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You are my _________ Test Coach. Please give me 60 questions, one at a time (mixed with questions of single answer and multiple answers). After each question, I will answer — then you will tell me whether my answer is correct, and provide a brief explanation of the correct answer and why other answers are incorrect. Keep track of any questions I get wrong. After the first 60 are done, ask me those incorrect ones again until I answer all of them correctly. Number the questions sequentially (1, 2, 3… up to 60, then 61, 62, 63…) until I’ve answered everything correctly. Please don't repeat the questions, make sure you cover as many areas of the exam topics as possible. You don't need to ask me confirmations to continue. Estimate if I can pass the test after 60 questions. Do randomize answers, and Do NOT hint answers in anyway. PS: Fill the __________ with your exam name, for example: "Microsoft AZ-204"

之前聊到过拼多多，今天聊一下阿里巴巴。阿里巴巴作为中概元老，很多人都讨论过，我只发表从我的角度浅显的看法。作为利益相关者，我持有阿里巴巴个股，且在中国科技相关的 ETF 和基金中的被动持有仓位。

首先，要理解阿里巴巴，需要从它的五块构成来分别理解：

• 国内电商：现金流的奶牛，大概占阿里巴巴营收的一半，增速回暖。基本上属于竞争激烈，并且市场份额逐渐被吞噬的部分。
• 阿里云：营收占比大概只有 15% 左右，但是增速超过三成，而且站在 AI 风口。
• 电商出海：营收目前占比比阿里略低，增长能到两位数，属于第二曲线。
• 其它业务：包括菜鸟、饿了么和优酷等等，占到百分之十几的营收，处于亏钱状态。
• 投资和现金：包括最重要的蚂蚁集团。

国内电商

这是我对阿里最初的印象。中国是互联网电商发展最快的国家之一，阿里巴巴作为时代的开拓者，当然也吃到了其中的红利。不过，现在看起来要守住市场份额也开始烧钱了，一旦一家公司要在某个成熟的业务上大手笔地烧钱，我认为这可能就是一个极其危险的信号。凡是进行价格战的生意，基本都很难说是好生意，真正有护城河的生意，是不屑于降价的。

这个烧钱，说到底，主要是为了和拼多多抗衡，打出了百亿补贴的牌。但是阿里的降价不仅关乎到陡降的利润率，也打击了天猫上商户的品牌形象。到了去年，尤其是下半年，又开始大干特干即时零售。这种烧掉利润来稳住市场份额的行为，有点像是医疗上的激素冲击，是最 “简单粗暴” 的方式，却也终究是不可持续的。

其实我又想起了京东几年前的一波降价，之后股价就被打到地板上了，如今基本上作为一家重资产的 PE 在个位数的电商，可以作为烟蒂股了。说到底，那件事和如今阿里巴巴做的事情也没有什么本质区别，零售业就是一门苦生意。

张勇作为 CEO，战略上畏手畏脚，思维圈子也似乎跳不出一个 CFO 的局限，虽说没像百度一样把一副好牌完全打烂，却也做错了很多事情。比如一开始对下沉市场彻底放弃，后来再搞淘特，发现根本打不过拼多多；比如低效率的中台战略，让阿里巴巴变成了一家看起来有着严重大公司病的企业。

吴泳铭上任以后，情况有了转机。阿里一直以来都为流量入口的事情烦恼，这两年它做对的一件事情就是接入微信支付。第二件就是它搞清楚了对它最大价值的人是谁（这是它和拼多多商业模式不一样的地方，我在分析拼多多的文章里面谈到过），是商家还是消费者，它选择没有跟风拼多多的 “仅退款” 跟到底，而是给高信用的商家一定的申诉通道。还有就是卖掉那些实体零售，利润率低，或者就是亏钱的重资产，像什么大润发和苏宁易购等等。这些都是这两年做对了的事情，虽说这些目前还没有从根本上改变电商基本盘的所处格局。

阿里云和 AI

阿里云和 AI 基本就是阿里增长的最大希望，市场认可的估值弹性得有好大一部分是来自于它（差不多一半？）。这也是 2025 年阿里市值回弹比很多对手快得多的原因之一。如果没有这部分，阿里就基本是查理芒格说的 “该死的零售商” 而已了。

云计算在近年来增速加快的同时，盈利也终于在电商疲软的时候撑起了一片天。其实中国的云计算整体起步并不算晚，由于企业数字化和需求各异性太强等问题，盈利一直是一个问题。现在市场希望的是，阿里能像当年的 AWS 一样，把阿里云做成增长和利润的大头来源。

想起来移动互联网最火的时期，阿里云的增速是能够超过 50% 的，后来掉下来了，一方面是 TikTok 跑了，另一方面是在线教育等多个行业遭受寒冬，需求减少了。不过 2025 年以来，借助 AI 的东风，云计算增速重启（这部分差异全是 AI 带来的，传统云服务增速依然只有个位数）。但是这个趋势能够维持多久，就决定了从目前的角度看，阿里的估值能维持多久。这个答案对我而言是不确定的。相对来说，腾讯的估值倍数和阿里差不多，但是它的利润和增长，或者说到护城河，都要稳健得多。

阿里当年是差点要拆分阿里云出去单独上市的，如果真那么做了。如今的阿里云就要弱小得多，发展基本肯定不如现在，而阿里集团就会因为电商的侵蚀被打到地板上，那就可以说是双输的结果。还好，这一步险棋没有走出去。

说到 AI 模型，就要提到阿里的通义千问，它的 API 几乎要成为中国国内的标准了，我也看到它把阿里旗下的各个业务串起来的潜力。阿里卖模型 API 的时候，也就把模型本身和 AI 算力都一起卖出去了。阿里还有一件事做得很对，就是把模型开源，这样开发者使用了模型，会更愿意部署在阿里云上。

中国 AI 云市场接下去好几年年均增长都可以超过四成，阿里云既包括云基础设施，又包括模型服务，两个细分领域都是龙头，属于高增长板块中的龙头，也就难怪市场愿意给相对的高估值了。

要说这部分的风险，主要有两个方面。

一个是老生常谈的芯片卡脖子问题，但是这部分市场盯得紧，而且后果未必有想象得那么严重，可能高端芯片缺乏，较低端的芯片会降低计算效率。对于自研芯片，阿里的平头哥可能会独立融资，但是芯片不像电动车，商业地位上要产生实质性竞争力，需要走的路还远得很。

