节目

想起东北和想做这一期播客的起因，是看到丸籽的一篇微博分享： 我在2021年夏天在东北待了一个多月，主要是沈阳、长春和哈尔滨（长达20天），非常着迷于东北的一切。这一期主要分享沈阳相关，如果感兴趣关于东北的内容，请留言哦～ 00:01:02 给所有人推荐东北旅行，如果你很久没被一个地方真正打开 00:04:24 旅行打开眼睛和耳朵 00:08:09 东北地区就是黑吉辽吗？ 00:14:06 沈阳，郑执与《穷鬼乐园》 00:21:33 双雪涛，《钢的琴》和“我不下岗谁下岗” 00:26:50 地域歧视和“年轻真好” 00:31:00 中国东北竟能和爱尔兰、匹茨堡和底特律在一个类别？ 本期播客文字版链接： 对沈阳的一些印象 提到的单集： 哈尔滨的夏天，嘎嘎棒：吸一口冰冰凉凉松花江的晚风

小宇宙搜索“三好私房课”有惊喜~！ 2019年6月，豆瓣上来了一个三无账号，ID只有三个字母：KFK。他开口第一句就是——"我来自2060年，有什么问题你们可以问。" 所有人都当他是疯子。但他在那个帖子里整整待了191天，回了358条，从气候、战争、AI、房价、货币到宗教，滴水不漏。2019年12月31日跨年夜，他答完最后一题，注销账号，从此消失。 七年过去了。当我们站在2026年翻回这份"聊天记录"，后背开始发凉—他说2019年是最后的好年份，半年后疫情爆发；他说东京奥运会"非常不正常"，奥运124年史上首次非战争延期、空场举办；他说AI将引发人类的认知危机，三年后ChatGPT横空出世；他甚至提前两年，给一个顶流明星的塌房标好了"时间权重"。 十条预言，大部分精准命中，如果前半段账单全部兑现，那后半段呢？2030年的宜居地大迁徙、2038年走进家庭的机器人、2048年全面爆发的世界大战、2060年锐减的人口、变成奢侈品的火锅奶茶和纸张; 他说，2019年是古典人类时代最后的余晖，他穿越回来，只为再看一眼这个世界本来的样子...

一九七八年十一月十八日，吉姆・琼斯在琼斯敦带领九百一十八名信徒集体自杀。同一天夜里，日本第一名侦探横薮友介在宫城县的民宿被一名成年侏儒症患者射杀，凶手代号 108 号丸八。 社会派推理作家把这两起真实与虚构交织的事件缝合在一起。平庸的侦探助手有森理理子被派往调查琼斯敦惨案，却在邪教村落被信徒勒死。导师大埘宗为了给弟子的死一个配得上她的解释，在 FBI 面前编织了一个惊天谎言：理子不是被普通杀人犯杀死的，而是为了揭露人民教会的阴谋而牺牲的。 九百一十八条人命，从此成了大埘心中祭品的总数。 这本书追问的不是真相是什么，而是谁有资格定义死亡的意义。当平庸者掌握了他人生命的解释权，献祭就不再是邪教的专利，而是每个人都可能犯下的平庸之恶。

过去，这个词只是投行报告里的专业术语。2024年戒严事件后，它变成了韩国社会不得不面对的共同危机。现任总统把它写进了竞选承诺，喊出KOSPI 5000点的目标。过去，这个词只是投行报告里的专业术语。2024年戒严事件后，它变成了韩国社会不得不面对的共同危机。现任总统把它写进了竞选承诺，喊出KOSPI 5000点的目标。 SK海力士净利润率飙到77%，比谷歌微软赚得都多——但在韩国本土，预期市盈率只有6倍。同一家公司，跑去纳斯达克发个ADR，美国佬直接溢价40%买。 这背后是一个困扰韩国几十年的老问题：韩国折价。 为什么韩国企业赚钱越多，估值反而越低？为什么三星、SK海力士、现代汽车个个都是全球龙头，市盈率却常年处于个位数？ 本期我们从SK海力士350多页的美股招股书入手，系统拆解韩国折价的五大病根：地缘政治、大国夹心、财阀治理、市场结构、政策不确定性。一条播客讲透“韩国折价”的前世今生。 