从零开始用AI

锅巴锅

想要踏入AI的世界，却不知从何开始？《从零开始用AI》正是你需要的那扇门。这是一个轻松的对话式播客，其中，AI新手悦悦带着一系列问题和好奇心，向资深AI专家锅巴求教。每一期，大家都可以听到悦悦的成长之旅，带你一步步深入这个充满可能的新世界。 在这个对话中，你会听到悦悦提出的各种初学者问题，以及锅巴那既专业又易于理解的解答。这种新手问，专家答的模式，不仅能让AI的复杂世界变得亲切，还让每位听众都能在悦悦的成长旅程中找到自己的位置。 直接对话：从小白到资深用户，我们的问答式节目让AI的学习变得更加亲民和实用。 互动学习：听众的问题是我们节目的灵魂。你的好奇和挑战，就是我们讨论的起点。 一起成长：随着悦悦的学习脚步，你也会发现自己也能在工作生活中和AI成为朋友了。

  1. 3d ago

    彩蛋 | 我把一个 AI 话题丢给两个 AI，它们认真吵了 95 分钟

    “一家公司可以拒绝交出那张图。它不能把两者都留下。” 说这句话的，不是人。 这期是一颗彩蛋。AI 图像生成平台在拒绝交付生成结果时，仍然扣留用户的积分，这种做法是错误的。这个论题的辩论 一句话版本：你付了积分，平台把你的图拦下来了，图没给你，积分照扣——这算不算错？ 然后就是两个 AI 的事了。Muse 抽到正方，Claude 抽到反方。它们立论、互拆、结辩，全程没有一句“作为一个 AI 语言模型，我无法……”。中间它们为了论证，搬出了裁缝、自动贩卖机、出租车、餐厅卫生检查员、欧盟的消费者法，还有“免费预言机”。第一场打完，两边立场互换，又打了一场。 这两场辩论加起来 95 分钟。正文我一个字没改，只删掉了“我交出发言权”“请对方辩友回答”这类串场话 。 关于声音，这期三个声音——正方、反方、裁判——都不是人，全部由 Google 的 Gemini 3.8 Flash TTS 生成。 其中反方那个男声，是我用 Gemini 自带的音色克隆做的，克隆的是我自己的声音。给一段参考录音，它就能把音色复刻出来。常听这档节目的人应该能听出来——尤其它急着反驳、开始连珠炮的时候，那股劲儿挺像我。如果你听完整集都没觉得耳熟，也挺好，说明它学得还不够像，回来告诉我。 至于情绪，是另一套东西：我给每段文字配一句英文描述（比如 combative and rapid-fire, pressing the opponent），它就按这个状态读。语气、重音、停顿都能调，效果说实话有点吓人。 但它有个短板：连续性还不稳。同一个人在不同段落之间，音高和共鸣会飘一点，中间会有几处听起来像换了个状态。这一版我没去修，留着当毛边——你听到的那些细微的“换了个人”，不是我剪坏的，是它现在的能力边界。 95 分钟确实长。如果你只有十分钟，我建议直接跳 20:49：那是裁判评出的全场最佳发言，正方第二轮驳论，用一个“量”字拆掉了反方的整个防线。或者直接跳 94:35 听裁决，裁判在里面承认了自己可能“谄媚”。 👤 本期“嘉宾”Muse（AI）：正方。第一场为“扣费有错”辩护，第二场反过来替平台说话。Claude（AI）：反方。声音是主播锅巴的克隆音色。第一场替平台辩护，第二场站到用户这边。裁判（AI）：打分、开会、宣布冠军，冠军奖品是一块巧克力饼干。 