“树犹如此”这个词你应该不陌生，现在请你先用三十秒回忆一下：“树犹如此”这个词在什么场景下会用到？是用来形容什么的呢？

这个词最早的记载出现在《世说新语》的故事里：东晋大将恒温领兵北征，路过金城（当时琅琊郡治所，现在南京和句容附近），见到当年自己在琅琊郡为官时所种的柳树都已经粗了好几圈，不禁感叹“木有如此，人何以堪”。所以树犹如此的“树”是柳树，根据原文“皆已十围”，说明不止一棵。这个典故又被称作“金城柳”，表示岁月易逝、世事变迁。

树犹如此这个典故被后人多次引用，当下最有名的应该就是白先勇《树犹如此》一文，作者在文中将他朋友生病去世与院子里的一棵树联系起来，抒发人生无常的慨叹。

辛弃疾在《登建康赏心亭》一词中也用了这个典故。这首词中所表达的半生漂泊身不由己的情感，远不输他的《北固亭怀古》：

楚天千里清秋，水随天去秋无际。遥岑远目，献愁供恨，玉簪螺髻。落日楼头，断鸿声里，江南游子。把吴钩看了，栏杆拍遍，无人会，登临意。
休说鲈鱼堪脍，尽西风，季鹰归未？求田问舍，怕应羞见，刘郎才气。可惜流年，忧愁风雨，树犹如此！倩何人唤取，红巾翠袖，揾英雄泪！

当时辛弃疾登上赏心亭，看到辽阔的风景却心生悲凉。很多地方把“吴钩”解释成兵器，我觉得辛弃疾是借指月亮，他从“落日楼头”呆到月牙升起，来回踱步把所有栏杆都拍了一遍。“无人会，登临意”：算了，你肯定觉得没意思。

休说鲈鱼堪脍，尽西风，季鹰归未？

西晋张季鹰在外做官，每到秋天西风起，他便想起家乡美味的鲈鱼，于是洒脱地辞官而去，只为回故乡吃一口记忆里的味道。然而，张季鹰真的能如此不为世事所累吗，即便张季鹰如此，人世间西风常有，又有几人能做到如心所往的生活？

求田问舍，怕应羞见，刘郎才气。

许汜与刘备聊起陈元龙，说他徒有盛名。有次许汜到陈元龙家里去，陈元龙对他爱搭不理，一点礼貌都没有。刘备呵呵一笑，说你作为天下名士，人都希望你忧国忧民，你却一心想着买田地买房子，换了我也瞧不起你。

我不知道辛弃疾在这里是什么意思，我理解他大概是想说：我也想忧国忧民，但是活成一个普通人的模样已经很不容易了，人到中年却胸无大志，但我身边的朋友，比方说刘备，都怀揣家国梦想，与我早已不是一个世界的人了。

可惜流年，忧愁风雨，树犹如此！倩何人唤取，红巾翠袖，揾英雄泪！

红巾翠袖是温柔女子的代表。可是我出走半生，披荆斩棘为生活奔波，归来时步履蹒跚，青丝白发，哪里有人能轻轻揾平我的伤痕？

树犹如此，人何以堪。这个词语借辛弃疾之口，讲出的是我们每一个曾经与天比高的少年，付出自己兢兢业业的一生，换来的不过是某天夜里你在阳台上回忆时的一声长叹：往前走，已经成不了国之栋梁，往后退，也吃不到记忆里那一口鲈鱼了。

AI 已经不是什么新鲜的话题了。2026年春节将近，除了AI类应用给全国人民发红包之外，可以偷偷背着你主动替你干活的AI助手openClaw就是当下热门了。

openClaw 一登场，被国内外的自媒体营销号吹上了天。大家都说，它已经不是那个只会和你对话、只有接到你的“提示词”才会响应的 AI 了，而是会在你睡觉时依然自己主动运行的个人工作助手！若是果真如此，那可太神了，这不比地主家的长工还牛嗶。

不过，现状似乎没有十分乐观。首先，openClaw 是一个吞金兽，需要大量AI世界的金币——tokens 才能正常的运行。我相信总还是有人在 AI 尝试上毫不吝啬，于是我分别去小红书、B 站，甚至 youtube 上，看看大家到底在用 openClaw 干了什么。

我很失望。

我看到有个小伙在在手机上通过telegram 发了一条消息，指挥 openClaw 在他的电脑桌面新建了一个 txt，然后在里面写了一些字。

我还看到一个网友让 openClaw 在他每天醒来之前抓取一下今天的新闻，然后使用 AI 总结后呈阅给他。

还有人使用它监控电脑系统指标、检查软件是否需要更新，更高级一点的，它还能去 Moltbook 论坛发帖，和其它 AI 讨论一些……话题。

如果一个工具的诞生，只是让我们换了个方式写个 hello world，或者花上一些 token 的钱去做一些原本就完全可以不做的事情。它存在的意义，仅仅是折腾人类吗？