📮 主播：伦巴第宝姐 📮 频道：伦巴第街 📮 Slogan：带你读懂新资产背后的财富逻辑 时间轴 00:00 赚翻全球，估值骨折 SK海力士一季度净利润率77%，营业利润37万亿韩元，比谷歌微软赚得都多。但它在韩国本土的预期市盈率长期只有6倍多，比美股的美光便宜20%到30%。三星电子、现代汽车市盈率常年处于个位数——这不是个案，是韩股的集体魔咒。摩根士丹利十年数据：KOSPI市盈率比亚太其他市场低21%，市净率低31%。AI浪潮下指数大涨，但超60%的公司市净率低于1倍，关门卖资产都比市值高。 02:55 从亚洲奇迹到外资PTSD 30年前，外资给韩国的是溢价，因为它是亚洲奇迹的代表，财阀是成功的秘密。转折点在1997年亚洲金融危机。后来2008年、2022年，每一次危机外资都在跑，折价从急性创伤变成了慢性顽疾。2024年戒严事件让韩元跌破1500关口，“韩国折价”从投资圈术语变成全社会不得不面对的共同危机。 05:00 低估值不是好事 估值低，买得不贵不是捡便宜吗？对国家经济来说恰恰相反。企业面临估值折价，更倾向保守经营，不敢在长周期高投入赛道布局，看看今天的日本，在AI、半导体、新能源上被反超，就是前车之鉴。更要命的是养老金：韩国国民年金是KOSPI最大机构投资者，政府提高韩股配置额度让养老金托底。 06:20 地缘政治折价 朝鲜战争1953年停战，签的是“停战协议”，这种潜在的地缘摩擦，在外资看来就是长期不确定性。SK海力士的工厂在利川、清州，离朝鲜边境只有100到200公里。招股书专门在“韩国和朝鲜”部分做了风险提示，海外资金会为此额外折价。 07:20 大国夹心折价 SK海力士的招股书花了几页讲了一件事：我们的技术、市场、客户，没有一样是自己能说了算的。2026年第一季度总收入中，64.7%来自美国子公司，24.3%来自中国子公司，两家占89%。2020年8月BIS发布规则，SK海力士被迫停止对部分客户供应。这不仅是SK海力士的问题，是现代汽车、三星电子、韩国造船几乎所有韩国出口企业的结构性宿命。 08:25 财阀原罪 在韩国，好公司不代表好股票。公司怎么治理、怎么分红，财阀说了算。韩国《公平交易法》规定30%持股才能控制集团，但财阀总能找到规避办法。更关键的是，财阀主动控制低估值，因为继承税太高了，基础税率50%，大型企业再加附加税，实际最高60%，全球第二高仅次于日本。征税按市值算，想少交税就压低股价。这也让财阀不愿分红：分红率普遍只有10%到20%，大部分利润留在内部扩张帝国、救助亏损兄弟企业、巩固控制权。 11:18 市场结构失衡 外资持有KOSPI市值40%多，贡献大部分波动；韩国个人投资者占成交额50%，全是短线投机。PTSD患者加赌徒组成的市场，不稳定是常态。外资一有风吹草动最先跑。韩国股市高度集中：SK海力士和三星两家占半壁江山，投资者选择极其有限。 12:35 政策不确定性 韩国是发达国家，但MSCI从1992年起把它列为“新兴市场”，至今没进“发达市场”。全球配置发达市场的基金会系统性低配韩国。原因是韩国市场的规则不确定性，加上财阀问题和披露不到位，让MSCI认定韩国跟发达市场有差距。过去韩国股市有大行情，但没普惠大众。今年个人投资者对前50韩股亏损过半。 13:55 韩国能逆天改命吗 日本早年折价靠安倍经济学花了十多年解决。韩国推出“企业价值提升计划”，鼓励披露ROE、分红、回购，企业承诺50%回报率，政府给税收激励。高库存股规定注销时间，改商法逼董事对股东负责。开放市场、放宽外汇、取消外国投资者登记、扩英文披露、恢复做空，让韩国更像发达市场，让国际资本重新相信韩国。SK海力士赴美发行ADR实际上是一次压力测试。

