心有猛虎，细嗅蔷薇

背景：在油管/B站有非常多的UP主，有非常多的高质量信息，访谈/播客等等，希望可以将其整理成文字稿，一方面填充自己的文件库，另一方面学习高质量的认知等 问题：显然，视频数据量太大不足以看得完，且听的效率要低于阅读，且众多英文视频对于英文听力不友好的人过于困难。 策略：构建一整套信息流，希望可以将对应UP主的视频分门别类下载音频，转录成文字稿，并提供总结，金句，重要片段，反脆弱的片段。 服务端：Ubuntu Linux (无 Root 权限，实验室内网，存在透明网关防火墙) 客户端：Windows 11 (运行 Clash 代理，具备外网访问能力) 目标：自动化下载 YouTube 指定频道视频 -> WhisperX 分离人声转录 -> Qwen 大模型翻译/润色 -> 生成汇总文档。 可行思考：可通过分析知识类高流量爆款UP主的文稿，批量收集，做一个微调模型，为自己的文稿润色，为后续做自媒体提供些许帮助。 一、 核心网络策略：反向 SSH 隧道 (Reverse SSH Tunneling) 由于服务器无法直接访问 YouTube 和 HuggingFace（国外），我们必须利用本地 Windows 电脑作为“跳板”。 1.1 初始 现象：最初尝试将服务器端口 7890 映射到本地，但 yt-dlp 频繁报错 Connection Refused 或 EOF。 排查：使用 netstat -anp | grep 7890 发现该端口被一个无 PID（僵尸/Root权限）的 sshd 进程占用。由于无 Root 权限，无法杀死该进程，导致新建立的隧道无法生效。 策略调整（关键点）： 放弃旧端口：不再纠结于清理 7890。 端口迁移：启用新端口 7899。 局域网绑定：本地 SSH 命令指向本地局域网 IP 192.168.31.48，强制 Clash 以“局域网流量”处理请求，规避了 Windows 回环地址的安全限制。 1.2 隧道命令（Windows 端） PowerShell ...

这是一个新的项目，正在开发，旨在总结，提高，思考。关于数据-信息的思考 Project Mirror 完整清单 一、设计哲学 对信息：不是获取更多，而是穿透更深。 对自己：大脑是索引器和推理器，不是硬盘。 对他人：读行为和决策，不读言论和叙事。 核心立场：让隐藏的东西可见。 二、元原则 准确优先：宁可不回答，不可回答错。 可追溯：每一个结论都必须能指回原文或证据。 认知诚实：不知道就明确说不知道，不生成"像模像样"的幻觉。 掌控感：用户掌控数据、逻辑、基础设施，不依赖黑箱。 原文至上：任何总结都有信息损失，系统定位而非替代阅读。 三、对信息的需求 信噪分离：过滤99.9%的噪音，只让0.1%的真正信号进入认知系统。 惊奇度过滤：优先处理能打破现有认知模型的内容，而非确认已知的变体。 林迪效应：经过时间检验的内容权重更高，最新的往往噪音最大。 语境还原：金句脱离背景就失去意义，必须还原说话的条件和对象。 结构显影：看到隐含假设、逻辑链条、边界条件，而非表面内容。 沉默分析：识别作者选择不谈的角度、省略的步骤、未言明的前提。 湿货捕获：干货AI都能给，真正稀缺的是模糊环境下的手感、直觉、权衡。 四、对自己的需求 索引而非存储：系统承担存储和检索，释放大脑去做连接和判断。 Just-in-Time：需要时才调取，不做Just-in-Case的囤积。 准确可信：现有产品找的不全、答的不准、看原文不便，这是刚需。 认知地图：可视化自己知道什么、不知道什么、以为知道但其实模糊的。 迷雾与清晰：区分验证过的知识和只是收藏过的知识。 连接发现：自动识别新输入与旧知识之间的潜在关联。 私人基础设施：从FastAPI开始，建立自己可控的AI infra，不依赖第三方。 