如果你对我的幽默有所耳闻，又或者你是一个 I 值 / N 值很高的人，那你一定会喜欢我新开的 tg 频道。 这频道没有任何营养，无非就是些尖酸刻薄的歪理、哲学、爱情和时尚 —— 总之是你在 X 上很难看到的活人文字。 来：t.me/LydiaPod

1. rebase 是什么？为什么 Pre-IPO perp 需要做 rebase? 股票还没上市，肯定是没有公开市场价格的，所以 Pre-IPO 的每股价格其实是用公司估值/假设股本算出来的。 股本数每家估的不一样，所以用户看到的不同平台 $SPCX 价格能差一个数量级。 而等上市日期临近，公司更新了给sec 的文件后，实际股本就有一个更加确切的数字了。平台原来估的股本数就得更新，不然每股价格就和真实世界里的对不上了。 把合约从旧股本切换到新股本的过程就是 rebase，以 Aster 上的 $SPCX 为例，旧股本 118.7 亿，新股本 130.8 亿，系数就是 1.101937658。 2. rebase 的本质是什么？ rebase 的本质是拆股，要把旧的每股价格 ÷ 系数、旧的张数 × 系数，用户的仓位价值、盈亏、保证金保持不变，所以是一次价值中性的重新计价。 3. 为啥要 rebase，而不是下架旧的再上个新的？ 这个很简单，因为用户持仓的体验不一样。下架再上架对平台来说是最简单粗暴的，但用户面临的是被强制平仓，得找新的市场重新进场。 稍微温和点的是合约不下架，rebase 期间平台帮你做这个关仓再开仓的动作，但你的均价、浮盈等会被切断。 更干净一点的 rebase 方式是 Aster 这种，仓位一直在，价格和张数按照系数缩放，用户几乎是无感的。 4. 如果不 rebase 会咋样？ 由于旧股本偏小，隐含的每股股价就系统性偏高，股票真的上市后，所有合约就会对齐真实股价，价差收敛，多头可能看对了方向但得多扛 10% 的偏差，杠杆高的更难受。 rebase 说白了，从平台运营的角度是个苦活儿。但能否干净地把 rebase 做了，其实是对股票 perp 平台能否“长期反映现实”的一次考验。因为真实股票常常会受各种公司行为影响：增发、拆股合股、分红派息。每来一次，平台就理应把这部分现实变动映射到用户的未平仓位上。如果没有 rebase 能力的话，持仓用户就会没有安全感。

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pov: Claude Code is down and they ask you to write code manually

我很烦“引导式提问”，就是先问一个宽泛问题，然后跟一句“是不是因为 xxx”。这种问题一出来就已经是双输局面了。 提问的人暴露了自己的认知懒惰，没分离观察和假设就把脑子里的半成品丢出去。哪怕很多时候是出于好意，但结果就是得到的回答会被提问者的假设污染，对方大概率回应的是你在第二句里设定的框架，而不是用真实状态回答第一句里的问题。 而我很多时候作为被提问者也会觉得被冒犯了，因为这种提问方式隐含一个“我怕你回答不了抽象问题，给你个台阶下”的意思，但明明是提问者把自己思维没完成的部分转嫁给我。 除此之外，还会有一种添乱的感觉。本来针对一个“为什么”类型的问题，我只需要分析两层： 1）对方提问的假设是什么，是否正确； 2）假设如果正确，我应该如何回答。 但在引导式提问里，我还得帮他多做一层“引导方向是否是问题隐含的真正假设（大部分时候不是），还是只是他能想到的最容易的（大部分时候也是最没意义的）回答方向”。这会造成脑力资源的严重浪费。 我喜欢的提问方式是，要么你直接给我一个抽象问题，别管我想往哪个方向答，我不确定的话会引导你把范围缩小；要么你把观察和假设分离干净，说清楚“我之所以会这么问是因为我观察到 xxx”，然后接受我对每一层假设的审视。 但能做到的人很少，因为当一个人提问的时候，他最害怕的就是被反问和被质疑。而一个成熟的对话者必须强迫自己首先克服这种畏惧，以及承受开放性回答的不确定性。

If i was born a horse..

总想“搞个大的”是一种心理疾病。 一鸣惊人的 Marketing Trick 已经不好使了，这是上一代产品发布会的逻辑，之所以能成立依赖两个前提：1）产品迭代周期长；2）媒体渠道是中心化的。 这些前提如今早就失效了，无论是个人IP 还是做产品，你发布的东西本质上是一个没有围墙的空间，创作-营销-创作-营销是一串涟漪，“见风使舵”才是对的。 NotebookLM 的播客功能就是一个好的例子，Google 一开始大概率是把这个功能当成 demo feature 推出的，没想到成了用户最买单的点，是市场反过来告诉产品团队什么东西是卖点。

🧠 像天才一样说话：如何提高语言的信噪比 1. 什么是高信噪比语言 (high-signal language)? 一种信息密度高、歧义低、可执行性强的表达方式。 2. 我们为什么需要高信噪比语言？ 高信噪比语言的压缩率极高，能用一段 text 说明白 30 分钟会议要传达的事情。 高信噪比语言的本质是思考质量的外显。想法是模糊的，表达一定是模糊且总是留有余地的，高信噪比语言正好相反。 3. 高信噪比语言的特征（也是一种思考训练方式） 1) 判断先行，再给支撑。 2) 不说“也许”“可能”“感觉”。 3) 清晰且具体，你能很清楚地看到前提、约束、不适用情况。 4) 明确一段话里需要对方决策的点。 4. 使用高信噪比语言的好处和坏处 好处：语言是有磁力的。使用一种语言的人更容易互相吸引。 坏处：适用范围有限。高信噪比语言能 work 的前提假设是接收方的压缩/解压能力偏差不大。如果非常不匹配，你以为的清晰可能会被理解成冷漠、高压、武断。