最初的“跳船互砍”大航海早期模式,到“远程扔炮弹”的炮舰模式,再到“搭着飞机作战”的航母模式,经历了两次重大的范式转移。我国导弹驱逐舰的单舰数百个垂发单元,正在掀起第三次范式转移。

全球铸币权方面,“人民币国际化+制造业产能输出+一带一路创立人民币债权”的组合,正在挑战美元霸权。

知识产权方面,好莱坞在横店面前不再是独一无二,就连严防死守的芯片技术,也被国产的海思、平头哥一众公司突破了。关于芯片,必须纠正一个认识:没那么多场景一定要 2nm 的工艺,7nm 芯片就完全可以满足主流制造场景、消费场景。“造得出”远比“造得好”有意义。从这个意义上讲,中国芯片行业已经开始“复印 98 分考卷了”,大洋对岸能“手写100 分考卷”,意义没那么大。

几天前爆发的伊朗事件,在这个基础上再添一把火。现在全世界都看到了,低成本的导弹+无人机是可以逼退航母编队的,是可以炸掉美军军事基地的——花小钱,是可以办大事的,中国的技术路径,是好使的、管用的。

反者,道之动。这个当口,美国越是穷凶极恶,主动升级事态,恰恰就越证明,这里面的后果是他们不可接受的。

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伊朗危机下的迪拜困局,新加坡躺赢?

关于伊朗遭美国袭击一事,自媒体上关于地缘政治和军事手段的讨论已经很多了。这里提一个问题:

伊朗此刻报复谁?

报复的目标无非三个:其一,美军在中东地区的军事基地;其二,美军在中东的盟友;其三,迪拜——这个正在崛起的、未来有可能成为地区性金融中心的现代文明成果。

目前来看,伊朗最有可能报复的恰恰是迪拜。

换句话说,迪拜很可能成为伊朗报复美国的"人质"。

原因很简单:军事基地和盟友的打击成本都比较高,且边际效果有限。唯独迪拜,每击中一颗导弹,就会产生一颗导弹应有的震撼效果,边际成果是实打实的。

谁会成为最大受益者?

如果伊朗的报复真的落在迪拜身上,最大的受益者应该是两个地方:瑞士和新加坡。而新加坡受益的程度,可能比瑞士更深。

过去两年里,如果没有伊朗局势动荡这个变量,原本有大量在新加坡和香港从事金融行业的人——特别是加密货币等新兴金融领域的从业者——都在向迪拜转移。他们在迪拜注册公司、定期旅行,甚至买房、外派,这种现象非常普遍。

不仅是加密货币,包括新能源、新材料、低空经济在内的许多新兴行业公司也极为重视迪拜。迪拜已经成了一个全球意义上的、类似当年"深圳概念"的城市,正在冉冉升起。

然而,一旦局势恶化,迪拜的地缘劣势便会充分暴露。

首先是气候环境:迪拜常年处于高温甚至超高温状态,夏季气温常在摄氏50度以上。其次是资源匮乏:迪拜没有淡水,严重依赖海水淡化工厂。这两个致命弱点,在伊朗拿迪拜当"人质"的情境下,弊端将暴露无遗。迪拜并不适合成为一个避险的资产管理中心。

"非理性国家"距离模型

那么,谁更适合成为避险中心?这里可以提出一个模型:距离"非理性国家"的远近,决定了一个资产管理中心能否长久持续。

所谓非理性国家,是指决策机制不够理性、不够透明的国家。换个更直观的角度来看,就是"花钱不好使"的国家。这里说的"花钱好使",不仅指像华尔街那样正当地购买服务,也包括在一些地方通过资金投入就能搞定一切。凡是用钱能解决问题的地方,都是理性国家;凡是钱不是最好使的东西的地方,就是非理性国家。

当今世界的非理性国家,除了中东相关的伊斯兰国家外,主要就是欧洲旁边的俄罗斯和东北亚的朝鲜。俄罗斯距离瑞士较近,且具备远程打击手段。

相比之下,新加坡周围几乎没有拥有远程打击能力的非理性国家。如果非要说有,可能只有一个民族情绪相对较重的印尼算半个,但印尼的打击手段十分有限,空军力量落后,远程打击力量几乎为零。