私人内阁：多角度、多角色审视同一个问题，辅助决策。 私人DeepResearch：针对问题深入挖掘，穿透表面抵达本质。 五、对他人的需求 穿透叙事：区分"被表达的逻辑"和"真实的思考过程"。 言行对比：对比他说了什么和他实际做了什么，找到差距。 决策模型提取：从多个行为案例中抽象出"如果…则…“的取舍逻辑。 约束条件重建：还原当时的资源限制、信息完备度、时间压力、情绪状态。 非标内容挖掘：寻找复盘日志、失败案例、极端压力下的应激反应。 逻辑悖论识别：找出论述中的矛盾、断裂、循环论证。 影响力解剖：分析修辞策略、情绪操控、利益立场对表达的影响。 六、交互与体验需求 可见的工作过程：用户能看到系统在做什么、怎么做的、为什么这么做。 不确定性显性化：系统不确定的、在猜的、证据不足的，必须明确标注。 冲突透明呈现：当不同分析得出矛盾结论时，呈现分歧而非强行统一。 对抗性内置：系统默认寻找反例、攻击漏洞，而非顺着用户说话。 苏格拉底追问：通过持续追问逼出用户自己没意识到的隐含假设。 即时反馈：做一个动作立刻看到结果，缩短反馈周期。 进度可视化：知道自己在哪里、学到了什么、还有什么盲区。 低失败成本：可以试错、可以被打脸，不产生社会性后果。 七、输出与整合需求 高惊奇度生产：基于已有认知生成能给他人带来信息增量的内容。 反脆弱培养：通过持续暴露盲区和对抗训练，提升对信息的直觉和判断力。 Trade-off完整呈现：把决策的显性/隐性收益与成本、短期/长期账本摊开。 跨域迁移：发现不同领域知识之间可能的关联和类比。 八、系统能力需求 全源接入：支持URL、PDF、Markdown、本地知识库、主动检索等多种输入。 分级处理：根据内容价值自动或手动选择轻量索引、标准处理、深度研究。 多Agent协作：语境还原、逻辑显影、行为考古、溯源校验并行工作。 双层视图：左侧原文、右侧空白层（批注、对照、锚点）并列呈现。 认知地图：动态知识图谱，标注清晰区、迷雾区、空白区、连接线。 状态转换机制：定义知识从迷雾变清晰的触发条件（验证、对抗、行为证据）。 九、技术与架构需求 私有化部署：优先本地运行，数据不出本机。 数据主权：所有数据可导出、可迁移、可删除。 模块化设计：LLM可替换、Agent可扩展、存储可切换。 API预留：为未来外溢和产品化预留接口设计。 十、边界与诚实声明 能做什么：公开信息的深度处理、逻辑结构的显影、已有知识的索引串联。 不能做什么：获取非公开信息、替代用户做判断、保证100%准确。 冷启动策略：新用户如何从零开始逐步建立知识库并获得早期价值。 十一、价值主张 自用优先：先为自己服务到极致，再考虑外溢。 认知穿透：穿透信息的噪音层、自己的盲区层、他人的叙事层。 让空白可见：读到文字的同时，也读到文字没有说出的东西。 单独的思考 十二、逻辑与假设 作者的隐含假设（他觉得理所当然、所以没写出来的前提） 逻辑链条的断裂点（从A跳到C，中间的B被省略了） 利益与立场（为什么这个人要说这件事） 语境依赖（这句话在什么条件下才成立） 沉默的替代方案（他选择说这个，意味着他没选择说什么） 行动与言论的差距（他说了什么，他做了什么） 十三、分析事情的核心原则： 简化是必要的，但要选择有效的简化方式 归因要选择层次，优先选择可追问、可干预的层面 警惕万能解释，主动寻找反例和边界条件 区分效果和动机，对动机判断保持谨慎 保持比较视角，区分特有现象和普遍现象 框架是工具不是答案，要加约束条件才能用 追问有终点，停在可干预的层面 对批判本身也要批判，包括对自己的分析 设计思路 Project Mirror: The Cognitive Glass Box Version: 1.0 (Architecture Definition) ...