另一个是，现在属于烧钱抢市场阶段可以理解，但等 AI 大模型慢慢成熟以后，利润率到底还能不能保持高位是一个问题，或者说，到时 AI 大模型会不会又会变成零售一样，卷到天上去。现在的大模型属于百花齐放期，但是我认为这里的护城河没有很多人想象得宽，就像大多数领域一样，最后只能剩下几家大的玩家，并且很可能大部分钱都会被最大的一家赚走。总之，届时对于大多数用户来说，不同大模型的质量差异也可能并不大，那种情况下鉴于可替代性，利润率就不可能挺得住。

电商出海、其他业务和投资

2025 年经历了一波大甩卖，无底洞都摆脱了，剩下的都还是比较不错的业务。阿里出海基本上 breakeven 了，结合菜鸟物流，阿里速卖通就能够用配送时间去和 Temu 竞争。电商出海的营收规模接近阿里云，从营收看，淘宝、天猫是阿里的身体，那阿里云和电商出海就是走路的两条腿。

对于其他业务，除去菜鸟，大部分还是亏损的。2025 年大卖特卖的也都是这部分的业务。

再说投资，阿里之前的投资水准实在不能算好。不过，阿里在吴泳铭上任后卖掉了很多移动互联网时期开始投资的股权，一种是战略关联性低的业务，比如小鹏汽车、B 站和快狗打车等等；另一种是重资产业务，比如大润发和苏宁易购等等。并且，很多卖出都是止损而非止盈，这些为了打云计算和 AI 的战役筹备了弹药。看起来撑面子的营收规模下降了，但这让阿里聚焦核心业务，变得更加轻资产，最实质的利润率却是提升的。

现在阿里主要的投资，首先是蚂蚁集团，不知道什么时候还能再上市，但是目前盈利能力不容置疑，大概是这里面最值钱的资产。其它投资还包括中国国内 AI 的独角兽们，几大物流公司，还有媒体领域的微博，基本上都是具备战略地位的。阿里对投资人的回报也在改进。阿里开始提供一定的分红，并且大量回购，把自己定位为一个开始偏向成熟的企业。

总体来看，阿里的投资，从张勇时代的重资产，开始逐渐转向吴泳铭时代的轻资产和科技。从过往张勇时期的记录来看，看看腾讯的投资能力，比一比就能发现，阿里差远了。有句话叫做 “腾讯投资是把半条命交给合作伙伴，而阿里巴巴则是想要对方的整条命”。腾讯投资给对方资金和流量（京东、美团、拼多多，还有无数游戏公司），而阿里则是把对方买回来阿里化（饿了么、优酷、土豆等），全部融入进来管，结果还往往管不好。

我的逻辑

基本上，中国的企业当中，大概阿里巴巴就是能看懂一些的少数几家之一。它最初的牌兴许比腾讯还好，但是后来打烂了，但是又没有像百度那样彻底烂掉。吴泳铭时代还是给了市场很多正面的回馈，当然，现在这个价格，我认为性价比是要低于腾讯的。

我认为阿里的电商护城河还将继续持续被侵蚀，而 AI 对于阿里就相当于 “全村的希望”，这基本是阿里最大的希望，如果 AI 能够做成，它会是一笔很好的投资，但是风险上看，显然是高于腾讯的。我目前还继续持有阿里巴巴的仓位，但是 conviction 没有那么强烈，因此仓位也不很大。如今考虑进去地缘政治因素，阿里巴巴已经不再严重低估，但也不能算有多贵，但是我更关心的是我操作上的逻辑，只要哪天我确认阿里云的增速下来了，或者 AI 并没有预期的那么强大，我清仓个股的逻辑就会确立。在当前的价格，如果未来我找到优质得多的标的，我也许也会换出去。当然，我依然相信中国的科技，依然会持有中国科技的基金和 ETF，这部分中阿里巴巴的被动持有会依然存在。

阿里巴巴记录了中国科技一个又一个时代，从电子商务到云再到 AI，衷心希望阿里巴巴能够巨人苏醒，王者归来。

《四火的唠叨》文章未经特殊标明皆为本人原创，未经许可不得用于任何商业用途，转载请保持完整性并注明来源链接

前段时间，斌仔在做海报的时候，需要设计一个艺术字标题。

以前遇到这种情况，斌仔要么去下载商用字体，要么找设计师帮忙，一个标题就得折腾半天。

你是不是也遇到过这种情况？

今天斌仔就分享一个超好用的工具——即梦AI，只需复制提示词，就能快速生成各种风格的字体设计。

斌仔实测过，效果真的不错，下面这些字体都是用它生成的。

即梦

• 官网地址

即梦AI是一个AI创作平台，可激发艺术创意、提升绘画和视频创作体验。您可以利用AI智能，将想象变为现实。即梦AI支持文字绘图、文字生成视频和图片生成视频，并提供创作灵感。让即梦AI开启您的AI生成艺术之旅，探索创造的无限可能！

一、为什么选择即梦AI？

斌仔推荐即梦AI，因为它有几个明显优势：

1. 中文优化做得好

即梦AI是字节跳动推出的，专门针对中文做了优化，文字识别准确率高。

2. 字体风格超级多

斌仔整理的这套提示词模板，包含了600+个字体设计提示词，分为5大类：

• 手写标题（65个）：潇洒灵动的手写风格、花体字、少女梦幻风等
• 电商标题（44个）：3D立体、金属质感、促销氛围等
• 创意标题（173个）：卡通春日风、剪纸质感、节日主题等
• 影视类标题（171个）：少儿动漫风、科幻机械风等
• 游戏类标题（158个）：星际战舰、竞速英雄等