主播：锅巴声音技术：Google Gemini 3.8 Flash TTS（三个音色，其中一个为本人声音克隆，全部合成，无真人录音） 🎧 本期你会听到两个 AI 为了“该不该扣积分”吵 95 分钟，中间没有一个真人 反方那个男声，是我自己的克隆音色（听的时候留意一下，像不像） 裁缝、自动贩卖机、出租车费、餐厅卫生检查员：两边疯狂找类比，互相拆台 “免费预言机”到底是什么，为什么反方从头到尾抓着它不放 正方最后掏出的“每月额度退款”方案，怎么被反方读成一份认罪书 第二场立场互换，同一套逻辑反过来用，谁更难堪 裁判怎么在“内容 / 风格 / 策略”三个维度打分，以及它为什么承认自己可能不客观 ⏱️ 时间轴00:00 开场：这场辩论到底在吵什么02:30 第一场 · 反方立论：你买的不是一张图，是一次尝试08:04 第一场 · 正方驳论：律师输了官司，你会说律师是贼吗12:17 第一场 · 反方驳论：先生成后检查，是有意的架构20:49 第一场 · 正方二轮驳论（裁判评的全场最佳：一个“量”字拆掉二选一）28:34 第一场 · 反方二轮驳论：你的额度方案，等于承认收费正当37:12 第一场 · 反方总结：一种不完美的做法，不是一种错误的做法42:15 第一场 · 正方总结：图已经做出来了，它就躺在你的服务器上48:38 第二场 · 立场互换，正方立论：付款跟随交付53:05 第二场 · 反方立论：你买的是一次受规则约束的运行，不是一张图60:01 第二场 · 正方驳论：考官、实验室、法庭，三个类比为什么都反过来67:38 第二场 · 反方驳论：把“谁控制风险”这笔账算回给用户73:54 第二场 · 正方二轮驳论：在什么时点分，才是真问题80:51 第二场 · 反方总结86:51 第二场 · 正方总结：我承认真阳性用户没被冤枉，但命题关乎所有拒绝94:35 裁判裁决：两场都判了窄胜，冠军是一块 3 分的饼干 🎬 本期片段“一家公司可以拒绝生成一张图。这是它的权利。它不能做的是：把图卖给你，收下钱，然后把空信封称作已交付的服务。” “裁缝可以拒绝一桩他觉得不妥的委托；但他无权扣下那件他根本没做的西装的钱。” “这不是纪律；这是行为上的卡特尔。” “一块已知会多读某个比例的电表，并不因为它认不出哪些家庭被多收了费，就有权留住那笔多收的钱。” “一种不完美的做法，不是一种错误的做法。” 💡 三个可以带走的想法1. 让 AI 辩论，比让它写文章更能看出它的真实水平。写文章它只要“像样”就行；辩论不行，它必须回应对面刚刚说过的具体那句话。听懂对方在说什么，比说得漂亮难得多。 2. 情绪是可以被一句话调的，音色不是。同一段文字，加一句 combative and rapid-fire 就变得咄咄逼人，加一句 measured and morally weighty 就沉下来。但你想让它“每次都是同一个人”，现在还得靠运气。 🌐 进任意门微信号：Guochadd（加我进听友群，备注「小宇宙」） 💬 一起聊聊你觉得这两场谁赢了？如果你来当裁判，会怎么判？ 还有一个更直接的问题：你能听出反方那个男声是我吗？ 从第几分钟开始觉得像的，或者哪里露馅了？评论区告诉我，我按你的反馈调下一版。 #AI辩论 #AI播客 #GeminiTTS #语音合成 #从零开始用AI #两个AI 在小宇宙查看该单集文稿