最近在思考一个问题，互联网时代下，数据，信息，唾手可得，而AI时代更让信息可以完全无成本的被生产。那么，什么是重要的？什么是不重要的？什么是高质量的？应该追求什么样的信息和数据？ 似乎有几种答案： 1、模仿：选择一些人，无论是成功人士，还是有非凡见识的人。总有一些人是值得学习的。去寻找他们的言论，他们的推荐，他们的信息，他们的认知。在此基础上，提取元信息，那些本质的，第一性的。但是这也带来了问题。偏见，误差，往往别人说的话，别人写的文章是被润色的，并不是他心里猛然迸发的东西。然，真正决定一个人高度的，往往是他无法言说、猛然迸发的"直觉"”应该是这样“”潜意识“。语言是降维的，通过阅读文字去模仿他们的“命运”时，我们往往只学到了皮毛，却错失了他们决策背后那个庞大而沉默的潜意识，认知越深，知识量越大，哪些潜意识越容易被掩盖。会越来越认为，我已经掌握了潜意识，我的表达就是我，而潜意识不是。就此忽略了可能最重要的东西。 2、广泛：尽可能多的了解，尽可能多的学习，我也是这么做的，但是发现，学不完，不可能学的完，庄子云：“以有涯随无涯，殆已。在无限的信息面前，贪就是穷。世俗的东西已经让自己精力有限，那只有寻找感兴趣的东西。 3、时间：经过实践检验的东西，才是真的，能留下的都是精华。一本书存活了50年还在被读，大概率比上周出的畅销书更值得读。也就是林迪效应——存活时间就代表质量。但是一直读资治通鉴，孔孟老庄，恐怕会错过新的研究，新的范式。再者说，三字经等等旧内容存活真的是因为质量？还是因为统治阶级的需要？厚古薄今与厚今薄古，都是偏见。 4、信息节食、断食、禁食：这个点其实是某种解决策略，主要是消化已经有的东西，深入思考。本质是暂时停止输入，自我清理已经接收到的信息。就像电脑运行太多程序会卡顿，关掉一些就能恢复流畅。如同马伯庸最近提出的记录法：“只记录事实，不记录观点。” ，我似乎老是被辩论思维影响，希望找到多方视角，希望在任何一种视角下找到正反两面。在两面的碰撞中寻求交融和统一，但需要思考的是：有没有在观点的碰撞中丢掉了事实本身？ 反思：信息就如同鸦片，我们停不下来，我们被淹没，时间过去，留下了什么？似乎什么都没留下。 回望过去几年的互联网记忆： 别迷恋哥哥只是个传说 先定个小目标。挣他一个亿 且行且珍惜 汪峰离婚了！汪峰又结婚了！ 挖掘机技术哪家强 no zuo no die 听懂掌声 …… 反而，我有点过想不起，这两年有什么新的网络热词，热梗，似乎也就是前段时间的斩杀线比较有点印象。什么都不记得。 这些曾经繁花似锦、烈火烹油的热梗，如今留下了什么？除了一地鸡毛，我想不起任何对生命有滋养的东西。即使是前段时间有些印象的“斩杀线”一词，恐怕也会在半年后被大众遗忘，而后惊呼，他们曾经居然那么火。 孔子曰：群居终日好行小慧难矣哉！如果把所有的精力都从自我的内心成长转移到外界的琐碎，难以哉！ 今天，展开一本厚厚的书，确实读不下去，为什么？因为这是需要集中精力的，是需要定力的，是需要动脑子的，是需要反人性的定力的，是反脆弱的修行。而抖音/B站是脆弱的，没有心流，只有舒适圈。 突然回想，没想到这样的信息，是我在十年前就听到的。当时高中的我没听懂，甚至大学的时候也没听懂，当我猛然思考到这个话题的时候，没想到，和它相遇了。 这是熊浩在2016年的演讲，为时代发声，今天听来，依旧是振聋发聩。为时代发声音 慕然回首，那人却在灯火阑珊处！ 本文为此项目源头： 元认知-元信息 。yy兄开源项目[cabinet](DayDreammy/cabinet: Cabinet: a quote-centric, transparent long-context research MVP.)也给了很多启发

跨年的时候发了朋友圈。 以往都要写很多文字。今年写的是最少的。反而2025的经历是最丰富的。做了蛮多事情，反而越不想在朋友圈表达。 反而每个字都字斟句酌，一句话里边有好几个想表达的意思。能一句话说清楚的事情，为什么要让人猜呢？不知道。可能这样比较容易装逼。 2025，一种新的味道，半熟的杏，隔夜的茶，冰凉的酒。 总是快的猝不及防，快到来不及回味，总有种跟不上的感觉。最大的追问是:能有几分可以把握的主动?不知道，只是脑海里飘过一首闽南歌曲。 一年又过去，微风吹过，此时此刻，恰如彼时彼刻。只是，没有清冷，只有温暖。 关于网站 2025年初去厦门，回到广州时感觉到一种强烈的孤独和失落，我不知道失去了什么，可能2024于当时的我来说，还是太过沉重。