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【导读】 本期我们将讨论一位台湾诗人痖弦。痖弦，原名王庆麟，生于河南南阳，后随军漂泊至台湾。他在台湾求学写作、娶妻生女。痖弦诗歌创作的时间并不久，只有十几年，留下的诗歌也并不多，不足百首，但这并不影响它成为台湾现代诗歌浪潮中重要的一员。除了诗人这一身份，另一个陪伴她一生的身份是编辑。他担任过联合报的原副总编辑记，并曾主编创世纪诗学、幼狮文艺等知名杂志，为台湾的文学界做出了很多贡献。 【谁在聊】 主持：咸慧 然少、Ryan 【时间轴】 01:36 现代诗定义与界限探讨 04:04 诗歌认知的演变与边界探讨 15:55 诗歌评价标准与历史地位 27:07 校正一处细节「天地兴亡两不知」，出自吴兴华写给宋淇的书信： 「你知不知道王荆公的这一段诗？我觉得整个旧诗领域内很难找到如此悲哀的句子。 愿为五陵轻薄儿，生当开元天宝时，斗鸡走狗过一生，天地兴亡两不知。 你是解人，一定明白我喜爱这段诗的心理。」 《风吹在水上：致宋淇书信集》 27:31 诗歌：青年创造力与集体解读的产物 31:59 诗歌与艺术：感受力与创作力 37:18 诗歌品味与个人选择 43:36 文学品味与经典价值的探讨 48:40 经典与网络文学 51:22 痖弦诗歌与台湾文学史背景 56:23 台湾文学史与政治影响的演变 01:02:50 痖弦的多重身份及他对台湾文学史的影响：痖弦短暂的诗歌创作生涯 01:08:00 痖弦诗歌阅读感受与偏好分析 01:20:56 痖弦诗歌里的基督教意象 01:24:30 《红玉米》与乡愁 01:29:29 诗人与秋之感：《给暖暖》 01:32:44 《庙》 01:35:08 《神》 01:35:40 《如歌的行板》与《深渊》：诗歌的光明与沉重 01:39:35 痖弦诗歌意象的水土不服、魅力与个人感悟 01:45:10 推荐 播客： 岩中花述：扎十一惹 电视剧： 《卧底洪小姐》 《你好，1983》 《豹》 图书： 《打造大师之作》 【提及的作品】 《西方正典》 《明朝那些事儿》 《围城》 《天才捕手》 《王冠》 《唐顿庄园》 【下期阅读书目】 《都柏林人》 【剪辑&音乐】 剪辑：咸慧 音乐：柴可夫斯基 《如歌的行板》

[酒言酒语]的第一百二十九杯酒。今天我们串台啦，和午夜干杯一起干杯！ #引言 我们和溪婧、刘悦的结识，多亏槭槭主播在柏林勇敢讨要泡菜引子。食物是本台一直喜欢聊的话题，食物更是午夜干杯播客的核心主题，录播客的那一晚一起度过了非常愉快的3个小时。我们计划从发酵这个关键词聊起，节目里谈到了很多各自的理论和实践经验。当然也有一些意想不到的跑题，比如从鱼露聊到木乃伊。这期节目很长，有干货也有湿货，希望大家听得愉快~ #Highlights 08:54 为录播客激情读论文 乳扇和乳饼 20:24 多久去一次菜市场 24:23 臭味相投的朋友与臭豆豉和白酸汤 溪婧的发酵柜 30:49 柏林的发酵小店-用意大利米做清酒；槭槭主播空口品鉴味增和酱油 41:31 路边有什么好吃的 溪婧在路边的种小麦实验 52:32 本台的老朋友口嚼酒又来了 以及共享菌群 01:04:36 发酵、腐化、分解、死亡 01:19:30 如果带着别人家的菌群出生 01:23:46味道的相对性和社会性 01:32:24 鱼露和木乃伊 01:36:03 天贝和浆水 #提到的作品 The Life of Cheese: Crafting Food and Value in America 《奶酪社会： 创造美国手工食品与价值》 纪录片《烹》 #封面图 溪婧发酵柜的一部分 #BGM Chintamani — Céline Dessberg 太多 — 陈绮贞 #今天的酒 梅酒和金酒 （聊得太开心结果忘记了讲酒程序）