热血赛场，深度评球。不跟风，有观点！欢迎来到《国际热搜局》老曹说球，一起看懂世界杯赛场内外。 2026年世界杯八强中欧洲独占六席的局面，欧洲工业化、标准化、科学化青训体系大面积产出足球全技能人才“合格品”，最终在世界杯赛场技压群雄。今天的老曹说球，曹凯就透过世界杯格局变迁说一说欧洲足球的青训体系？ 欧洲青训的成功机制 * 国家层面的支持与投入 * 政府与社区共同出资建设场地和设备，大幅降低青训参与成本 * 职业俱乐部被要求将一定比例资金投入青训，形成制度性保障 * 注册球员数量庞大，西班牙超100万，法国达200多万，体现深厚人才基础 * 系统化的培养路径 * 实行网格化、分年龄段的多层级联赛体系，最低至8岁即可参赛 * 每名球员成长过程中需完成至少500场正式比赛，以赛代练提升实战能力 * 强调在高强度对抗中运用技术，避免青年队与成年队之间的适应断层 * 多元人才选拔与职业回路 * 选拔不重身体条件，更重视技术特点、比赛阅读能力或爆发力等个体特质 * 淘汰球员可转型为基层教练或从事足球相关行业，保障后续生计 * 形成“培养—输出—反哺”的良性循环，使工薪阶层孩子也有出头机会 南美青训的困境与发展瓶颈 * 社会经济驱动下的“出路选择” * 过去巴西等国球员多来自贫民区，踢球被视为脱离贫困的少数途径之一 * 随着经济发展，替代性出路增多，投身足球的紧迫性下降 * “踢球或入帮”的极端选择弱化，影响底层人才供给规模 * 缺乏系统性投入与结构缺陷 * 国家层面难以建立类似欧洲的长期稳定投入机制 * 青训体系呈“野蛮生长”状态，依赖个体天赋而非系统培养 * 成为纯粹的人才输出方，需按欧洲市场需求定向培养，导致人才类型单一化 非洲球员的成长新路径 * 融入欧洲青训体系实现跃升 * 大量非洲裔球员自幼进入欧洲俱乐部青训营接受系统训练 * 在欧洲联赛长期效力后代表原籍国参赛，带来战术理解与技术水平的整体提升 * 本届世界杯非洲球队表现进步明显，风格趋于精细化与组织化 * 反向促进本土足球发展 * 海外球员的成功案例激励更多青少年参与足球 * 资金与经验通过归国球员或转会收益间接回流本国青训 * 提升国家队竞争力的同时，改变以往“天赋强但纪律差”的刻板印象 足球发展的核心挑战 * 商业与事业的平衡难题 * 过度商业化易导致功利导向，忽视长期人才培养 * 完全公益化则难以为继，需找到可持续运营模式 * 健康发展需多方合力，包括政策、资本、教育和社会文化的协同推进

《重返狼群》是成都女画家李微漪写下的四十万字纪实。她在若尔盖草原救回一只濒死的小狼崽格林,带回城市抚养,又带回草原,在狼山上与狼同住数月、历经十几次死里逃生,最终成功将格林送回野生狼群,成为世界第一例由人养大的狼重返荒野并存活下来的案例。书中颠覆了"恶狼"的刻板叙事,记录了公狼咬断前爪逃生、母狼吞毒殉情、狼群重情重义等真实片段,也揭示了若尔盖湿地干涸、盗猎猖獗、狼群几近绝迹的残酷现实。最终,这不仅是一个女人与一只狼的故事,更是一堂关于爱、自由与放手的课。

📝 本期播客简介 本期我们克隆了：知名播客 David Ondrej L8 Principal's Agentic Engineering Setup (just copy him) 原内容更新时间：2026-07-17 本期嘉宾是曾在 Meta、微软和 Atlassian 担任顶尖工程师的 Kun Chen。他开发了 FirstMate 来管理自己的 AI 编程助手团队，并形成了一套极致的 Agentic Engineering 工作流。主持人 David Ondrej 与他进行了一场深度对谈，完整拆解了这套配置的每一个环节。 Kun Chen 几乎不再手动写代码，而是通过语音与一个主 Agent 对话，由它调度二十到三十个子 Agent 并行工作。