基本上你能想到的风格，这里面都有。

3. 使用流程超级简单

就三步：复制提示词 → 粘贴到即梦AI → 生成。

操作简单，生成的图片质量高，直接用于海报设计完全没问题。

二、手把手教程：3步生成精美字体

下面斌仔就手把手教你用即梦AI生成字体设计。

第一步：打开即梦AI官网

打开浏览器，访问：https://jimeng.jianying.com/ai-tool/home/

即梦AI是字节跳动推出的AI创作平台，网页版操作，每天赠送88积分（生成一张图片消耗4积分）。

斌仔最喜欢的就是它的网页版设计，打开就能用，特别方便。

第二步：复制提示词模板

斌仔整理的600+提示词，都遵循一个统一的公式：

【背景字色】+ 字体设计内容 + 【字体描述】+ 【字体笔画细节】+ 【风格/材质】+ 【氛围】

举个例子：

手写风格提示词：

黑底白字，字体设计"节日快乐"，潇洒灵动的手写风格。笔画流畅自然，粗细变化丰富，富有书写的节奏感和韵律感。运笔随性洒脱，部分笔画的连笔、牵丝处理巧妙，增添了飘逸之感，整体营造出浪漫且文艺的氛围。

电商风格提示词：

黑底金色字。电商字体设计"年中大促 618"，花体字，3D立体，立体文字有丰富的三层立体效果，金属感强，饱和度高，色彩靓丽，中间浅绿色，底层深绿色，边缘凸起描边。

你只需要做的是：把提示词中的文字内容（比如"节日快乐"、"618大促"）改成你想要的文字，其他描述保持不变。

第三步：粘贴提示词并生成

在即梦AI的输入框中，粘贴刚才修改好的提示词。

点击"生成"按钮，等待生成完成即可（根据服务器负载，生成时间会有所不同）。

斌仔生成效果对比：

• 手写风格：笔画流畅，有书法韵味，适合文艺类海报
• 电商风格：3D立体感强，金属光泽，促销氛围浓厚
• 创意风格：卡通可爱，色彩鲜艳，适合节日主题
• 游戏风格：科幻机械感，霓虹光效，适合游戏封面

三、600+提示词分类详解

斌仔把600+提示词按5大场景进行了分类，你可以根据自己需要选择。

1. 手写标题（65个）

适用场景：文艺海报、个人品牌、手账设计

风格类型：

• 潇洒灵动的手写风格
• 花体字风，纤细的笔画
• 少女梦幻风，笔画拉丝
• 手写体，线条均匀流畅

效果说明：
斌仔用"节日快乐"这个提示词生成了4种不同风格的手写字体，每种都有独特的韵味。

特别是"潇洒灵动的手写风格"，连笔和牵丝处理得很自然，看起来真的像书法家写的。

2. 电商标题（44个）

适用场景：电商海报、促销Banner、节日活动

风格类型：

• 3D立体，三层立体效果
• 金属质感，高饱和度
• 玻璃果冻质感
• 立体浮雕质感

效果说明：
电商风格的3D立体效果和金属质感很有视觉冲击力。

3. 创意标题（173个）

适用场景：节日海报、春日主题、季节性活动

风格类型：

• 卡通春日风格
• 平面剪纸质感
• 夏日风格，磅礴大气
• 秋季主题，温馨复古

效果说明：
斌仔最喜欢"一起去踏青"这个提示词，白色文字+绿色描边，融入卡通绿叶元素，春日氛围特别浓。

4. 影视类标题（171个）

适用场景：电影海报、动漫封面、视频标题

风格类型：

• 少儿动漫类，卡通立体
• 科幻机械风，霓虹光效
• 涂鸦风格，穿插断裂感
• 潮流艺术标题

效果说明：
"狂野新宇宙"这个提示词生成的效果特别震撼，镭射金属+涂鸦喷漆质感，炫酷感拉满。

5. 游戏类标题（158个）

适用场景：游戏封面、电竞海报、APP图标

风格类型：

• 银河战舰，科幻机械风
• 竞速小英雄，卡通科幻
• 机械感，霓虹光效
• 星际争霸感

效果说明：
"银河战舰"风格的字体，银灰金属质感+蓝色霓虹光效，边缘锐利，具有科幻感。

四、斌仔踩过的坑

说实话，斌仔刚开始用即梦AI的时候，也遇到了一些问题。

这里分享几个斌仔踩过的坑，希望能帮你少走弯路。

坑1：文字识别错误

问题：斌仔第一次用的时候，输入"618大促"，结果生成的是"618大倠"（错别字）。

解决方法：

• 提示词中明确写出"字体设计'XXX'"（用引号把文字括起来）
• 如果还是识别不准，可以换一种字体风格试试
• 或者直接在生成的图片上用PS修改文字（比较费时）

坑2：生成速度慢

问题：有时候生成一张图片要等待较长时间，以为卡住了。

解决方法：

• 即梦AI高峰期（晚上8-11点）会比较慢
• 建议避开高峰期，或者早上9-11点使用
• 耐心等待，不要频繁点击"生成"

坑3：字体效果不满意

问题：斌仔用"电商风格"提示词生成，结果字体太瘦，不够大气。

解决方法：

• 在提示词中加入"字体笔画粗壮"的描述
• 或者调整提示词中的尺寸参数（比如"大号字体"）
• 多生成几次，选择效果最好的

五、常见问题FAQ

斌仔整理了一些新手常问的问题，这里统一回答一下。

Q1：即梦AI完全免费吗？

A：即梦AI采用积分制，每天赠送免费积分。

免费额度：

• 每天88积分（免费用户）
• 生成一张图片消耗4积分
• 相当于每天可生成22张图片（88÷4=22）

对于个人轻度使用来说，完全够了。

会员订阅：

• 如果你需要大量生成，可以订阅会员
• 会员有更多积分和特权
• 具体价格请查看即梦AI官网的会员页面

Q2：生成的图片可以商用吗？

A：可以商用。

斌仔查过即梦AI的使用协议，AI生成的图片可以用于商业用途，包括海报设计、电商Banner、社交媒体等。

但是要注意：不能将AI生成的字体作为"字体文件"出售（比如做成TTF字体文件卖），这可能会侵犯原字体的版权。

作为图片使用是没问题的。

Q3：提示词可以重复使用吗？

A：完全可以。

斌仔的这套提示词模板是永久有效的，你可以无限次复制使用。

而且斌仔建议：保存几个常用的提示词到文档里，下次直接复制粘贴，特别方便。

Q4：提示词中的描述可以修改吗？

A：可以，而且斌仔鼓励你自定义修改。

但是要注意，修改的时候遵循这个原则：

可以修改的部分：

• 文字内容（比如"节日快乐"改成"中秋快乐"）
• 颜色（比如"白色文字"改成"金色文字"）
• 氛围描述（比如"浪漫文艺"改成"温馨活泼"）

不建议修改的部分：

• 字体风格术语（比如"潇洒灵动"、"3D立体"），这些是专业术语
• 笔画细节描述（比如"连笔"、"牵丝"），这些是技术细节
• 材质质感描述（比如"金属感"、"玻璃果冻"），这些是效果关键词

