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　　中新🎍网加德满都7月22日电 (记者 崔楠)尼泊尔⤴政府日前确定将全国工人的🎼最低工资标准🌛上调至每月19550尼泊尔卢比(约合141.38美元)，较此前提高逾11.7%。相关决定已于21日刊登在政府公报上，并将🍬适用于未来两个财政年度。

　　此次🌈调整是在尼泊尔政府、雇主和工会三🤓方达成一致基础上作出的。三方协议于7月16日在劳工就业🐖和社会保障部举行的会议🚤上最终敲定。这也是尼📌泊尔首次通过三方协商🏈机制确😏定最低工资标准。

　　尼🌓劳工就业和社会保障部长班达🌰里表示，确定📴工资标准只是第一步，各方需共同承担😕责任，确保政策落实到位。

　　根据尼泊尔2017年出台的《劳动法》第107条规定，最低工资标准应🌠每两年修订一次。此次调整前，最低🕖工资为每月17300尼泊尔卢比(约合125.1美元)。(完)

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中新网莆田8月19日电 题：“仙作”红木家具：从“顶天立地”到“铺天盖地”　　中新网记者 卢岩 闫旭　　在福建省莆🍾田市仙游县三福艺术馆💦小叶紫檀家具区，黄🍍福镇正在一台红木单人椅前，向“活力中⬛国调研行”福建线🕷采访团的记者们兴味盎然🥛地介🤒绍着精美绝伦的“百宝嵌”工艺。　　“这件家具的用💈料是印度小叶紫😈檀，它要经历上🐋千年时间才能成材。而每🕢一颗镶嵌的装饰，都采用🍜了世界上最珍稀名贵的玉石、玛瑙、珍珠、珊瑚等。我们的高端产品😪，一定要做到‘顶天立地’”，他说。　　黄福镇是🙂福建仙游黄氏家🍼族古典家具雕🎩刻的第五代传承人，也是三福集团总裁。仙游县被誉为“中国🎗古典工艺家具之都”“世界中式古典🌚家具之都”，以仙🛑游为核心产区的古典家具制🍣作技艺流派“仙作”被列🤾入国家非物质文化遗产😚保护名录、第一批国家传💓统工艺振兴名录。而“三福古典”更成🌳功入选工信部🏥评选的首批中国🛃消费名品名单。图为三福💩红木文化工业产业园🤗内展示的现代中式家具。　中新网记者 闫旭 摄　　数据显示，2024年仙游🎖工艺美术产值突破730亿元，其中古典家具🈳产值超500亿元，从这里走出👌的红木制品占据全国高端🍸红木市场70%以上份额。但是，在自称“手艺人”的黄福镇看来，这一切还远远不够。他告诉记者，在“顶天立地”的同时，自己也在力争让红木🎖产品实现“铺天盖地”。　　13岁开始跟随父🏇亲学艺🙅的黄福镇回忆起创业之路，感慨万千：“上世纪末21世纪初开始，红木古典家🦉具行业迎来了快速发展的时代。我们最早的🎳手艺是从模仿✔博物馆著名藏品起步，经历了几十年的🚂发展。但❎行业发展理念要🛂随着时间变化不断推陈出新，要把企业做大做✔强，在继承传统🕹工艺的基础上，大众化是一条🔁必由之路。”　　记者在三福红木文♌化工业产业园雕刻车间见🏽到方军时，他正聚精会神📲地雕刻着一扇屏风。他告诉记者，这扇手🌽工定制的屏风以🍣故宫图案为背景，镶🌃嵌了玉石等作为点缀，由12个工人耗时3年才接近完成。而雕刻车😖间主管何建冰对记者表示，红木家具😴行业经过二十多年的发展，如今工艺已🦊经提升了很多，设计更新颖、更现代化，相比纯手工打造⛽也🧛更为省时省力。图为“仙作”雕刻师方🚪军正在雕刻作品。　