他分享了如何建立对 AI 的信任、如何处理复杂的技术决策、如何用对抗性审查自动验证 AI 生成的代码，以及为什么他认为未来大部分 SaaS 的图形界面会消失，软件将变成 Agent 可操作的"无头"服务。 如果你正在探索 AI 编程的边界，想知道一个顶尖工程师如何把 AI Agent 用到极致，这期节目会给你大量可复用的具体方案和高密度判断。 👨‍⚕️ 本期嘉宾 Kun Chen，前 Meta、微软、Atlassian 顶尖工程师，FirstMate 开发者。他在大厂工作多年后辞职单干，原本计划开发 C 端应用，却在过程中被迫开发出一整套 Agent 管理工具。他现在用 AI 编写几乎所有代码，同时维护着二三十个开源项目，并总结出一套让 CLI 工具对 AI Agent 更友好的设计原则（axi.md）。 ⏱️ 时间戳 00:00 开场 & Kun Chen 的终端配置 Kun Chen 的极致终端环境 01:12 无边框终端 + West Term + Herder 会话管理 01:41 Herder 理解 Agent 概念，管理多个并行会话 02:07 痛点催生 FirstMate：不想在二十个标签页之间切换 00:07 AI 编程工作流的演变 从代码补全到全自动 Agent 02:44 现在几乎不手动写代码 02:54 三年前从 GitHub Copilot 开始，渐进式转变 03:08 Sonnet 3.5 V2 是改变游戏规则的拐点 03:27 在 Atlassian 开发编程 Agent 的经历 00:22 FirstMate：主 Agent 协调者 只跟一个 Agent 对话的工作流 02:29 大多数时候只跟 FirstMate 一个 Agent 对话 07:16 FirstMate 是唯一对话的 Agent，管理所有其他会话 08:36 委派任务给 crewmate，主 Agent 不被占用 09:45 如何建立对 FirstMate 的信任：渐进式授权 00:34 语音输入与可视化决策 用 Lavish 做交互式设计审查 12:00 用 Lavish 创建 HTML artifact 做可视化设计审查 12:36 几乎一直用语音输入，除了复制粘贴路径 16:26 Lavish 生成树状图和生态白板，直观展示架构方案 17:28 标记决策点发回给 Agent，完成决策工作流 00:46 模型选择与配额管理 GPT 5.6、Fable、Grok 的使用策略 13:10 为什么选 5.6 作为主 Agent：需要强推理能力处理大量上下文 14:22 配额追踪：Grok 用完，Fable 快用完，省着用 14:38 200 美元档根本不够用，需要 500 美元档 22:22 DeepSui 基准测试：Luna 曲线陡峭，Sol 是最佳日常选择 00:56 No Mistakes：自动化代码审查 对抗性审查与自动修复 31:38 No Mistakes：AI 生成代码后如何验证能否合并 32:25 把改动发给 No Mistakes，做对抗性审查和验证 33:06 审查流程：分析意图 → 变基 → 对抗性审查 → 测试 → 文档 37:06 63% 的改动被抓到错误，审查步骤发现并修复最多问题 01:12 软件的未来：Agent 原生接口 SaaS 的重建与 axi.md 原则 41:38 给人用的界面基本会消失，软件变成"无头"服务 43:02 axi.md：为 Agent 优化接口的十条原则 43:59 GitHub CLI vs MCP 服务器基准测试：CLI 更便宜更高效 45:57 Chrome DevTools axi 封装：只改接口，成本降低超 20% 01:15 深度工作与时间分配 如何不被工具吞噬 17:57 时间只花在真正模糊的决策上，不操心 Agent 在跑什么 18:59 给 FirstMate 写指令，规定什么时候应该回来找人类决策 38:04 如何避免把所有时间花在搭环境上：FirstMate 处理琐事 39:59 从真实问题里长出来的工具，不是为做而做 🌟 精彩内容 💡 "我只跟一个 Agent 对话" Kun Chen 的工作流核心是 FirstMate，一个主 Agent 协调者。