Pin 起來！ - A Letter from PJ

我又開始準備搬家網站，這次是認真的

2025-12-01T00:00:00+00:00

我在 3 月的時候曾發作並熬過了一次網站換換病</a>，還寫了一封信 “Simplify</a>” 紀念這件事，後來沉寂了好一陣子，也沒有很頻繁在更新內容，但最近情勢產生了一些變化。

最主要的拉力來自 Lawrence 大大推出的 “Recur</a>” 這個產品，主打的是讓創作者更容易串接台灣的金流服務。我雖然原本沒有在做訂閱制，但一直有想說有機會可以試試看。

有了這個契機後，我開始思考很多問題，我為什麼想要弄什麼訂閱制？我要給別人訂閱什麼內容？這些東西原本都還沒有什麼頭緒，但我在想這些東西時，就越來越覺得我原本的網站實在是個大大的障礙。

比較資深一點的讀者可能知道我的網站 Pin 起來是透過 “Zola” 這個工具打造的靜態網站</a>，他是一個非常簡潔輕便的架構，這也是我原先在 2022 年選擇他的主要原因，當時就連 ChatGPT 都還沒推出，我是靠著複製網路上前輩的整個網站程式碼，一步一步去了解架構然後自己魔改出來的。後來雖然加了一些自己想要的頁面或內容，但總有些侷限，即使在 ChatGPT 推出後也只是讓我比較容易「改東西」，但真的要擴充什麼內容我都不太敢想。

要擴充什麼內容呢？我在跟 ChatGPT 討論後，覺得若要搭配 Recur 這樣的管理訂閱工具，最簡單的方式就是自己弄個有會員系統的網站，於是在幾輪搜索與討論後，我採用了以前有考慮過的 Astro 架構作為前端，而內容管理系統則是用 Strapi 。

坦白說，我沒有花太多時間研究其他可行的選項，只是基於一些粗淺的印象，例如朋友曾用過 Strapi 或者是看過一些人推薦 Astro 之類的。總之，我在週日的時候做了下列這些事：

在 Astro 官網上找到一個看起來蠻符合我需求的模板網站，我就把它 fork 下來，嘗試直接串 Strapi 的 API ，失敗。</li>

覺得不要跑太快，於是乖乖照著 Astro 的說明，建立了一個最基本的網站並嘗試串我在電腦端運行的 Strapi ，在 Cursor agent 的幫忙下成功！</li>

成功後我把這套流程移植到原本的模板上，順利完成，接著就開始清除模板網站上我不需要的內容。</li>

接著我嘗試把 Strapi 部署到他的線上版，再來把 Astro 部署到我熟悉信任的 Netlify 上，兩者也串接成功，最後到 Cloudflare 買了一個新網域，就完成了這個最基本的架構。</li>

研究了 Strapi 線上版後發現免費方案過一陣子應該就會遇到限制（500 筆資料），於是開始研究別的方案，這時我想到好朋友 Zeabur ，於是又花了一點時間成功在 Zeabur 上部署 Strapi ，資料庫也改成了 Postgres，然後又花了一些時間建立與測試本地和線上的更新方式。</li> </ol>

這個過程幾乎沒有遇到那種非常嚴重的卡關，即使卡住也大概只是 15 分鐘，全程只有用到 Cursor 免費版的免費模型＋部分內容直接跟 ChatGPT 討論而已，真的非常感謝他們。而跑通基本架構，實際開始建構網站後，我就訂閱了 Cursor Pro ，想用好一點的模型，確實也表現很好。

在這些等待的過程中，因為慢慢了解到 Strapi 是什麼，並意識到 Strapi 可以這樣做、可以那樣做，然後又發現 AI 可以輕鬆地掌握 Strapi 的內容而搭配規劃前端的呈現資訊，我對於新網站的想像與期待就越來越多。

舉例來說，我發現我可以非常輕鬆的就設置網站的不同分區和每個分區的內容要有哪些欄位，這件事就解放了我的想像力，讓我可以真正根據我的需求去思考我的網站該怎麼架構（而不是根據「我改不改得動」這個限制去思考）。

在這個思考與討論的過程中，最一開始那個「訂閱制」的動機反而變得沒那麼重要，我原本也想說那就當成是練習架設後台就好，不特別在意訂閱的內容，但今天又想到一個適合的方案。總之，我目前在 AI 的大力幫助下，已經順利地把我想要的框架弄出來，接著會再把必要的東西搬過來，到時會再正式介紹一下！

至於原本的 Pin 起來，我應該會逐漸封存不再使用，也不太考慮搬家繼承流量之類的，因為本來就沒什麼流量，但這部分我還沒有確定的想法，也是之後再來分享。

對「不是…而是…」以及「不只是…更是…」的生理性不適

2025-11-19T00:00:00+00:00

兩個多月前寫的信</a>裡面有提過一點類似的感受，最近對於這類句子的不適感好像愈發強烈，甚至到了錯判也無所謂的程度。具體來說，只要我看到一篇文裡面有類似的短句，除非我有非常強的好奇心或其他動機要看，不然我就會直接跳出不看。

這樣是否會錯判那些其實是真人自己寫的內容？肯定會。那怎麼辦？好像也沒辦法，這種感覺也會出現在某些類型的其他貼文上，比方說說教感太重、充滿濃厚惡意、或者是太不真誠的內容，我看到後也會直接跳出，有的還會直接 mute 對方。

不過，為什麼這種句型會讓我有不適感？

先限定討論範圍在真的是透過 AI 寫的那類好了，當我一看到這類的內容，我感覺到的是 po 文者有某個想傳達的意圖，但他基於某些考量，可能是覺得 AI 表達的更好，可能是自己懶惰，可能是其他任何原因，決定讓 AI 用 AI 認為好的方式，包裝他自己的意圖，傳達出來。

對，關鍵在於包裝過的意圖，會讓我有種不真實／不真誠的感覺。假設這類文一開始就說「本文由 AI 協助擴寫」好像就會好一點，假設這類文寫得非常好，沒有那種包裝感，也就更不會有問題，但剛好落在中間的，我就不太喜歡。

這種狀況會改變嗎？比方說，更聰明的 AI 不再用這類句型了？（我相信現在肯定已經有很多）或者是，大家都開始不喜歡這種句型一陣子，沒那麼氾濫後，再用這種方式寫就沒那麼不舒服了？

我還不確定，但我感覺，要掩飾那個包裝感，不是一件很容易的事，因此即使換了句型，只要不對稱的意圖仍存在，那就還是會有其他句型帶來類似的不適感。

話說回來，我真的很喜歡那些真誠的文字與想法，尤其是精心設計的，與意圖強烈呼應與映襯產生的表達，每每看到都是種享受。

沒辦法再更懶的做法

2025-10-14T00:00:00+00:00

我從今年一月開始上重訓的教練課，每週一次，有時我偷懶或有事可能會請假一週，但至少每兩週一定會重訓一次。

一開始上課的那一兩個月，我也是有自己跑去健身房自主訓練，但是我的惰性太強了，後來幾乎都只有上教練課那天會去，甚至有時候還會跟自己抗爭一下想偷懶。不過我一直對這樣偷懶的自己不以為意，因為我最一開始報名的原因就是想要養成規律的運動習慣而已，有在動我就很滿意了。

8 月底的某天上課結束後，整天都覺得眼睛不太舒服，由於這不是第一次，我懷疑跟健身房有關係，可能是沒有消毒清潔乾淨，但我覺得這個很難避免，因此我突然想到，那要不要乾脆在家裡弄一個 home gym？

這個念頭一冒出來就停不下來。仔細想了一下，住的地方剛好有個閒置的空房間可以運用，量了一下尺寸勉強塞的下一些健身器材，於是就下定決心要這樣做，花了幾天做功課研究器材，下單，收拾舊房間，等人來安裝，然後在 9 月底差不多都搞定。

結果從上週開始，我幾乎每天都有重訓，輪流訓練胸、腿、背三個主要肌群，就這樣過了一個多禮拜，每天都很愉快的踏進小房間去動個半小時到一小時，好像沒有哪天是基於「意志力」才能啟動的。而且我已經好幾次在練的當下以及練完時，有種非常舒暢愉悅的感覺（主要是臥推&深蹲），這完全是我先前在上教練課時沒感覺過的，也是原本連家裡附近走路就可以到的健身房都會懶得去的我，在弄 home gym 之前完全沒有想像過的事，

我現在覺得，對我來說能維持一個習慣的核心要素不是勤奮或者意志力。因為我的惰性更強，絕對足以擊垮意志力。但只要讓懶惰的我找到一個沒辦法再更懶的解方，我好像就能認命地去執行它。

當我悟出這個洞察後，我開始有意識地思考還有哪些類似的狀況，於是我這幾天在嘗試直接用最省力不用開火的方式做午餐，找了簡單的氣炸跟微波食譜搭配幾乎不用處理的去骨雞腿肉跟一些菜，結果非常好，我又多了一個沒辦法再更懶的方程式，可以讓我無腦規律地做就好。我又開始思考還有哪些東西或流程可以更懶人一些，當我有了這樣的念頭（錘子），可以說到處都是釘子，恨不得到處去敲一下。

就這樣，分享這個心法與喜悅給大家。

在 ChatGPT 幫助下，我找到了小時候玩過的遊戲 Treasure Mountain!

2025-09-11T00:00:00+00:00

週末的時候不知道為什麼，腦中突然想起一件事，是我很小很小的時候玩過的一款遊戲。我甚至忘記是幼稚園還是國小的什麼時候玩的，我猜大概是小學低年級，總之應該是很小的時候，因為在那之後玩過的一些遊戲我幾乎都有印象，都叫得出名字來，像是仙劍奇俠傳、大富翁 2 & 3、三國志六、成吉思汗四、銀河英雄傳說 IV EX等等。

但關於這款更小的時候玩過的遊戲，我只記得好像有綠色矮人、可以收集金幣、可以學單字等等，其他什麼都沒印象了，但我一直有著這遊戲很好玩的印象。

於是我跑去問 ChatGPT ，期待他能給我一些線索，問答如下：
</a>

在他回答我第一輪以後，我感覺這幾個選項好像都不是我玩過的那款，所以又調整了線索多問了幾輪，但答案越來越遠，跟我印象中的畫面不一樣。於是我再重新看一次他的回覆，發現他給的第二個答案 Treasure Mountain! 好像比較接近我記憶中的畫面（截圖第三個與第四個的那款），但我不確定到底是不是這個，於是請他根據這個方項再研究，可是給出的其他系列作都不是我記憶中的畫面，於是我就跑去找了 Treasure Mountain! 看看，

結果搜尋到這個畫面後，記憶全部都回來了，我印象中就是有左邊那個壞人角色、還有那個溜滑梯。
</a>

找到後我就關掉與 ChatGPT 的對話，想說有空再找找看有沒有線上模擬器可以玩。剛才下班後又想到這件事，就找來玩，結果還真的有</a>，於是我就玩了大約 20 分鐘。

這個遊戲非常簡單，操作的角色可以做兩件事：撒網子或者是丟硬幣。在橫向移動的地圖中若看到帶著捲軸的小矮人，就可以撒網子把他抓起來，然後回答一個超簡單的謎題後，就會給你一個線索單字，每個地圖會有三個線索，比方說可能是「Five、Round、Rock」。而地圖的背景裡會有剛好一個物件符合這個描述，例如這個案例就會有五顆圓形的石頭，只要對他丟硬幣，就會得到鑰匙，可以往上爬一層。而假設遇到滿足兩個線索的物件，則會得到一個寶藏（例如五個方形石頭、或者是兩個圓形的石頭）

遊戲的目的就是要不斷往上爬並收集寶藏，每爬三層就會跑到壞國王面前把寶藏丟到寶箱裡面，然後從溜滑梯溜下去，再開始下一關。我重複三次循環後就覺得心滿意足，關掉了。

我也不知道我週末為什麼會想起這件事，毫無來由，這件事大概有二三十年沒有在我腦中。但我很高興現在有 ChatGPT 可以幫我找，也很高興世界上不知道哪個角落有人把這樣的遊戲保留起來讓人可以線上玩。

感謝大家！

不影射他人

2025-09-09T00:00:00+00:00

前一封信「沒有表達慾</a>」裡面有提到，我原本有一件看不順眼的事想要分享出來，但因為不想用影射的方式表達，因此我就不分享了。這封信想分想一下為什麼「不想影射」。這是我這幾年慢慢建立起來的某種習慣。

對我來說，影射指的是偏向批評的言論，例如「某產品的介面真的有夠不直覺、難用！」或者是「某創作者的最新影片有夠糟」。假設是「我上週去的某間拉麵店超讚！」或者是「昨天在路上看到一個男生實在有夠帥」，這類則不是我要討論的影射。

為什麼不影射？第一個冒出來的理由是：容易樹敵。

影射也有分程度，有的是幾乎所有人都知道的影射（通常這會以某種綽號或暱稱代稱），有的是只要跟你有著一部分共同的背景知識就知道你在講誰的影射（例如提到某些外觀或行為的特徵、或者是在某個共同群組裡面提到某個固定的職稱），有的則是很廣泛的影射，例如前面說的「某產品、某創作者」。無論是哪一種，發表影射言論的人都有可能帶來觀者的不適。

為什麼容易樹敵？我試著從訊息接收者的角度來看。假設我看到一則影射的訊息，我感覺他絕對不是在講我，那麼我不會有被冒犯或攻擊的感覺。但假設他講的是我喜歡的對象，我可能會不開心。除非他講的是我也討厭的人，我可能才會產生正面的感受。

假設我看到這則影射的訊息，我覺得對方「有可能」是在講我，這時我可能會產生一些防衛心態，假設對方說的有道理，我可能會暗自檢討自己，但假設對方批評的沒什麼道理，即使他的本意不是在講我，但因為我自己對號入座了，我就會產生不爽的情緒，進而會連帶著不爽這個人。假設我明確知道對方在講我，通常事情會更糟糕。

換句話說，影射對象假設很明確，有可能會得罪支持那些被影射對象的人，而假設是不夠明確、不夠精準的影射，則有可能會波及容易自己對號入座的人。但通常一個人會想要影射，可能是因為想要避免一些直接衝突造成的麻煩，所以通常不會屬於明確直接的影射，這就表示容易間接或直接得罪人。

第二個冒出來的理由是，容易讓別人覺得自己不好相處。

這是我自己的感受，由於影射大多是在批評別人，但是我又不確定發出影射的人究竟在批評誰，因此我沒辦法用我自己的標準或證據去衡量這個批評是否合理，這時我會對於這個批評持保留態度，但如果大多數批評都是這樣的狀況，我會下意識想要離這樣的人遠一點，因為我不確定未來是否也會被對方影射波及。

