没想到香港西贡的海这么美。

深圳下了几个月的雨了，难得周末不下雨，虽然天气很热，但来感受一下港岛的夏天吧。

5 月初去济州岛玩了一趟，带了一卷 Kodak Ektar 100。济州岛是火山岛，海边都是黑色的玄武岩，配上 Ektar 100 高饱和的色彩，出片很「浓」。

深圳的三角梅正值盛花期，花海长廊，十分壮观。

去过澳门好多次了，但还没去过路环岛，早就听说是个很休闲的去处，于是在一个天气晴好的下午出发。过关后终于不是坐"发财车"了，而是坐公交巴士到路环市区，逃离澳门的纸醉金迷。

大模型的本质是预测下一个 token，它是概率性的。同样的输入，可能给出不同的输出；它会一本正经地胡说，也会在关键时刻掉链子。可我们偏偏想用它来搭建可靠的系统——能被信任、能上生产、能对结果负责的系统。

这就是横亘在整个 Agent 工程面前的核心命题，也是这篇文章的主线：

如何在不确定的大模型之上，构建确定性的可靠系统？

大模型很强，但有两个老毛病：幻觉（说得头头是道但全是编的）和知识陈旧（训练完之后发生的事它不知道）。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是当下最主流的补救方案：让模型先查资料再回答。但 RAG 这件事本身还有很深的分化——怎么查差别巨大。本文借 Neo4j 那篇 What is GraphRAG? 的框架，把四种检索范式摆在一起对比，讲清 GraphRAG 解决什么问题，最后用我自己 270 篇博客转出来的知识图谱作为活样本。

为什么同一个 MiniMax-M3，接到 Claude Code 和 Workbuddy 上跑同一个任务，输出会完全不一样——语气不同、结构不同、深度不同、有没有抓到关键风险点都不同？

第一反应大概会怪模型。但模型从来没有变过。

变的是模型外面那一整套"包装"——业内有个正式名字叫 AI Agent Harness。

用户点了 👎，反馈"答错了"。接下来该改什么？

这是每个做大模型产品的人每天都会遇到的问题。多数团队第一反应是"换更强的模型"或者"加更多 prompt"，但这两条路都偏题。大模型答错是一个链路累积误差问题，工程上要做的是：先归因，再定位，最后在最优的那一层修。

这篇文章不讲玄学技巧，给一套可直接落地的优化框架。

Sequential Thinking MCP 是 Anthropic 官方 modelcontextprotocol/servers 仓库里的一个示范性 server（现已 archived）。它在 Claude 还没有原生 extended thinking 的窗口期承担了一个关键角色——把"思维链"（Chain-of-Thought, CoT）从 prompt 技巧，外化成了一个可被工具调用协议观察、干预、编排的对象。今天 Claude 的 thinking block、ReAct 循环、Tree-of-Thoughts 这些已经成为标配的设计模式，都和它解决的问题有直接血缘。

每种胶卷都有自己的「色彩 DNA」——饱和度倾向、色相偏移、宽容度、颗粒结构，出厂时就定好了，换一卷就是另一种感觉。

这篇按色彩特点梳理现在还能买到的彩色胶卷，并用 Portra 400 的官方特性曲线算清楚宽容度有多少档。

一句话先放在前面：胶片怕暗，微单怕亮。展开成曝光口诀就是：胶片宁过勿欠（按暗部曝光），微单宁欠勿过（按高光曝光 + ETTR）——两者刚好相反，本质是化学感光乳剂与光电传感器在响应极限光线时的物理差异。

这个结论不是经验玄学，而是一条曲线决定的。下面从曲线讲起，再落到白加黑减和实拍场景。

微单在绝大多数技术指标上已经远超胶片了——像素、高感、动态范围、对焦速度、连拍、视频能力，都是碾压级的。

但真正玩过一段时间胶片之后，很多人会发现有些东西确实不是"数码 + 后期"能替代的。这不是情怀滤镜，而是物理和化学层面的本质差异。

索尼 A7M4（ILCE-7M4）采用了较新的色彩科学，相比老款机型（如 A7M3）的「索尼黄」已经有了极大改善，但在某些特定光源（如室内暖光、阴天）下，色彩依然偶尔会显得有些偏黄绿。