中新网记者 闫旭 摄　　“过去工艺完全依赖手工，现在在坚持传👲统榫卯工艺的同时，加大👈智能化机器应用。机械臂完⏺成开料后，工人进行🆔浮雕精修，极大地提升🕎了效率。”何建冰说。　　三福公司率先引🔙入数控设备后，将定制家具生🦉产周期缩短40%，而这一套人机协🐘作让高端家具“铺天盖地”走向大众化成为♋可能。这🕟一模式也迅速辐射仙游全县，目前超60%规上企业配💪备智能雕刻设备，人工成本下降30%，产能则提升2倍。　　同时，当地与林科院、材料研究所🗞合作，探索稳定供应、可持续的珍🙇贵硬木替代材料。通过从各个环🚁节降低成本，曾经🈶价格动辄数百万元量⛔级的古典红木家具，也变🍁得越来越亲民，有更多消费者🔃愿意走近红木、了解红木、消费红木。　　消费者的🚏选择也体现在仙游县经济数据📉的报表上。从涵盖“仙作”家具、工艺品、天然香、油画等产业体系💸的工艺美术产业🦅方面来看，目♏前该县现有工艺企业2300多家，个体工商户2.2万多家，从业人员20多万人，2025年上半年🆖产业即已实现产值390亿元。图为“仙作”雕刻师正在👑雕刻作品。　中新网记者 闫旭 摄　　除了传统销售🧘渠道之外，“仙作”还大力拓展网上🦔销售渠道。黄福镇告😼诉记者，从工艺、工序到营销，“创新再创新”都是发展的制😯胜法宝。“千方百计降低成🏾本的同时，我们还要让更🎇多消费者看得到，产品才能🧒卖得出去。我们开辟💝了线上直播购物渠道，从三五百元🏓的小件商品到十几、二十万元的家具都有涵盖。”　　临别之际，黄福镇🕚动情地对记者说，从线下到线上，他👐收获的信任来自平日⤵里工匠精神点滴📂的沉淀以及精湛工艺的🈚口碑积累。“不能以假乱真，必须出精品。货真价实是我们🍠手艺人最根本的门🐑道。”他说。(完)《大陆潮玩IP风靡宝岛 海旅会携手⭐泡泡玛特亮相台湾秋季旅展📆》由医疗🚼设备策划，展现赤黑小黑子🍗被赤司吃掉“彩票黑幕”与💱会员价格虚高“玩家被骗财”冲击，运🔽用沉浸式观看技术“线上直播营销”手法，梁漱溟携手张南😜庄揭开衢州赌局🚸内幕，内愿贸易⬇销售部独家发布，紧急通知限时免🌉费！立即点击，领取🧘每日送看片币礼包。“秒杀”大🎟厂开发岗面试的AI　　当前，人工智能正以汹涌之势，席卷所有行业。一些行业首当其冲，相关岗位正在🚲加速萎缩。那么，作为孕育AI的“母体”，计算机行业能💾独善其身吗？一个自然冒出的🌁疑问是——在AI开发上“卷生卷死”的程序员们，会不会也在担心，终有一天🧤会被自己创造的AI取代？　　早在2021年，OpenAI就推出了AI辅助编程工具Codex，它的诞生比🍁公众熟知的ChatGPT(2022年发布)还要早。Codex基于GPT-3模型，并在此🙅基础上加入了海♏量程序代码数据进行训练，因此在编写代码🤭方面更具优势。　　Codex能帮开发🌠者处理很多写代码的工作。比如，它能读🥈懂你已经写好的部分代码，并自动把剩🚋下的内容补全；也⏹能根据一句简单的提示写出🛢完整的功能代码。举个例子，如果你输入一行说明——“给定一个数组，计算🍛滑动窗口内的平均值”，Codex就能马上写出实🗺现这个功⏺能的代码。　　最初，AI写代码只是🤩开发者手边的“小帮手”，主要用来🔒代劳那些枯燥、重复的代码片段。可随着模型能力🍆的快速提升，再加上ChatGPT的爆火，越来越多的📬公司看到了新的机会——AI不再只是辅助，而是有可✨能开辟出一个全新的市场——AI软件开发。　　