🚨🚨重磅调查：前中共国国安特工爆料——流亡加拿大异议艺术家花勇之死“可能并非意外”

🔴2022年11月25日，中共国著名异议艺术家、纪录片导演花勇（Hua Yong）在加拿大卑诗省阳光海岸（Sunshine Coast）独划皮划艇时离奇身亡，年仅50岁。当时加拿大皇家骑警（RCMP）认定为意外溺亡，但三年过去，卑诗省验尸官报告仍未出炉，案件至今未正式结案。

📣一名化名“Eric”的前中共国公安部国安特工向CBC、澳洲ABC及国际调查记者联盟（ICIJ）提供了数千条微信语音、文字记录及转账凭证，首次揭露：

⚠️1. 他曾直接受命监视并诱捕花勇

2020年，花勇流亡泰国期间，Eric的上级明确指示：“上面觉得花勇很烦，想处理他”（原文可译为“想干掉他”）。Eric假装反共义士，编造了一个叫“V旅”的虚假武装反抗组织，在YouTube发布蒙面持枪视频，成功取得花勇信任，两人甚至在曼谷见面。

⚠️2. 诱捕失败后失去联系，花勇突然出现在加拿大

2021年4月，花勇突然抵达加拿大，Eric的上级命令他回国继续远程监控。Eric称，中共国国安在加拿大肯定还有其他特工或特别行动小组持续盯梢花勇。

☢️3. 死亡前两周已出现可疑“事故”

花勇生前曾公开表示，一艘豪华游艇高速掠过险些令他翻船，他当时以为只是意外。但帮助他逃到加拿大的前中共国法官李建峰认为，这极可能是“中共惯用的伪装谋杀手法”。

☢️4. 前特工Eric的背景

Eric自称原为中共国地下社民党成员，被捕后被迫为公安部第一局（专门针对海外异议人士）当了15年特工，2023年成功逃到澳洲。他强调，公开这些材料既是揭露中共跨国镇压，也是给自己买一份“人身保险”。

这起案件成为近年来最令人震惊的“中共跨国猎杀”铁证之一，也让加拿大社会再次正视中共国秘密警察在境内的活动规模与危险性。

🔥评：中共国跨国镇压早已遍布全球，郭文贵先生是中共头号“猎杀”目标。

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推特 40万+阅读，一天涨粉700+！这篇爆文竟 97%是 AI写的？
说实话，昨天的数据真的把我吓了一跳。我随手发布的那篇豆包手机遭全网围剿：微信拒登、淘宝弹窗，大厂们到底在怕什么？，在 X平台（推特）上竟然爆了。单篇阅读量冲破 40万（很多百万粉大V的单帖也才这个量级），一天之内涨粉700+，关注度简直离谱。

评论区里，大家吵得不可开交。有人站大厂，有人站豆包手机，还有不少人评价夸我：“这文章写得太透了，逻辑严密，尤其是那个爷爷的煤油灯的故事，简直神来之笔！”

看到这些夸奖，我其实挺心虚的。因为我必须跟各位坦白一个真相：

这篇文章，97%的内容都是 AI (Gemini) 写的。

我没有夸张。从选题、大纲、逻辑推演到最终成文，我只动了不到100个字（主要是修改一些词汇和调整了顺序）。但神奇的是，哪怕我把文章扔进专业的 AIGC检测工具，得到的评价也是（图一）：

“AI生成概率中等：结构清晰有章法，但包含个人评论、具体文化引用和情感化语言，显示人类创作与可能的AI辅助混合。”
这就很有意思了。大家平时用 AI写文章，出来的都是一股浓浓的“AI味”，为什么我这次能用 AI写出这篇有灵魂、有深度、甚至让几十万人产生共鸣的爆款？

今天，我不藏私，把这套 Deep Think 创作心法彻底拆解开来。如果你能看懂，你不仅能省下 97%的写作时间，更能感受到一种大脑被扩容的豁然开朗。

1⃣很多人的误区：把 AI当自动贩卖机
大多数人是怎么用 AI的？ 打开对话框，直接输一行字：“帮我写一篇关于豆包手机被封杀的文章。”

然后 AI给你吐出一篇四平八稳、毫无亮点的说明书。然后大骂这 AI不行，它偷懒。却没有想过，自己的方法是不是错了，即把 AI当成了自动贩卖机，投币后立马出货。如下图所示，时不时有朋友看我玩AI，玩得好，就给我出“难题”（图二）。
但我把 AI当成合伙人。正所谓：

“AI 是一个强大的能力杠杆，但杠杆的支点必须是你自身不断增长的认知深度。”