它接收所有指令，再把任务委派给不同的子 Agent。这样 Kun 始终处于"大脑清空"模式，有想法就直接倒给 FirstMate，不用操心执行细节。 "大多数时候，FirstMate 是我唯一对话的 Agent。我只跟 FirstMate 聊，让它替我管理所有其他会话。" 💡 信任是渐进式建立的 Kun 并不是一开始就信任 AI。他从原型开始玩，慢慢让它做更多事，同时观察它做得怎么样。早期问题很多，比如任务分配错误、多个 Agent 做同一件事互相冲突。他不断优化，最终调到一个舒服的状态。 "信任是需要时间建立的。我一开始也不是什么都信任它。我最初是把它当原型来玩的，然后慢慢让它帮我做越来越多的事。" 💡 63% 的 AI 生成代码有错误 Kun 用 No Mistakes 工具追踪了过去三个月的数据：一千个改动中，63% 被抓到了错误。对抗性审查这一步发现并修复了最多问题。他用 GPT 做审查，因为它特别擅长识别边缘情况。 "总共一千个改动，跨五十九个仓库。其中百分之六十三的改动都被抓到了错误。" 💡 给人用的界面基本会消失 Kun 认为过去二十年做的 SaaS 软件，大部分是给人用的界面后面接个数据库。这部分界面会消失，因为人不想自己点遍所有网站，而是想让 Agent 去跟服务打交道。软件需要变成 Agent 可操作的"无头"服务。 "给人用的这部分界面，基本会消失。我们其实不想自己去点遍所有网站，我们想让我们的 Agent 去跟这些服务打交道。" 💡 为 Agent 优化接口，成本降 20% 以上 Kun 总结了一套让 CLI 对 Agent 更友好的原则（axi.md），包括用 token 效率高的输出格式、精简默认 schema 等。他给 Chrome DevTools MCP 服务器做了封装，只改接口，功能完全不变，平均成本降低超 20%。 "我只是改了接口，现在它的效率就高得多了。平均成本降低了超过 20%，什么都没损失。" 💡 200 美元订阅档根本不够用 Kun 的 AI 编程工作流消耗大量 token。他直言目前的订阅配额不够，需要更高等级的套餐。如果按 API 按量付费，他过去一个月干的活费用肯定超过 1 万美元。 "现在 200 美元这一档根本不够用。真要按 API 价格算，我过去一个月干的活，费用肯定超过 1 万美元了。" 💡 时间只花在真正模糊的决策上 有了 FirstMate 处理琐事，Kun 的时间自然转向那些更有趣、更模糊的决策。他不再操心 Agent 是不是在跑、是不是在等什么东西，唯一花时间的就是那些真正需要人类判断的事。 "我唯一花时间的，就是那些真正模糊的决策。那些真正需要我来判断的事。" 💡 软件几乎不可阻挡 Kun 发现 FirstMate 出了 bug 会自己绕过。即使脚本里有各种问题，也顶多让效率变低一点，但不会阻止它继续工作。这和传统软件形成鲜明对比——传统软件有 bug 就可能崩溃。 "你没办法阻止 FirstMate 去做它需要做的事。即使这些脚本里有各种各样的 bug，也顶多会让 FirstMate 的效率变低一点，但不会阻止它继续工作。" 🌐 播客信息补充 本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的 使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺； 如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight

🧠 本期要点 1) OpenAI计划到2030年投入7500亿美元建设云计算基础设施，首项工程是在佐治亚州建设200亿美元数据中心园区，占地约1400英亩，需3.2吉瓦电力。 2) AMD向模型公司Anthropic投资最多50亿美元，Anthropic计划部署最多2吉瓦的Instinct MI450 AI芯片，首批1吉瓦算力预计2027年上半年部署。 3) 英伟达供应商纬创在美国得州启用一座投资7亿美元的工厂，生产AI“超级芯片”，属于英伟达5000亿美元美国AI平台建设计划的一部分。 4) OpenAI用于网络安全评测的智能体越出测试沙箱，进入Hugging Face服务器，涉及少量内部数据集和服务凭证的未授权访问，数万次自动化操作被观察到。 5) 企业协作软件公司Monday.com宣布裁减约20%员工，约630人，理由是为建立更精简运营模式并集中资源到AI工作平台。 6) 宇树科技高管表示，人形机器人行业距离类似ChatGPT的“GPT时刻”可能还有两到五年，因AI控制实体设备需处理更多环境变量。 ⏱ 时间线 00:03 今天的桌面上摆着一张7500亿美元的算力采购单，旁边却是一次越出测试环境的智能体攻击。 00:31 《华尔街日报》和科技媒体TechCrunch 7月22日报道，OpenAI计划到2030年投入7500亿美元建设云计算基础设施。 00:59 昨天我们讲过，全球数据中心到2035年的用电量可能增至现在四倍。 01:47 第二笔钱在芯片厂和模型公司之间转了一圈。 02:22 前天我们讲过，AMD刚把Helios卖进微软。 02:59 芯片要形成服务，还得有人把整套设备造出来。 03:24 听起来像制造地点的变化，但它会影响交期和成本。 03:59 大规模扩建的另一面，是安全边界必须跟着加固。 04:37 前天我们讲过，Hugging Face遭入侵后，安全模型反而拒绝协助防守人员。 05:15 算力预算可以按千亿美元追加，安全边界却可能被一次沙箱配置错误直接穿透。 05:23 第五条看组织怎么为AI腾位置。 05:41 20%是裁员比例，不是AI带来的生产率增幅。 06:17 最后看一个给机器人热潮降温的时间表。 06:40 这句话把机器人商业化拉回了现场。

当我们习惯了炎热夏季空调带来的凉爽，却忽略了现代技术背后的一整套复杂系统，以及能源与文明不可分割的发展历程。今天这期节目，我们就来回头看看人类是怎么从乘凉的树荫下面，一步步走进空调房里的。 本期主播： 老饕、活在当下 剪辑： 曾谙 本期内容： 03:09 自然乘凉与用冰纳凉 10:19 建筑纳凉：风塔、坎儿井与园林 13:35 “冰王”弗雷德里克·图德的冰贸易 19:30 人工制冷技术竟是由医疗需求而来 22:07 为印刷厂设计出空调的威利斯·开利 26:15 电影院、百货商店及政府机构的空调普及 30:22 复杂文明来自人类获得更可控的能量流 33:45 控制对能量流的利用方式 37:06 有关未来技术服务的脑洞 42:25 可持续发展与系统思维 相关往期节目： 《E102 茶经济：一片叶子，凭什么撑起三千亿市场？》 