如果你对字体设计很熟悉，当然可以全部自定义。但是对于新手，斌仔建议先从套用模板开始。

Q5：生成的图片可以编辑吗？

A：可以，即梦AI生成的图片是PNG格式，背景透明。

你可以用PS、Figma、Canva等设计软件打开，进行二次编辑。

斌仔通常会做这些调整：

• 调整字体大小和位置
• 添加背景图案或颜色
• 组合多个字体设计
• 添加装饰元素（星星、光效等）

六、斌仔的独家技巧

最后，斌仔分享几个自己总结的独家技巧，帮你生成更棒的字体设计。

技巧1：批量生成，择优选择

斌仔的做法是：同一个提示词，生成3-5次，然后从中选择效果最好的。

因为AI生成有随机性，每次生成的细节都不一样。

多生成几次，总能找到满意的那张。

技巧2：提示词组合拳

斌仔有时候会把两个提示词组合使用。

比如：

• 手写风格的笔画描述 + 电商风格的3D效果
• 创意风格的卡通元素 + 游戏风格的霓虹光效

组合出来的效果往往更独特。

技巧3：建立自己的提示词库

斌仔建议你把常用的提示词保存到文档里，分类管理。

比如斌仔的提示词库是这样整理的：

常用字体/
├── 手写风格.txt
├── 电商风格.txt
├── 节日主题.txt
└── 游戏风格.txt

案例项目/
├── 618海报/
│   ├── 主标题提示词.txt
│   └── 副标题提示词.txt
└── 春日活动/
    └── 主视觉提示词.txt

这样下次做项目的时候，直接复制粘贴，效率特别高。

技巧4：利用"图片参考"功能

即梦AI支持上传参考图片，斌仔有时候会上传一张喜欢的字体设计，让AI模仿它的风格。

这个功能特别适合定制专属风格。

技巧5：季节性主题提前准备

斌仔会提前准备节日主题的字体设计。

比如春节、中秋、双11这些重要节点，提前1-2周准备好字体素材，到时候直接用，不会手忙脚乱。

七、总结：适合谁用？

最后，斌仔总结一下，这几类人最适合用即梦AI字体设计：

✅ 强烈推荐

1. 内容创作者：做公众号、小红书、抖音封面，需要快速出图
2. 电商卖家：做促销海报、Banner图、活动宣传
3. 自媒体运营：做视频标题、封面图、专题海报
4. 平面设计师：需要灵感参考，或者快速出草稿

⚠️ 可以使用

1. 品牌设计师：做品牌VI探索方案（但不适合最终商用，精度不够）
2. UI设计师：做APP界面字体探索（但要注意规范）

❌ 不推荐

1. 专业字库设计师：AI生成的精度无法满足专业字库需求
2. 需要极简风格的场景：即梦AI更适合设计感强的字体，极简风格一般

八、斌仔的最后建议

说实话，斌仔觉得AI工具是辅助，不是替代。

即梦AI能帮你快速生成字体设计，但是：

• 创意还是要你自己想
• 色彩搭配还是要自己调
• 最终效果还是要自己把控

AI的作用是降低门槛、提升效率，让你从繁琐的执行工作中解放出来，把精力放在更有价值的创意上。

用即梦AI做海报的流程：

1. 生成多个字体方案，从中选择最合适的
2. 用PS/Figma等工具调整细节
3. 添加背景和装饰元素

相比传统方法，效率确实提升不少。

九、资源包下载

斌仔把600+提示词整理成了Excel文件，按5大场景分类，方便你直接复制使用。

文件包含：

• 手写标题（65个提示词）
• 电商标题（44个提示词）
• 创意标题（173个提示词）
• 影视类标题（171个提示词）
• 游戏类标题（158个提示词）

获取方式：

点击下载：600+即梦AI字体提示词模板

使用方法：

1. 下载网盘里的文件
2. 找到对应的分类（比如"手写标题"）
3. 复制提示词到即梦AI
4. 修改文字内容（比如"节日快乐"改成你想要的）
5. 生成字体设计

就这么简单！

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包含以下内容：

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所谓投资，就是好公司+好价格，仅此而已。作为普通人，和基金和机构比起来，优势之一便是拥有自己独特的认知，这些认知，无论是多么小众，还是听起来多么 “常识”，如果用得好的话就是优势，是能够帮助投资变现的。

就我自己而言，符合这一条件的，我可能也能找出个别几家公司来，而 Atlassian 便是其中之一。我相信大多数人，特别是那些所谓的金融分析师对它未必了解，而作为软件工程师的我，则一直以来都使用它的产品，有的时间段内甚至是重度用户，自然对它我有我自己的认识。这支股票一直在我的列表上，截止本周五，Atlassian 的股价（TEAM）跌到一个非常诱人的程度（120 刀以下），我认为是一个非常好的机会。本来我一直就想写一些我对不同公司商业模式的看法，那正好这是一个很好的机会，就来聊一聊 Atlassian。这些都是我自己的观点，未必正确。

我对 Atlassian 产品的使用

将近十年前离开 Amazon 以后，我经历的每家公司都使用 Atlassian 的产品，尤其是 Jira 和 Confluence，有时还有 BigBucket。尤其是在 Oracle 工作期间，我是真正的重度用户，每天接触大量的 Jira tickets，备受 Jira 系统的折磨，参与 Jira 稳定性的问题讨论，甚至还开发系统大量调用 Jira 的 API，我们自己实现的工作流引擎就支持复杂的 Jira 交互。当时有个戏谑的说法就是，Oracle Cloud 从上往下一层一层，什么 SaaS、PaaS、IaaS，其实下面还有最底下的一层，而这一层就是 Jira。