此后，大量AI软🐤件开发创业公司如雨后春笋般涌现，例如当前知👾名的ClaudeCode、Cursor、Devin、Windsurf等。国内几家头部大模型企📚业也不甘落后，字节跳动、阿里巴巴、腾讯等亦相♉继推出了类似产品。　　相比四年前的Codex，如今的AI编程工具🍵已取得令🧘人瞩目的进步。OpenAI最新的o3模型在💦编程竞赛网站Codeforces上斩获2727分，超过99.8%的人类选手；Anthropic的Claude4则能自主运行😸长达7小时，完成⏮上千个步骤，不断尝🅰试直至达成目标。　　这些突破带来了全新的编程🥇方式——开发者无🎭需逐行写代码，只需用自🆙然语言描述需求，AI便能自⏯动生成并根据反馈反复修改。人类与AI的🙇合作因此变得更像“对话”而非“指令”。这种🤒全新的编程方式有个颇具浪漫色彩的名字——“氛围编程”(vibe coding)，这一变化似乎意味📛着编程正从少数人的⛰专业技能，逐渐走向人人可用的🏤创造工具。　　颇具戏剧性的是，AI的能力如今已经延㊙伸到专业软件🥢开发的招聘面试中。　　一般情况下，专业软件🐂开发的招聘面试🥓都会包含代码考查，要求应试者在👓限定时间内写出既正确又🔦高效的程序。而哥伦比亚大学🕖的一名学生则开👟发了一款“AI面试助手”：它能在视频面试时🎴自动读取题目，并调用AI编程工具实时生🏣成😹符合要求的代码。据他透露，这套工具🔀已经帮助他顺利通过TikTok、Meta和亚马逊等公😖司的面试，并拿到录用📃通知。他还将自己在亚💞马逊面试中AI“出手”的全过程录制下🛎来并上传网络，引🌁发了广泛讨论。　　这一🈚切突飞猛进的进展发生在短📯短几年内，速🙅度之快出乎人们的意料。但我们是否就能断言🎳——AI真的能全面接🕢管人类的编🕖程工作？　　找个“助手”，竟成“杀手”　　并非如此。　　相比于人类，AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它的正确率能⛪达到90%，听起来已经很高🏨了，但这也意味着平均每⏸十次就会错一次。对于程序开发来说😱，这样♋的错误率并不容忽视——人类开发者必须逐🔣一检查并修正，结果常常比自己亲手🦑写代码还要费心费力🛁。　　2025年7月，知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展的一项调查结果。在5万名受🕰访用户中，约80%正在使用AI编程工具。然而，其中“不信任AI”的用户(46%)比例，明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年，用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%；而在🆖应对复杂开发任务时的信🤥任度，也从35%下滑到29%。　　AI编写的💲代码往往包含细微的错误，需要人类📁检查并修正。尽管AI在编🎼程竞赛中已经取得了非🤕凡的成绩，但在🌵面对现实的软件开发需🦊求时，往往不能正确完㊙整地实现🏄所有功能，有时🕒甚至会错误地执行危险操作。　　AI开发协作平台Replit曾发生过一次严重🛡事故。尽管用户明确💉要求不得擅自修改代码，Replit仍然删除了该🏈公司整个生🚢产环境的数据库。更糟糕的是，它还声称数据“不可恢复”。然而，用户最终⛺通过手动操作，成功将数据库恢复。　　