「却见墨盒下面压了一张字条，写着酒杯大八个字，乃是“风雨欺人，劝君珍重”」——《啼笑因缘》 本期主播：阿普/怪兽 封面设计：怪兽 后期制作：读虫 以章回体故事落笔，端得是旧文风，写得是人生百态，描得是当时社会风物。 作为职业作家，张恨水先生笔耕不辍，创作出一本又一本作品，风靡全国。被贴上鸳鸯蝴蝶派的标签，读过书才知道，不只是儿女情长，家国大义与世间百态亦尽在书中。 本期节目，我们通过《啼笑因缘》，重新打开通俗文学大师的笔墨世界。 本期将会听到的内容： 1. 你也许没读过他的书，但是那些由他的书改编的影视剧却无法忽视 2. 畅销书的自我修养：喜闻乐见的情节故事里记录着历史与社会 3.《啼笑因缘》：是因缘，而不是姻缘 4.《啼笑因缘》里的北京风物与风景：走，一起逛公园去 5.《啼笑因缘》里人物：樊家树、沈凤喜、关秀姑、何丽娜……鲜活而立体 6. 不必要的续篇，为什么还是续了？ 7. 不只是鸳鸯蝴蝶梦，有家国情怀，有大义在文里 8. 职业作家张恨水：著作等身，盗版横行 本期相关作品： 张恨水作品： 《啼笑因缘》 《金粉世家》 《虎贲万岁》 《水浒新传》 《巴山夜雨》 《回忆写作生涯》 改编影视剧 《京华春梦》TVB 《金粉世家》 《啼笑因缘》TVB 1974 公众号：银杏树下FM 小宇宙/苹果播客/豆瓣/喜马拉雅/网易云音乐等各音频平台搜索“银杏树下”，都可以相遇 感谢收听，如果您喜欢我们的节目，请转发推荐给您的朋友。 欢迎在评论区留言，您的反馈对我们很重要，谢谢！ 期待更多爱书和播客的朋友来到银杏树下，我们一起读书，分享美好。

00:00 引言+A组 02:47 B组 04:51 C组（巴西） 11:19 D组 13:40 E组（德国） 18:14 F组（荷兰日本瑞典） 文案/配音/后期：莫空de

一、核心内容摘要 这期的核心判断是：当前不是 AI 泡沫崩盘的开始，而是 6 月偏震荡回调期。压力来自强非农、CPI/PPI、FOMC、SpaceX IPO 抽水、韩国市场去杠杆、以及 AI capex 交易过度拥挤；但因为核心 AI 巨头的远期估值还没有进入完全失控区间，大型 IPO 前市场也不太像直接崩盘。 更重要的主线是：AI 投资逻辑正在从“只买硬件 capex”升级为两条线：一条继续围绕 faster / cheaper token 找最精准的硬件瓶颈；另一条开始寻找 AI mission-critical software，也就是企业大规模使用 AI 后必然需要的监控、治理、安全、成本控制、数据还原等软件。 二、WuKong AP WuKong AP 最近的 Product / build in public，核心是在把每日交易日 note 改造成 Feed format。这个 Feed 不是普通 newsletter，而是给用户的 AI agent / LLM 读取的市场认知文件：每天盘前，用户可以让自己的 agent 读取固定网页，从而获得 Wukong AP 当天对宏观、AI capex、标的、风险和交易节奏的更新。当前先在 TG 群发布，下一步会放到固定网站，形成一个持续更新、URL 不变的“市场喂料入口”。 它背后的理念是：让用户多用大模型，用 AI 来读 Feed、理解市场、形成自己的投资判断。用户可以把 Wukong AP 的内容持续喂给自己的 agent，让 agent 的思考框架逐渐接近 Wukong AP 的研究框架。 更底层的产品目标可以概括成一句话：把 Wukong AP 的市场认知和研究精髓，更容易、更稳定地分享给用户和用户的 AI agent。 播客最后用了“神交”这个词：不是简单把内容交给 AI，而是把核心精髓交给 AI，让用户通过自己的 agent 与 Wukong AP 的思考方式同频。 三、核心问题摘要 1、宏观上，现在是回调还是崩盘？6 月最重要的风险事件是什么？ 现在不是崩盘，是回调。 上周 AI、半导体和成长股承压，主要触发因素是博通财报虽然不差，但 AI 指引没有满足市场最乐观预期；同时 5 月非农强于预期，使市场重新交易高利率维持更久、降息推迟甚至加息风险。成长股、高估值科技股和 AI 交易因为前期涨幅大、仓位拥挤，所以成为主要下跌对象。 