记录时代的洪流下,自我转变、家庭规划的十年。
什么是全天侯投资策略 全天候投资理念(All-Weather Investing)是一种旨在在各种市场环境下都能实现稳定增长的投资策略。这个理念最著名的实践者是美国投资者雷·达里奥(Ray Dalio),他创立了全球最大的对冲基金之一,桥水基金(Bridgewater Associates)。 全天候投资策略的核心思想是通过分散投资来降低风险。这种策略通常包括投资于股票、债券、商品和现金等不同资产类别,以平衡各种经济条件下的表现。其目的是在经济增长期和衰退期都能保持投资组合的平稳增长,从而在不同的市场环境中都能保护和增长投资者的资本。 具体到投资配置上,全天候投资策略强调: 股票 - 代表经济增长的潜力和通胀的影响。 长期债券和中期债券 - 提供逆经济周期的保护,并在利率下降时增值。 黄金和大宗商品 - 作为对冲通胀和货币贬值的手段。 现金和短期债券 - 在经济不确定性期间提供安全垫。 通过这种方式,全天候投资策略试图在各种经济环境中实现资本的安全和适度增长。这种策略适合那些寻求长期稳定回报、风险相对较低的投资者。 全天侯代表: 为什么选择全天侯策略
不知不觉,2025 年已经走完。踏入 2026,再回头看这一年,心里只有一个简单而笃定的感受——值得被铭记的一年旅行篇:一家人在路上2 月份,全家前往欧洲,进行了为期两周的深度旅行。那段时间,难得地避开了日常生活中“一家三口各忙各的”状态,而是真正切换到了全家在一起的生活节奏。最让我欣慰的是,儿子主动承担起了行程规划和对外交流的任务。几乎所有沟通都由他完成,我们反而成了“被照顾的人”。在葡萄牙,有两件小事至今让我印象深刻。第一件是在酒店里,我起身太急,不小心把旁边桌子上的饮料瓶碰倒,饮料洒到了旁边一位女士身上。我一再道歉,对方却始终微笑着说“没关系”。事后我一直很后悔,当时没有坚持为对方把单买了,哪怕再点一杯饮料。虽然事情已经过去,但它提醒我:对人友善,宽容也是风度。第二件发生在一个小城市。因为司机英语不好,我们一度在山里找不到预订的民宿。司机一边用翻译软件和我们沟通,一边在山路中反复寻找,最终不仅帮我们找到了地方,还主动联系了房主。更难得的是,整个寻找过程并没有被计入额外里程,最后只收取了很少的费用。我们坐在欧洲小别墅的泳池边,真正感受到了那种优雅、善意的“nice”。运动篇:骑行,
虽然早就知道 Claude 的 Co-work 功能上线很久了,但一直没有找到明确的使用场景。春节期间没有外出,我把 2026 年的投资规划分别交给了 ChatGPT、Gemini 和 Claude 做分析。在常规对话之外,也尝试了 Claude 的 Co-work。整体体验非常好。结合我自己的经验,以及多轮对话中各个模型给出的建议,最终确定了 7 个投资组合。随后对这些组合自 1998 年以来的历史收益进行了回溯测试,并对结果进行评价。核心指标只有两个:年化收益率(CAGR)和最大回撤(MDD)。用这两个指标来衡量风险承受能力和绝对收益水平,已经足够清晰。相比 Chat 的对话式分析,Claude 的 Co-work 更加直接。它帮我自动生成了多份分析报告,以及最终的对比 Excel 报表。在汇总报告中,还直接生成了各项对比数据:综合概览、资产配置摘要、综合评分,以及风险收益对比图。最终我选择了 P3 组合。现在已经不是早些年那种激进冲锋的阶段,需要的是稳健、长期、可持续。最后谈谈一点感受。通常我们向模型提问的,都是自己不熟悉的领域。一个有效的方法是:把同一个问题交给多个模型,让它们
72 原则(Rule of 72) 是金融里一个非常经典的“心算公式”,用来快速估算:在固定复利收益率下,本金需要多少年可以翻倍。公式很简单:翻倍所需年数 ≈ 72 ÷ 年化收益率(%)这是一个经验近似值,适用于常见的复利区间(大约 4%–12%)。一、核心含义:复利的“翻倍时间”假设你投资的年化收益率是固定的,那么:6%收益 → 72 ÷ 6 = 12年翻倍8%收益 → 72 ÷ 8 = 9年翻倍10%收益 → 72 ÷ 10 = 7.2年翻倍12%收益 → 72 ÷ 12 = 6年翻倍换句话说:收益率越高,翻倍越快,而且是非线性加速。这就是复利的本质。二、为什么是“72”本质来自对复利公式的近似:复利公式:FV = PV(1+r)^n要翻倍:2 = (1+r)^n理论解:n = \frac{\ln 2}{\ln(1+r)}但这个计算太复杂,不适合日常使用,于是金融行业用 72 作为经验常数,在常见收益率区间误差很小。例如:年化收益精确翻倍年72原则结果5%14.2年14.4年8%9.0年9年10%7.27年7.2年12%6.1年6年三、它真正想告诉你的,不是“算数”,而是“复利威力