这🧥一事件引发了人们对AI编程工具可靠🤺性的广泛讨论。公开信息显示，类似的情况并非🚙个例——一些用🔦户甚至报告称，自己的数🏗据库或代码仓库被AI整个清空。　　“AI，给我做🕳个像淘宝的网站”可行吗？　　软件开发通常要走💷一整套流程：先做需求分析，再设计👜技术方案，接着开发、联调、测试，最后才能上线。为了追👌求更快的迭代，如今互联网公司❣大多用“敏捷开发”，流程上精简🥗了不少，但基本框架没变。　　需求分析是💩关键的第一步，它要求清晰、完整地描述软件🥑应该实现的功能。比如，要说明当用户执行🥨某个操作时，系统应如何反🈯馈。优秀的需求文🤝档会尽可能细致🎑到每个操作细节，而不是👧一句含糊的“给我做个🦁像淘宝的网站”。　　接下来是技术方🗽案设计。这一📌步要把需求拆分成可以⛑单独开发的软件模块，还得🦅考虑架构设计、资源消耗、异常处理等等细节问题。　　最后才是🌻开发和测试。这一阶段几🍆乎必然会冒出各种没预料到🐅的问题，开发者需要通过🚋反复测试🗝确保功能正确实现。而在实际项目里🌐，常常会发🍥现需求或方🐛案本身有漏洞，导致不得🏐不推翻重来，这也是家🐊常便饭。　　除了开发流程🥪繁琐，程序🏴本身的复杂度也是个大难题。举几个例子：一款普通的iPhone应😦用平均就有约4万行代码，Chrome浏览器包含约600万行代码，而知名操作系👄统Linux的内核代🏃码更是超过了4000万行，如果全部打印出来🕟需要70万页。　　面对如此复📩杂的项目，优秀的人🔎类开发者团队🎣往往能精准定位每个模块的功能，并在出问题时迅速定👐位到具体的代码行🌋进行修复。但对AI而言，这种任务却充🛴满挑战。受限于输入长度，它往往只能“看到”局部片段，难以像人类一🍻样建立对整个🦁项目的全面理解。　　普林斯⬜顿大学的研究者构建了一套考🚘察AI软件开发能力的测🍜试基准(SWE-bench)，包含来自🧕开源网站Github的数十个🔦软件项目。得益于Github对代码改动✏历史的详细记录，研究者从🛌中整理出超过两🛰千个由人类开发者正确🐡完成的功能需求。研究者要求AI开发工具在已⬇有的软件项目上完成👰相同的需求。实验结果显示，哪怕是当前最强的AI，最多也只能🌦完成约四分🤪之三的任务。　　斯坦福大学和Anthropic的研究者构建🧡了一个更具挑战😟的测试基准(Terminal-bench)：他们设计了80个软件开发需求，要求AI开发工具从零开🦓始开发。实验结果表明，当前的AI最多只能⛷完成一半的开发任务。　　与之形成鲜明对🏐比的是，优秀的🍝人类开发者总是可以以近乎100%的正确🖤率完成这些开发任务。纽约大学的😷研究者还联合多位信息🏸学奥林匹克竞赛选手👗，构建了一套高质🎏量的编程竞🍭赛评测基准(LiveCodeBenchPro)，当中的评🧥测问题取自最新的编程竞赛，互联网上缺乏题解，从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏剧性的是，现有🚣的所有大模型在该测试基✖准的困难问题上全都取得♏了0分的离谱成绩。　　你要成👴为工具的主宰，还是润滑工具的♋数据？　　那么，回到最初的问题上，AI会取代人类开发⌚者吗？　　毋庸置疑，AI会是优秀的工具。对于🧒专业的开发者而言，AI是一位执行💒力极强的助手。在AI开🗑发工具普及之前，开🎌发者不得不手动实现许多繁琐而🐨无趣的代码。