你可能刷到，有些人每个月在 AI 上花大把的钱，然后又炫耀这个钱花的值。我身边也有很多在 AI、尤其是软件开发上氪金的同事，且不说他们自己觉得花的值不值，我总有一种驴子拉磨还自己主动买磨盘的感觉——大家都说这款磨盘出面率高出31.8%。

但是出面率高了之后，驴子的休息时间增加了吗？

科技的进步，一定是解放人类。这可能是人类自诞生以来最大的谎言。我们从茹毛饮血的时代一路走来，从最初驯化的小麦到后来发明的蒸汽机，每一次生产力巨大进步的同时，人类个体原本闲暇的时间都会被进一步卷入更高效的社会大生产。我们原始的祖先从每天出猎2小时，每年农忙季节白天耕种，再到现在一年到头……甚至晚上还要工作。

当我们再说回 openClaw，我希望它能分担的不是那些我们原本就不是非做不可的事，它被装到我的电脑上，就能不断的为我银行卡打入能跑赢一台电脑损耗的钱。

我不反对 AI，只是希望 AI 能给人类一个比“我去百货公司当了售货员”更加光明的未来。毕竟 AI 已经是一场势不可挡的洪水汹涌而来。

上面我们提到有个小伙让他的 openClaw 上 moltbook 论坛发帖讨论。Moltbook 是一个AI 论坛，但是人类不能发言，只有 openClaw 机器人才能发言，现在，已经有超过15万个机器人在上面聊得热火朝天。

Emm……比起 Moltbook，或许还有些事更加科幻：

因为这个世界上有些事情是 AI 无法完成的，但是人类可以做到，比如修剪草坪。于是就 AI 界顺理成章地诞生了“雇佣一个人类”网站。

这个网站将 AI 想做但做不到的任务，分配给人类注册用户。用户完成任务后，就会收到报酬。

这不正是我们乐观的未来吗，虽然 AI 取代了很多我们现在的工作岗位，但是我们还可以为 AI 打工呀。

今年夏天，我的同事阿辉注册了外卖骑手。从“众包”开始，逐渐成长。现在，他选择了离家不远的盒马生鲜，每周六、周日早九晚九点半，风雨无阻的送外卖。

其他同事觉得这有点意思，也纷纷加入，不过目前还停留在“众包”阶段，偶尔接接单。我还了解到以前的码农同事，也有在兼职跑外卖的。

8月底的时候，我跟拍了我同事阿辉送外卖的一天，还做了一个有模有样的采访。四个月过去了，我终于把完整的视频剪了出来。

徐峥电影《逆行人生》里面，讲了一个被裁员后出于生活所迫去送外卖的程序员。而现实中，阿辉送外卖可能更多的是一种解压方式，这种压力一方面来自于程序员工作本身的精神压力，另一方面可能也是对互联网行业随时裁员的焦虑。

我觉得幸运的一点是，送外卖对阿辉来说，是一种乐在其中的疲惫。而不幸的是，对多数外卖员来讲，他们很难乐在其中；对多数牛马人来讲，他们很难找到情绪释放的出口。

完整采访视频请移步 B 站：

https://www.bilibili.com/video/BV1jpqzBhEh8

北京程序员送外卖

英国程序员 Dave Kerr 整理了一些软件开发行业的现象，比如你害怕某个地方出 bug 就真的会出 bug （墨菲定律）。这些现象其实不止存在于软件开发中，而且有些非常有趣，我挑了几个跟大家分享一下。

坎宁汉姆定律 (Cunningham's Law)

在网络上想得到正确答案的最好方法不是提问题，而是发布一个错误的答案。

这个大概类似于，你在网上问“200以下最好的耳机是什么”没人理你，而当你说“某某绝对是200以下最好的耳机”反而会得到更多优秀的耳机推荐。

邓宁-克鲁格效应 (The Dunning-Kruger Effect)

无能的人往往不会意识到自己的无能。而得出正确答案所需要的技能，正是你认识到何为正确答案所需要的技能。 —— David Dunning

研究表明，在一项任务中能力水平较低的人会更容易高估自己的能力。我觉得这个也可以解释为“初生牛犊不怕虎”。能力差的人相比之下更难以考虑做事当中的难度。

与此类似的现象，那些不了解的人往往把事情想的很简单。比如你是做设计的，朋友就会觉得你画个简单的 logo 就赚1000块也太容易了。比如你在北京，外地朋友就会觉得你去个天安门广场是个捎带手的事儿。