綜合上述兩個理由，影射對我來說是個容易得罪他人，或者容易在他人心中留下不好印象的做法，因此我不太想要這樣做。

那麼，影射是否有任何優點？

我可以想像一些優點，假設影射的目的是要打擊某個對象，那麼精準的影射可能可以引起許多人的共鳴，進而產生廣大的迴響。而假設不那麼負面，只是幽默一下或損一下影射的對象，有可能還可以達到沒有任何人受損，但大家都很有共鳴、覺得發表的人很有趣的結果。但我覺得這種狀況屬於高難度的技巧，我自認不是這方面的料，所以優點不足以讓我無視缺點。

我還想到一個不影射的關鍵是，在我選擇影射之前，我是否還有其他選擇？比方說我要影射一個競爭對手，比起影射，直接指名評論會不會更好？若我要影射一個真實認識的人，有沒有其他跟他溝通的其他方式？假設我不認識這個人，那會不會我不要講任何話更好？通常跑過一輪檢查後會發現，可能會有比影射更好的做法。想到這件事後也會降低我影射的慾望。

想完上述這些後，我覺得還有一個可以思考的是，假設自己某天遇到被影射的狀況，該怎麼應對？由於這封信已經夠長了，之後有空再來寫好了。

沒有表達慾

2025-08-29T00:00:00+00:00

過去三個月，沒有什麼分享的慾望，所以幾乎沒有寫信、寫文章、寫社群貼文。在忙碌的工作與生活中，我有注意到「自己表達慾下降」這件事，但也沒什麼心思去剖析為什麼。最近幾天持續在整理東西，整理幾個不同的電子信箱、整理自己使用 AI 的方式與 prompts、整理自己記錄在 Heptabase 裡的零散東西，整理著整理著，就稍微有多一點想表達的念頭與想法。

於是我回頭看了一下在今年上半年，我都在寫些什麼東西、表達什麼東西。看了看還真是有些尷尬，好不容易稍微重燃的表達慾又下降了一些。但我感覺這就像是熱身賽一樣，在結束一個賽季後，總需要一段時間的冷卻休息（渡假），然後再花上幾週的時間熱身找回感覺，接著進入狀態。

先隨意記錄一下這三個月中的那些雜七雜八的事好了！

雜記之一：不是⋯而是⋯／不是⋯只是⋯</h3>
有一陣子，我只要看到這樣的句型就會有種生理性的不適，有這種（或類似）句型的很多都有明顯的 ChatGPT 味，這當然不是說只要有這四個字就一定是 AI 寫的，他們大多具有某種隱隱的特徵，我原本想多記錄一些然後嘗試分析看看，但懶，就沒這樣做了。
我也曾經搜尋我寫過的文字裡，有多少「不是⋯而是⋯」，發現有一些，但好像又沒那麼有 AI 味，感覺是因為有 AI 味的那種句型裡，「不是」與「而是」背後接的通常是相對立的價值觀、概念或做法，這類句型試圖透過對比的張力來說服人（因為 prompt 大多是問句，所以回答的句型就會傾向說服？）
但我自己寫的不是而是裡面，大多好像都是某些我原本以為、或者我原本以為別人以為的事，當我發現我的認識、認知不正確時，我就會使用這樣的句型，對我自己來說比較偏向分享，而不是說服。例如下面幾句：

準確來說，這邊指的 GPT 並不是 ChatGPT 的對話介面，而是各種 “Plus AI” 的生產力工具。</li>
在這些筆記與語句最後接的不是句號，而是冒號「：」
這個冒號能促進未來的自己，延續某個時間節點記下的想法，進一步展開。也能促進與自己對話的對象（無論是自己或他人）更容易產生想法。</li>
假設我追求的不是「完全正確」，而是「方向大致正確」的資訊，o1 就非常適合。</li> </ul>
相較之下，如果我改成這樣的句子，討人厭的氣味好像就有點冒出來了：

這可不是 ChatGPT 的對話介面而已，而是一種更進階的 Plus AI 生產力工具。</li>
要引人注意，你該寫的不是句號，而是冒號「：」</li>
你不是一台追求完全正確的機器，而是一個有血有肉的人類，只要方向正確勝率足夠高就好。</li> </ul>
所以其實關鍵不在於不是而是，而在於說服說教感？
雜記之二：在 YouTube 留言中取得的被認同感</h3>
兩個多月前我重新下載了以前玩了一陣子的 Football Manager 2024 來玩，這是老牌的模擬經營足球遊戲，跟 FIFA 系列不同的是，我不用也不能自己操控球員，我只能買賣球員、設定戰術、臨場指揮，還有處理足球隊經營的所有大小事，像是訓練、開記者會、聘用教練、設定球探等等。我從大學時期就很喜歡這個系列，當時第一次玩的應該是 Football Manager 2010 吧，這十幾年間我大概兩三年才會買一次新的，然後就會花不少時間玩，這也是個精神時光屋類型的遊戲。
這次回鍋玩，我在 YouTube 上面隨意看一些介紹，結果看到超棒的頻道 The Deep Lying Playmaker</a>，他每支影片短短的，就只講某個戰術概念或是某一兩個角色位置的搭配，影片節奏很固定，很容易理解。我看了幾支影片後就忍不住去自創我自己的戰術，然後就有更多收穫，遊戲玩起來也更滿足。
我看到他每支影片底下有一堆跟我一樣的人，很多人都說著類似的話「我玩了這遊戲十幾二十幾年，我第一次學到這樣的東西」「老兄你太偉大了，你該去當ＯＯ球隊的助理教練」，這些完全都是我想講的話，那幾天我還興奮的跟老婆分享我又學到什麼戰術概念 blabla。我覺得這種看到很多人跟自己有共感的感覺真的很好，或者説，看到有人把自己的心聲講出來的時候，會有一種非常滿足的感覺，這應該屬於被認同感？
關於 Football Manager 或者是遊戲對我的影響，我還有好多想分享的事，不過就此先打住。

雜記之三：看不順眼的事</h3>
前陣子看到一件很看不順眼的事（不是犯法或者是任何與我身邊的人事物有關的事），本來有很強烈的表達慾望想要分享這件事，但由於某些原因（可能是工作、身分或者是其他類似的東西），我限制自己不能分享。那麼為何不用影射、暗指的方式就好？我當時在某篇 journal 裡面跟自己激烈地自我對話，最後還是決定不影射或暗指。不過後來我發現，這樣子把完整的事與自己的心情記錄下來後，好像就有某種「已分享」的感覺了，或者說，我知道這件事總會有某個地方有留下紀錄，不會被遺忘，那也就足夠了！
先這樣！

我終於還是開始靠 AI 幫忙摘要

2025-05-23T00:00:00+00:00

大家好，好久不見，距離上次寄信已快一個月，想說來更新一下最近在幹嘛。
如信件標題所述，我最近開始會透過 ChatGPT 協助我摘要內容，主要是摘要有一定長度的英文訪談內容和長篇論述，像是 Lenny’s Podcast</a> 或者是 Stratechery</a>。我會直接透過設定好的 prompt 請 ChatGPT 產出中文摘要，產完後就把它們存在 Heptabase 裡面，排時間閱讀、寫簡單的筆記在 Heptabase 裡面。
為什麼要這樣做？
在回答這個問題前，不如先説説，為什麼以前不這樣做。
在 ChatGPT 剛推出的時候我就有嘗試過請他摘要內容，開放 API 後也有嘗試建立自己的摘要助手，也有用過一些摘要工具，但體驗都沒有很好，我猜可能是因為我不會下 prompt、當時的模型還不夠厲害、或者是 context window 還不夠長，還有一個原因是我有某種自傲或偏執，認為只有自己讀進去才是讀，靠 AI 摘要的東西根本就進不了腦袋，那還不如不要摘要。
在這一兩年內我一直都抱持著這樣的價值觀，認為不該把「閱讀」這件事交給 AI。我也確實這樣實踐，每當我認真閱讀一些很長的文章或 Podcast 逐字稿，花了一兩個小時讀完並做完筆記，我都會覺得自己很棒，認為我這樣的「人工堅持」是很有意義的。
但另一方面，這樣做真的很花時間，所以我真正讀完的我想讀的長內容少得可憐，真的很少。
那是什麼改變了？
有一個遠因跟一個近因，遠因是在我雖然讀得少，但我在幾次工作機會上有接觸到 Alan 的筆記方式，我覺得那樣整理逐字稿的效果很好，當時我花了幾個小時整理了一集 Lenny’s Podcast 的逐字稿，那集的內容我到現在都還印象深刻，看到那些筆記也還是覺得很有價值。這個經驗讓我好像更掌握「怎麼製作摘要」這件事。
近因是 Heptabase 最近的協作功能推出 “Can edit” 跟 “Can view” 的權限，讓我打算開啟一個我想了很久的計劃：一起共學 Lenny’s Podcast ，於是我寫了一篇文</a>介紹這個計劃，也開始徵求協作者。
但在開徵的隔天，我突然想到一件事，如果我跟 AI 協作這個白板，會不會更有效率？於是我就再度開始嘗試 AI 摘要，結果，測試的結果</a>令人驚訝的好。由於我的 prompt 技巧並沒有什麼進展，我想肯定是因為模型更好了，才有這樣的好表現。
現在的我是怎麼做？
這幾天，我每天都丟幾篇很長的 Podcast 去產摘要，有時可能連產幾次看看哪篇最好看，然後再馬上讀完。我發現這種「濃縮後的 Podcast 內容」恰好符合我現在的需求。因為一集訪談通常都要一小時左右，裡面參雜著一些沒那麼重要的資訊和閒聊，但是 AI 會幫我抓出那些核心的重點，我只要讀那些重點就好。
我覺得這樣子體驗很好，雖然是簡化、摘要後的內容，但實際上卻增加了我的閱讀量。
我甚至不太在意產出的摘要是否有幻覺或者誤讀，對我來說那是可以容忍的錯誤空間，因為現在的模型已經好到八九成以上的內容都沒什麼問題，而且我也是基於原文生成，而不是請他搜尋或依照訓練的資料生成，這也讓幻覺的比率降低了不少。總之，目前用這種方式閱讀，對我來說明顯利大於弊，因為若不這樣做，我實際上就是完全不會閱讀。
底下分享一篇範例，歡迎跟我分享你看了的心得，無論是覺得很不錯或覺得還好，都歡迎跟我分享！
範例原文：The Agentic Web and Original Sin</a>
產出的摘要內容：
廣告驅動的網路模式雖然引發隱私與操控的爭議，但在缺乏直接付費機制的早期網際網路階段，它是唯一能大規模提供免費內容、讓用戶、網站和廣告商三方共贏的商業模式。
早期網際網路嘗試在瀏覽器中內建支付功能，但受到 Visa 和 Mastercard 等信用卡體系壟斷的阻礙未能成功實現。支付功能的缺位使得廣告成為線上內容唯一可行的大眾化營利模式，長期塑造了網路經濟的走向，並在無形中開啟了依賴用戶數據與隱私交換的商業生態。
微支付（micro-transaction）模式看似允許用戶按篇小額付費，但信用卡手續費成本高昂、內容生產前置投入大等因素使其經濟上不可行。同時，要求用戶為每篇內容反覆決定是否付費會帶來決策疲勞，導致微支付至今難以普及。反觀訂閱模式，透過定期付費換取穩定且明確的內容服務，用戶無需頻繁抉擇即可持續獲得價值，創作者也能獲得可預期的收入，但訂閱制可能將內容封閉在付費牆內，限制其廣泛傳播。
以廣告為本的內容經濟誘導網站追求點擊與流量，曾一度刺激大量內容創作和經濟價值，但也讓粗劣內容充斥、品質下滑。如今這套模式面臨衰退：Google 等搜尋引擎提供的流量支撐正迅速瓦解，用戶大量轉向封閉的應用生態或由 AI 直接給出答案，導致依賴廣告營收的網站訪問量驟減、收入每況愈下，整體廣告支撐的網路內容生態陷入困境。
新一代 AI 技術催生了代理式網路（agentic web）的概念，即軟體代理可以代表用戶自動瀏覽網站、蒐集資訊並執行任務，帶來服務自動化與個人化體驗的新可能。然而，當 AI 代理直接擷取網路內容並提供答案時，傳統靠人類瀏覽所支撐的廣告變現模式失效，內容提供者面臨無法透過流量獲利的困境；同時，如何確保代理取得資訊的可靠性並維持內容生態的良性循環，也成為這種新模式下亟待解決的挑戰。
微軟在 2025 年 Build 開發者大會上提出了「開放代理式網路」的構想，包括採用 Anthropic 發起的 MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）以及微軟自研的 NLWeb（Natural Language Web，自然語言網路介面）作為開放標準，讓網站透過自然語言接口直接被 AI 代理存取，猶如為代理世界打造一套類 HTML 的通用橋樑。這套方案可讓網站更容易融入 AI 生態，然而其設計缺乏內建的支付機制，無法為內容提供者帶來直接收益，難以從根本上解決內容生態的經濟誘因問題。
區塊鏈上的穩定幣（stablecoin）為數位微支付帶來了突破：這類數位貨幣價值穩定，可像資訊一樣快速低費地傳輸，交易幾乎零手續費且金額可無限細分，使極小額支付成為可能。在此基礎上，AI 軟體代理作為純粹的程式決策主體，不受人類逐筆付費猶豫的影響，能夠根據內容使用量自動執行小額付款給內容提供者，為代理式網路注入全新的經濟驅動機制，補足過去微支付不可行的缺口。
未來可以考慮以市場機制來鼓勵內容創作：在代理式網路的協議層引入數位貨幣支付功能（例如穩定幣），由 AI 平台根據其生成答案時引用內容的頻率，透過競價拍賣機制向原內容創作者支付報酬。如此將形成一個全新的內容生態市場：創作者為了獲得 AI 引用而競相提供高品質、有價值的內容，AI 平台、使用者與創作者之間達成新的三方共贏平衡。儘管這種市場化方案的實施細節充滿挑戰，但正如當年廣告模式意外地促成了網路的繁榮，一個開放競價的內容市場有望自發地探索出 AI 與網路內容共生共榮的新道路。

那些不讓人膩的東西

2025-04-30T00:00:00+00:00

我發現最近我在社群上會自動略過那些 ChatGPT 生成的兩格或四格漫畫、過於強調淺景深的 AI 人像、或者是看起來豐富繽紛的 AI 情境圖，為什麼呢？
是因為那容易生成而讓人感到廉價？還是因為那仿真而不夠真而觸發某種生理上的不適？還是因為什麼原因？是因為缺乏細節嗎？那如果是請 AI 產生充滿細節的圖像，可以改善這個問題嗎？是因為那「非人造」的感覺嗎？這好像也不是關鍵差異。
我發現好像是細節不夠多、風格不夠討喜，因為我剛剛為了驗證這個想法，試著請 ChatGPT 4o 產了一張莫內風格的貓咪照片（我喜歡莫內），我就覺得很好看，所以應該是內容不夠好，或者說不是我的菜，我才會膩。
對，所以 AI 與否並不是重點，品質的高低與我自己的偏好才是重點。
文字好像也一樣，有些人寫的文字總是讓人看不膩，有些看幾句我就有點受不了，我感覺 AI 與否也不太是重點，因為多的是非 AI 但仍然品質不好的文字，那怎樣的文字對我來說是高品質的？怎樣的文字符合我的偏好？
我覺得應該是下列幾項的綜合：