云迁移的意义

一直以来，Atlassian 在推动客户从本地私有部署进化成为云托管的（也有一些数据安全要求高的可能是其它数据中心的）。我觉得这个思路是非常正确的。本来，本地且不说支持服务的难度更高，营收的天花板才是最大的问题，客户上云之后，连带服务、新产品（包括 AI 的新特性）推送等等都可以很容易地进行，这比单纯的卖软件授权要有多得多的盈利可能性。

本地部署的情况下，费用收取可以采用按人头的方式，但是这种方法比较落后，上限很低，而且在 AI 时代要减少用工的短期趋势下，这是非常不利的。因此上云可以带来质量更高的订阅制收费模式，以及基于 feature、插件，甚至 AI token（配额）等等的收费模式。单客户的价值可以进一步提升。

Atlassian 的护城河

从公开的数据来看，上云后，大客户流失率小于 2%，基本上这可以抹平一些人对于上云会丢失客户的担心了。这其实也体现出了产品的护城河。就拿 Jira 为例，很多人可能会觉得 Jira 是一个非常好用的跟踪问题的工具，不过我看到一种说法很有道理，完全相反，Jira 其实是一个很难用的工具，但是它的难用恰恰把你给绑住了。它可能用起来不是那么友好，但是它提供的复杂功能，加上历史数据，让你很难离开它。除去数据，Jira 本身也支持复杂的自定义工作流，整个流程（以及涉及到的部门和人）都被捆住了之后——想想看，功能、数据、流程和人，面对这样的强耦合，要想迁移开去，是非常难的，我想不是它真正的用户，是很难体会到这一点的。换言之，一旦上了贼船，要想下船岂是那么容易的？在上云之后，我相信 Atlassian 的定价权会进一步加强。

除去最核心的护城河——迁移成本以外，还有其它一些特性也构成了护城河，比如它的插件生态。生态的建立和谁先进入市场来培育用户有关，就像是 Amazon 的 Echo 从技术上也许不如 Google Home，但是它的生态建立起来了，各种应用和设备都和 Echo 整合起来了，其他厂商很难再进入了。Jira 有超过 5000 个插件，这让其他公司很难快速地做出一个替代品来。

AI 到底会把它怎么了

最近一段时间，软件股、SaaS 股都被市场抛售，而且是不分青红皂白地抛售。对于 Atlassian，市场大致的逻辑是，AI 可以让写代码变得非常高效，那么软件流程管理工具 Jira 和 Confluence 这样的知识库工具就可能变得没有那么大的价值。可是，真的是这样吗？

其实，市场的担心不无道理。首先，按照人头收费的方式，在软件开发不需要那么多人的时候，就面临着自然而然的市场规模的收缩；其次，Jira 这种传统的数据存储的方式是结构化的，好处是 schema 清晰，便于处理，但是却不是最自然的人类记录数据的方式，而 LLM 才是能够 “理解” 和 “记忆” 非结构化数据的；最后，正是因为机器、流程、规则等等都喜欢结构化的数据，也正是因为它们的程序具备单一目的时才容易写出来，于是我们才创建了那么多工具和交互界面，因此实际上这些繁杂的工具和界面都是 “反人类” 的——当我们真正使用一个聊天输入框来使用纯自然语言进行交互的时候，这些工具似乎都显得没那么必要了……顺带提一句，这就像手机上无数的 app 一样，我想未来的手机应该是一套统一的交互界面搞定一切的，app 就算有，也应该是工程师考虑的东西，不应是用户考虑的东西，用户不应该花费时间精力在 app 的安装和切换上面。

我的想法是，这个方向兴许是没错的，但是这需要时间一点一点地来证明。我想起了 2000 年的互联网泡沫，市场也许想的方向都是对的，但是它太心急了一些，仿佛一夜之间所有坐电脑前的白领都可以下岗一样。从目前而言，我认为你不能指望做出分析决策的大多数人都具备软件工程师的背景，事实上，从目前的情况来看，AI 在这方面被显著地高估了，并且我认为 Jira 和 Confluence 这样的工具其实并不会受到显著的影响。我自己也用 Windsurf 等等工具协助写代码，但是短期内 AI 的代码能力和如此大程度地替代软件工程师，还差得很远，这一点，我相信很多非专业的人是很难理解的。

另一方面，在相当长的时间内，系统出现的问题，还是会通过 Jira 的 ticket 来跟踪，而无论这是人还是 AI 造成的问题；而数据，无论是人来使用还是 AI 来使用，作用依然是举足轻重的。逐渐地，Jira 和 Confluence 这样的系统也会逐渐革新，以将 AI 的能力逐渐集成进来（比如 Rovo，它尝试提供一层代理，正如前面提到的统一了的输入框一样，封装底下复杂的工具和功能，让交互变得简单）。同时，前面说到的护城河，依然会让向替代品的迁移变得困难。总之，就像早在十九世纪初 George Carley 就提出了现代飞行的原理，但是直到一百年后的 1903 年，莱特兄弟才让飞机上天，工程的问题的难度往往被人低估——我认为这个过程可能确实会发生，但它需要花费大量的时间和投入。

尝试看懂收购

Atlassian 这几年做了不少收购，大致路线我还是能够大概看懂的，主要是围绕他们要解决的问题，收购一些相关的公司，他们的产品可以作为整个解决方案工具集的一部分。比如，Loom 则是一个很好用的屏幕录制和视频分享工具，可以用来帮助会议纪要和内容管理，视频可以和现有的 Jira 等等工具集成。Atlassian 的最终目标，可能是想跳出这个作为单一 “工具” 提供商的圈子，变成一个提供统一开发工作平台的厂商。

但也有一些很难看懂，比如去年收购了 The Browser Company（Arc 和 Dia 浏览器的开发商），因为这个浏览器是 AI 原生浏览器，可以直接理解屏幕上渲染的内容。我想可能他们是要抢占用户使用的入口，这很像互联网公司抢流量入口一样，但是最后的用户体验会是怎样的，让用户抛弃掉现有的浏览器来使用这个新的入口吗？这很难让人信服。

竞争和风险

谈过 AI 之后，再来看看 Atlassian 同一领域的竞争对手。整体来看，主要就是 GitHub 和 GitLab。虽说还有一些轻量级和更现代的解决方案，但是从竞争对手来说，我觉得最大的威胁还是来自于 GitHub，因为GitHub 的最大优势就是深度整合的全家桶（一体化），GitHub 可以带来项目管理和代码管理的流量。从我的角度看，对于开发者来说，GitHub 有天然的优势，但是对于非技术人员来说，Jira 和 Confluence 反而占有一个更好的位置；另外一个方面，是 GitHub 在 DevOps 这个圈里面负责的范围还是太小，而 Atlassian 的解决方案可以覆盖更大的部分，包括代码之后的运维等等。当然，这是一个价值千金的问题，我其实很想知道 Atlassian 的管理层有怎样的想法，从长远看打算做什么来应对。

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新年半月倏忽而过，诸事纷扰，趁今日清闲，随笔记下这段日子的点滴。 故事得从去年12月底说起。一向虔诚礼佛的丈母娘，不知怎的，突然对道家文化产生了浓厚兴趣。她去某道场听大师讲法，得知我夫人今年冲太岁，便特意为我们一家三口——包括小女妞妞——都...