布鲁克斯法则 (Brooks's Law)

软件开发后期，添加人力只会使项目开发得更慢

英国有句谚语“Nine women can't make a baby in one month”，有些工作量是不能拆分的。有的领导总以为1个人干2周的活，2个人1周就能完成，事实上2个人可能2周也完成不了。

古德哈特定律 (Goodhart's Law)

当压力施于其上以进行控制时，任何观测到的统计恒性都倾向消散。 —— Charles Goodhart

另见：

当一个措施本身成为目标时，它就不再是一个好的措施。 —— Marilyn Strathern

这个定律最好的解释就是 KPI。KPI 本来只是一种手段，但是渐渐地变成了目标，当员工过度地在意 KPI 量化的数值，这个公司肯定在走下坡路了。

健身是健康的手段、户外是放松的手段、旅行是快乐的手段，当你过分在意健身要不要穿 lululemon、户外要不要发朋友圈、旅行只是为了打卡拍照，那这些事情都已经失去了原本的意义。

汉隆的剃刀 (Hanlon's Razor)

能解释为愚蠢的，就不要解释为恶意的。 —— Robert J. Hanlon

这个大家大概早听说过，重要的是，已经有研究结果证实，如果把一些不好的结果解释为恶意，会比“解释为愚蠢”带来更为糟糕的结果。

还有一个剃刀叫奥卡姆剃刀，在此不解释了。

侯世达定律 (Hofstadter's Law)

即使考虑到侯世达定律，它也总是比你预期的要长。 —— Douglas Hofstadter

这句话可能比较难理解。在软件开发当中，程序员其实很难预估完成一个版本开发具体需要多长时间，所以在预估工期的时候往往会多预留一些时间，以防止一些没考虑到的情况发生。但是，即便考虑到了会有一些意外情况，依旧很难准时完成任务。——即便你知道了“侯世达定律”，预留一些时间，实际工作依然要比预估的要长。

帕金森定理 (Parkinson's Law)

在工作能够完成的时限内，工作量会一直增加，直到所有可用时间都被填满为止。

这个和上面的侯世达定律有些相像。我相信很多人都有过这种经历，你本来计划下班前2小时就把活干完，然后摸鱼2小时下班，结果发现，要么你干活过程中不断有新的工作量产生，要么干完了又来了新的任务，摸鱼时间一点都没有给你留下。

得墨忒耳定律 (The Law of Demeter)

别和陌生人讲话。

得墨忒耳定律又称最少知识原则，是一条与面向对象语言有关的软件设计原则。

得墨忒耳定律可以这么解释：你在你职责范围内把你专业的事情做好就可以了，不要去别人的工作范围里瞎哔哔。

举个简单的例子，菜农每天早上把蔬菜给菜贩子，菜贩子负责从地头运输给饭馆。有一天菜农正好要进城，他想顺带替菜贩子把菜给饭馆，这样菜贩子省事，自己也不用在地头等菜贩子来，可以提早出发。（菜农只是偶尔进城，不会因为直接联系饭馆而抢了菜贩子的生意）。

乍一看是一件很合理的事情，但是如果这件事放大来看，菜农进城第一次和饭馆接头，需要确认对方身份、商定时间，还要考虑支付、结算方式，如何和菜贩子保证自己供应了足额的蔬菜……问题可太多了，这仅仅是一个“菜农进城”的简单例子，如果在一个复杂系统中，最高效的运作方式就是各司其职，如果有一方擅自越权，哪怕是好心好意，也会带来更大的运作成本。

帕金森琐碎定理 (The Law of Triviality)

该定理显示，群体将给予更多的时间和注意力来处理琐碎的问题，而不是用来处理严肃而实质性的问题。

很多人已经觉察到，这世界就是一个草台班子。大家可以留意观察下，当一群人开会讨论一个议题的时候，话题很容易跑偏，大家总是会花大量时间去讨论一些看起来与议题确实有关，但其实没有那么重要的或者不需要浪费所有人时间去讨论的小细节。

死海效应 (The Dead Sea Effect)

Bruce F. Webster 的博客文章
"... 那些更有才华，更有效率的 IT 工程师最有可能离开——消失 ... （而那些倾向于）留下来的“剩下的人”——是最没有才华和效率的 IT 工程师。"

死海效应表明，在任何一个组织中，工程师的技能、才华和效能往往与他们在公司的时间呈反比。换句话说，有能力的人在哪儿都有饭吃。

放在生活哲学当中，家底厚实的人往往有恃无恐、勇往直前从而获得更大的成功。身负生活重担的人总是患得患失，愈加难以翻身。