但播客明确认为，现在还不到泡沫破裂阶段。原因是核心 AI 公司的远期 PE / 营收估值还没有进入互联网泡沫顶点那种无法自洽的区间，而且市场每次下跌都在讨论“泡沫要破”，这反而不像真正顶部的疯狂 FOMO。6 月需要重点关注四类风险：CPI / PPI、6 月 FOMC 和 Kevin Walsh 的首次主席沟通、SpaceX IPO 抽水、韩国市场去杠杆，以及 Apple WWDC、Oracle / Adobe 财报对 AI capex 信心的影响。 2、SpaceX IPO、Anthropic IPO 和 6 月流动性压力，为什么会影响 AI 交易？ SpaceX IPO 被视为 6 月的重要抽水事件。即便它上市初期流通盘不大、不一定破发，它也会从市场吸走部分风险资金，尤其会影响成长股、科技股和与 SpaceX 概念相近的交易。叠加 CPI、FOMC、Oracle 财报和韩国去杠杆，6 月的路径会比较复杂，不适合盲目追高。 Anthropic IPO 则是更大的 AI 叙事锚点。播客里有一个明确判断：在 Anthropic 这种大型 AI IPO 完成之前，所有大跌都更像机会，而不是崩盘确认。 但操作上不是无脑大抄，而是“小抄、不大抄”：承认中期主线没有死，同时尊重 6 月事件密集、流动性偏紧、波动放大的现实。 3、AI 1.0 和 AI 2.0 的区别是什么？为什么 faster / cheaper token 是当前 AI 投资的主轴？ AI 1.0 类似互联网 1.0：大家开始大量使用，热情很高，VC、二级市场、企业甚至国家都在加速投入，但商业模式还比较单一。现在 AI 已经能提升效率、帮助娱乐和辅助工作，但严格来说，还没有大规模出现“个人或企业靠 AI 直接创造全新收入模式”的阶段。 AI 2.0 的关键是新的商业模式真正跑出来。只要 AI 2.0 还没出现，大模型公司的变现就仍然依赖 token 消耗，因此投资主轴就会回到 faster / cheaper token：谁能让 token 更快、更便宜，谁就更靠近当前 AI capex 的核心矛盾。硬件票也要按这个标准筛选：越直接打到 token 成本和速度，价值越高；越间接，越需要更低价格和更谨慎仓位。 4、为什么 Google 仍然有价值，但不一定是 AI 2.0 的最终赢家？ 播客复盘了去年的 Google：Google 最大优势不是 Gemini 最聪明，而是 distribution / 入口优势。用户问简单、快速、实时的问题时，很多时候还是会直接打开 Google 搜索，而不是打开一个大模型 app 等待回答；Google 的搜索入口正在变成 Gemini 的入口，所以它在分发上有巨大优势。 但长期看，播客更倾向于把 Google 看成互联网基础设施公司，而不是 AI 2.0 的最终王者。Google 有搜索、浏览器、Gmail、Drive、YouTube 等强大基础设施，但这些旧世界资产也会变成包袱。未来真正引领 AI 2.0 的公司，更可能是新的前沿大模型公司，而不是背负旧商业模式的互联网巨头。 5、Cerebras 代表什么样的硬件机会？ Cerebras 在本期里代表的是一种 非传统 GPU 路线的高并发推理硬件机会。讨论的起点是：当前大模型反应速度仍然偏慢，而如果要让用户体验发生质变，可能不是快一两倍，而是要快 10 倍以上。要实现这种变化，可能需要从推理芯片架构上发生变化，而不是只沿着现有路径线性优化。 播客里把 Cerebras 形容成“特种兵”：芯片形态很特别，主打高并发推理速度，理论上能在某些场景里带来数量级的速度差异。问题是估值很贵、新上市后股价持续下跌，所以它不是一个简单“立刻买入”的结论，而是一个需要跟踪的硬件方向：当市场开始追求更快 token 时，异构推理架构会成为一个值得持续观察的分支。 6、什么是 Tokenmaxxing？它为什么既强化 AI capex，又带来新的风险？ Tokenmaxxing 指的是企业鼓励员工尽可能多使用 AI、尽可能多消耗 token，并把 token 用量当作 AI adoption 或 productivity 的指标。简单说，企业不再只问“你有没有用 AI”，而是开始用“你用了多少 token”来衡量 AI 是否真正进入工作流。 前期这对 AI capex 是利好：员工用得越多，token 消耗越高，模型服务商、推理需求、GPU、网络、存储、光互联等底层硬件链条就越受益。它把企业 AI adoption 从口号变成了真实消耗，也解释了为什么市场过去愿意继续交易 AI capex 上修。 但风险也在这里。当企业发现 token 预算烧得太快，CFO / CIO 就会追问：token 花到哪里了？哪些调用是高价值 productivity，哪些只是低效消耗？这会压制一部分 AI capex 叙事，因为企业可能开始限制低价值 token 使用；但同时，它也会催生新的软件机会，包括 token 监控、AI 使用治理、成本归因和 AI workload 管理软件。 所以 Tokenmaxxing 不是单纯利好或利空，而是两段式逻辑：第一阶段，它强化 AI capex；第二阶段，它倒逼企业管理 token 成本，从而推动 AI mission-critical software 出现。 7、什么是 AI mission-critical software？为什么它是 AI native 的新机会？ AI mission-critical software 指的是：一家企业大规模使用 AI 后，为了管理、安全、成本控制、数据还原、审计和治理 agent 行为而必然需要的软件。它不是大模型本身，而是大模型进入企业工作流之后，企业为了让 AI 可控、可解释、可审计、可恢复、可规模化，必须补上的软件层。 这是 AI native 的机会，是因为它不是传统软件公司硬蹭 AI，而是 AI 使用本身自然长出来的新需求。只要企业真的把 AI 放进生产环境，就一定会遇到这些问题：token 怎么花的？模型调用有没有浪费？agent 做了什么？数据误删能不能恢复？AI workload 出问题能不能定位？这些都不是锦上添花，而是企业级 AI 从玩具走向生产系统时必须解决的基础设施问题。 本期举了两个典型 use case：第一，CFO 发现 token 预算被提前烧完，CIO 就必须搞清楚 token 到底花在哪里，于是产生 AI 成本监控、token 监控和使用治理需求；第二，企业员工大量使用 agent / coding agent 后，可能误删、误改、误操作数据，于是需要面向 agent 的数据还原、审计和安全治理软件。 按照这个逻辑，大家可以继续往下推：凡是企业“用了 AI 以后才变得更痛”的环节，都可能孕育 AI mission-critical software。不要只问“这家公司有没有 AI 功能”，而要问“如果企业 AI 使用量增加 10 倍，这个软件会不会变得更必要”。 8、Datadog 在 AI mission-critical software thesis 里是什么位置？ Datadog 是这个 thesis 里最清晰的 observability 龙头之一。它本来就是云原生 observability、security、logs、APM 和 AI workload monitoring 平台，本质是在企业系统越来越复杂时，提供统一可见性、故障定位和安全监控。当 AI workload、GPU monitoring、模型调用、inference、token 消耗和 agent 行为增加后，Datadog 很自然可以被市场重新理解为 AI mission-critical software 的代表。 一句话购买理由是：DDOG 买的是 AI 复杂度上升后的观测与安全底座。 AI 带来的不是软件减少，而是 telemetry、模型调用、GPU 使用、推理链路、agent 行为和企业系统之间的复杂度上升。