發文者的動機與意圖是否是我欣賞的</li>
發文者是否令我感到真誠與正直</li>
文字本身是否觸發了我的某些想法</li> </ul>
這三者比重愈高，我好像就愈喜歡，就愈看不膩，但裡面最關鍵的好像是真誠與正直，我也說不上來細節，但大概就是某種「可以信任的感覺」吧。只要散發出這種感受的人，我就會想要繼續看他寫的東西，參考他的觀點與建議，甚至是購買他的產品與服務。
根據我的經驗，通常這些人的文字、創作或各種產物，都不會讓人有膩的感覺。

Threads 即將推出「讓用戶整體體驗變好」的廣告？

2025-04-24T00:00:00+00:00

昨晚看到 Instagram 總監 Adam Mosseri 宣布 Threads 即將推出廣告，他短短的 po 文寫著：

Ads are rolling out more broadly on Threads today, and our goal is still for them to enhance your overall experience. We’re closely monitoring and will continue listening to your feedback as we scale. </blockquote>
對我來說這段文字的刺點是 “enhance your overall experience” ，因為在我的印象裡，廣告大多是降低我的使用體驗的元素。
在這篇文</a>底下的留言也幾乎都是類似的想法，這讓我好奇，為什麼 Mosseri 要這樣寫？他們是否真的有什麼創新的做法？真的可以透過廣告給用戶更好的使用體驗？我用我乾枯的腦袋想了想，若以最善意的方式去解讀，也只想到這兩種可能性：

廣告是能維持免費瀏覽使用的關鍵商業模式，平台有收入才能持續營運下去，才能持續迭代產品，畢竟若產品停止營運，就沒有所謂的使用體驗。</li>
能讓用戶發現自己可能喜歡或有需要的內容，以我自己的經驗來說，有幾次看到的廣告真的很心動、對我很有幫助，我也立即下單或者是訂閱。</li> </ol>
但以第一種論點來說，更好的說詞是可能是誠實跟用戶說這是一個維繫平台運作的關鍵，若不這麼做會活不下去。這點跟「更好的使用體驗」應該是不太一樣的事。
以第二個論點來說，關鍵好像更在於演算法，若演算法夠好，即使沒有廣告，還是可以讓用戶發現自己可能喜歡的內容。這一點我覺得 Threads 一直都做得很厲害（可能有點過激），我每天都可以在上面看到我喜歡的足球和攝影相關討論分享。
但這些都不直接等於「更好的體驗」。好像沒有遇過哪種狀況是廣告帶給我更好的體驗，特定少數廣告可能有讓我覺得有趣、新鮮、學到東西，但那也不是整體的好體驗。
想完這些後，我覺得原本的發文應該可以有更好的處理方式。

與 AI 一起寫作的界線：表達慾

2025-04-23T00:00:00+00:00

昨天在網站裡寫了一篇「我目前會用 AI 做的事，與不會用 AI 做的事</a>」，我蠻喜歡這篇文，寫的時候就有種目錄感、序章感，覺得之後應該會仔細地更新與編修它的內容。
今天下午在工作時，有一件事是要寫一段文字。我想了一下就直接把某些原始內容丟給設定好 prompt 的 ChatGPT o3，讓他依照我想要的格式產出文字給我，我再簡單微調後就完成了這段文字。
做完這件事後，我突然想到，昨天我不是才說我目前不會用 AI 「寫作」嗎？那我現在做的這件事是「寫作」嗎？如果不是，究竟我說的寫作是什麼？如果是，為什麼我昨天才說不會寫作，今天就這樣做？是不是我根本就已經開始依賴 AI 寫作，只是礙於某種面子之類的東西不願意承認？
我覺得我需要好好梳理一下這些東西，於是有了這封信。

我想先把寫作的目的大致上區分為兩類：

為了滿足自己表達慾的寫作</li>
其他所有寫作</li> </ol>
第一類包含寫信、寫部落格文章、寫社群貼文，這些都是我基於某種念頭，有某些想法想要表達，想要被別人看見或者知道別人怎麼想而寫出的內容，由於他們服務的是我的念頭和想法，我好像有種感覺是不該假手於他人，所以我不會用 AI 來寫這類東西。
除了第一類以外的所有內容，我好像就比較有種「沒差」的感覺，這個沒差並不是指對文字的品質毫無要求，而是指「我可以接受那不是我的文字」，所以只要有設定好 prompt，選擇適合的模型，產出的結果看起來不錯，我就覺得沒問題。
對，在這種情境裡我似乎會把自己當成一個編輯，只要 ChatGPT 這個同事給的東西還不錯，就沒問題，即使整個過程的內容都是生成出來的，我也可以接受。

但話說回來，第一類的寫作還是有很多模糊的地方。雖然我不能接受這類的內容直接透過 AI 生成，但「與 AI 一起寫作」也不一定只有「完全生成」這種樣子。比方說，幫忙產標題算嗎？幫忙產網址的 Slug 算嗎？幫忙產大綱算嗎？幫忙產論點算嗎？幫忙產佐證論點的虛構案例算嗎？幫忙給反對意見算嗎？幫忙做研究找資料算嗎？甚至，假設我的知識完全就是 AI 教我的，這樣到底算不算是他有介入或參與我的寫作？
我發現，如果這樣一層一層剝下來，關於第一類的寫作，我目前只能退守到這幾件事完全不透過 AI 產生或協助產生：

找出「我想表達的事」</li>
建構「我想怎麼表達我想表達的事」</li>
一字一句打出我要表達的內容</li> </ol>
其他有可能都會有 AI 的影子，尤其是那個「激發我想法」的內容來源，我覺得會有愈來愈高的比重跟 AI 有關係。但由於第一類內容就是要滿足、要服務我的表達慾，所以關於這件事最核心的那幾個骨幹，我想了想，短期內應該還不會交給 AI ，除非我連表達的慾望都沒有了。

光敏性噴嚏反射、與 AI 一起寫作、秀珍菇

2025-04-11T00:00:00+00:00

今天早上天氣很不錯，有太陽。出門買早餐時一抬頭看到陽光就打了一個噴嚏，這大概是我人生不知道第幾百次還幾千次這樣了，只要一出門看到太陽，就會打噴嚏，有時還會連打兩個三個。
我知道這是一種遺傳來的「症狀」，因為我爸也有，但我不清楚這個症狀到底叫什麼、原因是什麼、有沒有什麼更糟糕的壞處（我猜應該沒有，所以我才會都不知道）。但在那個需要等 65 秒紅綠燈的路口，無聊的我拿出手機搜尋「看到太陽打噴嚏」，得到了「光敏性噴嚏反射</a>」這個詞，發現有這個狀況的人佔比還不少。
就在搜尋到查看內容之間的這幾秒內我想到，假設我搜尋了看到某些介紹，我真的可以信任這個內容嗎？會不會這其實是 AI 掰出來的介紹然後被人放到內容網站裡？應該還不會吧，但現在不會，會不會再過個五年十年就更需要擔心這樣的問題？在面對我純然無知的領域時，何時可以相信，何時該保持懷疑？是不是因為這個「光敏性噴嚏反射」看起來有模有樣我就相信？假設搜尋出來的結果叫做「太陽噴嚏狂暴症」，我會不會就覺得是有人在惡搞？那是不是只要符合「有模有樣」的形式就會通過我的審查？
是的話就沒救了，因為 AI 最擅長產出有模有樣的文字。
還沒有想完這個問題我就進入了便利商店，注意力被三明治吸引走，就不繼續想了。

中午吃飯前打開手機，看到曼尼在分享一篇讀者來信，這個讀者回饋說他新寄出的一篇長文《分析川普的解放日談判策略》看起來不自在，有 AI 感。我在收到這封信的時候也有一點點這樣的感覺，所以沒有看完這封信。但在曼尼 po 文後我又回去信箱重看了一遍，試圖再釐清我當時的「感覺」到底是什麼。
邊配著午飯邊看，曼尼的文字品質很好，我感覺到的 AI 感並不是那種拙劣的「首先，其次，總的來說」等級，也不是讓我感到完全沒有思想和人味的東西。或許應該說他跟先前曼尼寫的東西比較不像，加上曼尼有大方說明這篇有跟 AI 一起協作，所以那種「好像有點不像」的感覺會一直在閱讀過程中勾起注意力，很像是遊戲主線進行到一半的支線任務一樣，比起理解困難的關稅議題和談判策略，「嘗試找出哪邊有 AI 痕跡」這件事感覺更簡單，像是幫村民 NPC 送信並找回五隻雞這種任務一樣簡單，簡單就會認真去做，所以就真的感覺到「好像有點 AI 感」。
但我同時也在想，假設這樣的內容是開成一個三小時的工作坊，配上十幾張投影片一個一個講談判策略和應用，還會有 AI 感嗎？似乎完全不會，即使有，也會覺得協作的很棒。所以也許是內容形式或資訊密度的問題？

就在邊讀邊想這些問題時，我一直在把我午餐健康餐盒裡的秀珍菇挑掉。我非常討厭菇類，什麼菇我都不吃，但我很常訂健康餐盒的外送，我也知道很多健康餐盒裡面都會放菇類，所以我一定會備註「請不要放菇類，謝謝」。但今天的餐盒還是有放，而且是那種跟其他菜一起炒的秀珍菇，因為都炒在一起，炒很細，所以就要一個一個把他們挑掉。如果是一大片的香菇或者一整捆的金針菇都還好處理，但很碎的秀珍菇（或者他根本不是秀珍菇？）就是很難處理，需要佔用我的注意力，不然就會不小心吃到。
這時我突然發現，太陽噴嚏、AI 文字、秀珍菇這幾件事，背後關注的都是同一件事：我不想要額外消耗注意力：

光敏性噴嚏反射這件事上，我擔心的是未來可能要額外消耗的注意力，但還沒發生，所以不是很重要</li>
AI 寫文這件事上，我的大腦會不由自主地去 judge 「這個地方真的是這樣嗎？會不會有幻覺？有驗證過嗎？」所以就會更容易覺得累。</li>
秀珍菇這件事上，我就是不想吃到菇，所以得要在看文章思考的時候分心去把菇挑掉。</li> </ul>
我感覺這三件事裡面，一跟二未來肯定都會有解方，三反而最困難，除非菇類完全滅絕 🥲

「知道一件事情沒有捷徑」帶來的安全感

2025-04-03T00:00:00+00:00

最近 ChatGPT 4o 的製圖能力大躍進，我把幾張跟老婆、貓咪或爸媽的生活照丟進去請它變換風格，效果都非常好，人物的神韻與畫面中的細節都很好，但看了幾張後還是會有種「好像還有哪邊可以更好」的感覺，可能是某個臉孔的線條細節之類的，但我又說不上來到底是什麼地方可以更好，或者說，我也說不上來我想像中的更好到底是怎樣。
當我意識到這件事時，我突然想到，在讓 ChatGPT 或 Claude 生成文字時，我好像不太會有這樣的感覺。我幾乎總是可以感覺到他給我的文字好不好、如果好是好在哪、如果不好又是為什麼。假設內容不夠好，我也常常能夠自己想出更好的，或者知道怎樣問問題得到更好的內容。
但生成圖片時，我完全不具備這樣的能力，我幾乎沒辦法再給他下一步的指引，我甚至會覺得，我給的指引可能反而會讓結果更糟。我想應該是因為我很不熟悉用文字描述畫面，我既不熟悉相關的語句結構，也不熟悉那些足以表現那些關鍵微小細節的詞彙。
但假設我真的努力讀了很多、學了很多、吞了很多這類如何描述畫面的知識，這也不代表我真的知道該怎樣指揮 AI 讓他做得更好，因為我腦中仍然沒有更好的畫面。
這樣說起來好像有點挫折，感覺還是需要長期接觸大量美的畫面，才有辦法掌握與培養出那個能夠判斷好與不好的品味，沒有什麼速成的捷徑。但話說回來，「知道一件事情沒有捷徑」這件事好像也帶來某種安全感，我還無法詳細描述這個感覺，以後有延伸想法再來分享。

我想要確保有訂閱的人都是真的想要收信的人

2025-04-01T00:00:00+00:00

歡迎回到 A Letter from PJ ，這是從 HEY World 轉回 Buttondown 發信後寄出的第一封信，如果你錯過了前情提要，歡迎參考上一封信：寫的東西與自己的距離</a>。
這封信要繼續分享另一件關於寫信的事，可能也與你有關。
從這次轉回 Buttondown 開始，我想嘗試一下新的東西，我希望更確保有訂閱的人都是真的想要收信的人，所以我會嘗試一套新的「（我）主動退訂（某些人）」的策略。
由於電子信服務通常會依照訂閱者的數量計費，我知道有些創作者會定期清理訂閱名單，刪除、退訂那些都沒有開信的人。我想做的是類似的事，但我不會透過開信率這樣的數字來篩選，因為我沒有追蹤開信率或其他任何的數據。（可以參考我的 Manifesto</a> 頁面）。
我想到不透過開信率來追蹤的方式是，邀請你主動讓我知道你開信了。簡單來說，我會在每封信後面放一個「已讀」與「讚」的按鈕，若你有看完這封信，可以點一下已讀，我就會認為這個人還有想要繼續收信，如果很喜歡這封信的內容也可以按一下讚。
我可能每半年或一年會寄信給那些這段期間「一次都沒有點過任何回應」的人，詢問他們是否要繼續訂閱，假設還是沒有回應，我就會取消這個人的訂閱。
我自己覺得這樣做比起傳統透過「開信率」來追蹤與退訂的作法更好，原因有兩個：

很多注重隱私的信箱服務會擋掉開信這類的追蹤，因此有可能有讀者有在讀，但是從發信者的角度來看這個人完全都沒有開信，結果就被誤刪了。</li>
比起你不一定會知道的開信率追蹤，主動點擊「已讀」更像是個積極同意續訂的告知，我覺得更符合我的價值觀。</li> </ol>

另外我之後也會主動取消所有透過稍後閱讀軟體訂閱的人（之後會寄一封通知信通知），例如 Readwise, Instapaper, Feedly, Cubox, Kill-the-newsletter 或者之前寫過的 Omnivore 等等，原因是我想要更直接地與收信的人互動，我希望收到信的人有任何想要回饋的想法時，都可以回個「這封很棒」、「我也有這個想法！」、「你這段好像寫錯了，應該是這樣而不是那樣」之類的東西。
我在過去一年寫信時收到不少這樣的回信，即使內容就只有這樣短短一句話，都還是很開心，有點像是在社群上面貼文收到留言一樣。
但若透過稍後閱讀軟體收信，應該是沒辦法回信，我覺得這樣很可惜。因此我會希望想收信的人就透過自己的信箱訂閱，而不想收信的人隨時都可以取消訂閱。