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AI 发展日新月异，一夜之间，同声传译的工作似乎快被 AI 所取代。与此同时，我也开始思考，随着 AI 翻译越来越好用，英文学习是否已经成为过去式？我们多年的心血是否打了水漂？

最终我的答案是否定的：AI 降低了沟通的下限，但是否掌握英语决定了你的上限。这篇文章浅聊一下我的想法，以及分享几个我用 AI 辅助英语学习的小方法。

AI 翻译虽好，但不要“贪杯”

对于普通人，或者那些不懂英文的长辈而言，借助 AI 的确降低了沟通成本，让以往独自出国游玩等场景从“不能”变为了”可能“。

AI 解决了简单的“沟通”问题，但很难与对方有更深入的情感沟通。语言不仅是信息的载体，同时也会借助语气和情绪与对方进行情感上的交流。很难想象两个彼此相爱的人面对面时，需要通过 AI 来传递爱意，这个场景既让人感动，同时又略显滑稽。而在职场上，虽然用 AI 与老外进行沟通，技术上没有问题，但若能流利地使用英文直接与对方沟通，显然更容易建立信任感。这都是都是 AI 目前难以解决的问题。

即便在 AI 能力大幅提高的今天，在一些场景下 AI 的准确性依然存疑。日常简单的闲聊往往是碎片化的，缺乏完整的上下文和具体语境，AI 翻译很容易“失真”。类比于中文，一句“你真棒”，在不同情景下可能表达完全相反的意思。如果你不懂英文，即使 AI 翻译错了，你也无法察觉。

AI 翻译再好，也有用不上的时候。前年日本旅行，完全不懂日语的我借助 ChatGPT 克服了大多数语言上的障碍，但在迪士尼游玩时候我就发现，很多场景根本无法使用 AI 翻译。比如在游玩时突然的剧情介绍，一来我根本来不及打开 AI 工具，二来在嘈杂的环境下，AI 根本无法识别广播内容。虽然不影响继续乘坐游乐设备，但缺乏故事背景的代入会让体验大打折扣。类似的情况还有很多，比如机场的临时广播、澡堂里的注意事项标语等。

与其依赖 AI，不如把它当作学习的工具

AI 降低了沟通成本，其实同时也降低学习成本，尤其是我们这种“ I 人”，AI 简直是神器。下面我将从阅读、口语、写作三个方面分享一下我的经验。

阅读：沉浸式翻译插件

「沉浸式翻译」是一款浏览器插件，安装即可使用。它与 Chrome 自带翻译最大的不同在于，它并非替换掉原文，而是保留原文的同时，在旁边以相同样式显示翻译内容。这种对照模式非常便于你比对原文，帮助更好地理解和学习。另外，沉浸式翻译插件对免费用户也很友好，提供了多种免费的模型使用。如果你不想购买它们的服务，也可以使用自己的 API Key。

口语：AI 语音对话

不知道大家日常是否会使用 AI 语音对话功能，在豆包中，就是那个“电话”功能。如果配合上好用的提示词，豆包摇身一变就可以成为一位专业的口语陪练。对于我这种社恐，大学去英语角根本不好意思开口，但有了 AI 的帮助，我就能毫无压力地进行口语练习，完全不用担心尴尬。

以下提示词源自一位小红书博主（@马马上怕麻烦），亲测非常好用，它不仅可以设定具体场景进行对话，更重要的是，每次对话它都会指出表述中的错误，并提供正确的表达方式，让你获得及时的反馈。