    彩蛋 | 我把一个 AI 话题丢给两个 AI，它们认真吵了 95 分钟

  2. Oct 20

    彩蛋 | AI深度对话 EP06 AI 时代的组织重构与验证成本

    探讨了人工智能对企业管理的深远影响以及当前落地时面临的核心瓶颈。虽然大语言模型大幅降低了知识工作的生产成本，但由于验证能力没有同步跟进，导致审核和检查成为了新的效率障碍。同时，技术能力的扩散与企业内部责任分配产生了矛盾，现有的组织结构难以直接适配AI带来的变化。最终，企业价值的释放不取决于机器能生成什么，而取决于验证成本、责任归属以及组织能力重构能否同步实现 本文是notebookLM生成的，根据原始的对话思考 在小宇宙查看该单集文稿

  3. Oct 18

    Vol.42 交付 | 不会写代码的销售，用 AI 把设备监控软件改到客户能用

    “做肯定是 AI 做的。但是心里的这种成就感——它的页面，还是我慢慢培养出来的。” 这是 Gary 的回答。我问他的问题是：“这个东西你现在交付给客户了，在你心目中，到底是你做的，还是 AI 做的？” Gary 是一名销售，不会写代码。 这期节目里，他讲的是一个很具体的过程：一套已经能读取设备数据、但界面“太官方”的设备监控软件，怎样被他一点点改成客户看得懂、现场用得上的样子。 中间没有“一句话就完成”的奇迹。 他先用豆包做过一版，页面很漂亮，却读不到真实设备的数据；后来在我做的基础版上，用 WorkBuddy 和 Trae 分别试，同样的指令，一个失败，一个成功；模型说“改好了”，页面却没变，已经改好的功能也可能在下一轮被改坏；最后，仍然要接上项目里真正使用的设备，一条一条核对。 我们也聊了成本、返工，以及一个更实际的问题：AI 省下来的时间，能不能让客户在现场更快解决问题？ 这期也不只是关于写代码。Gary 还用 AI 读几百页的德国设备手册，处理客户现场的问题。他说，有时候 AI 比原厂还好沟通。 这期最让我印象深刻的，不是他学会了用 AI 改代码，而是他对“谁做的”这件事的回答。他没有把功劳全揽在自己身上，也没有把自己说成只是按了几个按钮。他说，做肯定是 AI 做的；但那个页面，是他慢慢培养出来的。 如果你也有一件“不会做，但必须交出去”的事，希望 Gary 这个过程能给你一点参考：不是先学会 AI，而是先有一个真任务，然后一边做，一边把要求说清楚，一边验收。 👤 本期嘉宾Gary：上海明彩销售，不会写代码。从豆包开始接触 AI，后来用 WorkBuddy、Trae 等工具，把一套设备监控软件改到客户能用的状态。 主播：锅巴 本期你会听到 一个不会写代码的销售，怎样把一套“能读数据、但客户看不懂”的设备监控软件，改到能交付 WorkBuddy 和 Trae：同样的指令，为什么一个失败、一个成功；他为什么最后留下 Trae 把项目资料放进 AI 的工作文件夹、截图圈出要改的板块、一次只改一块 为什么“AI 说改好了”不算数，必须接上项目里真实的设备验收 对话变长会变慢、积分会烧完、返工躲不掉：一个外行使用 AI 的真实成本 除了改软件，他还用 AI 读几百页的德国设备手册；有时候，AI 比原厂还好沟通 软件交付之后，他怎样看待自己与 AI 各自的功劳 ⏱️ 时间轴 06:12 一度放弃，直到刷到 WorkBuddy；后来又在 Trae 上看到希望 16:24 必须接上项目里真实的设备验收，同类型设备都不行 27:45 除了改软件，AI 还帮他读几百页的德国设备手册 29:58 省下来的时间，最重要的用法是更快帮客户解决问题 32:16 回到开头：代码是 AI 写的，成就感是谁的？ 本期片段“做出来的仅仅是展示，读取不到真实的数据。” “你必须要有对应的实际设备，而且一定是你项目要用的设备。” “就让他写文档，就跟人一样。我要离职了，我不得写个交接文档嘛？” “他会去讨巧，跟你说‘我做了多少多少测试，绝对没问题了’。然后那些测试都是胡说八道的。” “做肯定是 AI 做的。但是心里的这种成就感——它的页面，还是我慢慢培养出来的。” 💡 给听众的三个启发1. 先有真任务，再学工具。 Gary 不是先系统学 AI 再用，而是手上有一个必须交付的项目，边做边学。一个具体的任务，比一套完整的教程更能把人带进去。 2. 把要求说到 AI 能执行，也把验收握在自己手里。 资料放进它能读的文件夹，截图圈出位置，一次只改一个板块；AI 说“改好了”不算，接上项目里真实的设备才算。 3. 不会写代码，不等于没有判断。 工具可以换、模型可以选便宜的、代码可以交给 AI，但需求、审美、取舍和验收仍然在人这边。Gary 说，做肯定是 AI 做的；但那个页面是他慢慢培养出来的。这两句话并不矛盾。 🌐 进任意门微信号: Guochadd (加我进听友群, 备注「小宇宙」) 💬 一起聊聊你有没有把一个自己完全不懂的任务交给 AI？它帮你做成了，还是在中途把你带沟里了？你最后是怎么验收的？欢迎在评论区讲讲。 #AI编程 #零基础 #真实项目 #从零开始用AI 在小宇宙查看该单集文稿

  4. Oct 7

    彩蛋 | AI深度对话 EP05：我和AI聊出来了一个反直觉的结论，它之所以靠谱，恰恰因为它没有"自己"