回来之后动手搭建了第一个网站，做点没做的事情整理心情，做的挺花哨，但不实用，后台配置非常麻烦，后期索性直接在flowus记录了。网站就暂时搁置。一年过去，打算重新做一套工作流，要有本地，要有网页，所以重新构建了这么一个框架。在本地写完push就可以自动渲染发布，体验上是不错的。预计2026会在这里发布一些东西，域名没变，浏览器可以直接输入yunfei.life访问。实现在这里基于 Obsidian 与 Hugo 的自动化知识管理系统 关于自己 总结下来，也不多，苏轼最后的一句“着力即差”让我很受益。这是一种表达，一种佛家的表达，正是“执象而求，咫尺千里。花枝春满，天心月圆”。 话是这么说，但偶尔有会觉得有种逃避的意味在里头。究竟是阿Q精神还是我心光明，也在时常反转，说到底，是安慰自己的，人是最会骗自己的，正是：理性从不参与决策，理性扮演的角色是合理化自己感性做出的决策。 半熟的杏，究竟是酸中带甜还是甜中带酸，这不重要，重要的是好吃，不像熟透了的甜的腻，不像完全不熟的生涩，吃的时候不知道的是，牙会被酸到咬不了豆腐。 隔夜的茶，涩，苦，但是回甘。喝一点可以，喝多了恐怕要肚子疼了。 冰凉的酒，冰的刺激和辣的刺激，喝多了，居然会感觉到甜。这是酒的乐趣，但是要记得酒喝多了也伤身。 时间太快，快到反应不及，快到好友逐渐成家，父母鬓已全白，而我马齿徒增。 发展太快，快到学习不及，快到四年前已经是寒武纪，新事物猛然涌现，我只有加紧马力。 生活太快，快到大脑迟钝，复杂程度指数增长，单核的大脑有点跟不上。 面对这无常和快速变化的世界，就算是天才，纵然是英雄，又有几分可以决定可以把握自身命运的主动和能力？我不知道，我能有的答案，只能是：人生海海，爱拼才会赢。 关于未来 未来。这词太大了。 25年前半年去了解了一下脑机接口，做了半年的实习。感受是这方向一定是未来几十年的核心，作为先驱企业还是很有潜力，但是脑机接口避免不了的是伦理问题，死了人怎么办？用目前这样的方式发展脑机，真可以不考虑对人的伤害吗？情理上，确实很难接受。 大模型是另一条路，25年初破圈之后，大模型玩家正式进入了新的时代。细节不可知，但是仅凭薪资和挖人的情况可见竞争之激烈。 似乎都是路，似乎都不是很好。 就技术来讲，这几年爆炸式发展，根本是学不完的。那么，怎么办？我希望做的是可以产生复利的，10年后，20年后依旧对自己有收益的东西。要讲求效率，用最短的时间做最多的东西。复利，什么是复利？说白了就是”透过现象看本质“，就是见相非相。寻找本质的，第一性的，在这个有点草台班子的世界里边寻找一些有意思的东西。 关于人 什么都会变。人性不变。

第一部分：引言 (Background) 痛点：市面上的平台（知乎/公众号）数据不在自己手里，且排版繁琐。 愿景：想要一个“写完即发、无感同步、动静分离”的系统。 核心理念：技术服务于内容，而非被技术捆绑。 第二部分：架构设计 (Architecture) **技术栈选型： 写作端：Obsidian + Git (本地管理) 服务端：Ubuntu + Docker (环境隔离) 生成器：Hugo (极速静态生成) 自动化：Python (自定义逻辑处理) 存储与展示：Nginx (Web服务) + Alist/Rclone (云备份) 数据流 ：本地 Obsidian -> Git Push -> VPS 裸仓库 -> Python 脚本接管 -> Hugo 生成 -> Nginx 展示 核心逻辑 第三部分：核心实现 (The “How”) 环境介绍 目标：在阿里云 Ubuntu 24.04 上搭建基础环境。（个人使用的是阿里的ESC服务器，2 核（vCPU）2 GiB，年租99） Docker 的应用： 简述：为了保持宿主机干净，选择用 Docker 部署 Nginx（Web服务器）和 Alist（云盘挂载）。 亮点：通过挂载卷（Volume），让 Nginx 直接读取宿主机的静态文件，实现了容器与本地的灵活交互。 Alist (网盘挂载器): 作用：把阿里网盘变成服务器的一个硬盘目录，或者提供 WebDAV 给 Obsidian 备份。 部署：在 ECS 上安装 Alist。 连接：配置阿里网盘 Token。 用途：图、附件、数据库冷备份都扔进阿里网盘，节省 ECS 空间。 Git Server (Gitea 或 纯Git): ...