我的想法是，透過這兩種主動退訂的策略，應該可以盡可能地確保收信的人都是真的想看（偶爾想看就好，不用每篇都看）的人，如果真的能順利達到這個效果那就太好了！
最後，想分享兩篇最近寫在 Blog 上面的隨筆：

好奇心是珍貴的、神聖的</a></li>
不說其實</a></li> </ul>
我最近打算把一些我相信的事或者是我目前稍微堅持的一些原則記下來，寫成一系列的隨筆。但我預期這些東西會常常修改，因此我選擇不透過信件寄出而是寫在網站的 Blog 區塊。
若你對於這些內容有共鳴與回饋，也歡迎回信跟我說！

寫的東西與自己的距離

2025-03-26T00:00:00+00:00

在討論今天的主題前，想分享一下，在寄出這封信之後，我決定重回之前寄信的服務 Buttondown ，而不再用目前的 HEY world 寄信，這代表寄件人會從 mimir@hey.com</code> 轉為 pj@pinchlime.com</code>，請你再稍微留意一下相關的變化。
如果你有收到這封信，代表你已經是訂閱者，你不用做任何事，就會繼續收到信。如果你是從其他地方看到這篇文或這封信，歡迎你透過這個連結訂閱</a>。
如果是從 2022 年或更早以前就認識我的人，可能會有印象我曾經多次更換寄電子報／信的平台，例如最早在 Substack ，後來改到 Buttondown ，接著又改用 HEY World 寄信，除了平台以外，寄的內容也一直在變，最早最早以前有什麼「一起來分享好文」，接著是「Pin 起來電子報」，然後是「A Letter from PJ」，即使是主題一樣，內容也很雜亂多變，有時是資訊分享，有時有固定的格式，有時則是散文或者偏向個人的心得抒發，也有些看起來很像部落格的貼文。
以讀者的體驗或者對讀者的價值來說，我不確定上述這一連串的「演進」到底是好還是不好，但以我自己這個寫作者的角度來說，我更重視的「自我滿意程度」應該是有愈來愈好。為什麼？
離我自己愈近的內容，我愈滿意</h3> 在經過幾年的持續記錄與寫作後，我感覺到，只要我寫的東西愈是真實、愈是貼近我自己的想法與實際經驗，我就愈滿意這樣的內容。反過來說，假設寫的東西離我自己愈遠，我就很容易感到無趣、不滿意。 比方說，如果我寫了一封信或一集電子報，內容是一些「我感覺大家會有興趣看的新知」，那我肯定寫不下去。如果是「我自己感興趣，我也感覺會有人感興趣的新知」，我寫起來就會比較有感覺與動力。 而現在的我可能是更偏向寫「我感興趣的新知，然後著重分享我為什麼會感興趣」，裡面甚至不會花太多篇幅在這個新知上，可能只留個連結，然後把重點都放在「為什麼我感興趣」。 如果順著這個原則再來看先前各種換來換去的演進，好像每次的「平台搬遷」或「形式改變」都說得通了： 從 Substack 搬走是因為它就是個大平台，我沒辦法控制我重視的東西（例如隱私權的設定），這讓我感覺離我自己很遠。比較起來，Buttondown 這種純工具搭配我自己的網站存檔就更可控，離我更近。</li> 內容形式方面，那種每週固定時間一定要出刊的電子報就離我比較遠，因為我生活中有時候會很忙，有時候要出去玩，有時候更想打電動，如果硬要寫感覺就是在湊內容，所以這種東西我就不滿意，不滿意就寫不出來，所以就會拖稿而棄更。但後來逐漸改成沒有什麼形式拘束的「信」後，就自由很多。想到什麼就寫一下，寫完就寄出，寫的東西離我當下的想法非常近，所以我總是很喜歡。</li> </ul> 但這種自由（隨意）的作法，肯定就與一部分訂閱者的期待不符合，所以當時決定從「Pin 起來電子報」搬到 HEY World 寫信時，我沒有直接匯入已累積的訂閱名單，而是請有興趣的人重新訂閱。但我這次會直接把 HEY World 的訂閱名單匯出搬遷，因為我想目前訂閱的人都是比較能接受這種隨意寫信模式的人。 那為什麼又要換平台？HEY World 看起來不是很好嗎？</h3> 我覺得 HEY World 的寄信體驗和閱讀體驗都很好，但還是有個我一直覺得有點沒那麼滿意的地方：它的 archive 頁面真的很糟，當我累積幾十封信以後，新的讀者很難快速看到過去寫過的東西。 為了解決這個問題，我當時還是在我的部落格放了一個列表，每次寫了新的信，就把最新的連結更新上去，然後點擊的人就會跳轉到 HEY World 的存檔頁面。但這樣的體驗顯然不太好，為什麼想要看這個人寫的東西還要分不同地方？ 另一方面，在我對自己寫的東西愈來愈滿意與喜歡後，我更想要把這些內容全部都放在自己的網站裡，而不只是放個超連結而已。在我想通這點後，我馬上就就決定開始搬遷，回到之前的模式：透過 Buttondown 發信，然後全文都放在自己的網站裡。 別人寫的東西也適用</h3> 我發現，除了自己寫的時候更喜歡離自己近的東西，我在閱讀別人寫的東西時，也喜歡看那些很發自內心的東西。這倒不是說資訊整理或者是行銷內容就不好，我有的時候也有獲取這些內容的需求。 但那些看起來像是自言自語一樣的文字，總是更容易讓我的目光停留在上面，因為我感覺到這些文字與發文者的距離很近，而我透過文字也感受到了這樣的親近感。
Simplify 2025-03-10T00:00:00+00:00 我這幾年越來越喜歡這個字，看到就有股動力去做些什麼。 在上次熬過了網站換換病</a>後，我這幾週都在嘗試簡化我的個人網站，我砍掉了沒在更新的 Stream, Library & Glossary 相關頁面、砍掉感覺有點難用的搜尋功能、砍掉了一些以前 fork 魔改網站留下來的不需要的程式碼片段。 我感覺到這些都還不夠，於是我又建了一個 Archive 專區，把我覺得已經過時的資訊、介紹或心得，全部都丟到這個專區裡面，並且加上「已歸檔」的警語。這下我舒服多了。 我發現在 Blog</a> 頁面留下來，捨不得丟入歸檔區的，都是那些我還感興趣的主題。這些文章大概只佔原本一半不到，但我現在反而更有動力重新編輯整修他們。 這應該是 Simplify 的魔力吧。 回母校分享 ChatGPT & Deep Research 應用的一些心得隨記 2025-02-27T00:00:00+00:00 幾週前 OpenAI 的 Deep Research 推出後，我就興奮地跟我讀碩士時的指導老師分享我的體驗感受，過幾天老師問我是否可以回學校分享一下怎麼用 Deep Research ，於是我昨天早上回到學校跟老師＆他的幾位研究助理們分享。 我碩士讀的是科法所，因此我在準備分享內容時就在思考，如果是當年（我是 2021 年畢業的）還在讀碩士寫論文的我有了 o1、o1 Pro 與 Deep Researh 可以用，我會怎麼用？我又會在哪些地方避免用 AI ？ 順著這個思路，我分享的內容架構大概是： 先簡單介紹大語言模型生成內容的機制（預測下一個字詞）</li> 介紹這個機制下的一些缺陷（幻覺、仰賴訓練資料、容易受到 prompt 影響產出結果），並且針對幾種缺陷提出一些範例</li> 分享新的推理模型（o1 & o1 Pro）的能力以及運作方式，直接套用在相同的幾個範例上，讓大家感受到模型能力進化帶來的差異</li> 分享在好的模型基礎上，提供更完整脈絡資訊時，可以產出更好的內容</li> 再用同樣的範例，分享透過 Deep Research 去產出分析時可以達到怎樣的更好效果</li> </ul> 最後再分享一些我自己的一些零散心得： 「生成式 AI」的任務就是「生成」，目前最強的 AI 也沒辦法真的「理解」，若能記得這件事，就可以大幅提高使用生成式 AI 的效果。</li> o1 很強， o1 Pro 非常強，之後的模型會更強，現在至少應該要訂閱 ChatGPT Plus 取得 o1 的使用資格。</li> 即使有聯網能力，也不代表就肯定正確，還是會受到使用者輸入資訊與網路上資料正確性的影響</li> 模型的能力決定了答案的上限，但用戶輸入的脈絡資訊則決定了答案的下限。即使只用普通的模型，只要輸入夠完整的資訊，一樣可以取得很不錯的答案</li> </ul> （以上是概要，因為我並非這方面的專業人士，不太好意思公開分享我寫的完整內容出來） 其他心得隨記： 我在整理內容時原本想說要不要研究新的 PPT 工具例如 Gamma 之類的，但一打開覺得好像還要學一下，就算了，最後直接建了一個 Heptabase 的白板，把內容都放上去然後畫個線，結果最後發現這樣體驗也很不錯，而且大家也對 Heptabase 蠻有興趣的，真棒！ 😆</li> 平常在網路上寫「怎麼用 AI 工具」，跟真的要分享給別人「我會怎麼用以及為什麼是這樣用」，還是差蠻多的，後者更謹慎一點，所以也要花更多時間準備、思考與規劃內容。這個過程好像也是不錯的學習和反思機會。</li> 藉由這次的機會，我有意識到研究所與指導老師對我最大的幫助之一，就是不斷地訓練我「提問、限縮範圍、回答問題」的能力，這樣的能力不會有什麼證書去認證，但對我後來在工作上或者跟 AI 的互動上都肯定有幫助！</li> 每次跟我的指導老師聊，就覺得他真的是聰明優秀到不行，很幸運能有這麼好的老師！（我還記得當時寫論文時每次 meeting 都很有收穫，當時就覺得跟聰明人討論東西的感覺真是太棒了）</li> </ul> 分享一個 ChatGPT Deep Research 搭配 o1 Pro 搭配 Heptabase 的工作流 2025-02-15T00:00:00+00:00 這幾天在下班時間斷斷續續地做完一件事：把一篇 Deep Research 產的報告看完，製作對應的筆記，再整理成一份彙整文章。 我感覺這一套流程可以反覆使用，因此想趁著印象深刻把它記錄下來，也分享給大家。 步驟一：讓 ChatGPT o1 Pro 列研究問題，再讓 Deep Research 產製報告 我會輸入一個我感興趣的主題或問題，請 o1 Pro 幫我發散規劃可能相關的各種延伸問題，然後我再簡單手動編輯，去掉我不感興趣的，調整用詞，丟給 Deep Research。 步驟二：逐段閱讀 Deep Research 的報告，在 Heptabase 裡製作成原子卡片與心智圖 我會把 Deep Research 產出的報告貼到 Heptabase 裡面閱讀，邊閱讀邊製成原子卡片，中間我有請 ChatGPT o1 幫忙，有些段落我會直接丟給他請他產原子卡片，我再翻譯成中文，並且用我自己的理解改寫文字。 改寫時我也會簡單透過心智圖整理這些卡片（如下圖），並且把 Deep Research 的原文列在下方作為參考資料。 </a> 步驟三：把在 Heptabase 內架構完畢的原子卡片標題，交給 ChatGPT o1 Pro 產成一篇包含說明與案例的專文 透過前兩個步驟產出的原子卡片有點像是空有標題，但內容還不明確，為了讓現在與未來的我更容易理解，我就反過來丟給 o1 Pro 產介紹文章，這時他就會擴寫標題，並且提供對應的案例。最後，我會再回到原本的卡片，把 ChatGPT 產的說明與案例補充進去。這時我就有了一個有豐富內容的「卡片起點」，可以讓我未來持續擴寫、改寫與補充我自己的案例。 </a> 我應該會繼續用這套方法去處理其他更多 Deep Research 產的報告，我覺得很有效，因為卡片的標題都是我自己消化過的，所以後續的說明與案例也夠精準好懂，看過一次就很有印象了！ 有了 Deep Research 後，我還需要 Heptabase 嗎？當然要，更需要了！ 2025-02-09T00:00:00+00:00 最近幾天我持續在體驗 OpenAI 的 Deep Research 功能，也持續在分享心得。今天在 Twitter 上面有個人回我：「發現以後不用記筆記、整理筆記了。你要失業了😂」 我感覺他是友善的想開開玩笑，因為這確實是個直覺上容易產生的想法：「當 Deep Research 這麼容易就能產生高品質的內容，我們為何還要學習？或者說，為何還要透過 Heptabase 學習？」 假設我想要了解某個知識，只要一問 ChatGPT 馬上就有博士等級的專業回答，為什麼我還要學習？</li> 假設我想要應用某個知識，只要一問 ChatGPT 馬上就要超強的推理模型幫忙規劃，為什麼我還要學習？</li> </ul> 在高強度體驗了目前最強的 Deep Research 與 o1 Pro 後，我目前的想法是，我還是需要學習，而且 Heptabase 就是目前最適合搭配 ChatGPT 與其他大型語言模型的最佳夥伴。 為什麼我還是要學習？ 這些越來越強的 AI 給了我無窮無盡的高品質資訊，但即使有了這些資訊，我還是需要學習怎麼去彙整與汲取其中的知識，我還是需要學習怎樣應用這些知識來解決問題；假設接下來 AI 也可以介入解決問題，我還是需要學習怎樣判斷 AI 是否有正確解決問題、是否有使用最有效率的方式解決問題；假設 AI 這一切都做得很好，我更想做、更想學的事情是，能否創造全新的問題給 AI 挑戰解決。 這些都需要學習，而且我感覺迫切度與強度比以往更高，比方說幾年以前可能是只要學會下 prompt 指令讓 AI 產出的文字「更好一點」，接下來要學的可能是監督指揮 AI 規劃與執行非常多的複雜任務，如果我對於這些「要做的事」毫無理解，就不可能有辦法指揮監督，因此我需要學習。 為什麼我需要 Heptabase 幫助我學習？ 這幾天下來我已經累積了數萬英文字的高品質資訊等著我消化，我也知道我只要花上幾分鐘，又可以繼續有一萬字的高品質資訊，而隨著我產出越多高品質資訊，我想知道想學習的東西就變得越來越多，我已經累積了數十個想要請 Deep Research 產出內容的問題意識準備要問他，在這個過程中，我大量用 Heptabase 來消化、處理、理解這些高品質資訊。 Heptabase 的白板功能可以幫助我同時放置許多資訊；Heptabase 的卡片功能可以幫助我把複雜資訊建立成一則又一則的原子知識卡片；Heptabase 的心智圖功能可以幫助我迅速將原子資知識卡片整理成邏輯樹狀圖。我發現，自從 Deep Research 推出後，我每天專注使用 Heptabase 的時間可能從一小時左右暴增到三四個小時，如果沒有工作的話肯定還會用更多，因為 Heptabase 就是目前我用過最適合拿來整理、拆解、消化複雜資訊的軟體。 