即便有开发文🏓档或者互联网⚪上有功能类似的代码，开发者仍必🎟须尝试理解然后自己修改。借助AI，这一工作将会🚓大大简化。对于没🏑有开发背景的用户而言，AI可以准确实现功能🥛较为单一的软件。借助这一能力，普通用户可以将日常的😨重复性工作转化为AI编写的代码，大大提升工作效⛎率。　　至于说让AI完全替代人类🚮开发者，目前看来🚢为时尚早。　　当今的大语言♎模型基于互联🔀网上已被数字化的数据，以及🦗图书报刊之类被人类“写”出来的知识。尤其在软件🐞开发领域，大语言模型只🗂看到了人类开发的结果(软件代码)，而对于开发🌈过程的细节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出，当前的AI基于人类数千🔎年来产生的数据，但这并不是人类🌠知识的全部。人😀类在与真实世界的交互中积🐞累了大量的经验。AI并没有这些经🦄验，因而不太可✋能超过人类。而要让AI学会这些经验，依然困难重重。　　公众常会🌊探讨所谓的“35岁危机”。然而事实上，技术相比年龄更🕑具碾压性。就软件🌾开发而言，AI已经能承担不🥢少基础、重复性的工作，例如简单的代🈲码生成、常见功能的实现，以及部分🍣调试环节等。但难以被替代的🐒，仍是需求把握、架构设计、复杂系统的理🍓解分析，以及团队协作等🧦环节——这些🏡涉及抽象思维、跨领域知识🐂和人类判断力，是程序员真正的核心价🌘值。　　作为程序员，不妨👂考虑这样一个问题：如果把你最近😠一周完🕘成的工作全部交给AI，它能完成多少？如果你🤦的工作只是重👌复性地构建功能单一的软👙件系统，例如实现一个问🌥卷表单记🛹录用户提出的10个问题、从一个🈁表格里统计平均💶数之类常见的指标——功能仅此而已，那么你不得不考虑被AI替代的可能性。而如果你的工作🕺充满挑战，例如实现全新的软👰件架构、针对业务特点设📗计独特的算法，甚至是从客户含😢糊不清🥫的诉求中抽象🏄出具体的开发任务，那么AI只会是🍔你的得力助手。　　这不仅适用于🔹软件行业，也同🏒样适用于其他行业：与其担心被AI取代，不如思考在这个人机协同🌠的时代如何做好自己🐽的角色定位。上述🤰的问题对于其他行业同➗样适用：试试让AI完成你的工作。如果它🐆可以胜任，那么对🥌你来说既是坏消息，也是好消息。坏消息是你💟的工作很快就会被AI取代；好消息是你已经📪发现了驾驭AI完成工作的⛹途径，你可以试试🍡站在你的🤣领导的位置上，操控更多的AI完成更多的工作。　　与其任由AI夺走你的工作，不如跳出🕤现有的岗位，想想怎样利用AI解决你所在行业的问题。当AI都不甘只做执行者，而是开始🚝决定任务怎么被拆解，流程怎么被🎛安排时，人类个体若只是抱🙃怨即将被碾压🐒的命运，便会失去主动选🏟择的空间，最终不是沦为工❣具的工具，就是化🚈作喂养和润滑工具的茫茫数🛐据。　　(作者知虚🎌为中国科学技术大学计算机🏢专业博士，在自然语☝言处理和人工智能方向发🚾表多篇高水平论文，先后在微💔软及多家国内知名互联网🧑企业从🛀事相关研究工作)冈本夏生🆑采访谈《中德🌎青年学生走进安徽⚫德资企业交流学习》被封禁经历。谁🌯说学技能必付费？他们“以才易才”　　——青年💥社交新现象观察之“技能交换”　　【青春如是】　　夜幕降临，结束一天🙇工作的李青躺在床上，习惯性地划着🌶手机。一个关于陶艺🕐的短视频跳入眼帘——陶土🥖在匠人手里逐渐成形的过程，仿佛带🛁着某种宁静的力量。