通过调整白平衡偏移（WB Shift），可以非常有效地矫正肤色或直接在机内「烘焙」出特定的画面氛围。以下是针对不同拍摄场景和风格的几套主流白平衡偏移方案。

作为尼康（Nikon）历史上最传奇的机型之一，Nikon FM2 不仅仅是一款相机，它代表了机械胶片相机时代的巅峰。它的历史可以看作是尼康"紧凑型 F 系列"从小众替代品到成为行业标杆的过程；而它的五个版本，恰好也是一部"钛合金怎么换成铝合金"的材料简史。

在 AI 辅助开发的浪潮中，“Vibe Coding” 虽然听起来很酷，但本质是依靠直觉和 AI 的模糊理解——你在和 AI “对暗号”，能不能跑通全靠运气。

为了让这种开发模式从「玄学」走向「工业级可靠」，SDD（规范驱动开发） 应运而生，而 OpenSpec 正是落地这一理念的开源框架。

如果你熟悉 TDD（测试驱动开发），会发现 SDD 其实是 TDD 思想在 AI 时代的延伸：先定义"什么是正确的"，再让 AI 去实现。

2026年6月18日，SK海力士正式宣布已向主要客户（以英伟达为主）交付12层堆叠 HBM4E 工程样品，这是目前已知业界最先进的 HBM4E 产品之一。从 JEDEC 发布 HBM4 标准规范（2025年4月）到工程样品落地，只用了一年出头，节奏远超预期。本文深入解析 HBM 家族的技术演进路径、HBM4E 的核心突破点，以及当前 SK 海力士、三星、美光三家的竞争态势。

就像人类会做梦来巩固白天的经历一样，OpenClaw也有自己的"睡眠周期"。

如果你在用 OpenClaw 作为私人AI助手，日复一日的对话会产生大量的短期记忆碎片——哪些任务完成了、用户纠正了哪些错误、下次要注意什么。这些信号如果不做任何处理，要么被遗忘，要么塞进 system prompt 里导致上下文膨胀。

Dreaming 就是来解决这个问题的。

TradingAgents-CN-Skill 是基于 TradingAgents 框架的中文股票分析 Skill。用户输入股票截图、文字描述或股票代码，Agent 自动完成 4 位分析师 + 2 轮多空辩论 + 风控三方辩论 + 五级评级，输出完整 PDF 报告。

之前折腾 QMD 记忆引擎时，因为 2 核 4G 服务器跑不动 QMD 的 3 个本地 LLM 模型，最终切回了内置引擎。当时以为内置引擎只有关键词搜索——其实不是。

引言

期权交易中，卖方策略一直是专业投资者青睐的方式。与买方"以小博大"不同，卖方更追求稳定的权利金收入。本文将从实战角度出发，探讨期权卖方的核心技巧。

在期权市场里观察一段时间，你会发现一个反复出现的现象：绝大部分散户期权交易最终都以亏损收场，这不是耸人听闻，而是全球主要期权交易所和学术界长期观察的结论。问题出在哪？不是期权策略本身有问题，而是大多数人从一开始就用错了期权。

在这篇文章里，我从一个期权从业者的角度告诉你：只有这 4 种场景，才真正强烈推荐你动用期权。其他时候，请放下期权，老老实实持有正股或者持有现金。

买入一只股票后遭遇浮亏，想要解套通常需要股价涨回成本价——这往往意味着更大的涨幅、更长的时间。但机构投资者有一套成熟的"扭亏为盈"组合拳，叫做 Stock Repair（股票修复策略）。

本文以刚上市的 SpaceX（SPCX） 为案例，详解其核心逻辑与操作方法。

卖期权本质上是在做时间的朋友——你卖出期权，收取权利金，然后等待时间流逝将这份期权消磨殆尽。但无论是卖 Put 还是卖 Call，裸卖的风险要么理论上无限（裸卖 Call），要么保证金占用极大（裸卖 Put）。因此，组合是期权卖方的必修课。

本文从实战出发，系统梳理卖 Put 和卖 Call 各自最经典的组合方式，以及它们之间的协同关系。

买期权像买保险，纯粹买方策略的最大问题在于"时间成本"——如果你判断错了，Theta 会慢慢侵蚀你的本金。而**价差组合（Spread）**通过同时买卖不同行权价的期权，在保留方向性盈利空间的同时，大幅降低净成本，让 Theta 的敌人变成你的盟友。