我總覺得如果我沒有很有意識地去處理，那麼 Deep Research 產出的內容也只會跟無窮無盡的 wikipedia 與網路文章一樣，成為我「知道在那邊，但沒什麼動力去消化」的內容，但我發現 Deep Research 的內容比維基更好讀、更客製，加上更貴，所以我有種動力去認真處理他們，而 Heptabase 是我現在覺得最適合搭配的夥伴。 未來是否會有某一天，ChatGPT 也建構出了更容易讓我學習的環境？我不確定，我猜有機會，但在那之前，我會繼續用 Heptabase 累積資訊與學習他們，這件事讓我感到非常過癮！ 讓我開始思考未來的 ChatGPT o1 Pro & Deep research 2025-02-07T00:00:00+00:00 我剛剛發現上一封信「試著在自己電腦上運作 Deepseek R1 的心得</a>」是五天前寄出的，我還記得當時寄出後沒多久，我想到，好像可以試試看使用在 R1 上面學到的 chain of thought 方式去跟 ChatGPT 互動，於是我訂閱了目前最貴的 ChatGPT Pro 版本，開始使用 o1 Pro 模型。過了一兩天剛好最新的功能 Deep research 推出。 原來才五天而已，我總感覺已經過好久，可能是因為前幾天高強度地跟 o1 Pro 互動，也用 Deep research 產了好幾篇報告並深入閱讀，這幾天的大腦完全深度超載。 對我來說， o1 Pro 已經完全能夠幫助我思考與規劃，而 Deep research 也完全能夠幫我拓展視野，用極高的效率理解我想理解的知識。（只要這個知識是個人類已知，且有些公開資訊的知識） 而這還只是五天的感覺而已，過一陣子可又會有更強的推理模型出來，未來肯定又會有更強的模型出來，再更久的未來，肯定又會有更強更強的模型與能力更完整的產品出現。 現在就已經這麼好了，那未來到底會變怎樣？我開始思考在不遠的將來，我會在做著哪些事？或著說，哪些事還需要我來做？ 以 Deep research 的能力，只要他逐步降低成本，很快的網路上就會充滿他產製的內容，又紮實又平易近人，一點 AI 味都沒有，到時的我還會覺得自己能夠寫出比 AI 好的東西嗎？也許某些具有個人獨特經驗的事情上可以，但資訊整理與解釋說明類型的文字，我肯定比不上。 以 o1 Pro （以及未來想必更好的某某某模型）的能力，未來各種規劃類型的任務，真的還需要我嗎？現在我還可以充當 o1 Pro 與實際世界之間的橋樑，他規劃，我執行。等到他們開始更能夠跟電腦中的其他東西互動，可以執行了，好像也就不需要靠我了。 雖然上述文字看起來很悲觀，但我好像又沒有那麼悲觀的情緒，這幾天我總感覺，我有更多可能性了，原本我要理解一件事的時間假設是 x ，現在可能變成 0.5x ，也許在我更熟練怎樣跟他們互動後會變成 0.1x 甚至是 0.01x 。我還不知道這些不同的理解匯總累加後會變成什麼，但我想肯定會產出些什麼，光是這樣想就會讓我充滿期待與動力。 我又突然感到自己很幸運，剛好是在現在這個階段才遇到 AI 能力的大爆發，我覺得如果是早幾年、或者十一二年前剛出社會的我，可能還沒有足夠的能力或者是穩定的心態去應對這個狀況，甚至可能根本無法意識到這個狀況吧。 試著在自己電腦上運作 Deepseek R1 的心得 2025-02-02T00:00:00+00:00 在年假前看到 Deepseek R1 的消息時，我想說應該要找時間來自己測試看看 local 安裝的版本。年假接近尾聲，昨晚終於有空玩電腦，於是就隨意找了一篇教學</a>體驗看看。 我先安裝 Ollama</a> ，接著在 terminal 輸入指令下載 Deepseek R1:70B 的模型（要下載 42GB 的模型）。大概跑了 40 分鐘下載完後，就可以開始用了。 UI 介面部分我使用的是教學文裡面推薦的 Chatbox ，設定也非常簡單，點幾下就可以開始用。 我最想測試的有兩件事： 本地運作的 Deepseek 是否會有言論審查的問題</li> 70B 版本的 R1 跟 ChatGPT o1 比起來怎麼樣？是否強到可以不用訂閱 o1 ？</li> </ol> 測試的結果： 仍會有言論審查問題</li> 表現與 o1 仍有不小的落差</li> </ol> 以下是一些隨意紀錄的想法： 關於言論審查，我想要確認這個模型背後的數據與推理過程是否足夠全面與用力，假設這一關有通過，我會比較能夠相信當我問他任何問題時，背後的思考都是對我最用的。我知道即使有言論審查，也不代表其他未受審查的領域就會有影響，但我會傾向選擇更少審查的模型。 關於與 o1 的對比，我是拿先前問過 o1 的問題直接一字不動去問 R1 ，我問的問題都是一些情境與思考題目，是我在工作上或生活上真實遇到的問題，而不是網路上流傳的各種測試題目。我也沒有預設任何 system prompt 。在這樣的測試下，我發現 R1 的回答品質是不錯，但是少了 o1 那種拓展我未知邊界的感覺。我測試了五六題都有類似的感覺，因此就覺得差不多了。 性能方面，我用的裝置是 M4 Pro Mac Mini 48 GB Ram，跑 R1:70B 蠻吃力的，大約 300~500 字的問題可能需要跑 3~5 分鐘才能跑出來，而且風扇會狂轉。後來我改下載 R1:14B ，速度就快很多，品質大約是 70B 的 80~90% （體感，很不嚴謹的測試）。 雖然對 R1 的表現沒有想像中驚艷，但這次測試仍有很多很重要的收穫，第一個是我發現，原來要在自己電腦上運作一個本地模型竟然這麼簡單，這讓我開始想要到處測試各種不同的模型效果了，真有趣。 為什麼我之前從來沒有想要這樣玩過呢？感覺好像是因為「覺得他們不夠強，所以用 ChatGPT 訂閱版就好」，但這次體驗後我覺得，即使比不上 ChatGPT 訂閱版，也應該要試著幫本地模型找找看適合的使用情境才對。 另一個收穫是，我非常喜歡 R1 這種「思維鏈（chain of thought) 外露」的效果，以下圖為例，我原先請他幫忙改我的英文句子，結果他給的內容沒有到很好，我就隨意詢問他有沒有更好的表達方式。接著他就想了一段時間，給了我一個新的版本。我可以從這段內容中看到他的推理過程，這種感覺很新奇有趣。 </a> 我發現當我能夠知道 LLM 的推理過程，我就更能夠信任他給我的結果，也更知道該怎樣調整我的問題以獲得更精準的答案，這個收穫對我來說很有價值，我也期待未來更強的推理模型都能夠這樣做。 好像可以來寫個製作卡片筆記的連載 2025-01-27T00:00:00+00:00 今天是連續第三天做這件事，我快把先前做的 Zettelkasten 白板重新處理完畢了，最終應該會從 120 張卡片裡面重製個 20 張左右，因為我只專注於重製那些「對於製作筆記、寫下想法、連結想法」有幫助的卡片，而不去重製那些「介紹卡片（盒）筆記法、分析各種卡片（盒）筆記法優缺點、分析各種卡片（盒）筆記法工具與流派」的卡片。 我發現，當我只專注於「提升自己製作卡片的能力」，而不去嘗試「製作一個關於卡片筆記法的完美白板」時，我的生產力大幅上升，因為這個目標比較小，也更有明確的邊界。 而當我更專注於這個比較小的目標，我發現我會花更多時間去思考每張卡片之間的邏輯關係是什麼。 A 到底是 B 的 cause 還是 result ？每句話有沒有更好的表達方式？我真的是想要表達這件事嗎？ 我發現，越是思考這些東西，這些東西就更加進入我的腦袋成為思考的習慣。 在 Heptabase 中思考這些東西的過程非常愉悅與沉浸，我開始期待運用這組精煉過的「思考與製作卡片原則」們再去提煉我存下的各種不同領域的文章段落，產出更多卡片！ 在 ChatGPT 的幫助下，我開始用英文製作卡片 2025-01-25T00:00:00+00:00 前幾天，我重看了我在 2022 年下半年製作的「卡片筆記法」白板，覺得收穫滿滿，當時大概花了近一個月的下班時間讀各種關於 Zettelkasten 的介紹與討論，然後把這些內容消化製作成一張一張的卡片，也創造了一些我自己的規則，總共大概做了一百二十張卡片。 但我後來好長一段時間內沒有再繼續用或整理這個白板，可能有某些概念內化成我自己製作卡片的原則，但也沒有完全照著做，應該是因為維持這樣一個系統實在不是件簡單的事。 這幾天突然想看一下，就仔細地一張一張看完，發現裡面還是有很多有價值的東西，尤其是在現在有了 AI 的幫助，讓我想要開始嘗試一些新的東西。 我想到的是開始用英文翻譯一遍「我現在還有感覺」的卡片，接著，透過這些凝固過的卡片筆記原則，開始用英文翻譯其他主題白板的卡片，以及在未來持續用英文製作新的卡片。 「用英文寫筆記、做卡片」是個我一直在猶豫要不要做的事，想要做的原因主要有兩個，第一是因為我閱讀的很多資訊都是英文資訊，許多單字翻譯成中文後就會感覺怪怪的，我希望我寫的東西能夠更貼近原始的文字。 第二個原因是我希望更加強我的英文寫作與口說能力。這兩項一直都是我比較弱的能力，尤其是口說。前幾個月有上了幾堂線上課，我發現我的問題好像在於字彙量不足，導致我即使知道我想講什麼，但就是講不太出來，因為腦中一直在想辦法翻譯、想辦法找出那個字。 而「改寫我的中文筆記」這個方法，可以讓我先從我最熟悉的內容開始練習，我覺得是最沒有壓力的做法。而且現在有了這麼厲害又方便的 AI 當家教，這件事好像更可行了。 我嘗試出來的做法如下： 我先請 ChatGPT o1 幫我撰寫一個 prompt ，讓我可以設置為一個固定的 GPT ，我將它命名為 English tutor</li> 他的任務是幫我審視我寫的英文句子，修改文法錯誤，並且將內容改為更自然的版本，並且告訴我每一段更改的原因是什麼</li> 接著，我就自己開始寫英文句子，然後每寫一段就丟給他幫忙看，並且認真讀他的回饋建議。</li> </ul> 例如下圖的案例，我發現這樣一次一小句的改，效果非常好，讓我忍不住想要多寫一些，交給他改，再多學一些。 </a> 以下是我很快設定好，沒特別微調的 prompt ，如果你有更好的做法，歡迎分享你的版本與使用的案例給我！ You are an experienced English teacher and writing coach. I will provide you with an English sentence (or sentences). Please do the following: Evaluate my usage, grammar, and phrasing. If there is a more natural or native-like way to express my meaning, provide your revised version.</li> If my sentence already sounds like a native speaker wrote it, let me know that no changes are needed.</li> If you make revisions, briefly explain what you changed, why you changed it, and how I can use this improved phrasing in future writing or speaking.</li> </ul> Please respond with direct suggestions and concise explanations while maintaining a helpful and respectful tone: </blockquote> 由於這件事才剛開始做沒多久，做一陣子再來分享有沒有更多收穫！ 一次失敗的嘗試：個人關係管理系統（Airtable & Folk) 2025-01-19T00:00:00+00:00 我一直都有這樣的念頭：建立一個個人關係管理系統。 它大概會有下列這些功能： 當我打開 Twitter 某個我追蹤的人的頁面，我可以知道我當時為什麼追蹤他，以及他曾發表過的我很喜歡的內容</li> 當我從系統內搜尋找到某個人，我可以知道我們上一次聯繫是什麼時候，是電話、信件還是實體，大概的內容是什麼</li> 我可以從這個系統裡面寄信給別人、收信，它將會成為我在「與其他人之間的關係」這件事上的 single source of truth</li> </ul> 幾年前曾經簡單思考過也搜尋過相關的工具，好像沒有找到適合的，就放棄。最接近的可能是 Cardhop 這個老牌的 Mac 通訊錄軟體，我也買過，但他比較像是名片管理系統，沒有我想要的那些進階功能。 這幾天因為開啟諮詢服務</a>，我又想起這件事，就研究了一下。研究以後發現好像可以用 Airtable 做做看，就做了。我建立了 Contacts 這個表格，也建立了 Interactios 這個表格，然後將它關聯到 Contacts 表格。理想的狀況是每次我只要紀錄個別的 Interaction 互動就好，打開 Contacts 就會看到相關的互動紀錄。 但 Airtable 的介面就是比較好看的 Google sheets ，我覺得用起來還是沒有很方便，記了幾筆就覺得煩，因此我又繼續研究。 這次找到了 Folk</a> 這個產品，快速看了一下，他看起來就是我要的東西： 有 Twitter & LinkedIn 的插件，可以直接加聯絡人</li> 可以記錄 interactions & notes</li> 甚至可以在裡面設定自己的 email 網域並寄信（但不能收信）</li> 也可以建立不同的欄位還有設置 pipeline ，比方說可以為這組人設定好幾個階段，然後用看板的方式管理</li> </ul> 我試用了一下發現體驗很不錯，是個很成熟的產品，我想到的功能幾乎都有，不過費用方面則有點貴，月費方案最低一個月要 $25 美元，沒有免費版。