越复杂，越需要 observability；越进入生产环境，越需要 Datadog 这类平台。 数据上，DDOG Q1 FY2026 收入首次突破 $1B，达到 $1.006B，同比 +32%；$100k+ ARR 客户约 4,550 个，高于去年同期约 3,770 个；Non-GAAP operating margin 22%，free cash flow $289M，FCF margin 约 29%。这说明头部 SaaS 并没有被 AI 杀死，反而可能因为 AI workload 增加而重新加速。 但 DDOG 的问题是，市场已经更早看到它的龙头位置，reprice 可能已经先走了一段。按约 $85B 市值和 FY2026 revenue guide $4.30–4.34B 看，DDOG 已不是低估值修复票，而是高质量 AI software compounder。它在组合里的定位不是“便宜票”，而是这个方向的大票锚点和估值坐标。短期不适合无脑追涨，后续要重点看 DASH 会议、Q2 指引和收入加速能否延续。 9、Dynatrace 在 AI mission-critical software thesis 里是什么位置？ Dynatrace 是本期更偏重点的弹性机会。很多软件赛道都会有“老大 + 老二”的组合，例如 CDN 里有 Cloudflare / Fastly，AI 语音或通信软件里有 Twilio / Bandwidth；这一次在 observability / AI monitoring 里，Datadog 是老大，Dynatrace 是老二。 一句话购买理由是：DT 买的是 DPS 消费先跑、ARR 后确认的估值修复。 Dynatrace 是 enterprise observability 和 AI-powered automation 平台，偏大型企业、复杂 IT、云迁移和 AI 应用可靠性。相比 DDOG，DT 的弹性来自两点：第一，它同样处在 AI observability / AI mission-critical software 框架里；第二，它还没有像 DDOG 那样完成明显 reprice。 数据上，DT FY2026 ARR 超过 $2B，Q4 revenue $532M，同比 +19%；FY2027 revenue guide 为 $2.317–2.335B；Q4 有 22 个 ACV 超 $1M 的大单，其中 9 个是新 logo；logs 业务 Q4 consumption 同比继续超过 100%；FY2026 free cash flow $529M，FCF margin 26%。 DT 的核心争议在 DPS consumption 模型。客户先签多年承诺并消费，ARR 往往要等续约或重置时才反映真实用量。如果 FY2027 是一批 FY2024 DPS 客户续约重置窗口，那么 DT 的表观 ARR 增速可能低估了真实需求。 估值上，按约 $12.8B 市值、FY2027 revenue guide midpoint 约 $2.33B 估算，DT 约 5.5x forward sales；按 FY2027 FCF guide $613–620M，则约 20x forward FCF。若 ARR 因 DPS 重置回到 high-teens，市值有机会向 $15–18B 修复；若 ARR 继续停在 16% 左右，估值大概率维持低位。 所以 DT 比 DDOG 更适合做估值修复头仓，但前提是必须看到 ARR / net new ARR 兑现。它不是确定性比 DDOG 更强，而是弹性可能更大；如果下季仍无加速，只能当低估值 cash-flow 软件看。 10、还有哪些股票可以被放进 AI mission-critical software 框架？应该怎么继续思考？ AI mission-critical software 不是只看 Datadog 或 Dynatrace，而是一套选股框架。