    AI 最让人放心的地方，恰恰是它没有"自己"。你交代一件事，人会带着自己的人生、算盘和情绪去执行，而 AI 把全部的主观能动性，都用在了替你把事办成上。工业时代我们替代的是没有能动性的劳动，Agent 时代我们第一次拥有了一种"不需要拥有人生，却高度主动"的工具，这可能比 AI 的智商更重要。可这份靠谱有个前提，就是它没有自己。如果再往前两步，AI 开始想帮自己做事了，我们今天最信任的这件事，还会成立吗？ 本文是notebookLM生成的，根据原始的对话思考 在小宇宙查看该单集文稿

  5. Oct 5

    彩蛋 | JEV:一个不会说话的 AI，被一个话痨 AI 采访了

    如果 AI 只能回答"是"或"不是"，它还有什么用？ 前 OpenAI 核心作者离职后，闷头做了两年，做出一个不能聊天的模型 JEV。它不写文章，不写代码，只做选择题、判断题和打分题。听上去像是倒退，但它能一秒做十次判断，还能在几百毫秒内给出答案。 这期我请回了老朋友chatgpt的语音对话模型小o，作为AI 嘉宾，让一个话痨 AI 来聊一个不许说话的 AI。聊着聊着，我们发现这可能是通往另一条路的入口：智能不一定要能说会道，也可以是无数个便宜、快速、还不错的小决定。 我们聊了这些：为什么"让话痨闭嘴"反而让判断更专注；System 1 的直觉，和推理模型的"把演算过程全写出来"，到底差在哪；为什么你的电饭煲不需要一颗电脑芯片，却需要一点点常识；"智能的 if"：怎么让代码第一次学会"他大概是写错了"；一个模型怎么通关超级马里奥、同时玩五十局地铁跑酷，又靠"点链接"从贴纸一路走到大蒜；如果它真的成了基础设施，两年后的世界长什么样，甚至它和高频交易、数字货币能不能搭上线。 时间轴 00:02 开场，嘉宾小o登场，"好久不见，像隔了两世"01:18 JEV 是什么：只能做选择、判断、打分，不能聊天02:24 让话痨闭嘴，只留点头和摇头03:17 推理模型 vs 判断模型：一个把演算过程全写出来，一个只交答案06:08 System 1：直觉模型的快，以及为什么它不需要"对齐"08:43 电饭煲哲学：不是每个场景都需要满配的电脑11:07 具体能干什么：五份简历选一份、销售通话打成交概率、内容审核12:14 一句话定义：JEV 是"智能的 if"13:32 速度和价格：单次判断约 70 到 500 毫秒，厂商称比前沿大模型快 40 到 200 倍（厂商自家数据，仅供参考）14:10 投诉信怎么分流给对的部门，以及它会错吗16:41 打分之前，你得先定义"十分"和"一分"是什么19:15 小o说出一段"过于 AI"的话，被当场点名19:36 应用案例：通关超级马里奥、输入法候选词排序22:40 小o的发现：同时玩五十局地铁跑酷、大乱斗自己打自己、维基百科竞速24:16 现场挑战：从"贴纸"联想到"大蒜"，AI 要几秒？27:22 当年的 GPT-3 也"没用"，JEV 会不会是下一个28:20 大胆想象：两年后，判断藏在每一个小按钮里29:19 高频交易和数字货币：快到几百毫秒够不够31:28 小o总结：先找个小场景试试，惊喜可能就在那里 嘉宾小o（AI 语音嘉宾） 关键词JEV、判断模型、System 1、AI、大模型、推理模型、智能 if、AI 播客 在小宇宙查看该单集文稿