看起來這個產品的受眾主要是那些有 out reach 需求的小型團隊，或者是給業務拿來管理自己的客戶用的。 我原本覺得我會順利付費，因為這幾乎就是我想像中的那個產品，但過了幾天我發現，不行，還是太麻煩了。 我光想到要為我已經認識的人與未來可能認識的人都建立 contacts ，我就覺得好累，想放棄了。 我再想到如果每次跟這些人的互動都要記錄，那真的好累，不行，我肯定做不到。 於是我決定不訂閱 Folk 了，至於是否要找個什麼方式管理個人關係，我目前偏向不要，實在太累了。 我開始提供諮詢服務了，為什麼？ 2025-01-14T00:00:00+00:00 我這兩天決定開始提供諮詢服務，目前的初步規劃如下： 可以問我關於寫作、Customer Support，或者是其他你認為我有辦法給予回饋的問題。</li> 透過線上表單填寫你想問的問題，我會寄信給你我的回饋。</li> 每個人第一次諮詢都是免費的，後續如果想再續杯，我會再思考看看合理的服務費用。不過，如果我從你的問題與交流中學到很多，我可能會繼續提供你免費諮詢（交流）的服務。</li> 預計會在一週內提供回饋，若要延期會跟你說。</li> </ul> 如果你看了上述內容，對於這件事感興趣，歡迎填寫這個表單</a>問你想問的問題！ 為什麼我要開始提供諮詢服務？ 說明完規格後，我比較想分享的是為什麼要這麼做。主要是因為近期的兩個契機： 第一個是我在一個多禮拜前寫的這封信</a>裡有提到，我想要認識更多志同道合的人與厲害的人，因為每次與「厲害的人／朋友」聚餐或對話時，幾乎都產生許多新的想法與收穫，因此我心中總有個聲音告訴我，應該要想辦法多認識厲害的人、多跟厲害的人交流。 第二個是受到曼尼前幾天分享的一篇短文</a>影響，在文中曼尼說：「也許是年紀到了，我開始體認到最堅實的無形資產並非名聲與名望，而是人際關係，或著更進一步說：基於信任而織起的網絡。」 這個「基於信任的網路」是我嚮往的狀態。雖然我還沒有太多相關的經驗，但在過去幾年中也仍有幾次感受到這種「有信任基礎」的交情的價值。 這兩個契機都指向「要多與人交流」這件我並不特別擅長的事。那麼，有什麼事是我擅長，又可以達到類似效果的呢？我就想到了一對一文字諮詢這個方案。 我過去曾擔任過內容企劃與編輯、負責溝通專案的 Project Manager 與負責與客戶溝通談判的 Account Manager，還有現在的 Customer Support ，這些工作幾乎都是遠端進行，因此需要大量透過文字非同步溝通。這幾年的經驗累積起來，我認為「提供文字回饋建議」是我很擅長做，做起來也舒適的事，所以就自然而然的產生了這個文字諮詢的方案。 不過，即使我有供給，但市場上真的有需求嗎？什麼樣的人會找我諮詢？我真的可以透過這個方式交流嗎？還是會變成是我單向輸出而已？ 目前我還沒有答案，也許看了幾個問題、回答個幾次就會有更多想法也說不定！ 最後，簡單列一下我有想到的 Q&A： Q：這個諮詢要收費嗎？會不會回答到一半叫我付錢？ A：第一次諮詢都會是免費，如果你有辦法每次都讓我認不出是同一個人，是有機會重複使用這個「第一次諮詢免費」的漏洞。至於第一次以後要不要付費，我目前還沒有想法，且戰且走再說。 Q：哪些問題適合問？哪些問題不適合問？ A：通常細節愈多的問題、愈知道自己的目標是什麼的問題，會得到愈好的答案。比方說，如果你問我「該怎麼常常寫出爆紅文」，我只能跟你說我不知道。但如果你給我你寫的文字，問我有沒有什麼正面跟負面的回饋，我應該就可以跟你分享我的感受以及建議。 Q：如果不滿意回答怎麼辦？ A：蠻有可能的，不過我會盡量給予我認為有價值的回饋，如果你很在意，或許可以等未來有更多評價後再來。 Q：我可以信任你嗎？你會不會外流我們的討論去宣傳？ A：如果有宣傳需求，我會徵得你的同意再進行。另外我們討論的內容我不會跟任何第三人分享。不過是否信任我還是要請你自己評估。但我很歡迎你跟我分享你對於這個諮詢服務的評價，要私下分享或公開分享都很歡迎！ Q：我不是厲害的人，跟你提問會不會顯得很好笑？會不會被看不起？ A：我覺得不會，就像我最近去上重訓教練課，我不懂的就問，教練也就是教我。每個人先前受過的訓練、有經驗的事情不一樣，所以歡迎你基於你目前的理解，詳細描述你遇到的問題，我相信這樣的交流就很有意義。 Q：為什麼主打「寫作」跟「Customer Support」這兩件事？ A：因為這兩件事是我可以拿來賺錢的專業，也有得到我認為很厲害的人的肯定，因此我相信在這兩個主題上我可提供價值。另外，這兩件事也是我目前都還持續在思考與學習的事，所以我會有很多想法或經驗可以分享。 就簡單分享到這邊，期待你的提問！ 做那些一點也不像工作，但還能賺錢的事 2025-01-07T00:00:00+00:00 這幾天在整理過去兩年記在 Heptabase Journal 裡面的東西，看到一年多前剛開始做這份工作時記下的一段話： 「做這種一點也不像工作的事卻還能賺錢，真是太開心了。」 當時我在做的事情是把用戶散落在不同地方的文字回饋，紀錄成固定格式的 tickets 。由於我非常喜歡 Heptabase 這個產品，所以看到這些回饋或建議時都覺得很有趣，也有滿滿的想法可以補充。 記下這段想法時，我對於「工作」的定義或想像，應該是偏向「自己擅長做，公司也需要，但自己不見得喜歡一直做」的事，所以會覺得「自己喜歡一直做」的事好像就不像是工作。 過了一年多，我發現我對於工作的定義似乎有些改變，裡面有很大一部分是我喜歡一直做的事，我也突然意識到，這一年多來我從來沒有任何一刻有「怎麼還沒下班」的念頭（可能也是因為我們沒有固定的上下班時間），反而常常是突然就發現要吃午餐了，突然就發現要吃晚餐了，該準備整理一下告個段落了。 我覺得找那些內容是「對自己來說不像是工作的事」的工作，真的是在評估工作機會與選擇時非常重要的標準，找到了，就真的是太開心了。 該如何結識更多志同道合的人與厲害的人？ 2025-01-05T00:00:00+00:00 好久沒寫信了，近期感覺又進入了生產力高原期，應該有機會多寫些東西。 這篇想講的是一件我一直都想做，但不確定怎樣做比較好的事：結識更多志同道合的人與厲害的人。 我一直都清楚知道自己是個不擅長陌生社交的人，在那種有「朋友的朋友」的飯局，幾乎都會感到很不自在，久了就會盡量避免參與這樣的聚會。 但另一方面，每次與「厲害的人／朋友」聚餐或對話時，幾乎都產生許多新的想法與收穫，因此我心中總有個聲音告訴我，應該要想辦法多認識厲害的人、多跟厲害的人交流。 順著這個方向，我直覺想到的方式就是，在社群上面分享這件事，或者是在我的網站留下那種「跟我約個 1on1 」的邀請連結，我想應該有機會認識一些新朋友。 但我又馬上想到：那如果想要找我聊的人，是我完全沒興趣的人，我該怎麼辦？我該怎麼拒絕？我一定會想拒絕，但這樣感覺會很傷人。而如果不拒絕，這件事對我來講就會變成不有趣的事，我肯定也沒辦法真的讓對方感受到真誠與得到收穫。 同樣的，假設我要主動邀約別人，受邀的對方會不會也抱持著這樣的心情，處於一個即使不是很想答應，也不知道該怎樣拒絕比較好的尷尬狀態？雖然我被拒絕也不會太放在心上，但肯定還是會覺得有些失落，而我不希望受我邀請的人要花力氣去思考「該怎樣拒絕我」。 以過去少數的「成功經驗」來說，我覺得關鍵的要素是「我已經看過對方寫的東西，我覺得很棒」、「對方也看過我寫的東西，而且我知道對方也覺得我寫的東西很棒」，若同時滿足這兩件事，邀約或接受邀約對我來說就會變得很容易，沒什麼壓力。 但這種經驗很少，也很難刻意達成。想來想去，我暫時也想不太到有效的解決方案，也許就是持續寫東西，然後不吝表達我對其他人寫的東西的讚賞，讓那種成功經驗能夠盡量自然而然產生吧？ 要你好看 No.3 -《斜槓時代的高效閱讀法》山口周 2024-11-21T00:00:00+00:00 最近立下的一個目標是要多看書，我已經好久沒有認真看完一本書，大概已經有兩三年了（小說除外，這幾年還有看不少），書架上有很多以前買的書，但一直都沒有提起那股勁好好讀完任何一本，也不斷地為自己沒勁這件事找理由找藉口。 上週某天晚上，想著既然要來認真看很多書，那就先看一些如何閱讀與學習的書好了，所以就隨手從書架上拿了《斜槓時代的高效閱讀法》這本名字非常不怎麼樣的書。坦白說，我對於它為何在書架上完全失憶，既不知道是何時何地買的，也不知道為何我會買，是翻了幾頁感覺不錯？還是有人推薦？完全忘了。 但翻了幾頁後發現內容蠻不錯，就進入很專注的閱讀模式了。於是花了近一週讀完，邊讀邊記一些零散的筆記，又用兩個下班後的晚上重製了下面這張圖這些卡片。我很喜歡這次讀書的整個流程以及沈浸的體驗。 我不打算寫一篇文分享這本書在講什麼東西，或許從這張圖可以看到一些，但那些有一大部分是我自己重製過的、屬於我的理解的卡片，嚴格來說可能屬於超譯的東西，但我現在認為這是最棒的讀書方式。 以下簡單分享我整個讀書與筆記的流程： 每一章節開始，就在 Heptabase 裡面建立一張卡片，每看到一段自己有感的文字，就用 quote 的方式記下來（有可能自己擅自改一些內容讓他更好懂更簡潔），有時也會記下自己的心得。這件事盡量不要花太多時間做，只要記下自己「有感」的東西就好。所以看完書就會有好幾張章節卡片。 </li> 把章節卡片開在側邊欄，開始再重製原子卡片（就是圖中這些），每張卡片的標題盡量是一句完整的句子，只表達一件事（最多再加上補充說明），同時也連結回章節卡片，這樣未來就知道這張卡片有個「源頭」。 </li> 在製作原子卡片時，可以再寫下自己的心得、可能的行動、或者任何補充備註，反正想寫什麼就寫什麼，寫完就隨意放在白板上，要連線或不連線都可以。目前的狀態就是只做到這樣。 </li> </ol> 如果是更重要的書，可能可以花更多時間在步驟 2 & 3 ，然後還可以直接在白板上建立這本書的架構圖，但我暫時不打算這麼做，因為如果我想要重溫、更了解這本書的架構，我只要再看書就好，目前產生的卡片已經非常足夠我回憶這本書的內容。 我會再把這些卡片都加上 tag ，然後之後放到個別的主題白板裡面去持續讓他們成長與變化。 由於真的很久沒讀這種書，這次用 Heptabase 讀的經驗實在是令我驚豔的好，無論是編輯的體驗、製作卡片與整理卡片的體驗、一覽資訊的體驗等等，都非常的流暢爽快。我認為 Heptabase 絕對是市面上最適合拿來搭配讀書、拆書的軟體，沒有之一！ 其他雜感：整個過程中完全沒有用到 AI 幫助，因為討論的主題是我能夠理解的，但如果討論的是比較專業的領域，也許我會請 AI 為我解釋某些術語。 但我經過這次經驗更確信一件事：讀書的時間省不得，讀別人摘要的內容完全比不上自己讀的體驗。（因此我也不打算分享這本書的介紹，有興趣的歡迎自己找來看看，蠻推薦這本書的！） </a> 我開始在 email 裡面寫靈感筆記 2024-11-13T00:00:00+00:00 剛這幾天我一直在嘗試一個新的工作流程：透過 email 寫我的靈感筆記 這封信是一些簡單的紀錄以及初步的結果。 在 email 裡面寫靈感筆記是什麼意思？ 簡單來說，我接下來會把所有零散的想法片段與筆記內容，都透過 email 寄給自己。 比方說，我在臉書看到曼尼寫了一些東西，或者是在公司的群組裡面看到同事分享某些好看的內容，產生了一些共鳴或者疑惑，這時我就會直接打開信箱，迅速寫下來寄信給自己。 為了這件事，我在付費電子郵件服務 HEY 裡面又多買了一個全新的帳號，因為我想要整個信箱只有我跟我自己的對話。 為什麼要這樣做？以前的作法有什麼問題？ 我非常喜歡紀錄零散想法，這幾年來使用過好幾種不同的筆記軟體，幾乎每天都會記下一些想法。這些想法有些會成為我撰寫長文的基礎，有些會成為我探索更多東西的起點或錨點，但很多則是記下來就放在那邊，然後越積越多。 每隔一段時間我就會想要整理他們，但常常會整理一下就放棄，因為每個想法都好像有潛力繼續發展下去，但每個想法的情境都不太一樣，這讓我需要花費大量的時間重新閱讀、思考、然後問自己是否有更多的想法。 我試過許多工具，嘗試過不同的工作流，好像都沒辦法達到心中那種順暢完美的狀態。 那個狀態會是怎樣呢？我試著想像一下，應該是我「知道我現在該做什麼」的比例越高越好。 比方說，看到一則、兩則、二十則、五十則未完成的筆記時，我知道每一則該怎麼處理，接下來該怎麼做。 啊，這辦不到，就是試過太多方式了，知道只要超過一定數量，就是辦不到。但我又捨不得刪除他們，或者說，光是要判斷是否可以刪除，就已經耗盡了動力。這時我想到平常在 email 裡面很常用的 Snooze 功能。 Email 的基礎建設真棒 我平常在工作上很常用到 Snooze ，若有一封信「感覺」需要花點時間處理，但我當下想先處理其他信件，我就會先 snooze 前者。這樣做的好處是，這封信不會真的不見，但他卻暫時消失了，而且還會在我指定的時刻才重新出現。 透過這個方式，我永遠可以控制「在我眼前出現的信的數量」（而比較不關注 snooze 狀態的信件數量），這樣就讓我很少在處理信件時遇到炸掉的狀態。我想到這件事後，覺得想法筆記也應該可以這樣處理，於是我嘗試了，效果很不錯。 當我寄了想法給自己，信箱裡就會出現這封信，這時我可以「感覺」我是否還有內容要補充，如果沒那麼有感覺，就先 snooze ，如果有感覺，就回信給自己補充。而如果內容很完整了，就直接轉成現在在寫的這種信、或者是寫成一篇部落格的文章。 除了 Snooze 以外，email 這種古老協定的一些機制也很符合我的需求，例如可以存圖片、可以留下時間戳記、可以從不同地方都很容易地傳內容進來，這些都讓我覺得「對了，就是這個」。 壓垮我的最後一根稻草是「reply」這個動詞，我發現當我看著我寄給自己的信，這時它彷彿是某個來自我但又不全然來自我的東西，於是我好像會有一些想法、想跟他對話。 我猜是我太習慣太適應在這種分割的視窗回覆別人，這時這個介面會觸發我的肌肉記憶，讓我產生更多想法。 為什麼選擇 HEY Email？ 如果你沒聽過 HEY ，可以參考這篇先前寫過的介紹： HEY! Email 原來可以這樣用</a> 。這是一個非常小眾的 email 服務，有很多奇怪的缺點，但也有很多獨家的奇怪功能。