这两天,我把一条链路彻底打通了:在 OpenClaw 中写文章框架和核心思路 → openclaw大模型润色生成文章 → 自动发布到 Blog → 通过 RSS → 自动同步到微信公众号草稿箱。不再复制粘贴,不再手工排版,不再盯着图片是否失效。整条链路,从编辑到分发,完全自动运行。这篇是完整的操作日记。一、起点:从 OpenClaw 直接编辑 Blog核心目标只有一个:想法是随时出现的,出现后随手写写核心想法扔给openclaw,openclaw读取你的博客了解你的文字风格,将想法生成出完整的博客。让写作随时谁地完成,自动后台完成发布。我已经有 Blog(支持 RSS 输出),现在要做的,是把 OpenClaw 变成“写作前端”,Blog 变成“内容源头”,再由程序自动分发。结构是这样的:OpenClaw → Blog(生成文章)→ RSS → VPS 脚本 → 微信公众号Blog 只负责两件事:正确生成文章正确输出 RSSRSS 是桥梁。二、搭建“云端数据桥梁”:VPS + Python家里是动态 IP,不稳定,也不适合长期对接微信 API。于是我租了一台固定公网 IP 的 VPS
春晚的人形机器人表演,第一眼确实震撼:动作自然、衔接流畅、稳定度极高。很多人因此开始追问两个问题——人形机器人是否已经进入可商业化阶段?它是否具备投资价值?这个问题值得冷静思考。李飞飞曾公开表达过一个判断:人形机器人目前缺乏明确应用场景。结果不少人反驳,认为这是“缺乏前瞻性”。我们可以不参与技术讨论,但是不能不思考是否值得投资“人形机器人”领域。一、机器不需要“进化成人形”人类是功能受限于形态机器是形态服务于功能如果把“像人”当成设计目标,本身就可能偏离效率最优解。二、现实产业已经给出了答案1)工业领域流水线机器人、自动装卸设备、仓储机械臂——没有一个是人形。它们的目标是效率、稳定性、可重复性,而不是拟人。2)医疗领域如果重新设计医疗系统,你真的会造一个“人形医生”吗?用两只手操作手术器械像人一样看屏幕像人一样拿听诊器显然不会。更合理的路径是:多臂机器人集成诊断系统自动决策支持全流程协同机器完全可以超越人类的结构,而不是复制人类。3)交通运输无人驾驶的发展方向非常明确:取消驾驶舱取消方向盘取消“司机”这个角色既然“司机”都不需要存在,又为何需要一个人形机器人来“假装开车”?4)战争装备
今天把 openclaw 里的 blogwatcher 配置完成了,并按照 Claude 的建议加了几个信息源(AI、创业、技术社区方向)。配置完成没多久,就推送来一篇英文内容。我当时没点原始链接,但从内容结构和表达风格判断,大概率来自:Hacker NewsYC(Y Combinator)招聘/创业信息流因为整篇文章非常典型:创业公司介绍招聘技术型创始人强调 AI agent、产品 ownership、PMF完全是 YC 体系的语言风格blogwatcher 在这里的作用已经很清晰:它不是普通 RSS 订阅器,而是一个AI 驱动的信息筛选入口。不是简单“抓文章”,而是:信息源 → AI筛选 → 推荐 → 阅读 → 进入知识流本质是:我在搭一个“自动获取高价值信息”的系统。那篇文章讲的是什么岗位文章内容是一家 YC 创业公司在招人,岗位名字很有意思:Ex Technical Founder(前技术型创始人)简单说就是:招“做过创业、会写代码、能用 AI 做产品”的人。不是算法岗,不是普通工程师,而是一种新型角色。薪酬待遇什么水平岗位给出的条件:£90K – £180K 年薪0.10%