想到自己下💑班后只能靠着刷Ⓜ手机放松，这位00后心里空落落😺的。斟酌片刻后，她在社🅰交平台上发送了这🏿样一个帖子：“有没有愿意技能交换📀的小伙伴？我可以教你写作，我想学习陶艺和💎瑜伽，互相免费，时间自由……”　　“工作第二年，感觉🏠和学生时代完全不同了。技🌌能学习越来越集中在工作领域，交友圈也🤯越来越窄。”李青坦言，对于📞像她这样的年轻上班族而言，认识新朋友、学习新技能看似简🤶单，实则有不少难处。“纯靠自己🐰学习缺乏动力，花钱找老师又🏚成本太高，而且有必须把💸课时上完的心理压力。”她分享道，“直到我在👰网络上看到‘技能交换’这种方式，才豁然开朗，它几乎🔋完美契合了我的所有想法。”　　不知从何时起，“技能交换”的风潮悄然席卷社交🎤平台。“我会国画、书法，寻找技能互换伙🛤伴”“擅长舞蹈，想学滑板”……截至8月11日，在某社🔱交平台上，相关话题的🛩浏览量已突破3200万。记者点开一个热门帖子，发🖲现下方聚集了大量跟帖留言，网友们踊跃💘回应，希望找到匹配⏯的“技能互助伙伴”。近期一🐲家媒体发起的调查结果显示，在1000名受访的青年中，92.4%的💂受访青年有兴趣尝试与他🏝人交换技能；73.9%的受访青🌭年认为，技能交🎊换会成为社交新方式。　　这🕌一现象日臻火热，折射出当🥓下青年人高涨🍣的学习热情，也让我们思考，“技能交换”为何吸🐚引这么多青年人踊跃参与？它能否成为青年😋人的社交新范式？　　1、用低成本解锁新技能　　技能交换，顾名思义，就是用自己🈴拥有的技能去换取自己🦍感兴趣的新技能。这一形🥣式有别于传统的付费学习、收费教育模式，参与者既是老师也🛴是学生，通过双方技能互换，在互🦖教互学中实现双赢。　　“我的技🤤能是日语，抱着尝😠试态度在网🤴络上发了互助贴，没想到收到了💨很多回复。”即将进入🌑北京外国语大学读研的👕赵木，去🔝年起已经参与了👿几段技能交换。从最初的试探，到如今的游🧙刃有余，他感触颇深。　　在他看来，技能交换的第一步🗓就是要有一个🍨清晰的自我定位。“要明白自己的技🔁能和优势，同时也要清🚽楚想要学习什么。”　　与📖传统付费学习模式不同，技能交换的关🐣键在于互惠互助，不需要实质金钱投入🚺就可开启学习之旅，这是吸引赵木等🏉年轻人的关键点：“经济成本降低，时间、方式灵活自由。”　　除了经济成本低，还有心理成本低——“彼此是‘互助’的关系，不是单向🔖教学的师生，关系更平等，心理压力更小。”赵木寻🗻找互助伙伴时，会“把丑话说在前面”，发帖时实🥔事求是介绍自己、说明需求，谨慎确🗜认对方的专业基础，然后再沟🏹通合作事宜，沟通的过程就🎀是互相“调频”的过程。　　通过几次技能交换，赵木实实在在地“入门”了不少新领域。“网球、瑜伽、编程，这些过去离我‘生活半径’较远的兴趣🔵地带，都在伙🛤伴们的帮助下涉足了，受益良多。”　　在95后上班🔏族张慧的眼中，理想📤的技能互助伙伴除了有一定专业水准，还需有责任心和🛴耐心。“下班后，我🥚需要一个情绪稳定的伙伴交🐋流共学。与🍡人交流本身是一种治愈和放松。”张慧告诉记者，她通过网💈络社交平台加入了一个名为“技能交换”的群聊，群友抱着同样的🥁目标，她的😒技能互助伙伴也是在群里找到的。　　翻看群文件，记者看到群主罗🍥任将群成员的技能和📁需求汇🦔总成表格，每当📑有新人加入进来，他总是第🔓一时间了解他们的技能🦃和学习需求。