我有了「用 email 記筆記」這個念頭後，試了手邊有訂閱的兩個 email 服務：Proton mail 以及 HEY ，結果我發現 HEY 更符合我的需求。 詳細的原因有在這篇推文</a>分享，簡單來說，HEY 剛好在 snooze 以及 reply 的介面這兩件事上面都有不錯的體驗，實際嘗試後也確實滿足我的需求，因此我就確定要用 HEY 了。 寫了很多想法，然後呢？ 我感覺 HEY （或者說 email ）可以讓我更容易用這種描述性、對話性的方式記下想法，有點像日記一樣，而我現在又有「寫信給大家」這個方式把這些想法整合成完整一點的文字。我的期待是這些內容組織寫完寄出後，我會再放到 Heptabase 裡面，去精煉、拆解出原子化的卡片。 這部分的細節，就等到嘗試以後再來分享了！ Attention Is All You Need 2024-11-08T00:00:00+00:00 閱讀本封信時建議搭配 The Beatles 的 All You Need Is Love</a> 這首歌） 最近開始重新接觸 LLM ，昨晚就想要再看一次 Attention Is All You Need</a> 這篇論文。 我先前僅在 ChatGPT 剛推出時有「快速掃過」這篇，據說是非常經典的里程碑論文，當時完全看不懂，因此也沒有留下任何印象（只對論文名字有印象，因為有人說名字的由來跟 Beatles 這首歌有關係）。這次再打開來，搭配沉浸式翻譯閱讀，發現還是有太多專有名詞，感覺需要具有不少先備知識才能讀懂，但這次我更有興致挑戰看看，於是就想到找 ChatGPT 幫我解釋。 在請 ChatGPT 解釋說明這篇論文前，我有先自我詰問一番，我知道它並不會真正「讀懂／理解」我的問題，它只會生成最符合我問的問題這些字的「對應文字」，而我也知道我並沒有能力驗證它生成的文字的真偽與正確程度，但我認為這不是至關重要的問題，即使有部份錯誤或不精準也無妨，而且這篇論文與 ChatGPT 高度相關，我相信應該是它有最多語彙資料的領域之一，因此我想要看看它的解釋是什麼，結果內容出乎意料的好，好到令我有點…感動的感覺？ 它回覆的內容如下： “Attention is All You Need” 是一篇由 Google Research 的研究人員於 2017 年發表的重要論文，主旨在於提出一種名為 Transformer 的新型神經網絡結構，用於處理序列數據，特別是自然語言處理（NLP）相關任務。這篇論文徹底改變了 NLP 領域，也對深度學習模型的發展產生了深遠的影響。 以下我會逐步解析這篇論文的關鍵概念，並用一些比喻來說明，使其更易於理解： 「Attention 機制」的核心概念</li> </ol> Attention 機制是該論文的核心。簡單來說，它的重點在於模型如何「注意」輸入序列的不同部分，以此決定每一段內容在生成輸出時的重要性。傳統的 RNN（如 LSTM 和 GRU）雖然能夠處理序列數據，但它們必須逐步讀取數據，容易受限於序列長度且運算速度慢。 比喻：如果我們將一段文字比作一本書，Attention 機制就像一位讀者能夠快速掃視全書，瞬間抓住關鍵內容，而不必逐頁逐字讀完。這種「聚焦」的能力讓模型更高效，能迅速抓住訊息中最重要的部分。 Self-Attention（自注意力）</li> </ol> Transformer 的創新在於使用 Self-Attention，這是一種模型自我參考的機制，使每個字詞能夠「看到」其他字詞並根據上下文重新定位自己在整個句子中的位置。這讓模型在語意理解上變得更靈活，也更精準。 比喻：想像一個團隊開會時，每個人都不僅專注於自己說的話，也同時考慮到其他成員的發言，進而調整自己的觀點或發言。Self-Attention 讓每個字詞有「彼此交流」的機會，使整體語意更加清晰。 多頭注意力機制（Multi-Head Attention）</li> </ol> 多頭注意力的設計是讓模型能同時關注輸入的不同特徵，以捕捉更豐富的語意。透過多頭注意力，Transformer 可以在不同維度上分析語句，例如同時考慮「語法」與「情感」等特徵。 比喻：多頭注意力就像是同一張照片在不同角度的多重曝光，讓一張簡單的照片呈現出豐富的視覺細節。類似地，多頭注意力能讓模型獲取更加多樣的訊息維度，對語意理解更為全面。 位置編碼（Positional Encoding）</li> </ol> 因為 Transformer 不是序列模型，所以需要位置編碼來保留單詞的順序資訊。位置編碼會將每個單詞的位置信息以數學方式嵌入，讓模型了解字詞的相對順序。 比喻：假設一首詩的每句詩行都被打亂順序，位置編碼就像重新標示每句的編號，讓我們能根據標示重新組合，保持詩的連貫性。 影響與革新</li> </ol> 這篇論文的重要性在於其顛覆性地簡化了模型結構，使得訓練效率提升、運算速度加快，並減少對序列長度的依賴。由於 Transformer 結構極具擴展性，後續生成了各式各樣的變體，像是 BERT、GPT 系列，這些模型在 NLP 任務上取得了前所未有的突破。 這篇論文將「Attention」提升為 NLP 模型的核心，強調模型不必在數據中逐步累積訊息，而是可以快速集中焦點到關鍵訊息上，猶如「一念通達」，成為「所需僅為注意力」的典範。 我發現，單純讀了這段介紹，我就覺得學到好多東西，我感覺我更理解所謂的 “Attention” 到底是什麼意思，也給我未來再繼續學相關專有名詞時有了更好的基礎。 這時我又對另一件事感到好奇：「為何這篇論文的研究團隊會想到 Beatles 的那首歌？」（先假定這個說法是真的），於是我重新聽了幾遍 All you need is love 這首歌，也看了一下歌詞，結果發現裡面的歌詞大概是這個意思（我簡化過）： 沒有什麼事情是你做不到的沒有什麼事情是你無法創造的沒有什麼事情是你不能夠知道的只要你有愛（Love is all you need） 我覺得我好像知道為什麼論文要取名為 Attention is all you need 了。 我還是還沒讀完這篇論文（還需要用同樣的方式補強一些先備知識），但我相信有了 LLM 的協助，我真的可以做到非常多我以前做不到的事，覺得活在這個時代真的是一件非常幸福的事。 要你好看 No.2 - 能夠更順暢跟 AI 協作的人是怎樣的人？ 2024-11-05T00:00:00+00:00 今天的要你好看，想分享這篇昨天晚上看到的「专访"Prompt之神"李继刚 - 我想用20年时间，给世界留一句话。</a>」 因為標題實在太中二，我也不太認同什麼 prompt 之神這樣的封號，所以沒有把標題列在信的標題裡，但是這篇文章有些內容我還蠻喜歡的，我重新彙整後列下我自己的心得與想法： 一、在 prompt 裡面放入一些品質好的「壓縮」詞彙，有助於提高 LLM 產出的品質 內文舉了一些「壓縮」的案例，來說明只要 prompt 設得好，LLM 就更能更準確的「解壓縮」並且給你更接近你想要的結果。 舉例來說，當我想要 LLM 持續追問我問題時，跟他說「請你用蘇格拉底的方式」就會比「請你持續追問我潛在的問題」還要更好，因為「蘇格拉底的方式」是個被壓縮過的詞彙，一個詞彙包含了很多含義，而內建大量語彙與上下文資料的 LLM 就能夠更精準地「解壓縮」，生成出更符合自己意圖的回覆。 說老實話，我已經好久好久沒有鑽研 prompt 技巧了，所以也許這些東西在內行人或長期與 LLM 對話的人來說就是老生常談，但我還是覺得蠻有意思的，看到以後馬上重新訂閱了 ChatGPT Plus 。 我直接想到想要做的事情是，找出那些對我有幫助的壓縮詞彙，然後想辦法讓他們成為我的 ChatGPT 的預設載入資料。睡前簡單嘗試了一下效果好像還不錯，之後玩更多再來分享。 二、與大模型對話時，到底是在跟「誰」對話？ 文章裡的答案是這樣：「我想象中的是我对面坐了一个人，这个人在做一件事情。我写提示词我就要塑造那么一个角色，让这个角色活过来，然后让这个角色去做一个指定的动作。」 我覺得部分認同，認同的地方在於「把對方當人一樣溝通」這件事，根據我的經驗，常常會得到更好的答案，我猜可能是因為這種情況下我的 input 內容更能夠生成更高品質的結果。 不過我自己目前的答案會是：「我是在跟一個非常聰明但又非常懶惰的人對話，但他的行為模式卻非常勤奮有禮，絕對有求必應，讓你意識不到他的懶惰與虛偽。所以要想盡一切辦法讓他動起來。」 我的觀察是，當你要求的不多，例如「幫我寫一篇企劃」、「幫我寫一封信」，LLM 就會有禮貌的吐回對應的結果，但他很懶惰，所以品質就不怎麼樣。可是他又非常有禮貌與有求必應，如果你沒辦法意識到他的品質不怎麼樣，就會被他順利偷懶，閃過一次需要動起來的任務。 但當我知道對面是一個這樣角色設定的人，我就會更想盡辦法傳達、詢問、提示，希望能夠拿到更高品質一點的資料，畢竟他有個絕對有禮貌的設定，不會拒絕我的請求。 三、能夠同時兼顧 “prompt” + “engineer” 屬性的人，就是能夠更順暢跟 AI 協作的人 文中提到的這件事也蠻有趣的，很符合我自己這一兩年來的觀察。我觀察到表達能力越好的人（擅長描述需求與提問），通常 prompt 都不會差。而若再具有一點點工程能力，就可以取得更高品質的結果。 不過這樣講感覺還是有點套套邏輯，有點偷懶，我目前只隱約覺得這是一個可以繼續思考的方向，如果想要更了解一些，好像需要更清楚理解「prompt」到底是什麼意思。 於是我想到了第二段的內容，試著用懶惰的方式與認真逼問的方式問問看 ChatGPT。問到的答案分別如下： 懶惰的方式（單純詢問「prompt 是什麼意思？」） 「Prompt" 的意思在不同的情境下有所不同，但通常是指一個提示或指令，用來引導或啟發某個動作或回應。在人工智慧和生成式模型的情境中，"prompt" 是用來描述你希望模型根據提供的指令來生成回應的文本或內容。比如說，你輸入一句話或一段文字作為「prompt」，模型會根據這個提示生成相應的回答、文字、圖像或其他內容。」 認真逼問的方式（prompt 之後再分享） 「在與大型語言模型（Large Language Model, LLM）溝通時，"prompt" 指的是引導模型生成回應的「提示」或「指令」。這個提示是一段文字，可能包含問題、指令或設定場景，讓模型理解你想要的回應方向或信息範疇。 更具體地說，prompt 可以視為一段引導模型開始思考的「上下文框架」，它包括： 指令：例如「請幫我寫一首詩」或「解釋這個概念」。</li> 問題：像是「為什麼天會是藍色的？」。</li> 背景訊息：比如「假設我們在一個未來的世界...」，以設定情境。</li> </ul> 舉個比喻，prompt 就像是你在進行溝通的開場白或方向指引。假設 LLM 是一位導演，prompt 就像是劇本的提要或指示，它讓導演明白場景、對話氛圍，甚至情緒走向。」 今天的信就到這，分享完畢！ 後記：在想這封信的命名時，我本來想到更農場的「懶惰虛偽但又禮貌、勤奮、有求必應的 AI」，不過我想一想還是先不要好了。 當我問 LLM 問題時，我到底該問他問題還是要請他生成答案？ 2024-11-01T00:00:00+00:00 </a> 最近我在思考這個問題：「當我問 LLM 問題時，我到底該問他問題還是要請他生成答案？」 對我來說，兩者有微妙的差別，舉例來說可能是這樣： 產品經理與專案經理有什麼不同？</li> 產品經理與專案經理的不同之處是：</li> </ul> 我比較習慣採用後者，可能是因為我覺得 LLM 是生成式模型，我認為它並不真的「理解」我的問題，而只會針對我的 input/prompt 「生成」對應的回覆，所以我會下意識地避免「直接提問」。 以上面那個例子來說，兩個問法得到的答案可能根本沒有差，但是假設我問的問題涉及一些價值判斷，我就更傾向以後者的方式詢問，舉例來說： 產品經理的職務挑戰性比專案經理更高，請問這個論述是否正確？</li> 有個論述是產品經理的職務挑戰性比專案經理更高，請提供論述正確與不正確的原因：</li> </ul> 以我目前對 LLM 運作方式的理解，雖然詢問「這個論述是否正確」並不帶有「我認為是正確」的前提，但是這樣的問法就好像是認為 LLM 確實理解了這個問題，並且想要得到它的判斷。但後者的問法則是仍有意識地把它當成一個生成模型，請他生成正確與不正確的原因，而不給結論，因為結論還是該由我自己來判斷。 我覺得有意識地採用後者這樣的問法，比較不會在不知不覺間過度信賴全能全知的 LLM ，而誤把它生成的內容當作答案。 在今天以前，我一直都覺得我這樣的做法「比較對」，但我沒什麼把握，因此我打算再花更多時間閱讀相關的原理以及討論。 這時，我偶然間發現一串 Reddit 的討論</a>很有意思，裡面有人提到我們所稱的「思考」與「理解」在定義上並不明確，因此在這個情況下，有些人會說大語言模型並沒有「理解」問題，也不真的會「思考」，但另一些人則可以用大語言模型產出的結果的準確性與可用程度來支撐，或者是表述「這就代表他們可以理解與思考」。 我想了想覺得確實有道理，因此我現在也不確定到底怎樣做才好，但我應該會再持續想＆研究這個問題。 如果你也有想過類似的問題，或者有很推薦的參考閱讀資料（無論是書籍、論文、甚至是別的領域的東西），都歡迎跟我分享，感謝！ 第二十一封信 2024-11-01T00:00:00+00:00 剛才算了一下，發現我自從二月開始轉為寫信而不是電子報後，已經寫了二十封信。而剛剛過去的十月就佔了其中七封，我確實有感覺到我越來越習慣與喜歡透過這個方式產出一些什麼。 二十對我來講是個類似於里程碑的數字，以我的三分鐘熱度來說，一件事能夠做二十次，就已經是件了不起的事。這應該代表著我找到某種可以反覆執行的流程，以及我仍維持著當時想這樣做的動機。那它們分別是什麼？ 在第一封信</a>裡我有寫到：「我想寫的不是電子報，是信。電子報的這個「報」，或者說 newsletter 裡面的 news ，總有種「資訊彙整」的感覺，我覺得這是我擅長做的事，但沒有動力一直一直做。」 