年销10亿儿童止咳药新增风险提示 不良反应涉自杀倾向
新京报消息，孟鲁司特，一款年销售额超10亿元的儿科常用药，曾是家长们应对孩子咳嗽、鼻炎的“定心丸”。
2025年12月22日，国家药监局的一则公告打破了这种认知：要求该药说明书统一添加警示语，明确提示该药在各年龄段患者中均报告了神经精神不良反应，包括抑郁、自杀倾向等，若不停药，这些症状可能持续存在。同时还在不良反应中新增“口吃（结巴）”
在此之前，医学界并非毫无预警。2020年，美国食品药品监督管理局（FDA）就针对该药物发布黑框警告，这是对药物不良反应最高级别的警告，提醒医务人员和患者谨慎使用。
但是，在中国，该药却被滥用了。
@inside1024
新京报消息，孟鲁司特，一款年销售额超10亿元的儿科常用药，曾是家长们应对孩子咳嗽、鼻炎的“定心丸”。
2025年12月22日，国家药监局的一则公告打破了这种认知：要求该药说明书统一添加警示语，明确提示该药在各年龄段患者中均报告了神经精神不良反应，包括抑郁、自杀倾向等，若不停药，这些症状可能持续存在。同时还在不良反应中新增“口吃（结巴）”
在此之前，医学界并非毫无预警。2020年，美国食品药品监督管理局（FDA）就针对该药物发布黑框警告，这是对药物不良反应最高级别的警告，提醒医务人员和患者谨慎使用。
但是，在中国，该药却被滥用了。
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最近临时在帮朋友做一些外包，基本上代码都是 AI 写的，我想如果不是有 AI, 我大概不会帮这个忙，因为即使这些活不难，我还是要写很多代码。但现在，我可以一个人同时做 2-3 个项目。
在这个过程中，更加让我确定了对于程序员来说，软件开发的范式已经彻底彻底改变了。生成代码再也不是程序员「应该」做的事情，而是应该被放手给 AI 做的事。
这也让我对判断一个程序员的能力从代码能力转变成了使用 AI 的能力，我想，如果我现在要为团队招程序员，我会在面试时着重了解这个人如何使用 AI 完成一个需求。
对于程序员来说，「使用 AI 的能力」包含很多维度，这些维度综合起来，才决定 AI 是否真正能成为程序员的杠杆：
软件是为解决用户的需求而生的，对业务充分理解，才能给 AI 足够的业务场景上下文，才能让 AI 写出覆盖边界条件的代码。
对业务的理解同时决定了程序员是否可以做好数据库建模。在接我朋友的外包项目时，我发现我人工干预最多的就是数据库建模。只要我思考好建模，AI 就能基于这个数据库模型编写任何接口。
如果能让 AI 限定在特定的技术栈中，你会发现 AI 更能稳定发挥，更可控。让 AI 「带着镣铐跳舞」。无论用什么技术栈，重点都是给 AI 一条稳定的轨道。比如我在所有项目的 AGENT[.]md 中都会列出非常细节的选型，例如 CC Mate 的 https[:]//github.com/djyde/ccmate/blob/main/CLAUDE.md
当 AI 知道技术栈后，通过 context7 这样的 MCP, 它能在生成代码时，找到对应的文档作为上下文，生成出更不容易出错的代码。换句话说，确定好技术栈，让 AI 成为这个技术栈的专家为你编写代码。
因此，在这个层面，程序员的「使用 AI 的能力」意味着，这个程序员知道什么样的场景适合什么样的技术栈，也侧面反映了这个程序员对技术社区是否保持敏锐的嗅觉。这是我认为 AI 时代程序员的一种硬实力。
在《代码之外》听友线下见面会中，有听友提问，在 vibe coding 的时候，AI 只能做些一次性的软件，多次迭代后就会变成灾难。我的回答是，这是因为没有给 AI 提供一个你设计好的工程架构，让他在这个架构中行动。在这个新的时代，程序员应该以架构师的角度来工作。
我在 AI coding 一个项目前，我的脑海里会大概有一个工程架构的设计，比如，通用工具应该被统一放到一个什么文件，前端页面应该如何组织，接口应该遵循什么样的规范，错误处理应该怎么做等等。只要架构设计好，写在 AGENT[.]md 中，AI 自然会按照你的设计去做，而不是让 AI 天马行空地发挥。
不仅是在启动这个项目前要做好架构的思考，在维护的过程中，你指挥 AI 完成一个新的需求时，就应该思考完成这个需求的时候，将会有什么代码被写在哪一个地方。这个场景也适合使用各个 AI coding agent 的 Plan Mode 来完成，当 AI 告诉你它将要如何行动时，适当二次确认它要如何组织新的代码。