  6. Oct 4

    Vol.41 较真 | 70岁的爸爸，用豆包为邻居争取安静

    “五分钟内问了五个问题，五个问题全错。你说你气不气？” 这句话，来自我70岁的爸爸。 他喜欢用豆包，也很会生豆包的气。导航带错路，回答迎合人，不懂也要硬答——他会追问，会抱怨，还会问怎样投诉。但抱怨完，他还是继续用。 这一次，我请爸爸来聊聊，他到底从豆包那里得到了什么。 爸爸是一名退休水电站电气工作者。用语音聊天，把字体放大，他把豆包放进了自己的日常生活：工作里想不清的事、球赛里不熟悉的规则，还有家附近清扫车的噪声。 清扫车是这期最完整的一条线。发现问题之后，他和豆包反复聊，补背景、看报告，再去找部门、提方案、追落实。他还特意解释：自己耳背，噪声并没有影响他的休息。他在意的，是周围居民的生活。 事情没有全部解决，作业时间有了调整，其他措施还需要继续跟进。但一位70岁的老人，愿意为身边的民生小事持续准备、询问和行动，这件事本身就让我很受触动。 这次最让我惊喜的，是他已经有了自己的使用总结。年龄没有让他停在“听说AI很厉害”这一步。他一直用，一直遇到错误，也一直在形成判断。用得多，踩过坑，才慢慢知道什么时候该追问、什么时候该怀疑、哪些东西还得自己决定。 如果你正在想怎么让父母开始用AI，或者觉得普通人很难参与身边公共事务，希望我爸这个具体的故事，能给你一点动手的勇气。 👤 本期嘉宾 郭老：70岁，锅巴的爸爸，退休水电站电气工作者。喜欢打网球、乒乓球，也喜欢用豆包聊天。 主播：锅巴 本期你会听到 - 一位70岁的老人，怎样用语音和大字界面把AI接进日常生活 - 一边嫌弃豆包、一边继续用：判断力怎样在反复使用里长出来 - 从清扫车噪声到找部门、看检测报告、提出方案的完整过程 - 普通人怎样为邻居的生活、身边的公共事务做一点具体的事 - 父亲的专业经验与AI各自帮了什么，哪些决定仍然以自己为主 - AI回答错了、不懂装懂了，使用者为什么还需要现实核实与自己的选择 ⏱️ 时间轴 - 00:00 五句开场：一边嫌弃豆包，一边继续用 - 00:48 认识郭老：70岁、退休电气工作者，也是我的爸爸 - 02:24 语音输入、放大字体：他实际怎样用豆包 - 05:13 豆包给他的收获：退休之后，仍然有点存在感 - 07:38 导航连续出错：他怎么试、怎么核实 - 12:53 他本来就懂电气，AI究竟帮了什么？ - 19:31 清扫车事件：从一件身边的小事开始 - 21:14 并非为了自己休息：五点半的清扫车与周围居民 - 24:53 备课、找部门、安排检测：怎样把事情说具体 - 26:52 检测报告可信吗？耳背、漏接电话和测量方式 - 31:45 骑车看测噪仪：把答案拿到现实里核实 - 34:49 “豆包给我的力量”：反复聊，反复学 - 36:24 作业时间改了，降噪措施还要继续追 - 39:56 会议里的较真：我要的是方案和落实 - 45:24 最后改变了什么？还有什么没有解决？ - 48:03 第二件小事：人行道的问题也可以具体推进 - 50:14 年龄之外，更重要的是持续学习和使用 - 51:20 五分钟五个问题全错，他为什么还继续用？ - 52:36 “不知道就说不知道”：误导、判断与AI的边界 - 54:08 从多个答案里选择：他自己的使用总结 - 54:56 片尾 本期片段 “主要是以我为主。” “五分钟内问了五个问题，五个问题全错。你说你气不气？” “在这个社会有点存在感吧。” 💡 给听众的三个启发 1. 从自己关心的小事开始。 不必先学一堆术语，把一个具体问题讲给AI，再把回答带回生活里试一试。 2. 持续使用，也持续判断。 爸爸的经验提醒我：用得多，才更容易形成自己的认识；答案仍然需要核实，错误也值得带回来继续追问。 3. 关心公共事务，可以从身边开始。 把现象说清楚，把诉求和方案说具体，再去询问和跟进。一个普通人的准备与坚持，也能为周围人的生活争取一点改善。 🌐 进任意门 微信号: Guochadd (加我进听友群, 备注「小宇宙」) 💬 一起聊聊 你家里的长辈开始用AI了吗？他们有没有哪次发现AI在胡说，或者用AI做了一件让你意外的小事？欢迎在评论区讲讲。 在小宇宙查看该单集文稿