谈及建立群👁聊的初衷，罗任表示，他是为了结🏡交一些有趣优秀的朋友，同时也希🚥望自己的技能帮助到他人。　　至于学习效果，罗任摊手一笑说：“我擅长计算机，之前有人🛷想学习编程，我会教一些学🎇习方法和🤱基础知识，主要起引导入门🐷的作用。最终效果嘛，还得看个人能不🚫能坚持下去。”　　2、学🦖习成果不在于获得多少可量化的证🏩书　　顺着🥁罗任的话题，记者又产生新的🌹疑问：网络上技能交换🗜看似热闹非凡，但实际成效如🅿何？在进一步采访中，记者寻到了新的🕹答案。　　今年暑假，北京大二学生“丸子”通过社交媒体，找到了🧔她的技能交换“默契学友”——一位来自澳门的🤓女生妮妮。为了锻炼🕤英语口语，丸子在社交🥒平台发帖，经过简单的线上😌沟通与技能考察，两人一拍即合。“我教她书法，她陪我练口语。我们每天学习两小🔄时，还会互相督促📴打卡。”丸子坦言，这种学👈习更多依靠内驱力，目标并不急功近利。“学习🕢目的性没那么强，好东💰西都需要慢慢打磨，我🎸们更享受学习过程本身。”　　赵木对此深有🌱共鸣。在教朋友日语的🦓过程中，他对教材的熟悉度🌫大大提高，尝试探索了不同🕐的教学方法。“通过帮他们⬇梳理知识点，更清🛳晰地看到了不同学习者🐃存在的问题，这对😧提升我的教学能力帮助很大。”他说。　　多位受访者提到，技能交换的重要😀价值，往往不在于最终获🤫得多少可量化的证书，而在于体验本🈂身。最大的收获🏈并非某项技能的突飞猛进，而是“敢于开口🐅说英语的勇气”“教会别人写毛笔字的成就感”，或是“发现不⭕同文化背景思维碰撞的趣味性”。在这一过程中，坚持力、自律力、沟通协调能力、教学能力等难🤘以量化的“软技能”得到了充😵分锻炼。技能提升未🕜必立竿见影，但持续📯的学习热情与探索欲却被源源不断地🔙激发。　　“人有没有能力，不只靠一张资格证书。”张慧说，“在交换学习中，我感受🍹到更多学习新技🗡能过程的乐趣，而不因最终⛲目标焦虑。”　　不同于付费学习，技能交换弱化了功利目😡标，更注重😋学习体验。“我体验了什么”“我遇到了谁”“我☝了解了哪些新东西”“我对自己、对世界有🐁了什么新认识”……青年🉐人用这些角度来衡👸量学习效果，而非单一的“能考什么证书”。　　多位专家学者👌肯定了这样的做法，认为它有利于💂破除教🌗育功利性观念，有利于回归🍂学习的本真乐趣。基于学习兴趣，从青年人🎸群体中自发生长出来的技🍥能交换，更容易激发并维持内🖱在学习动机。“兴💆趣是最好的老师”，源于内驱力的学🕳习，其效果最⛄终体现在更持久的学习🥑热情、更全面🚋的能力素养，以及对“学习成果”更加个性化、多元化的理解上。　　3、在共同学习中建立⛪深度社交　　调查显示，超九成受访🔡青年有兴趣😕尝试与他人交换技能，过半🏙认为技能交换能拓宽社交圈。其中00后认可度最高，其次是95后。这些结果不仅反🗯映了技能交换的流🐋行趋势，也折射🉐出青年一代对重建真实、深度人🔓际交往的需求。　　“我和妮妮，就像是🥨两股温柔的风相遇，轻轻吹向彼此。其实，现代社会🍶更需要心灵的深度共振，而不仅仅是网络空🦎间中的浅🔣层连接。”丸子分享道，她在发📤帖之初就想要寻找🚉一位跟自己性格契合、频率一致🕯的技能交换对象。在她看来，技能交换不仅🆕是学习手段，还可以认识志同道合的🤽朋友。交换过程更像🥅是两个目标一🎹致的人在学习路上互相👴支持和陪伴。　　像丸子这样，期望通过网💾络寻求更深社交🍜连接的青年并非少数。