做到以上三个理解，我相信程序员可以游刃有余地使用 AI. 但我曾经在很多场合接触一些在一线写代码的程序员，发现他们对 AI 的接受程度是如此地低。很大程度上，我认为是一个缺乏以上三个理解的程序员，很难对 AI 建立信任关系，合作关系。
和我合作的一位程序员，在共同完成一个需求的时候，我在他旁边观察了一下他如何使用 AI, 结果只是非常浅地使用 auto complete. 我问他，为什么不尝试让 AI 完整地完成这个需求，他表示他认为 AI 不能胜任这个任务。
我说：
1. 我的后端接口已经写好了，而且有了 openapi 的 YAML 文件（AI 生成的）
2. 你知道这个需求涉及前端的哪个页面，在前端项目中，也有对数据请求层进行封装（AI 一定能知道怎么写数据请求）
满足了这两个条件，你只需要把接口文档给 AI, 然后告诉 AI 这次的需求，再告诉 AI 一点提示，大概是在哪个文件中修改。以现在旗舰模型的能力，AI 大概率能一次性完成。
他将信将疑，我直接在他电脑上给他演示这个操作，果然，AI 直接完美地完成了这个需求，不到 2 分钟。
而同时我也在思考，到底 AI 时代是否还需要程序员，或说需要怎样的程序员，好像渐渐有了答案。
AIGC的一切
https://t.me/aigc1024
在这个过程中，更加让我确定了对于程序员来说，软件开发的范式已经彻底彻底改变了。生成代码再也不是程序员「应该」做的事情，而是应该被放手给 AI 做的事。
这也让我对判断一个程序员的能力从代码能力转变成了使用 AI 的能力，我想，如果我现在要为团队招程序员，我会在面试时着重了解这个人如何使用 AI 完成一个需求。
对于程序员来说，「使用 AI 的能力」包含很多维度，这些维度综合起来，才决定 AI 是否真正能成为程序员的杠杆：
软件是为解决用户的需求而生的，对业务充分理解，才能给 AI 足够的业务场景上下文，才能让 AI 写出覆盖边界条件的代码。
对业务的理解同时决定了程序员是否可以做好数据库建模。在接我朋友的外包项目时，我发现我人工干预最多的就是数据库建模。只要我思考好建模，AI 就能基于这个数据库模型编写任何接口。
如果能让 AI 限定在特定的技术栈中，你会发现 AI 更能稳定发挥，更可控。让 AI 「带着镣铐跳舞」。无论用什么技术栈，重点都是给 AI 一条稳定的轨道。比如我在所有项目的 AGENT[.]md 中都会列出非常细节的选型，例如 CC Mate 的 https[:]//github.com/djyde/ccmate/blob/main/CLAUDE.md
当 AI 知道技术栈后，通过 context7 这样的 MCP, 它能在生成代码时，找到对应的文档作为上下文，生成出更不容易出错的代码。换句话说，确定好技术栈，让 AI 成为这个技术栈的专家为你编写代码。
因此，在这个层面，程序员的「使用 AI 的能力」意味着，这个程序员知道什么样的场景适合什么样的技术栈，也侧面反映了这个程序员对技术社区是否保持敏锐的嗅觉。这是我认为 AI 时代程序员的一种硬实力。
在《代码之外》听友线下见面会中，有听友提问，在 vibe coding 的时候，AI 只能做些一次性的软件，多次迭代后就会变成灾难。我的回答是，这是因为没有给 AI 提供一个你设计好的工程架构，让他在这个架构中行动。在这个新的时代，程序员应该以架构师的角度来工作。
我在 AI coding 一个项目前，我的脑海里会大概有一个工程架构的设计，比如，通用工具应该被统一放到一个什么文件，前端页面应该如何组织，接口应该遵循什么样的规范，错误处理应该怎么做等等。只要架构设计好，写在 AGENT[.]md 中，AI 自然会按照你的设计去做，而不是让 AI 天马行空地发挥。
不仅是在启动这个项目前要做好架构的思考，在维护的过程中，你指挥 AI 完成一个新的需求时，就应该思考完成这个需求的时候，将会有什么代码被写在哪一个地方。这个场景也适合使用各个 AI coding agent 的 Plan Mode 来完成，当 AI 告诉你它将要如何行动时，适当二次确认它要如何组织新的代码。
做到以上三个理解，我相信程序员可以游刃有余地使用 AI. 但我曾经在很多场合接触一些在一线写代码的程序员，发现他们对 AI 的接受程度是如此地低。很大程度上，我认为是一个缺乏以上三个理解的程序员，很难对 AI 建立信任关系，合作关系。