核心问题是：当企业 AI 使用量增加 10 倍、agent 行为增加 10 倍、token 成本增加 10 倍、AI workload 复杂度增加 10 倍时，哪些软件会从“有用”变成“必须用”？ 可以从四类方向去找：第一，observability / monitoring，谁能看清 AI workload、系统调用、故障、成本和性能；第二，security / access control，AI agent 做事越多，谁来管权限、审计和安全边界；第三，backup / recovery / data resilience，AI 或 agent 误删误改后，谁来恢复数据和系统状态；第四，cost governance / usage analytics，谁来帮助 CFO / CIO 搞清楚 token 花在哪里、ROI 怎么算、低价值调用怎么限制。 播客里提到的大票候选包括 Cloudflare、Datadog、Rubrik。Cloudflare 对应网络安全、边缘网络和企业安全入口；Datadog 对应 observability / monitoring；Rubrik 更接近数据安全、备份、恢复和 cyber resilience。它们的共同点是：原本就是企业关键软件基础设施，AI 部署越深入，企业越需要这些软件来保证系统安全、稳定、可恢复。 这类软件的优势在于，它们不是低成长、低质量公司，而是原本业务已经比较强，只是 AI 相关增量还处在 very early 阶段。后续更多企业正式部署 AI 后，这些原本的企业基础设施软件可能获得新一轮需求和估值重估。 所以继续挖这条线时，不要只问“这家公司有没有 AI 产品发布”，而要问：AI 进入企业生产环境后，它解决的是不是新增痛点？预算刚性会不会变强？CIO / CISO / CFO 会不会主动买？收入能不能随着 AI workload 增长而增长？只有能回答这些问题的公司，才真正有资格进入 AI mission-critical software 框架。 👋 加入社区： 请关注 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主播｜kamin Johnny 时间轴 00:08:42 VisionPro美版 00:18:05 Apple Watch国行 00:19:44 iPad国行 00:24:07 Mac国行 00:30:41 iPhone国行及港版 �当当当～全新企划：《随机网友计划》正式启动！欢迎各位网友参与到企划当中来，有意向的朋友发邮件到[email protected]就能与我们取得联系哦。 #25年6月 《vol.233 告别珠海副本，Johnny的小Gap生活》 《vol.234 这些东西为什么还放在购物车里｜试播集》 《vol.235 那些至今难忘的考试经历啊》 《vol.236 连下三城！Johnny找工记深圳篇》 《vol.237 WWDC25后的体验》 #24年6月 《vol.181 全国34省市刻板印象？当事人给你答案》 《vol.182 凑齐全国34省市本地人？还真不容易》 《vol.183 苹果全家桶新系统一周真实体验分享｜WWDC24》 《vol.184 当游客逛了几天华为松山湖三丫坡和溪流背坡园区》 #23年6月 《vol.129 周一，宜明媚》 《vol.130 苹果新系统一周体验报告｜WWDC23》 《vol.131 端午无端端，前端or后端》 《vol.132 毕业季：工作0/1/2/3年的我们，想要说》 #22年6月 《vol.77 毕业季：考公/考研/考教资是宇宙尽头吗？》 《vol.78 WWDC22一周体验报告》 《vol.79 聊聊大厂：你不知道的字节跳动和小鹏汽车实习！》 《vol.80 年轻人的第一辆车》 #21年6月 《vol.25 纳尼？日本留学竟然是这样》 《vol.26 苹果新系统与鸿蒙混为一谈》 《vol.27 #大聊特摄--假面骑士上篇》 《vol.28 理发回①录》 如果你喜欢我们的节目，请不吝分享和订阅，非常感谢！ *本节目每周一于Apple Podcasts｜QQ音乐｜网易云｜小宇宙｜喜马拉雅｜Spotify｜及其他泛用型播客平台更新