面对管理单位领导的批评,潘石屹的做法是——不争、不辩、顺着答应。领导说什么,他就点头,领导批着批着,也就没劲了。但同一场合里,另一位 R大炮 的反应完全相反。领导一句,他顶一句;语气越来越冲,双方越说越兴奋,场面逐渐对立。结果是很现实的:等潘石屹出去转一圈再回来,领导对他明显更亲近了,当成“自己人”。而R,则成了被持续敲打的那一个。典型的“拉一个,打一个”。很多人把这总结成“情商高”“顶级智慧”。但我看完的第一反应,其实不是“智慧”,而是另一种东西——“无视”。不在不值得的事情上投入情绪。你批评我,我就听着。不是因为你说得对,也不是因为我服你。而是因为——我犯不着。成年人在社会系统里待久了,会慢慢学会一件事:情绪是成本。
今天打通了通过 Clawdbot 直接编辑和生成 Obsidian 文档的功能。结合我之前“Obsidian 到 Blog”的自动化流程,现在真正实现了围绕 Obsidian 的文稿+短视频全自动化生成:前端由 Clawdbot 负责语音识别与大模型润色,生成 Obsidian 笔记后,进而自动触发博客和短视频的发布。另外,因为这套系统部署在 macOS 上,Clawdbot 还能直接调用本地能力,搞定 Apple Notes 和 Google Sheets 的自动化处理。对了,邮件流也打通了:自动收信、处理、回复,一条龙。
今天终于下定决心开通了 Claude Pro,主要是为了使用 Opus 4.6,在复杂推理和代码审查方面的能力确实更强。现在整体的使用方式也逐渐清晰起来:让 Codex 和 Claude Code 分工协作。Codex 负责高强度、批量化的代码生成与实现,侧重“把功能快速写出来”;Claude Code 负责代码检查、逻辑稽核和结构优化,重点是“把问题找出来、把质量兜住”。一个偏生产,一个偏审核,相当于搭建了一条 AI 开发流水线。此外,Gemini 主要通过 API 接入到 OpenClaw 中,承担工具化调用和能力补充;日常还会配合 NotebookLM 做资料整理与知识归纳,使用 Nanobanana 进行绘图和可视化表达。整体形成了“编码—审校—知识处理—可视化”的多模型协同工作体系。
周末按捺不住在 macOS 上部署 ClawdBot 的冲动,把早些年折腾的那台黑苹果(Mac mini 2018 / i7-8700B)又找了出来。安装过程还算顺利,但考虑到这是一个需要长期运行的服务端机器,断电后自动重启、以及系统启动后自动登录是必须的配置。所以我就对这个黑苹果做了两项操作:一是在 macOS 设置了macos优先启动,二是设置了用户的自动登录。后面证明,第二项操作是致命的,直接导致 macOS 彻底无法进入桌面。根据 Gemini 给出的方案,我开始进行修复。第一步非常顺利,按照它的指导,我进入 Windows 系统,使用 ProperTree 挂载并修改了 EFI 分区的 config.plist,关闭了启动的安全校验。重启后,进入了macos的系统引导,原本以为问题就此解决时,进度条跑了一半机器就自动黑屏重启,周而复始。真正的挑战:无限重启的死循环为了定位导致问题的原因,在启动参数中添加了 -v以便查看卡顿原因。原本以为像以前一样,看个日志就能定位问题,但现实很骨感。屏幕上代码滚动后,确实抓到了内核崩溃(Kernel Panic)的信息,但电脑依然处于无限重启
基于黄仁勋在2026年思科AI峰会上“酒后真言”的观点概括。1. 所谓“护城河”的崩塌:编程?那只是打字而已如果这番话发生在三年前,会被视为疯言疯语。但站在2026年,黄仁勋直接撕开了科技圈最后一块遮羞布。“编程?那只是打字而已。打字已经不值钱了。”过去三十年,我们被灌输的理念是:学会Python,学会Java,你就掌握了通往未来的钥匙。但黄仁勋告诉我们,那个时代结束了。随着AI代码生成能力的指数级跃升,语法(Syntax)不再是壁垒。这是否意味着程序员的末日?不,这是一种解放。2. 领域专家的崛起:不懂代码,却是最好的时代黄仁勋的逻辑非常残酷但也充满希望:当技术门槛降为零,业务门槛就会变得无限高。既然AI能在一秒钟内写出完美的函数,那么真正值钱的是什么?是知道该写什么函数的人。是理解生物学深层机制的医生。是洞悉供应链复杂逻辑的管理者。是深谙人性与市场的营销专家。未来的超级个体,不再是那些闷头写代码的极客,而是“懂业务、懂客户、且懂得指挥AI干活”的领域专家。黄仁勋甚至直言:“刚毕业的计算机高材生代码写得再溜,也不如一个懂客户痛点的资深销售值钱。因为代码AI会写,但客户的心,AI猜不透
walker
万事随性而为,因好而研,因趣而学,从心所欲。脱离依赖,谋划将来,避免经济之险,迈向希望之光。