和我合作的一位程序员，在共同完成一个需求的时候，我在他旁边观察了一下他如何使用 AI, 结果只是非常浅地使用 auto complete. 我问他，为什么不尝试让 AI 完整地完成这个需求，他表示他认为 AI 不能胜任这个任务。
我说：
1. 我的后端接口已经写好了，而且有了 openapi 的 YAML 文件（AI 生成的）
2. 你知道这个需求涉及前端的哪个页面，在前端项目中，也有对数据请求层进行封装（AI 一定能知道怎么写数据请求）
满足了这两个条件，你只需要把接口文档给 AI, 然后告诉 AI 这次的需求，再告诉 AI 一点提示，大概是在哪个文件中修改。以现在旗舰模型的能力，AI 大概率能一次性完成。
他将信将疑，我直接在他电脑上给他演示这个操作，果然，AI 直接完美地完成了这个需求，不到 2 分钟。
而同时我也在思考，到底 AI 时代是否还需要程序员，或说需要怎样的程序员，好像渐渐有了答案。
AIGC的一切
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为什么在一段关系里面，男人和女人会因为不同的原因而感到心灰意冷？女人是会被无聊摧毁的，而男人是会被不尊重摧毁的。所以有些话，在你进入承诺之前，是必须要说清楚的。比如说你希望对方扮演什么样的角色，你期待什么样的亲密，你需要多少陪伴，多少空间，然后你的沟通方式是什么，包括你在冲突的时候希望怎么去处理，这些东西都不是什么仪式感，就这些东西其实都不是什么细节，都是直接决定你们这段关系能不能够长久的一些关系。很多人以为这些事情都可以以后再谈，但是往往到那个时候已经来不及了。那些真正能够长久的，能够互相成就的关系，他们都是从一开始就坦白，一开始就很清晰，一开始就很诚实。不是说他们多聪明，而是他们知道，如果连最真实的需求，都没有办法说出口的话，那根本就谈不上什么亲密。
副业赚钱探索
@text1024
副业赚钱探索
@text1024
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Forwarded from 灯塔智投
#灯塔研究
【今日早盘】ETH
震荡蓄势，静待破局
📈周末回顾：
🔹周五——强势修复
经历连续两周阴跌后迎来超跌反弹，单日涨幅 13.02% (+237.59点)，为空头情绪提供了缓冲。
🔹周六——进入区间
缩量小阳线，涨幅仅 1.13% (+23.39点)，行情开始横盘。
🔹周日——多空博弈
以中性阳线十字星收尾，波幅仅 0.13% (+2.67点)，市场进入极度缩量状态。
📈今日预期：
经历周五探底 1739 后的快速拉升，目前价格已进入震荡修整期。周末的窄幅横盘暗示多空双方都在等待新的推力。
📈操作策略
🔹日主基调 ——观望。
今日若不能走出明确的方向性信号，建议空仓等待。
🔹震荡区间 ——关注
2138 ~ 2070 交易区间；2072第一支撑。
🔹执行心法 ——狩猎
只有走出震荡带，才有参与价值。守住本金，等待真正的猎杀时刻。
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🔹周五——强势修复
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🔹周六——进入区间
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以中性阳线十字星收尾，波幅仅 0.13% (+2.67点)，市场进入极度缩量状态。
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别再问“这东西我用ChatGPT也能做”这种傻问题了。星巴克的咖啡豆，在超市也能买到，为什么还要去星巴克？
AI套壳产品也一样。它的价值，就是成为用户和AI之间，那个最高效、贴心的“中间商”。
“用户的懒惰”，就是最大的市场。
自媒体/出海经验/赚美金/运营技巧
@yunying23
AI套壳产品也一样。它的价值，就是成为用户和AI之间，那个最高效、贴心的“中间商”。
“用户的懒惰”，就是最大的市场。
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@yunying23