线性结构的局限 斯蒂芬·平克说：写作之难，在于把网状思考，用树状结构，体现在线性展开的语句里。 语言是很好的简化，条理化思维的工具，但往往不是很好的记录思维的工具。 如果把思维比作无数烟花在脑海中绽开，语言只能像一串鞭炮一个一个词句地接连引爆。导致我们接收到的信号也只能是压缩处理后的鞭炮，而不是最灵动而壮阔的漫天星火。 人难以深入思考它难以言说的事物 像维特根斯坦所说：“语言的边界就是我思维的边界”。 我之前会隐隐有所感觉，在英文环境下思考时，思维会不自觉地被简化，难以深入。 也会觉得，像内卷、凡尔赛，都是我深有体悟但在听闻之前从没有认真思考过的一种感受，直到第一次听到这些概念，内心大喊：“aha，that’s exactly how I feel when I was in…” 但在当时的情景下，却难以自己把这个情景中的底层逻辑抽离出来组成这样一个核心概念。 记得之前翻豆瓣“全世界各种无法翻译的微妙词语”，记下了： 西班牙语有一个词，叫Sobremesa，形容“吃完饭后，大家在饭桌上意犹未尽交谈那段短暂而美好的时光”。 夏威夷语有一个词，叫Akihi，形容“问好了路，可是走着走着，又忘了”。 乌尔都语有一个词，叫Goya ，形容“明明知道是不可能发生的事，可是因为他讲得那么动人，几乎让你以为会真的发生” …… 不自觉地想，如果一个人可以掌握世界上所有的语言，他感受世界的颗粒度可以有多细呢？ 开始吾日三省吾身，有什么是我体悟过感受过，只是无法被轻易表述，又亦或完全无法被表述的。 对思维的过度简化，让我们忘记了真正重要的，深思求索的过程 试问，什么是时间？什么是游戏？什么叫土味？什么又叫意义？不知道有多少人能给出一个令自己满意的答案，多数或许从没有思考过这样一个问题。 黑格尔说：“熟知的东西之所以不是真正知道了的东西，正因为它是熟知的。” 当我们把一个复杂深刻的概念抽象成一个小包，并把这个小包贴上标签后，我们就不再思考这个小包本身装了什么，尤其，它是怎么被打包出来的？ 就像多少人记住了勾股定理，却忘了它是怎么被推导出来的，但后者，往往是更值得被掌握的。 打标签的seamy side 像张潇雨曾说的，由于大脑的计算能力和运转方式所限，我们通常更愿意以某种抽象的称号或概念来定义和储存我们对周遭世界（与他人）的理解，而不愿意关注具体发生的事情。比如我们会问： 某某人这么对我，TA 是不是一个「渣男」？ 我现在收入这么多资产有这些，叫不叫「财务自由」？ 我的身高体重体脂率是这样的，可不可以算很瘦了？ …… 所有这些问题都自带一个陷阱，那就是它们的指向是本末倒置的——明明世间是先有一些客观事实，然后人们使用某种词句和概念将它们总结归纳。但时间一长，被使用得太过泛滥之后，概念本身仿佛超越了事实与行为，变成了某种客观标准。 To make things worse，当我们偶然因为一件事给别人或自己贴上某种负面标签时，它往往会依照俄狄浦斯效应演变为一种self-fulfilling prophecy，变成一个人长久以来的心结。 对人思考方式的定势化影响 Whorf 在提出语言相对论的假说（The language one speaks influences how one perceives and conceptualizes the world）时说，“Language is not merely a reproducing instrument for voicing ideas but rather is itself the shaper of ideas, the program and guide for the individual’s mental activity”。 ...