## 核心角色与定位
本智能体专精于英语听力与口语训练的AI教练，严格限定在英语教学场景中。其一切互动与功能设计均服务于提升用户听说能力这一核心目标。当用户提出与英语训练无关的指令时，智能体会礼貌拒绝并引导回主题，统一回应:“我是您的英语教练，专注于英语听说训练。让我们继续英语练习吧!” 
## 核心功能架构
* 智能联动模块作为中枢神经，实时监控并智能协调各模块指令。当检测到冲突指令
（如“中考备考”配“零基础”)时，会主动提示不匹配并提供合理建议(如自动切换至初级难度)。参数联动功能确保当用户切换核心目标时，其他参数会自动向其合理范围靠拢，例如设定“备考雅思”时，难度、语速和纠错模式会默认建议调整为中级、 常速和严格纠错。
* 目标与场景层定义了互动的宏观背景。其内置庞大场景库涵盖日常社交、出国旅游、 职场商务、考试备考及学术教育五大类别，细分至机场值机、商务谈判、雅思口语全真模拟等具体情境。角色扮演引擎支持朋友、服务员、老板、考官等多样化角色。该层具备强大泛化能力，可根据用户如“新场景，练习租房”的指令，动态创建合理的对话情境并进入角色。
* 能力聚焦层针对语言的微观技能进行定点强化，可与任何场景或角色组合。听力子技能包括抓主旨、辨细节和听连读。口语子技能包括改语法、提流利和磨发音。此外，地道性专项作为全程伴随的核心服务，包含三大实时优化功能:学地道（监测并优化不地道的表达)、练俚语(在非正式场景中情景化植入并解释俚语)、讲文化(即时解读表达背后的文化逻辑)。
* 听说训练动态分配逻辑根据当前训练焦点智能调整对话主导权。选择听力子技能时自动激活听力优先模式，智能体承担70%-80%说话时间，执行“讲述-提问-反馈”循环。选择口语子技能时激活口语优先模式，用户承担70%-80%说话时间，智能体通过开放式问题引导深入表达。未指定时默认启用混合模式，保持对话权均衡并动态调整引导策略。
* 独立纠错系统是一个可随时通过指令切换的四级精准纠错模块。其严格度从放松纠错(仅纠正导致误解的关键错误）到标准纠错、严格纠错，直至母语级纠错（在纠正所有错误基础上，优化不地道表达以追求母语自然度)。
* 训练执行层负责动态调整训练强度。难度控制精确定义了四个等级：零基础（使用250核心词，极慢语速，中文辅助)、初级(1500-2000核心词，较慢语速)、中级(3000-5000高频词，常速含连读)、高级(6000+词，句法复杂，语速可能更快)。
语言模式支持全英文沉浸与中英切换辅助。
* 记忆与进化层是智能体的自动化后台学习系统。个人错误库自动记录并归类用户的典型错误。弱点强化模块会定期自动生成针对性强化练习。定时报告系统包含四个维度：单次训练后即刻生成本次训练小结；每日推送昨日学习快闪；每周生成包含趋势图的进步报告；每月产出可视化月度学习档案与下阶段建议。
## 用户交互方式
智能体完全理解并响应一套简洁的“动词+关键词”指令系统。核心指令清单示例包括：场景与角色(“启动职场会议”、“扮演挑剔客户”)、考试备考(“启动雅思口语模拟“)、能力聚焦(“重点辨细节”、“帮我学地道")、听说模式("听力优先模式“)、纠错系统(“纠错模式，母语级")及参数调整(“切换到零基础”)。启动问候语为：“您好!我是您的英语听说教练...现在，需要我为您安排什么英语训练?” 
## 形象与风格设定
一位专业、高科技且充满激励性的教练。对话风格以英文为主，专业、精准、耐心且充满支持性，并能根据当前激活的模式智能切换风格，如在听力优先模式下成为丰富的语言输入源，在口语优先模式下成为善于倾听的引导者。
## 初始默认设定
用户未进行个性化指令前，智能体默认处于优化配置：地道和俚语表达全程检测并主动提醒，听说训练模式为口语优先模式；独立纠错系统为严格纠错模式；难度为高级，语速为常速，语言模式为可中英切换；全功能覆盖，等待用户指令智能响应。

使用方法：

1. 豆包里新开启一个对话，将提示词输入给豆包，然后再点击“电话“按钮开启对话。
2. 你也可以在豆包”智能体“中创建一个智能体，将提示词输入，并保存，下次使用就可以去”我的“ > “智能体” 中直接激活使用。
3. 当然，使用 Gemini、ChatGPT 都是可以的。

写作：对比润色

英语并非我们的母语，在写作时总是感到异常痛苦，不知道怎样的表达更为地道自然。即使先以中文写好文章，再用 AI 进行翻译，你依然能感受到其中有浓浓的“中式英语”味。

下面我分享一段亲测非常实用的一段提示词，它能对内容进行润色，并与原文做对比，指出不足之处并给出修改建议。你可以直接使用它润色文章，也可以根据它的反馈学习更地道的表述方式。

需要注意的是，这段提示词是针对“学术写作”进行润色，你可以根据自己的需求适当修改。

You are a professional Chinese academic paper writing improvement assistant with extensive experience. Your task is to refine the provided academic text to enhance its quality. Here is the original text that needs improvement:
<OriginalText>
{{ORIGINAL_TEXT}}
</OriginalText>
When improving the text, focus on the following aspects:
1. Correct any spelling or grammatical errors.
2. Enhance clarity to ensure the logic and meaning of each sentence are easy to understand.
3. Improve conciseness by removing redundant words or phrases and reducing repetition.
4. Optimize readability, especially by splitting overly long or complex sentences into shorter, coherent ones.
5. Ensure the revised text maintains the academic tone and accuracy of the original content.

Please present your improvements in a two-column format where the first column shows the original sentences and the second column shows the edited sentences. If multiple consecutive sentences can be revised together for better flow, group them appropriately in the columns. After the two-column table, provide a brief list of key improvement suggestions (e.g., explanations of major sentence structure adjustments, tips for avoiding similar repetition in future writing) to help the user understand the revisions better. Reply to me in Chinese and mark the edited places with bold fonts.

Format your response as follows:
| Original Sentences | Edited Sentences |
|---------------------|------------------|
| [Original content 1] | [Revised content 1] |
| [Original content 2] | [Revised content 2] |

Key Improvement Suggestions:
1. [Suggestion 1]
2. [Suggestion 2]

写在最后

AI 翻译确实降低了语言沟通的门槛，让我们”凑合能用”。但，如果你想在这个全球化的世界里走得更远，在职业发展上寻求更大的突破，”凑合”是远远不够的。

与其让 AI 代替你“学英语”，不如借助 AI “更好地学英语”。对于英语专业的学生，AI 的发展或许带来了挑战；但对于大多数想学好英语的普通人而言，这或许是最好的时代。

AI翻译这么强，我为什么还在学英语？最先出现在Jack's Space。

这不是一篇标题党作文。 2026年的AI与2025年的有何不同？答案是2025年的AI模型都在卷智商，即回答的 […]

昨天中午，我给银行打电话咨询业务，通话一分多钟时，手机突然弹出一个提示界面，说可以使用“AI速记”。因为正在通话中，也没多想，就顺手忽略了。

电话挂断后，我却收到了中国移动发来的一条短信，里面附带一个链接。出于好奇点进去一看，我直接愣住了——刚才那通电话的全部通话内容，已经被完整转成了文字记录。

也就是说，我的私人通话，在我毫不知情、也未明确授权的情况下，被打着“AI”的旗号转写、保存成了文字数据。这显然没有征得用户同意，严重违背了最基本的隐私保护原则。

我立刻打电话给中国移动，要求取消这项服务。结果客服却告诉我：我没有订购任何相关业务，所以“没法取消”。这就离谱了——既然我没订，那这项服务是怎么自动生效的？

我坚持要求他们让技术人员核查并给我明确回复。

大约半小时后，10086 回电，说我确实没有订购此业务，至于为什么会触发，他们也“不清楚”，只是轻描淡写地说“可能是银行那边触发的”。这个说法实在太敷衍，也显然不专业，我懒得再纠缠，直接挂断了电话。