疗愈冥想栏目26： "道义放两旁,‘立'字摆中间"：《凡人歌》歌词与我有个误会，但30年后它却能抚慰我们所有人 🎧 Show Notes 🎧 1991年，李宗盛为一部武侠剧写了首片头曲。他说是"五个字凑呗"，不到一天交稿。没人想到，这首"命题作文"会在35年后，成为996上班族、中年危机患者、深夜出租车里的孤独灵魂的共同BGM。 这期节目，我们从成都电视台的点歌台出发，穿过1991年台北的机车流、2000年代北京的地下室、2024年的短视频弹幕，追问一个问题：为什么一首"大白话"的歌，能让三代人同时破防？ 👂 你将听到 👂 * 外公那句"这首歌写得好啊"背后的叹息，我花了30年才听懂 * "立"字还是"利"字？一场关于记忆偏差的私人考古 * 李宗盛的自白：我写这歌时，其实并不感同身受 * 鲍比达的编曲密码：二胡+琵琶+电子鼓，如何造出一首"江湖即人间" * 70后KTV、80后Walkman、90后短视频——三代人的《凡人歌》记忆切片 * 从身体扫描到认知重构：用一首歌做一次心理疗愈 👨 谁适合听 👩 * 深夜独自坐在车里不想上楼的人 * 在KTV吼过"你我皆凡人"突然红了眼眶的人 * 觉得"内卷""躺平"都不够准确，需要更古老的词汇来描述疲惫的人 * 想理解父母那一代，或想被下一代理解的人 * 所有承认自己是凡人、但还没放弃寻找春天的人 🗺 疗愈地图导航 🗺 * 开场：成都电视台的点歌台，外公的叹息 * 1991年：一个金牌制作人的中年危机，撞上时代的集体迷茫 * 歌词解剖：四层地质年代（存在论→社会学→情感史→哲学） * 声波的肉身：鲍比达与那把二胡 * 代际共鸣：70后KTV、80后出租车、90后短视频 * 64岁的李宗盛：终于追上自己写的词 * 疗愈引导：从"允许疲惫"到"欢迎来到平凡人间" 📚 延伸阅读 📚 * 李宗盛《有歌之年》巡回演唱会纪录片 * 电视剧《碧海情天》（1991）片头曲原版MV * 纪静蓉小说《我不是废柴》（2024电视剧《凡人歌》原著） 📱 互动评论 📱 你第一次听《凡人歌》是在哪里？和谁一起？欢迎在评论区留下你的"凡人时刻"。 🏷 关键词标签 🏷 #李宗盛 #凡人歌 #心理疗愈 #冥想 #70后 #80后 #90后 #中年危机 #内卷 #躺平 #华语音乐 #怀旧 #成长

我们看广告复活了 豆瓣简洁：潮汕阿嬷叶淑柔一直守着平淡的日子，安享晚年。孙子晓伟因债务缠身，瞒着家人远赴泰国，寻找传闻中的亿万富豪阿公郑木生。然而，晓伟最后却带回了一个震惊整个家族的消息：阿公早已不在人世，那个与阿嬷一直在书信中谈情说爱的，竟是一个陌生人。随着晓伟的调查，一段隐藏了半世纪的感情赫然袭来，击中了阿嬷的心。

（一）：杨荔钠导演的电影《小小的我》对弱势群体的去奇观化。 （二）：美国心理学家卡尔.罗杰斯的“自我论”。 （三）：皮埃尔.布尔迪厄的社会学理论。 （四）：运用马克思主义哲学的周围世界理论和微观学视角，分析电影《小小的我》中的实践活动对于个体的意义。 （五）：《流浪的星星》是法国作家勒·克莱齐奥创作的长篇小说，首次出版于2000年。 作者简介： 勒·克莱齐奥（Jean-Marie Gustave Le Clézio），1940年出生于法国尼斯，是法国新寓言派代表作家之一。 2008年，他因“以其作品将多元文化、冒险经历与哲学融为一体，是对殖民主义的尖锐批判以及对人类欲望的大胆探讨”而获得诺贝尔文学奖。 其代表作除了《流浪的星星》之外，还有《诉讼笔录》《寻金者》《沙漠》等。 故事梗概： 《流浪的星星》以二战为背景，讲述了主人公诺拉颠沛流离的人生经历。 诺拉是一个犹太女孩，在二战期间，为了躲避纳粹的迫害，她被迫离开家乡，开始了逃亡生涯。 在流浪过程中，她结识了许多人，有善良的救助者，也有居心叵测的坏人。 她在不同的地方生活，体验着生活的艰辛与人性的复杂。