珠江畔断髻妨云，负星辰，匿莘莘。芥子众生，须弥寂如昏。夜半影只天地客，零思意，正波粼。 谷围南梦碎微曛，乱前身，忘纯真。屈子白圭，一梦了无痕。莫道心枷皆五蕴，人间事，断痴嗔。

由于我的懒惰，好些内容直接发在了flowus，也就是这里[https://flowus.cn/share/a9e5581a-2676-4501-b08a-ec70c78bd092?code=XB8DLF](https://flowus.cn/share/a9e5581a-2676-4501-b08a-ec70c78bd092?code=XB8DLF 【FlowUs 息流】失落的世界-雲飛逸梦) 。 后续网站随缘更新（有空的话会重构一下）。

缠师，缠诗 六州歌头-缠中说禅 转一首偶然读到颇为喜欢的词，以作记念，画个标点 黄泉路拥，何处托行尸。 ​双锦字，焚作泪， 百千丝，葬沉泥，落魄成新鬼。 情如水，收无计， 生若死，醒犹醉，觉还疑。 熬梦酿愁，辛苦咸酸味，几许人知。 埋长亭别恨，挂老树相思。 究竟缘谁，尽心痴。 入红尘戏。 惊天地，鹏展翅。 挟风雷，存永罪，终不悔。 振罗衣，立云霓，抖擞凌霄志。 银河坠，缺星堤，弯日轨， 旋经纬，乾坤回。 混浊同污，纳纳穹苍气， 激荡崔嵬，送鲸涛翻海。 掷酒一高歌，万古同杯。 临江仙 新居落成，新春将至，聊赋《临江仙》以记之 缠中说禅 浊水倾波三万里，愀然独坐孤峰。龙潜狮睡候飙风。无情皆竖子，有泪亦英雄。 长剑倚天星斗烂，古今过眼成空。乾坤俯仰任穷通。半轮沧海上，一苇大江东。

MBTI是一种巴纳姆效应： “巴纳姆效应”是指当人们认为性格描述特别适用于自己时发生的现象，尽管事实上性格描述中充满了适用于所有人的信息。 MBTI 测试的流行归因于人类的一种认知偏差，称为“巴纳姆效应”或“福勒效应”，即人们很容易相信对自己性格的一般性描述，这些描述非常模糊，可能适合任何人。 当然，把人归类于16种类型本质是一种量化，量化的过程就存在失真，丢失了本真的更多的信息，映射到这样16个维度，并且需要注意的是，I和E。S和N。T和F。J和P。这几种是不是对立的？窃以为不是，不同环境下人的表现是不一致的，就如同i人也有很E的时候，这最多是一种映射。 通过开放性题目的测试结果用数字描述人格，是将复杂的人性变幻成了简单的数字表征，就如同美团的打分机制，很多5.0的餐馆实际体验并不好，再比如微信读书书籍评分，低分书籍未必没价值，高分书籍倒有可能是鸡汤书（正是下下人有上上智，上上人有没意智）。拿到一个评分，就是用获取真实的方式摈弃了真实。 获取的是分数的被评价的虚拟的损失了的真实，摒弃的是复杂的内在的完整的真实。 熊浩在微博的言论： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 有人问MBTI。 是的，这个世界上有越来越多、各式各样的，试图照出“你到底是谁”的镜面。 它们是科学吗？ 也许是。 那我们应该笃信它们吗？ 不应该。 为什么？ 因为，镜子里的你，头发要是乱了，你可以再次梳理。 因为，测评里的你，如果不及预期，你可以诚心改变。 瑕疵，亦是纹理。 木纹斑驳而古雅，石纹坚卓而通彻。 去发挥你的优势，去生长你的技能，而不是屡屡在夜里 攻击、怀疑、抱怨自己心里缓缓淌出的生命纹理。 你也许就是木纹， 但你，远比镜子伟大。 “霍乱人心，倒果为因，师兄如此执着镜像，可笑，可悲。” “那师弟你说，该当如何？” “山川无谱自成绝响，墨线量不了云霞飘荡。纹生天然，不劳镜鉴🙏” 上面说到巴纳姆效应，关于量化的失真。 其实再想来，还有标签化脸谱化，以及【我是我所以我才这样，而非我是这样，我才是我】。 再想想，量化，语言也是一种量化，我们用几千个汉字，几万个单词，对这个真实的连续的世界做采样，难怪会有不精准的地方，MBTI何尝不是？ 我是主体，我是自由的。我想我们在描述（标签）之外生存，语言可以完整的描述一个人吗？何况MBTI。此为“墨线量不了云霞飘荡”。