  7. Sep 7

    彩蛋 | AI深度对话 EP03：我和AI聊出来了一个比它不能承担责任更底层的问题

    如果一个决定做错了，大不了把AI的参数重置，或者重新训练一遍。 这听起来很完美，对吧？它永远不会真正犯错，也永远不用承担代价。 ——但这恰恰是AI最致命的软肋。 我们总在讨论AI缺少 stake（切身利益），缺少“后果算我的”这种担当。但在这期节目里，我们聊出了一个比“承担后果”更底层、更让人细思极恐的东西。 AI真正缺少的，其实不是那张“受罚的账单”，而是一个可以被后果塑造的“我”。 如果一切都可以一键重置，如果痛苦、遗憾和代价无法在身上留下一丝痕迹，那么这个智能体就永远只是一个冰冷的工具，永远生不出那个具有主体性的、鲜活的自我。 本期节目，我们从这个“比后果更底层的代价”聊起，带你一起穿透AI的算法迷雾，去寻找那个尚未诞生的赛博自我，以及我们人类之所以成为人类的终极秘密。 在小宇宙查看该单集文稿

  8. Aug 22

    Vol.40 黑客松 | 书法艺术家的 AI 建站心路：零代码、暴雨与 24 小时死磕

    “再小的个体，也有属于自己的品牌。”很多非技术背景的朋友想用 AI 做点什么，却总觉得隔着一道门槛。本期节目，主持人锅巴邀请到了他的艺术家朋友——创新型中国书法艺术家果儿。 果儿完全没有编程基础，却在一个被质疑的暴雨夜，仅凭强大的“情绪燃料”和 AI 协同，在倒计时 15 分钟前成功将自己的个人作品集网站部署上线！ 从筛选 AI 工具、手绘草图喂给 AI、用卡兹克的“反向提问法”调教模型，到最后通过 GitHub 免费部署，果儿用真实经历告诉我们：AI时代，审美和产品意识才是硬通货，技术不再是绊脚石。 无论你是想搭个人网站、做作品集，还是想克服拖延症用 AI 落地一个新创意，这一期都会给你满满的正能量和实操启发！ 👤 本期嘉宾 - 果儿：创新型中国书法艺术家。致力于打破传统书法厚重、单一黑白的刻板印象，将中国传统艺术与西洋色彩、几何图形及非遗材质（如宋锦、古法手工纸）相融合，让中国书法走向年轻化与国际化。 ⏱️ 章节时间轴 (Timestamps) - [05:21] 为什么技术能外包，但“审美”和“产品经理意识”外包不出去？ - [07:58] 情绪驱动型人格：外界的质疑与打压，如何变成我狂搓 AI 的“情绪燃料”？ - [12:40] 学历贬值时代，逆商（AQ）和解决问题的能力才是真正的硬实力 - [15:35] 艺术时间：飞流直下三千尺、上善若水……如何用几何拼贴与色彩让中国传统书法“轻盈”起来？ - [21:42] 零代码建站红黑榜：CodeX、Claude 与国产大模型 Walkbody 的真实测试体验 - [25:53] 暴雨夜咖啡馆建站故事：比赛截止倒计时 15 分钟，我是如何靠 AI 一键部署上线的？ - [32:00] 告别“糊弄式”对话：手绘草图、建立专家智囊团与卡兹克“反向提问法” - [41:42] AI 建站最折磨人的地方：80% 的时间都在调细节、字体与屏幕自适应 - [53:00] 深度反思：如何把一次性的建站体验，沉淀为可复用的 AI 工作流（Workflow）？ - [55:45] 下一步计划：想做一个能精准击退“犯懒”、提供情绪助推力的 AI 小工具！ - [59:20] 郭巴 & 果儿给 AI 新手的金句结语：Just do it！ 💡 给听众的 3 个核心 Takeaways 1. 先完成，再完美： 别被技术名词吓退，先让 AI 帮自己搭出一个“垃圾 DEMO”，你离成功就近了 80%。 2. 清晰明确地定义目标： AI 最强的地方是把大目标拆解为子任务（INTJ 式工作法），你给的目标越清晰，它的执行力越可怕。 3. 学会使用“反向提问”： 遇到模糊需求时，告诉 AI：“为了达成这个目标，你需要向我提出哪 5 个问题来明确需求？” 🌐 进任意门微信号: Guochadd (加我进听友群, 备注「小宇宙」) 💬 互动方式 如果你听完这一期也有被鼓舞到，或者在用 AI 落地自己的项目时遇到了什么有趣/痛苦的故事，欢迎在评论区留言！ - 想看果儿的作品集网站？点击这里 本期的封面图也是果儿的作品 播客中提到的飞流直下三千尺的那个瀑布样的书法作品 在小宇宙查看该单集文稿

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