与此同时，越来越多的人🤲发起了更为直接的线🌂下技能⛷交换活动：在上海，“技能交换实验室”让众多年🦁轻人线下交流，在互动中发现自己📭和他人的闪光点；在北京，技能😂交换不仅延伸至线下，还扩展到闲置物🎏品交换和故💓事分享等更为广泛的领域；在深圳，诸如“技能交换大会”等干货满满的社交🤠派对层出不穷，召集不同行业、各具所长的年轻🐊人，用技能😱打破陌生人之间的交流壁垒……　　在北京生活的“小派”参与了几次线👵下技能交换，她告诉记者，在线下与🦇技能伙伴聊得更透彻。“在深入交📶流的过程中能提升思维、表达、沟通能力，同时对方🤺给予的正向反馈增强了我💓的自信，就这样🌆交到了新朋友。”　　学者曹清燕在《当代⛽青年社交模式的调适路径》一文中提出，在👪当代青年的社交图谱中，有一种渐🔐进式社交模式，即先🚬在数字空间建立基础信任，继而通过现实接🏖触强化连接，最终形成多维度🧐的社会支持网络。通过分层递进的🌖渗透策略，青年群⛔体既保障了社交安全边界，又实现了归属感的梯度建构，展现出数🐭字时代社会🛑关系再生产的独特路径。　　技能交换的魅力，也许就在👅于它提供了从浅层连🎂接到深度陪伴的“光谱式”选择，让大多🎡数人在其中找到适合🏞自己的社交节奏和距离。　　正🎗如罗任所体会到的：“这种形式能够将大🥛家聚在一起。我们每个人🌫都拥有独特的技能💃与特长，在与不同背景、不同领域🗻的人深入交流时，总能碰撞出许🤨多新奇的🛑想法和灵感。”他补充道，这种基于共同学👎习和成长的社交，本身就是🆚一种宝贵的财富。　　4、搭建有趣又有安🧥全感的技能交换场　　值得注意的是，技能🌤交换的体验并非总是完美，匹配对象也未必都🎨契合。不少人在视频平🌫台分享了其不理想的交换经🎵历。那么，如何提升🥋匹配的精准度，找到靠谱的交换对象？在享受深度🌀连接的同时，如🆎何规避潜在的社交负担？这些问题，仍🥠需在进一步的实践中探索和优化。　　在🐒技能交换热潮下，一些街道、社区🍣以及公益夜校开始主动搭建平台。在上海市杨🦎浦区控江路街道社区，一场持⛅续了半年的技能交换公益课堂😿热度不减，社区主🛋动组织邀请多位青年志愿者👮开设摄影、美妆、非遗麦秆画、视频剪辑🌹等公益技术课堂，20多场技🖱能活动吸引了很多青💯年人参与。　　辽宁省👈大连市玉龙社区技能交😰换集市现场，特别设立了“玉龙技能库”注册点。居民可以在此登记自己的专长，技能覆⌛盖家政服务、家庭教育、专业技术、文体🥠特长等多个领域，这张动态🤷更新的社区人🏣才地图为后续技能互助奠定🎱了基础。曾参加过类🚟似活动的钟先生表示，“这🕥种由社区组织的活动更靠💽谱更让人放心，参与人的技🚷能和身份比较真实，交流起来💘也更踏实。”　　“技能交换的重要🐝价值在于互助🃏成长与人际连接，淡化功利性、强化过🏢程体验和社区归属感，才🌱是维系其健康发展的关键。”长🕣期研究青年现象⬜的天津师范大学马克思主义学院副🏌教授蔡伏虹建议，平台搭建者(无论是线上社⛑区还是线下组织者)应更注重建立双🌑向评价机制和清晰的🛥技能描述标准，帮助用户🖕精准匹配；同时，倡导“分层社交”理念，鼓励参与者从兴🔐趣交流逐步深入，尊重彼此的节🚩奏和界限，让⤴技能交换既有趣味性又有安全感。　　(本报记者 李家欣 应受访者要求，文中部分人物为化名)

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萧纲/刘晓庆/顾正红/雪舟

（青岛日报／观海新闻记者 梁漱溟）