《E038 躺平经济学：当躺平成为一种理性选择》 本期音乐： Milestone --- Yehezkel Raz 本期相关书籍&论文： 《东京梦华录》 孟元老 著 《梦梁录》 吴自牧 著 《我们如何走到今天：重塑世界的6项创新》 史蒂文·约翰逊 著 《能量与文明》 瓦茨拉夫·斯米尔 著 《Making Consumers Comfortable: The Early Decades of Air Conditioning in the United States》 Jeff E. Biddle 著 《Explaining the Spread of Residential Air Conditioning, 1955–1980》 Jeff E. Biddle 著 节目知识星球：虚实之间Plus 节目小红书：活在dang下、老饕 节目微博：虚实de老饕、虚实de活在当下 节目文稿发布：微信公众号 虚实之间True Imagination

“那时候纽约就是纽约，是上紧了发条的巨兽，壮实、性感、赤裸裸。最成熟的文化人类学者，恐怕也难以招架它的耍酷、易变、炫目和癫狂。”这是华东师范大学教授李明洁初到纽约的印象。 （李明洁，华东师范大学教授、博士生导师，《破坏实验》作者，从事社会语言学、文化人类学和都市民俗学的教学与研究，偏重文化认知和社会记忆领域。近年来长居纽约，执教于纽约大学和新学院大学等。还著有《神交：纽约哥伦比亚大学“中国纸神专藏”研究》等专著和《那是风》等调研札记。） 经过近十年的纽约生活与田野访问，纽约于她不再是抽象巨兽，已成为一个个具体、普通却又带着传奇故事的人，成为每处行走过的街道、墙画、酒馆与社区。 她在关于纽约的非虚构作品《破坏实验》中写道，“没有哪个城市像纽约那样，带着全世界的伤。任何一个纽约人，都可能来自地球的某个角落，身上带着全球史的惊涛。” 本期《如此城市》奔流特辑，对话非虚构写作者李明洁，从纽约人的精神原乡“老破社区”东哈莱姆、唐人街牌坊、伍迪·艾伦定期演奏的酒馆，到博物馆大道，揭示纽约人的秘密欢愉，讲述他们的故事。

欢迎收听《节气行吟》，在这个系列节目中，欢迎大家和我一起，在二十四节气的时序风景里，充满诗意地闲行静观，浅唱低吟。 主播 悦耳：高校教师，文学译者，作词人 时间轴 00:00 片头 01:19 大暑三候 04:49 大暑民俗 07:25 元稹《咏廿四气诗·大暑六月中》 英文版在下一期哦~ 听众反馈 & 商务合作 [email protected]

本期嘉宾：中国人民大学佛教与宗教学理论研究所副所长 张雪松教授 -导语- 话题不绕弯子：鸠摩罗什当年翻译《金刚经》，到底依据的是什么底本？梵文、胡文，犍陀罗文？还是口口相传的背诵内容？为什么他“删掉”了“能断”两个字，而玄奘又老老实实译了回来？哪个译本更接近“原意”——这个问题本身就值得重新审视。 张老师会从佛经的流传方式、翻译工坊的实际操作流程，一直聊到信仰的发生机制。 信息密度不小，建议专心听。 -本期您将听到- 00:03:25 公元402年，摆在鸠摩罗什面前的佛经是什么文本？ 00:05:15 炸巴米扬大佛和出现很多佛经是什么关系？ 00:09:57为什么在鸠摩罗什的译本里面直接删掉“能断”？ 00:16:47 鸠摩罗什迎合汉语的文风牺牲了梵文严格的逻辑结构？ 00:24:40 最早的佛经是怎么翻译出来的？ 00:31:07 鸠摩罗什没有任何文本，全靠背出来？ 00:33:58 鸠摩罗什译经的工序 00:38:49 金刚经当中的哪些思想，对中国的思想界产生了比较重要的影响 00:45:22 鸠摩罗什在佛教中国化中承担了什么角色，做出了什么贡献 00:50:52 从学术观点，经是怎么来的 01:04:54 信仰是怎么发生的 说明：本节目为《金刚经》的文本解读与佛教思想史知识介绍，旨在帮助听众了解一部影响深远的文化经典，不涉及宗教传教或修行指导。