本文聚焦买方向（Debit Spread），系统讲解最常用的两种价差策略。

上一篇读书笔记（《中国近代史》读书笔记（蒋廷黻））从整体介绍了蒋廷黻这本书。这一篇聚焦其中一个核心论点：甲午战争暴露了"中体西用"路径的致命缺陷。

纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）的《黑天鹅：如何应对不可预知的未来》（The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable）是一本改变我思维方式的书。

它不是一本"金融书"，虽然作者是金融从业者。它是一本关于"不确定性的本质"的书——用金融市场的案例，揭示人类认知的根本局限。

书名"黑天鹅"的来历：17 世纪之前的欧洲人以为天鹅都是白色的，直到在澳大利亚发现了黑天鹅——一次观察就推翻了"几千年的经验"。塔勒布用这个比喻：看似不可能的事件一旦发生，会彻底颠覆我们所有的"常识"。

你是否经常陷入这些困扰？

• 总是忍不住想要讨好所有人？
• 别人一个眼神就内心戏十足？
• 过度在意别人的评价和看法？
• 为别人的情绪负责，活得很累？
• 面对选择时，总是想太多？
• 明明是别人的事，却比自己的事还操心？

如果答案是"yes"，那么今天我想和你聊聊"课题分离"——这个让我彻底想通的概念。

上一篇读书笔记（《贪婪的多巴胺》：欲望回路与控制回路）介绍了多巴胺的基本概念——它不是快乐的分子，而是欲望的分子。这篇接着深入聊聊"欲望回路"和"控制回路"的分离，这是理解人类行为的关键钥匙。

斯蒂芬·威特（Stephen Witt）的《黄仁勋：英伟达之芯》（The Thinking Machine: Jensen Huang, Nvidia, and the World’s Most Coveted Microchip）是 2025 年出版的英伟达传记。

这本书给我最大的冲击不是 NVIDIA 的市值、不是 GPU 的算力，而是黄仁勋在 2008 年到 2016 年那段几乎破产的日子里，是怎么坚持 GPU 路线的。

偶尔看到有人在车尾贴根香蕉，不懂什么意思，查了一下。

莫瑞吉奥·卡特兰（Maurizio Cattelan）的作品《喜剧演员》（Comedian）是一件引发广泛讨论的当代艺术装置。该作品于2019年在迈阿密巴塞尔艺术展上展出，内容为一根香蕉用灰色胶带贴在墙上。这件作品以12万美元的价格售出，引起了艺术界和公众的热议。

1988 年 9 月 29 日，《天堂电影院》在意大利巴里的 EuropaCinema 电影节首映，片长 173 分钟。一个月后它在意大利正式上映，被剪到 155 分钟，票房惨败；发行方把它撤下映，再剪到 124 分钟送往国际市场——这一次，它拿下了戛纳评审团特别大奖和第 62 届奥斯卡最佳外语片。

一部拍给电影的情书，必须先被剪掉将近五十分钟，才有机会被全世界看见。这个细节本身就是《天堂电影院》最好的注脚。

《美国往事》是一部"难懂"的电影。

这种难懂不是故弄玄虚，而是因为它在 1984 年上映时遭遇了美国片商长达一个多小时的乱剪——把导演赛尔乔·莱翁内原本 229 分钟的欧洲版强行压到 139 分钟，还打乱了原有的非线性叙事结构¹。莱翁内至死都对这种剪辑无法释怀，他再也没有拍过下一部电影。

如果你看的是国内常见的早期 DVD 版本，大概率是那个被毁掉的 139 分钟版——那是一个几乎让整部片的核心命题都消失的版本。今天如果你想认真看这部片，请一定找欧洲版（也叫"导演剪辑版"，约 229 分钟）。

1998 年朱塞佩·托纳多雷拍出《海上钢琴师》时，距他上一部经典《天堂电影院》已经过去整整十年。这部片在欧洲票房并不亮眼，但通过影碟市场在全世界积累了一群狂热的观众——很多人在看完之后，会长时间沉默。