我这次的创作流程，其实就做对了三件事。我把它总结为 3C工作流。

第一步：Context（备料）手动打造外挂大脑
AI写不出深度好文，最大的原因是它肚子里没货。它只能根据原始训练数据里的平均水平来瞎编。

所以，我做的第一件事，不是让它写，而是投喂。这在技术圈叫上下文工程（Context Engineering），通俗点说，就是手动给 AI装一个临时的外挂大脑。

为了写豆包手机这篇文章，我没有让 AI去联网瞎搜，而是自己动手，收集了知乎上关于该话题最高质量的 5篇深度回答（比如deephub的技术分析、@古都闲云的历史观点）。如下图所示，我上传了高赞回答（图三）。
这还不够。最关键的一步来了，我给 AI投喂了一个看似毫不相关的素材：动漫《爷爷的煤油灯》的故事梗概。

为什么要喂这个？因为 AI懂技术、懂商业，但它不懂人类的情感。另外，是因为我联想到此动漫了，正好是我要表达和升华的内容。

豆包手机被大厂围剿，像极了这个故事里百年前电灯刚出现时，煤油灯商人的恐慌。这个隐喻，就是我作为人类提供的认知支点。 我把这个故事扔进上下文里，Gemini 瞬间就领悟了我要的调性，不是冰冷的商业分析，而是新旧时代的悲壮博弈。

可以说，这就是手动RAG（检索增强生成）。既然 AI不知道什么是好素材，我就把全网最好的素材塞到它嘴边。

第二步：Criticize（试菜）拉满弓，才能射得远
素材喂进去了，是不是马上让它写？

千万别！ 很多人就死在这一步。直接让AI写，它大概率会消化不良，把素材简单地罗列出来。

我用了一个叫做“退一步提示 (Step-back Prompting)”的技巧。

首先，上传完材料后，我是这么对 Gemini Deep Think 说的（图四）：
“请你结合这些上传的资料，客观地、批判性地评价一下那个知乎答主的观点，以及我对于《爷爷的煤油灯》的看法。先别写文章，先帮我理清来龙去脉和各方矛盾。”

这一步太重要了！这就好比射箭，写文章是放箭，而这一步是拉弓。

为什么要这么做？原理如下：

“当你编写提示词时，实际上是在设定场景。如果你只给指令，模型只能就题论题；但如果你提供了背景（为什么做）和目的（为了什么），这就类似于退一步提示的原理——通过引导模型思考更宏观的背景，激活模型内部参数中的特定知识路径。”

通过让 AI先进行批判性思考，它自己推导出了安全只是借口，利益才是核心、这不是商业竞争，是权力倒置等深度逻辑。有了这些逻辑做骨架，后面的文章怎么写都不可能浅薄。

第三步：Create（烹饪） 注入“人味儿”
最后一步，才是生成文章。

为了防止 Gemini写出那种“首先、其次、综上所述”的八股文，我使用了“小样本提示 (Few-Shot Prompting)”。

简单说，就是给它打个样。我上传了我之前写的两篇阅读体验很好的文章，告诉它：

“请模仿这个风格。不要太严肃，要像个真人博主一样感叹（比如用‘真离谱啊’这种词），要有情绪起伏。”

其次，还给它展示了 AI生成率低/中/高的特征：

如：AI 生成概率低等（展现明显的人类元素）：体现明显的人类特征，有个人实测体验、'真离谱啊'等口语化表达、具体操作语境，以及对工具局限性的真实讨论。
结果你们也看到了。Gemini 不仅完美融合了《爷爷的煤油灯》的故事，还写出了金句：

那一瞬间，他悟了。不仅打火石是旧时代的产物，他手里死死护着的煤油灯，也一样。

别等到煤油灯彻底熄灭的那一刻，才发现自己还没来得及买一张通往新世界的船票。

阿里和腾讯构建的万亿级“注意力经济”（靠用户停留时长卖广告），将在 AI 的“意图经济”（用户只在乎结果）面前瞬间崩塌。

这些话，97%是 AI生成的，但灵魂是我赋予的。

2⃣ 结语
回顾这次40万+爆文的诞生，其实工具仅仅是 Gemini Deep Think，但核心在于流程：

备料：用高质量素材和独特的隐喻故事，拉高AI的信息密度。（上下文工程）

拉弓：让AI先思考、先批判、先推演，再动笔。（退一步提示）

烹饪：用自己的旧文做样本，锁死文章的风格。（少样本提示）

这套流程，就是我送给各位 AI爱好者的礼物。

不要害怕 AI会取代创作。就像《爷爷的煤油灯》里那个最后开了书店的主角巳之助一样，我们要做的不是死守着打火石（旧的写作方式），而是去学会如何使用电灯（AI工作流），去照亮更大的世界。

如果你想看我这次创作的完整提示词（Prompt）和与AI的全部对话记录（包括我是如何一步步调教它的）欢迎关注我的公众号【稀有学生】，后台回复关键词【豆包手机】，我把这套价值千金的实操记录免费分享给你。

相信我，看完你会更有一种原来如此的惊喜感 December 12, 2025

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