Damn! 爱不是桌面摆满的东西，而是清空桌面后看到的那个桌子。
我们以为爱是那些“东西”，总想着往桌面堆满。
但真相恰恰相反：它是被你堆上去遮住的那个桌子。
每移除一样东西，你就会多看到一点爱。
当你彻底清空时，剩下的正是完整的、永恒的爱——一个从未离开、原本就有的东西，那就是你，你就是那个桌子。
你找来找去找不到，很生气，谁把它藏起来了？
但恰恰是你的“找”，遮住了你要找的东西。
问题是答案的障碍，目标是实现的障碍。
古老的大师告诉你，停止找，它就会出现。
你觉得这太JB荒谬了，但当你真正停止“找”，它真的出现了。
读完你心想：什么垃圾文章，滚。
2024-11-16 中文 | English
When using AI to generate code, I keep running into the same frustrating problem: it tends to split my code excessively. A single function gets broken into multiple smaller ones, and a single file becomes a collection of scattered files. It seems to believe this approach aligns with “industry best practices.”
Take a simple task like sendMessage(user, message). Instead of keeping it straightforward, the AI splits it into a message builder, a message sender, message types, and so on—scattered across five or six files. The kicker? I don’t even need them to be reusable—they’re just there for this one task. It’s a nightmare to read, let alone modify.
Eventually, I realized this problem has a name: over-abstraction.
At first, I didn’t understand why the AI did this. Later, I discovered the reason: I had picked up some trendy prompts from the internet, ones that were quite popular, starting with phrases like “You are an expert in…” or “You are a senior engineer…” that emphasized “following best practices.” These prompts made the AI behave like a big-company senior engineer, endlessly splitting and abstracting my code into oblivion.
So I started iterating on my prompts, steering them toward old-school legends like Ken Thompson. Finally, I arrived at a version I’m happy with. Now, the AI tends to choose the simplest, most straightforward solutions, avoiding unnecessary abstractions. The functions get longer, the files grow bigger—but the code becomes clearer and more reliable.
Goodbye “expert” / “senior engineer” / “best practices.” Farewell, byebye.
Devcon 真的很扯，门票要 600 美金。
真正的开发者大多赚不到这么多钱，尤其是那些开源贡献者，常常一分钱都拿不到。但他们才是真正推动创新的人。
如果哪天我有机会办个会，但凡收一毛钱，我他妈就是个傻逼。
机缘巧合下，研究了几个过往的项目，那些失败的案例往往很少被人提及。
其实所有的失败中都有成功与失败两个方面。我发现人们往往忽略其中成功的尝试，同时也不去深入分析失败的原因，只留下一个简单的 “不可行” 结论。
一个更聪明的态度是：从每一个例子中，学习其成功的部分，并理解其失败的原因。
在比特币诞生前，有许多数字货币的尝试，如 eCash、e-gold、Hashcash、Bit Gold 和 B-money 等，但它们都失败了。
如果你像大多数人一样，得出 “数字货币不可行” 的结论，那么这既不正确，也无意义。
对中本聪来说，他从这些失败的尝试中，分别学习了他们成功的部分，并规避了导致他们失败的问题，继续作出尝试。最后诞生了比特币。
人们本能地喜欢 “做判断”、“下结论”，但这对于推动世界进步帮助不大。真正的进步来自于从历史中学习，并有勇气做下一个失败的尝试者。
当你说“我在吃面条”时，
表面上看，重点在于名词“我”和“面条”。
但实际上，“我”和“面条”都不存在，真正存在的只有“吃”。
只有动词是存在的。
当你深入探究“我”或“面条”时，你会惊讶地发现，
它们其实都是某些类似“吃”的动词行为的体现。
Alan Watts:
Every organism could be called the behavior of the field or environment in which it is found.
（每个有机体都可以被看作是，它所处的那个环境所做出的行为。）
最近在读《薄伽梵歌》，这使我对 karma yoga 有了新的理解。
一般认为，karma yoga 就是做你该做的事情，然后不期待结果，结果交给上天。
这是通常的理解。
但实际上，karma yoga 并不是不期待结果，而是接受所有结果，理解到所有结果都是神的恩典。
如果你对一个结果不爽，是你不够尊重这个结果，你没有接收到这份礼物。
我觉得这个态度是对的。
当你去定义一个结果好还是不好的时候，你已经开始微微地不尊重了。
感受和领悟那个结果，是你拆开包装，获取礼物的过程。
创造游戏的不是开发者，而是玩家。
玩家通过金钱和时间，来施加影响。
开发者开发玩家想玩的游戏，这样游戏才会生存下来，
所以开发者只是玩家创造游戏的一种手段。
然而玩家本身也不是那个终极原因，
他们也是众多因素综合作用下的产物。
继续追溯下去，会发现源头是空的，
意识到游戏是做给我们的宇宙母亲的。
我们都是她的一部分，游戏也是她的一部分，
创造游戏、体验游戏，是她的舞蹈。
偶然看到阿凡达的含义，很有意思：
阿梵达（avatar或avatara，梵文：读作avatāra）在印度哲学之中通常指的是在这个行星地球上神圣的生物（提婆）或至高的生物（薄伽梵，Bhagavan）的体现（Incarnation，身体的显示）。AVA 的意思是‘往上而下’‘降下’；TARA 的意思是‘横越, 横跨’或是‘通过’。 在印度神话里 AVATAR 是指一个存在物自愿的披上物质的外衣，为的是参与创造。以佛教的语言，阿梵达是指人性里的佛性；以天主教、基督教的语言，阿梵达是人性中的神性。
从这个角度来说，我们每个人，每个动物，每个植物，不都是阿凡达么。
Vitalik is ten times smarter than me.
Satoshi is a true artist.
As for me, I’m simply grateful to follow the path meant for me.
The journey blooms like a flower,
In its own time, everything unfolds as it should.
半夜吃着零食，忽然理解了一些我从未明白的东西。
我们就是那个中间的东西，一切东西流经我们，然后发生。
一切行为皆有因。因促成了我们的行为，我们的行为促成了果。我们就像一个通道。
在这个过程中，如果我们的“自我”很活跃，那这就是一个被污染了的通道。
看了一个关于发烧的视频，我觉得很有意思。
发烧是身体治愈自己的方式。高温会抑制细菌和病毒的生存，并强化免疫系统。
如果我们接受并顺应这个过程，身体会自行恢复平衡。
但如果我们把发烧视为一个需要解决的“问题”，就错过了身体赐予的礼物。
有时候真正造成破坏的，不是细菌或病毒，而是你的“不发烧才是正常的”这种想法。
对 上一篇 的一些补充：
换句话说，停止本身不能成为目标。当你试图停止，一个新的循环又开始了。你只能在“停不停止都可以”的状态下，真正停止。
我隐约感觉，这也是为何此刻等于永恒。要跳出过去和未来的循环，只能待在此刻。而此刻，并不像它看起来的那么浅。永恒就在此刻的深处。
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