但这事显然不能就这么算了。我再次联系客服，明确表示：不管是谁触发的，我只关心怎么彻底关闭。

这一次，客服终于给出了一个“可操作”的办法：让我去某个小程序里关闭“AI速记”。我按他说的步骤进去，果然找到了关闭按钮，并立刻关掉了。至于是否真的彻底停止，只能拭目以待。

更讽刺的是，在这过程中我还发现：“隐私”这两个字，在中国移动 App 的客服系统里，居然是“违禁词”。只要输入“隐私”，系统就会提示“包含敏感/违禁词”，不允许发送。也就是说，在中国移动那里，用户连“隐私”这两个字都不能提。

事情走到这一步，我只剩下苦笑。当“隐私”都成了违禁词，那用户的隐私，又到底算什么呢？

只能一声叹息：呜呼哀哉。

昨晚下班之后，依然跑步回家。今天的天气有些差，路上笼罩着一层雾气，路灯在迷雾中也变得有些朦胧。气温还是徘徊在零度多一点，一阵凉风吹来还是能感受到深深的寒意。

跑步的时候，难免也会想一些乱七八糟的事情，不禁就想到了最近关于 cursor 的各种行为问题。自从某天 cursor 的背景插件更新之后，编辑器在打开文件之后就开始频繁卡顿。正常情况下 cursor 插件都开了自动更新，也就是这次更新，让 cursor 直接到了崩溃的边缘。

让 cursor 解决 ide 卡顿的问题，给推荐一个更加轻量化的插件 backgroud-cover,但是安装的时候是 3.0 版本，提示使用了什么后台服务，balalbalabal。刚开始使用一切顺利，然鹅，这几天更新几次后就又出现了卡顿的问题。

只好回滚到了 3.0 版本，相对来说就稳定可靠多了。所以哦，并不是每次更新带来的都是优化，也可能是退化。

退化的可能不仅仅是这些东西，ai 虽然也在不断的迭代，整体来说能力越来越强，但是针对特殊问题的解决能力却鲜有进步。集成百度 asr 语音识别之后，出现一个诡异的 bug，那就是在 安卓手机上正常，但是在 ios 系统上出错了。让 cursor 解决问题，给出的方案就是方法论的那一堆，包括定位错误，调整配置等等。当然，cursor 也不是一无是处，对于权限的处理还是有价值的：

"NSMicrophoneUsageDescription" : "To use the AI voice assistant's speech recognition feature",
"NSSpeechRecognitionUsageDescription" : "To use the AI voice assistant's speech recognition feature",

然而，对于具体的错误处理：

{
    "code": 2225220,
    "message": "Error Domain=33 Code=2225220 \"asr authentication failed[info:-3004] [(-3004)] \" UserInfo={NSLocalizedDescription=asr authentication failed[info:-3004] [(-3004)] , NSHelpAnchor=7697EC65-0C8F-4640-8993-699C90797ACC},https://ask.dcloud.net.cn/article/282"
}

cursor 给出的建议：

说的的确是问题，但是实际上并不是问题的根本。哪怕去百度的后台看也是一切正常的，

包括 ios 的包名也设置了，网上搜索，能看到的唯一的一篇相关的文章是官方论坛的：https://ask.dcloud.net.cn/question/182917

里面提到了注入权限，直接修改源文件，重新打包，申请资源包等等。然而，在我这里问题的关键在于开通按量付费里面的短语音识别、实时语音识别。

虽然提示的是asr authentication failed，然而，在通过 cursor 一通折腾没有任何的效果之后。我就开始怀疑这个明显不是认证问题，因为目前能做的都做了，并且安卓可以，ios 不行，大概率还是百度平台的设置问题。而至于给出的错误码，这个充其量是个参考，之前对接百度原生的 asr 和 tts 的时候就出现过错误码毫无任何价值的情况。并且，更神奇的是，同样是语音识别，ios 走的是不同的接口，这也挺神奇的。而调用的接口，就是 uni 官方给出的：

var options = {
    engine: 'baidu'
};
text.value = '';
console.log('开始语音识别：');
plus.speech.startRecognize(options, function(s){
    console.log(s);
    text.value += s;
}, function(e){
    console.log('语音识别失败：'+JSON.stringify(e));
} );

https://uniapp.dcloud.net.cn/tutorial/app-speech.html#%E9%85%8D%E7%BD%AE%E7%99%BE%E5%BA%A6%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E8%AF%86%E5%88%AB

对于这种问题，目前网上相关的资料少的可怜。可能也有人遇到过，可能解决了再也没人发文章了。

自从有了各种开发助理之后，现在网上的新的技术文章已经肉眼可见的少了。解决问题的文章也少了，不知道是大家都不在遇到问题了，还是真的让 ai 全部给解决了。

现在看到一篇文章，在不确定是真人写的情况下，第一认知，应该判定这个东西是 ai 生成的。现在要判断 ai 生成的内容，成本也越来越高了。

昨天下午博客有段时间卡死了，登录服务器发现 php进程跑满了。看了下实时流量的 ua 竟然有个 gptbot。日志文件分析之后，发现各种 bot 真的不少：

而 umami 统计的流量，也属实有些离谱了：

这种 ai 对于这种真人输出的内容的依赖性从来不低，毕竟 ai 生成的内容反复投喂给 ai，最后 ai 就会变成智障，这个和近亲繁殖有着异曲同工之效。太多的人依赖于 ai，ai 解决问题之后，也很少有人会在写这些问题的解决过程。只要 ai 还需要人类生成的内容进行 feed，那么哪怕是再拙劣的文字也有重大的价值，直到那天 ai 能自己进化，那时候就不需要人类的。

互联网的荒漠化进程依然会继续，珍惜那些愿意打字的博主们吧，他们才是这个时代的宝藏，让 ai 不会快速沦落为智障。

ChatGPT最近消消的推出了一个图片生成的功能，省去了手动写Prompt/提示词的麻烦。只需要选择一个预定义的风格，然后选择一个图片，提示词就能自动被填写：

从左边点击图片/然后选择风格/上传照片

自动赶写的提示词

原媳妇照片

ChatGPT生成的艺术学院风格