这部片最大的独到之处，是它讨论了一个悖论：什么才是真正的自由——选择下船，还是不下船？

1994 年昆汀·塔伦蒂诺拿出《低俗小说》的时候，好莱坞没有人见过这样的电影。三段故事、七章、被打散的时间线、循环结构——一个出道只拍过一部长片（《落水狗》）的年轻导演，用 1.5 亿全球票房和一座戛纳金棕榈，重新定义了"讲故事"可以是什么样子¹。

这部片最大的独到之处，正是它对叙事结构本身的颠覆。

《肖申克的救赎》是被反复观看次数最多的电影之一。

有意思的是，它在 1994 年上映的时候票房并不算特别成功，最终被《阿甘正传》抢走了那一年的奥斯卡最佳影片奖。但这部片后来通过录像带、电视重播、DVD 一路流传，口碑越积越厚，最终被 IMDb 用户票选为有史以来最伟大的电影¹。一部电影在二十多年里被一代又一代观众捧上神坛——这本身就是一个关于"希望"的故事。

作为一种源自东方禅修传统、如今被大量心理学研究支持的干预方法，正念在走向大众的过程中积累了不少常见误解。而这些误解，恰恰是阻碍练习者真正受益的关键。

本文面向已有一定正念基础的读者，帮助你识别最常见的五个误区，并从心理学和神经科学的角度，理解正念真正在做什么。

人类自古就梦想像鸟儿一样翱翔蓝天。从古代的竹蜻蜓到如今的喷气式客机，这个梦想用了数千年才真正实现。而让这一切成为可能的，正是空气动力学——一门研究空气运动规律的学问。

简单来说，空气动力学是飞机飞行的物理基础。如果没有空气动力学，飞机就只是一堆沉重的金属，无法离开地面。本文将从四个核心维度，带你深入理解飞机与空气动力学之间的密切关系。

在现代社会，“追求快乐"几乎成为一种本能。人们不断购物、刷短视频、追逐新鲜体验——然而，心理学研究反复揭示一个令人不安的事实：越是用力追求快乐的人，往往离快乐越远。

这并非意志力的失败，而是人类神经系统的底层逻辑所决定的。要理解快乐的本质，我们需要先理解大脑中两种关键化学物质的运作机制——多巴胺与内啡肽。

电车起火概率低于油车，确实是一个经典的"统计数据 vs 心理直觉"的冲突。这种现象在心理学上称为可得性启发式——如果一个事件更具冲击力、更容易被媒体报道，我们就会本能地认为它发生的频率更高。

除了电车自燃，生活中还有很多类似的反直觉现象。

学英语时，你可能发现过一件奇怪的事：knife 里的 k 不发音，lamb 里的 b 不发音，write 里的 w 不发音……拼写与发音之间存在一条奇怪的鸿沟。英语里大约 60% 的单词都有不发音的字母，这在主要语言里算是相当高的比例了。这是为什么？

这是另一份学习对话的整理稿，主题是中本聪 2008 年那份 9 页的白皮书。

问题按原来的追问顺序保留，措辞做了改写；回答重写过，删掉了重复的类比，并把结论对回论文原文。

这是比特币白皮书的完整中英对照翻译。原文 9 页，正文 12 节，加上 8 条参考文献。

体例：每段先列英文原文（引用块），紧接中文译文。公式、算法和概率表为便于阅读做了重排，图按原文内容重绘；专业术语保留英文并附中文，原文的引用编号 [1]–[8] 对应文末参考文献。

在家煎牛排的 vlog，用铸铁锅煎差不多 7 成熟，再放空气炸锅"炸"一下，口感好很多。

给两台 MacBook Pro 更换电池，折腾了一番，终于成功换好了。😄

一台是公司的 MacBook Pro 归个人，电池废了，续航只有半个小时；一台是自用好多年的 MacBook Pro，突然发现底部怎么放不平了，原来是电池老化鼓包了。

昨晚做了一个梦，梦见了非常壮观的美景。

记得我来到武汉天河机场，当时是夜晚，在一个平台上，往外边望去是一望无际的海，突然万只飞行动物在海面上飞行，天边还有晚霞，这景色非常壮观，我还赶紧拿出手机拍小视频。