远程打击能力:关键的判断标准

目前全世界成建制的远程打击能力只有两个来源:要么来自空军,要么来自火箭军。这里所说的"空军"和"火箭军"是指载具最终发射的场景,至于载具本身来自陆基还是海基则另当别论。

印尼不具备这样的远程打击能力,只有一点相对落后的空军。俄罗斯和朝鲜则具备远程打击和远程投放能力,特别是俄罗斯作为世界第二军事强国,使得欧洲的瑞士永远面临这种威胁。同样,像东京、首尔、香港、台北这些处于东八区、东九区的东北亚城市,也无法摆脱朝鲜这一非理性因素的影响。

相比之下,新加坡周围只有印尼。只要解决了印尼落后空军和火箭弹攻击的可能性,新加坡的地缘政治基本上是安全的。

这里可以打一个比方:蛇可以对人发动闪电袭击,但蛇对猫却发动不了——因为猫的反应比蛇的攻击更快。

三个预测

基于以上分析,未来一段时间可以预测三件事:

第一,新加坡有机会进一步巩固全球资产管理中心的行业地位。

第二,新加坡政府有可能加大对美国的军事采购,特别是针对空军力量,以确保在面临印尼方向的空袭或火箭弹威胁时,拥有足够的第一波防卫力量。对新加坡而言,只需做到一点:保持快速反应,确保空战能力高于印尼即可。目前来看,新加坡的空军实力确实比东盟十国加起来的总和还要强大。从军事理论的角度来看,新加坡的安全是有保证的。

第三,美国证券市场上类似"费城半导体指数"这类高科技概念的ETF,依然具备很好的投资价值。地缘冲突越是升级,各国对先进军事装备的采购需求就越迫切,而这些装备的核心——从精确制导到雷达系统再到防空体系——无一不依赖高端半导体和尖端科技。无论是新加坡加强空军建设,还是其他国家更新防务系统,最终的技术供给端都指向美国的高科技产业链。地缘动荡不仅不会削弱这些公司的基本面,反而会持续强化它们的订单与议价能力。

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未来的科学使用网络,也许会变成一门类似“工商登记代理”似的新的生意

在中国大陆地区,很多会科学解决上网问题的人都可以无障碍地使用闭源的 AI 模型,比如像 Claude Code 或者 Gemini。

这种情况会逐渐遇到新的阻碍。

未来一段时间,大量无障碍使用闭源模型的机会会越来越少。

在C端,因为随着使用者的变多,集群效应的增强,很多机房被越来越多的使用者用作科学使用互联网的通道。四面八方的用户汇聚到了同一个机房,用同一个IP出现在闭源模型服务面前,完全就是B端“蒸馏者”的入侵姿势。

这个 IP 会被认为是非法使用,甚至是被用于非法蒸馏。闭源模型公司为了防止被蒸馏,一定会尽可能地屏蔽这种批发性质的、同一个 IP 地址来源的使用需求。

Claude和Gemini现在的做法是,直接封号。Claude Code就罢了,Google账号可是很多互联网用户的身家所系,一旦封号,后果不可承受。

真实的住宅 IP 就会变得非常可贵。技术上只说到这里。

放到更宏大的背景,未来一旦出现技术封锁,首先就是太平洋两岸的模型不能互通,到时如何搭建高速、稳定、低延迟、低抖动的网络穿透通路,并伪装成所在地住宅IP,也许会成为一门类似“工商登记代理”似的新的生意。

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换一个角度理解房价

换一个角度理解房价。

以新加坡最近的 River Modern 项目为例。新加坡,香港,北京,上海都适用。

对比 Midtown Modern 和 River Modern 两个国浩地产的小区,抛开项目本身的建筑参数不谈,仅看院墙以外的周边基础设施投资规模,两个地方就完全不一样。

Midtown Modern 的优势:
• 地铁换乘:项目下方就是 Bugis 换乘站,是新加坡绿线和蓝线两条地铁线的交汇点。
• 直连核心区:两条地铁线都直连 CBD 核心区域。
• 地下连廊系统:Bugis 地下修建了完整的连廊系统,可以直接延伸到 Suntec City以及 Bugis Junction 等商业区。
• 通勤友好:从日常生活和通勤的角度来看,住在这里基本上不需要用到雨伞。