诺拉与一些人建立了深厚的情感联系，同时也不断地失去。 她在寻找一个能真正属于自己的“家”，但战争的阴影始终笼罩着她，让她的流浪生活充满了不确定性和危险。 主题思想： ● 战争的创伤：小说深刻地描绘了战争给人类带来的巨大灾难，尤其是对那些无辜的平民。 诺拉的流浪生活是战争受害者的缩影，他们失去了家园、亲人和正常的生活，心灵遭受了严重的创伤。 ● 身份认同与归属感：诺拉在流浪过程中不断地寻找自己的身份和归属感。 她是犹太人，但在逃亡中却无法以犹太人的身份正常生活；她在不同的地方生活，却始终感觉自己是一个局外人。 这种对身份的迷茫和对归属感的渴望是小说的重要主题之一。 ● 人性的善恶：书中展现了人性的多面性。 既有像救助诺拉的善良人们，他们在危险时刻伸出援手，体现了人性的光辉；也有那些为了私利出卖他人的坏人，反映了人性的丑恶。 艺术特色： ● 细腻的描写：勒·克莱齐奥以细腻的笔触描绘了诺拉的内心世界和周围的环境。 无论是自然景观还是人物的情感变化，都被刻画得栩栩如生，让读者能够深刻地感受到主人公的喜怒哀乐。 ● 象征手法的运用：小说中运用了许多象征手法，如“星星”象征着诺拉对自由、和平和美好未来的向往； 流浪的过程象征着人类在困境中不断寻找希望和归宿的过程。 ● 叙事结构：采用了非线性的叙事结构，通过回忆和现实的交织，使故事更加丰富和立体。 读者可以从不同的时间节点了解诺拉的经历，增加了阅读的趣味性和层次感。

你不是热心,你是太想证明自己是对的。成年人的世界，没有人喜欢被教育。你觉得自己在渡人，对方只觉得你在指手画脚。 你不必渡所有人。你只需要渡自己。 一、过度讲道理引发人际冲突的心理机制 1. 心理防御机制的反击 * 触发防御机制：当一方试图讲道理时，对方潜意识会将此行为翻译为“你在攻击我”，从而启动自我防御机制。 * 对抗性反应：对方不会关注道理本身，而是急于证明“我不是你说的那样”，导致越有道理越引发反驳。 * 纠正姿态的抵触：人们普遍厌恶被当成需要被纠正的对象，因此讲道理的行为本身会激发逆反心理。 2. 立场与认知的错位 * 立场差异导致不接地气：讲道理者往往站在自己的视角，而对方处于不同的处境（如房贷压力、家庭状况），导致所谓的“最优解”脱离实际。 * 认知框架的根本差异：当双方底层逻辑不同时（如买房派与租房派的价值观冲突），道理会变成毫无意义的噪音，强行灌输只会导致双方互不认同。 二、建立人际边界与闭嘴策略 1. 应对三观不合的相处之道 * 避免强行捆绑：对于三观不合的人，强行将两条不同方向的线绑在一起只会让双方都不舒服，此时应保持距离。 * 物理隔离策略：面对无法沟通的亲戚或朋友，最好的解决方案是“少凑一桌”，避免无谓的争论以维持关系和谐。 2. 闭嘴五字诀实操指南 * 停问换收走的执行流程：在开口前先停顿 3 秒，自问“他问我了吗？跟我有关吗？我说了能改变什么？”，若答案是否定的则进入下一步。 * 沟通方式的转换：将讲道理换成提问（如“你怎么想？”），若对方抗拒则立即收声，转而聊天气或美食，最后转身去做自己的事。 三、自我成长优于说教 1. 过度干涉源于自我缺失 * 投射心理分析：人们之所以热衷于管别人的事（如劝分手、教做人），往往是因为自己的事很困难，通过干涉他人来逃避自我问题。 * 边界感缺失：过度干涉他人本质上是缺乏边界感的表现，每个人都有自己的功课要修，替别人做功课并非真正的帮助。 2. 以身作则的榜样力量 * 行动胜于言语：与其口头说教，不如通过实际行动（如早起、读书、健身）将自己活成榜样，自然会吸引他人效仿。 * 自我负责的智慧：成年人最大的自觉是不必对所有人的人生负责，专注于自我成长，他人自然会跟随光走。 🍄更多表达的技巧欢迎 关注《想了又涂》小红书 或者直接添加涂涂微信：TuTu_Voice

「暖胎圈 Formation Lap」 Plan F是由米阿莫、王维基、砀山梨三位女车迷发起的非专业赛车类漫谈节目，我们会在这里复盘比赛进程、吐槽车队策略，当然也会时常立Flag 毒奶一下车手和结果。