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Forwarded from 中年人生存报告
提个有趣的建议：
中年失业人士可以去考一个消防设施操作员证，初级（五级）证书无须什么报名条件，高中以上学历即可。考试内容也很简单，消防法规和一点设备使用知识，参加一点培训课程就好，很多社区提供免费培训。
考完这个证，找个物业公司做消防专员，每天躲在监控室玩手机就行。玩三年资历够了 可以去考中级证书，还能因此涨工资。
目前来说这个领域还没卷到死，相关岗位还是缺人的，有证的尤其缺。
说完了。
中年失业人士可以去考一个消防设施操作员证，初级（五级）证书无须什么报名条件，高中以上学历即可。考试内容也很简单，消防法规和一点设备使用知识，参加一点培训课程就好，很多社区提供免费培训。
考完这个证，找个物业公司做消防专员，每天躲在监控室玩手机就行。玩三年资历够了 可以去考中级证书，还能因此涨工资。
目前来说这个领域还没卷到死，相关岗位还是缺人的，有证的尤其缺。
说完了。
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陪朋友去提Taycan，销售偷偷拉我到楼梯间：“哥，开票按指导价走，私下返你25万，再送三年保养。
”那一刻我懂了，保时捷的豪华是演给朋友圈看的，真实行情早塌了。
厂家把每台车压进4S店就像押人质：进价70万，月销30台，店还没开门先欠总部两千万，利息每天醒来就涨。
售后更惨，换刹车片毛利一千块，连技师工资都不够，老板只能把新车当二手车卖，6.5折甩货，赔掉裤衩。2024年中国销量连跌四年，总部终于认怂，砍店三分之一，口号改成“质大于量”，可晚了，电动牌桌已被国产30万级800V+高阶智驾占满，保时捷只剩车标还亮，电量却见底。
一句话：豪车躺赚时代结束，接下来是血拼性价比的修罗场，别再用老标给自己贴金，钱包不认。
@inside1024
”那一刻我懂了，保时捷的豪华是演给朋友圈看的，真实行情早塌了。
厂家把每台车压进4S店就像押人质：进价70万，月销30台，店还没开门先欠总部两千万，利息每天醒来就涨。
售后更惨，换刹车片毛利一千块，连技师工资都不够，老板只能把新车当二手车卖，6.5折甩货，赔掉裤衩。2024年中国销量连跌四年，总部终于认怂，砍店三分之一，口号改成“质大于量”，可晚了，电动牌桌已被国产30万级800V+高阶智驾占满，保时捷只剩车标还亮，电量却见底。
一句话：豪车躺赚时代结束，接下来是血拼性价比的修罗场，别再用老标给自己贴金，钱包不认。
@inside1024
❤2
美国获取的不仅是"全球最聪明的人"，
而且是"全球最聪明且最敢冒险且最能适应"的人。
因为人才流向美国的过程是一个多重筛选机制：
1. 自选择筛选：愿意离开母国的人本身就是风险偏好更高、野心更大的群体
2. 能力筛选：能够获得美国签证、通过顶级大学录取的人已经经过了能力验证
3. 适应性筛选：能够在完全陌生的文化环境中生存下来的人具备更强的韧性
从演化心理学角度，人类有两种基本本能：
· 安全本能：留在熟悉的环境，避免风险
· 机会本能：追逐更好的资源和繁殖机会
那些选择跨越半个地球迁移到陌生国家的人，是机会本能压倒安全本能的人。
这种人格特质分布不是随机的——它在美国移民人口中被系统性地富集。
所以这个核心洞察是正确的：
投资美股本质上是投资全球最聪明0.1%人才的毕生努力所产生的长期复利。
@web2star 👈金融/投资/币圈
而且是"全球最聪明且最敢冒险且最能适应"的人。
因为人才流向美国的过程是一个多重筛选机制：
1. 自选择筛选：愿意离开母国的人本身就是风险偏好更高、野心更大的群体
2. 能力筛选：能够获得美国签证、通过顶级大学录取的人已经经过了能力验证
3. 适应性筛选：能够在完全陌生的文化环境中生存下来的人具备更强的韧性
从演化心理学角度，人类有两种基本本能：
· 安全本能：留在熟悉的环境，避免风险
· 机会本能：追逐更好的资源和繁殖机会
那些选择跨越半个地球迁移到陌生国家的人，是机会本能压倒安全本能的人。
这种人格特质分布不是随机的——它在美国移民人口中被系统性地富集。
所以这个核心洞察是正确的：
投资美股本质上是投资全球最聪明0.1%人才的毕生努力所产生的长期复利。
@web2star 👈金融/投资/币圈
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