River Modern 的局限:
• 地理限制:反观 River Valley 地区,由于新加坡河的存在,限制了该地区很难拥有完整的地下连廊系统。新加坡河是一道极其美丽的“物理封印”,它直接宣告了这里永远不可能修建庞大的地下商业连廊网络。
• 产业匮乏:周围大多是住宅区,缺乏大规模的商业和办公等产业因素。
• 交通配套:该地区的地铁线只有一条新近开通的汤申线(即棕线 TE 线)。汤申线远端连接的是滨海湾地区,是一个属于未来的开发区,而不是成熟的商业中心和市中心。

概括地说,Bugis 这种区位,商品房房价里有一大块是在买“公共品资本化”(public investment capitalization)——地铁换乘、地下连廊、就业与商业密度、步行可达性,都会长期、反复地被计入价格,最终通过房价漏斗,转化成了私人资产。

River Modern 这个小区虽然做到了极致,但也只能做到连通 Great World 的一个中型商场和汤申线的一个地铁站。这已经是 River Valley 地区公寓项目的天花板了。

从房地产小区单一项目的建设成本来看,不同项目之间拿地费用的差距并不显著:你拿地 1200 元一尺,我拿地 1400 元一尺,其实上下差不了太多。建安成本在新加坡市场也都是公允的。无论是否使用大理石,或者层高是 3.2 米还是 2.8 米,这些成本上的差别都不是数量级上的差异。

真正的天差地远,在于小区院墙以外已有的基础设施投资的存量规模:

  1. River Valley 地区(D09邮区):虽然这里靠近新加坡河,是新加坡人最喜欢的“精神家园”,但其固定资产投资的存量规模,比起 Bugis 一带和 City Hall 一带,还是差了一个数量级以上。
  2. 投资附着物价值:从这个角度来讲,作为存量基础设施投资的附着物,一个商品房项目的价值自然也存在巨大差距。

因此,开发商不可能在 River Valley 投入更高的建筑质量或品质,去做出一个更精品的项目。那个地方的基础设施投资规模和固定资产的存量规模,上限就摆在那里。

这个可能是决定了房价未来 10 到 20 年长线发展的一个决定性因素,也是它的基线。

难怪有评论说:

GuocoLand 试图把一个“Coach 级别”的产品(2.85米层高、聚乙烯地板、贴脸河景),硬生生标上了一个“LV 级别”的价格(459万起步)。

这话虽然刻薄,却也不失为一种解构的角度。

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笔记的两个去处

仅有一个笔记库,是无意义的。无论是“全文书库”还是元素化的“一元笔记”,都是无意义的。

笔记就是一堆比特,笔记不产生价值。知识不需要管理,知识只会被学会,只会被应用。学会是第一步,应用是第二步。

知识如果不能进入神经元网络就谈不上被学会,知识如果无法以作品的形式进入社会协作网络,就谈不上被应用。

笔记只有两个去处:一个是进入记忆,一个是生成作品。最终的去处都是一个:进入网络——要么进入社会协作网络,要么进入大脑的神经元网络。

除此之外,笔记没有意义。

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纯文本笔记管理的最大漏洞:关键词污染

单一的纯文本文件作为数据存储单元,本质上是个“双字段结构”,即文件名是一个字段,文本内容是一个字段。文件名本质上是个字符串,受到长度限制,一般认为超过 256 个字节会产生潜在风险。

在个人知识管理领域,不超过 256 字节的字符串一般不宜存储重要信息。因此,纯文本笔记(无论是txt格式还是md格式),主要通过文本文件内部“较大的那个字段”存储纯文本信息。

在文本文件中存储多维信息,本质上是对不同维度的信息进行降维。

以这个纯文本文件为例:

这是个典型的卡片式摘录,存储了一个小的知识点:损益表和利润表的名称变迁。这样的文本内容,看起来没有大问题。但当问题复杂一点的时候,事情就会慢慢起变化。

这个卡片是阅读《以交易为生》这本书的摘记。笔记的内容讲的是心中没有主见、定力的人,到处寻找“救世主”。如果希望这个卡片可以在以后复用,除了通过 Random 函数随机碰撞复现,大抵是需要通过关键字检索的。这个时候,可以把原来的关键字:

tags: 
#《以交易为生》
#Alexander_Elder
#Y2013

扩展到:

tags: 
#《以交易为生》
#Alexander_Elder
#Y2013
#心态控制
#救世主

如此即可实现在探讨“救世主心态”或交易中的心态控制时,挖掘到这张卡片。事情发展到这里,so far so good。

但是,当另一个研究课题摆在面前时,事情会变得不一样:如果这时候的研究命题是,交易中的技术分析,我用“交易”这个关键字在卡片库中搜索,所有来自《以交易为生》这本书的卡片,由于书名中包含 交易这个关键字,这本书中所有的摘记都会被搜索出。在没有 Devonthink 或者 YARPP 这样的关联计算软件或插件介入时,整个搜索结果会被严重污染。

这一切的根源还是来自于前文的那句话:

在文本文件中存储多维信息,本质上是对不同维度的信息进行降维。

一个读书笔记卡片,或者叫摘记卡片,包含的信息是不同维度的:

  • 内容,即正文;
  • 出处,包括书名、作者;
  • 摘录的时间点;
  • 对主题的概括,以备“搜索”或“聚合”用
  • 批注

这些不同维度的数据,统统压缩到文本文件的文件内容中,以纯文本形式呈现,将不可避免地产生“关键字污染”。现在的新书书名有很长,作者都有“关键字意识”。比如这本书:

这本书里出现的一切奇闻异事、个人感受、名言警句,都会出现在“印象笔记”和“Evernote”的搜索结果中,而无论彼时彼刻的那张卡片、那条笔记究竟是否与“印象笔记”和“Evernote”有关。

这个问题,通过纯文本文件管理笔记,无法克服。这不取决于是否应用了 Markdown 格式,也不取决于是否自主掌握笔记内容,这是整个知识库的底层技术选型限制的。

目前的公共讨论空间,确实存在这样一种误区:

  • 长期有效的知识管理,一定要自己掌握数据;
  • 而自己掌握数据,一定要通过纯文本文件本地存储。

前一句话没问题,后一句话将所有权归属的问题,误读成了技术选型要用 Markdown、纯文本格式。我个人并不反对以纯文本保存信息。这是种很干净的格式,也是历久弥新的长期有效通用格式。但个人知识库的实质并不在于将知识(无论是否是卡片形式或者“元素化”的形式)保存在硬盘。

知识库的本质是历久弥新。这个角度看,知识库就是“数字花园”或者“知识花园”,需要播种收获,需要时常翻土。指望着一次性烙进去一个文本文件,就巩固了一个知识点,是一种战略上的懒惰。

在前面《关于笔记的再思考》一文中,提到了一种以 WordPress 为核心的知识管理模式。这种模式完全可以通过只有的域名、租用的服务器、通用的 WordPress 平台以及自动化的网盘(及本地)备份实现“自主掌握全部数据”。而从数据存储格式上看,sql 数据库格式的年龄并不比 txt 文本文件的年龄小很多,而世界上 34% 的网站份额也决定了无论是开源社区还是插件市场,WordPress 都不会比任何一款“笔记软件”或“个人管理软件”差。

在结构化的 WordPress 平台上,Category 分类和 Tag 标签完全可以对内容实现“京东自营购物”似的筛选、过滤、搜索,全文检索数据库也不需要从中文分词的角度做出任何二次开发。很多时候,找出一个,或者是一类内容,甚至不需要通过搜索框。这背后的底层逻辑是,WordPress 是基于 SQL 数据库技术的、多维度、大容量的内容管理(分发)平台。

这才是目前个人知识管理最好的选择,也是解决前文所述的“关键词污染”这个纯文本系统固有缺陷的直接办法。当然,WordPress 的技术门槛比起 Obsidian/LogSeq 是略高一些的。这是另一个话题了。

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