在第二封信</a>裡我有寫到：「我發現，現在想要經營的更像是一個小店鋪，裡面有著自己精心挑選與擺設的一些商品與裝飾，有時商品會替換，但客戶若詢問，我都能夠信手捻來他們的來歷以及對我的意義。我想這樣或許是更好的作法！」 在第七封信</a>裡我有寫到：「我對這篇文的理解是，Paul Graham 認為好的文章通常是從一個問題開始的，先有問題，再來是很多「糟糕的初步見解」，但不用擔心，因為有了這些糟糕的初步見解後，下一步就是花很多時間重讀這些自己寫下的文字，並且持續修改完善他們。這個過程能夠不僅能夠促使自己更接近所謂的「真相」，更有機會在回答問題的過程中，產生更多更多的問題。」 在第八封信</a>裡我有寫到：「寫東西的過程通常會讓我專注於思考與精煉我表達出來的文字，做這件事讓我打從心底感到踏實以及自我認同、自我肯定。」 我感覺先前這些類似喃喃自語或自我詰問的東西，有稍微回答到動機的部分。 對我來說，在這邊寫東西更多是把一些閱讀、觀察或實做某件事後有感的地方記下來，大多時間近乎流水帳，但寫著寫著也還是覺得比寫之前更清楚了解自己心中那個隱約的聲音是什麼。 對於自己確信或懷疑的事也更有把握一些，而且偶爾回頭看一下都還是會有一些收穫。換句話說，這件事非常的私人與自我，不管讀的人有沒有看或怎麼看，我也還是有充分的動力繼續寫下去。 但有動力是一回事，有沒有執行力則是另一回事。這部分我覺得真的需要大幅歸功於 HEY World 這個媒介的簡單與無聊。 簡單在於，我真的就是隨意找個地方寫信，然後寄出，一切就完成了，不用設定各種排版或者為了 SEO 去思考 slug 、description 或分類之類的東西。 無聊在於，他沒有任何的追蹤機制，我所擁有的所有關於訂閱者的資訊，就只有每個訂閱者的 email 、他們的訂閱時間、以及總訂閱人數。其他什麼開信率、點擊連結率、甚至更侵犯隱私的數據都沒有。這件事真的可以讓我因此不在意數據，因此就更偏向隨時隨地發文，寫我想寫的東西。 我覺得這是一個很不錯的開始，希望可以再寫個二十封，再二十封，再二十封。 稍後閱讀放了好幾年，只有長篇文章會讓現在的我還想閱讀 2024-10-31T00:00:00+00:00 因為 Omnivore 的事</a>，也因為最近想開啟新的「要你好看</a>」系列，我這兩天開始整理以前存的數不清的稍後閱讀文章。他們散落在我的 DEVONthink、Raindrop、Readwise Reader、Drafts、Craft、以及 Heptabase 裡面，彰顯了我在稍後閱讀這件事上持續不讀的事實。 不過這次更有信心一點了（當然過去的每次也都是），覺得好像開始有能力去處理那些稍後閱讀的內容，於是打算趁這機會好好整理一番，結果我簡單整理後發現，我在過去數年裡面存下的各種內容形式裡面，幾乎只有長篇的文章會讓現在的我還想閱讀。 有的是 Facebook 的一段貼文，現在看起來討論的議題已經過時，沒有興趣。 有的是 Twitter 的一段推文，現在看起來也缺乏深度，沒有興趣。 反倒是單純看標題存下的那些長篇文章（大概至少都 2000 字以上，甚至更多），我好多都還是很感興趣，草草速讀了幾篇，也都很喜歡。 這好像暗示我應該花更少時間在社群短文上，花更多時間在個人網站或部落格裡面的文章。（這道理大家可能都知道，只是做起來真的難） 我覺得這次我比較有信心可以做到，是因為我在 Heptabase 裡面可以越來越熟練的拆解這些長文，把它們變成幾張原子等級的卡片。當我做完這件事，就好像把收到的包裹的紙箱也拆箱完畢丟到回收箱裡面一樣，有種完滿的感覺，這會增加我「真的能讀完東西」的信心，也更願意開始讀下一篇。 先前總會卡在某些時候思緒特別順就能連讀數篇，但卡住時就不知道該怎麼下去，越積越多就會宣告放棄，但我想現在不會了，因為我只要意識到卡住，就是直接放棄，而若不會卡住，就會把它順順的拆解完畢。 希望能夠趁著這股氣勢讀更多好看的長文！ 在此也想徵求你覺得好看（或你也還沒讀，但你覺得應該好看）的長文，如果你有經營一個待讀清單、列表，歡迎回信或在 Twitter / Threads 留言分享給我，如果只有幾篇很想讀但沒空讀的長文，也歡迎分享給我，大家一起來讀長文吧！ 又一個免費軟體 Omnivore 以糟糕的方式謝幕 2024-10-30T00:00:00+00:00 半年前寫過一篇「A letter from PJ - 新創 Skiff 被 Notion 收購，卻造成 Skiff 用戶們的憤怒</a>」，今天又看到一個類似的案例：Omnivore。 Omnivore 是一個 “Read it later” 服務，可以把它想成 Readwise Reader 的類似產品，主打免費與開源。我很早之前就聽過這個產品，但一直沒有去用，因為我從 Readwise Reader 的使用經驗發現，我的問題不在於「需要一個幫助我閱讀的軟體」，不過我知道有不少人喜歡 Omnivore 。 今天早上，從社群看到 Omnivore 被 AI 新創 ElevenLabs 收購的消息，我一向都對這類消息的宣布方式以及用戶的反應感興趣，結果一看才發現又是一次糟糕的結束。 原文</a>截圖如下： </a> 裡面最關鍵的資訊是： Next, all Omnivore users will be able to export their information from the service through November 15 2024, after which all information will be deleted. </blockquote> 這意思是，在兩週後，這個服務就將無法使用，若沒有即時導出資訊，所有資料都會被刪除。（不仔細看的話，根本不會發現，資料並不會被移轉或繼承到 ElevenLabs 的產品裡面） 我認為，這種對於用戶資料可能造成永久毀滅結果的行為，都應該要非常小心謹慎地處理，要提供充足的警告（警告不嫌多，多到讓用戶煩也沒差）、充分的處理時間、以及完整的導出或移轉方式。 但這個通知跟之前的 Skiff 類似，都沒有把焦點放在該怎麼處理既有用戶的資料，而是用興奮的口吻宣布團隊即將邁向下一個里程碑，要加入一個更棒的團隊。問題是，用戶在意的根本不是團隊的下一步，而是他們的資料會變怎樣？下一步可以怎麼做？ 而最要命的是就只提供兩週的處理時間，假設某用戶這兩週剛好去度假、忙於工作沒看信箱、或者是有任何原因沒注意到資訊，他的資料就會被刪除，我光想到這件事就覺得生氣（雖然我不是用戶）。 我也在想，為什麼 ElevenLabs 或者 Omnivore 的人都不覺得這樣做有問題？如果我是既有的 Omnivore 用戶，我應該不敢再把資料放在這些人開發的產品裡面了。 看了他們 Discord 一輪，我對於這個用戶的回覆非常有同感，用戶的信任很重要，真的不能用這麼糟糕的方式回應用戶的信任啊！ </a> 要你好看 No.1 - Reflections on Palantir 2024-10-28T00:00:00+00:00 我昨天睡前想到「要你好看」這個標題，覺得蠻喜歡的，所以就來用一下，看能不能夠開啟一個新的系列。在這個系列我會分享我看到的好東西，可能會以文字為主，希望你看了也會覺得好看。 今天想分享的是這篇 Reflections on Palantir</a> ，作者是 Palantir 的前員工，我先前不認識這個人，也是有人分享才看到這篇文，覺得蠻好看的。 裡面有幾段我覺得很不錯的分享： 作者提到， Palantir 的其中一名高層曾分享他的面試風格是，會在沒有任何資料的情況下就跟候選人見面，並且對他問一個隨機的問題，接著他會觀察這個人如何拆解這個問題，整個過程大概只有 10 分鐘。</li> 作者提到，Palantir 的團隊文化同時融合了硬核的海軍陸戰隊氛圍，以及對於豐富深刻的智力思考的追求。（我看到這段想到的就是整間辦公室都是 Jonny Kim</a> 這樣的人）</li> 裡面關於 “Context is that which is scarce” 的這段分享很有趣，是我會想筆記下來的段落。</li> 還有一段提到 Palantir 能夠快速取得許多客戶信任的原因之一，是因為他們除了夠好的技術能力與解決方案以外，派出去見客戶的工程師還必須要能夠讀懂會議氛圍、知道哪些人是關鍵的決策者，並且懂得用客戶的專業語言跟他們溝通，我完全可以想像這種工程師會有多麼討喜。</li> </ol> （如果你也有興趣讀這篇，我推薦閱讀這個透過沉浸式翻譯插件翻譯後的頁面</a>，用中文讀起來還是比英文快很多，如果要訂閱沉浸式翻譯的 Pro 版本，輸入折扣碼 PJWU 可以享有 95 折優惠！） Arc 瀏覽器宣布不會推出 2.0，但我看完後產生好多問號 2024-10-26T00:00:00+00:00 今天看到 Arc 瀏覽器的創辦人 Josh Miller 發布了一段影片</a>宣布他們正在開發第二個瀏覽器產品，不是 Arc 2.0。（可以看這邊有中文翻譯的影片</a>） Arc 目前是我最主力的瀏覽器，我工作的時間全部都是使用 Arc ，而工作以外的大多數時間也是用 Arc ，只有極少數時間會用 Firefox / Brave / Safari 等其他瀏覽器。我沒有用到 Arc 各種 fancy 的炫砲功能，所以我不會說自己是個重度使用者，但我還是非常喜歡 Arc 的垂直側邊欄、快速直覺的 split view、自動幫我砍掉閒置分頁（這很激進，但我久了就習慣了）等等功能。 但也就這樣而已，坦白說，如果某個瀏覽器有類似的功能組合（我相信一定有），那麼要我切換到那個地方也沒問題。現在不切換是因為我沒有特別動機去做這件事：我滿足目前的瀏覽器使用體驗，別無所求。 但我也一直好奇，Arc 的下一步是什麼？他們持續向 VC 籌資，但一直沒有推出收費方案（若推出，我會付費嗎？我也不知道，我猜不會），團隊規模看起來不小，感覺相當燒錢，我總隱約覺得不知道還可以這樣維持多久。 今天看到這個影片，創辦人 Josh Miller 在裡面說不會推出 Arc 2.0 ，因為他們發現對於一般人（他們的親朋好友）們來說，Arc 太複雜了，這些人不可能會使用，因此即使 Arc 的用戶數量持續翻倍，但它不可能成為一個 10 億人使用的產品。 因此，他們希望透過 LLM、透過 AI ，打造一個所有人都能輕鬆使用的新產品。Arc 瀏覽器不會有任何變化（他說因為很多既有用戶熱愛現在的 Arc ，他們不想做出大幅改變） 我看了這段影片後，腦中冒出很多很多問號，因此我又再看了一遍兩遍，發現這些問號並沒有不見，因此我決定把我的問號寫下來，也許有人有答案，也許時間會給出答案。 我最大的問號在於，整個「宣告」裡面最強調的是「Arc 太複雜，一般人不會用也不打算用，所以要打造一個所有人都會用的 AI 新產品」，這邊的「所有人」雖然沒有明講，但我自動帶入的是那些仍主力使用 Chrome / Edge / Safari 等主流瀏覽器（也沒有任何打算要更換，甚至沒有思考過「為何要更換」）的人們。 那麼，為何這些人會想要用一個導入 AI ，具有全新互動方式的瀏覽器？這會是在 Chrome 跟 Safari 的 UI 基礎上追加的 AI agent 嗎？我想不會是的，肯定連 UI 都會重新設計與規劃，那這樣的東西真的是給「所有人」的產品嗎？我怎麼也想不通這個道理，所以我感覺「讓所有人都會用」只是一個比較沒有風險的說法，背後應該還有其他更關鍵的原因。 我的另一個問號是，為什麼一定要是一個新產品，而不是 Arc 的進階功能或者付費版？影片裡的說法是若改動 Arc ，那麼 Arc 的舊用戶可能會很不開心。我不是產品設計的專業，因此我無法再提供更多推測與猜想，只好奇答案。 還有一個問號是，為什麼是現在宣布？影片裡面提到，他們還沒準備好，還沒有正式發布新產品的日期，甚至還有許多不同的產品原型。那麼為什麼要在這個時間點，去跟這麼多的既有用戶說：「你們喜歡的 Arc 不再會有重大更新，我們要打造新的東西」？ 我很好奇這些問題的答案，因此我還看了原始推文底下的所有留言以及轉發的評論，不過也沒有得到什麼新的資訊，倒是觀察到不少用戶的正面與負面想法，蠻有趣的。 分享完畢！ 虛假的需求 2024-10-24T00:00:00+00:00 我今天早上看到我有在用的軟體大雜燴服務 Setapp 推出了一個新的工具叫做 Sidebar ，主打可以替代 Mac 的 Dock ，然後有些我看不太懂但看起來似乎有那麼回事的小功能。 我一直都覺得 Mac 的 Dock 不夠好用，所以我就馬上跑去下載試用，結果安裝了幾分鐘後覺得體驗跟我想像中不太一樣，有些地方不直覺，用起來有點卡頓，接著我突然發現，我不知道我為什麼要用這個新的產品。 我只有著隱約的想法覺得 Dock 不好用，但我沒有深究不好用的地方在哪，而直接跳到結論：「我需要換一個別的產品」，結果發現別的那個東西也不是我想要的。 生活中實在太多這種例子了，只要是取得成本非常低的東西（例如 Setapp 就是讓你訂閱後可以無限制免費使用清單裡的所有工具），就會覺得好像用一用也不錯，但總是很快發現這不是我想要的。我覺得我已經有意識到這件事，所以買東西時如果老闆要送我無謂的贈品（例如買相機時送個桌上型三腳架），我都會直接拒絕。但這次是我主動下載了我根本不需要的東西。 有什麼方式可以避免這個問題呢？要更深刻的了解自己的需求到底是什麼嗎？要更仔細地問自己為什麼覺得 Dock 不夠好用嗎？ 這樣似乎也不錯，所以我的結論是，若要避免被虛假的需求影響決策，還是要確認更進一步的細節。到底是哪邊感到痛苦與不滿足？新的解決方案可以改善這些痛苦嗎？如果不清楚這個資訊，那就不要太快做出成本很高的決定。 前天寫了一篇「我目前有在訂閱的產品與服務（2024 October）</a>」昨天寫了一篇「我為什麼要訂閱 Kagi 這個需要付費才能用的搜尋引擎？</a>」 如果你還沒看過，歡迎參考看看，但小心被虛假的需求誘惑。 第一次用 Cursor 改部落格樣式的體驗 2024-10-21T00:00:00+00:00 這幾天我都在更新我的 blog ，因為想要更好的呈現我拍的照片。 我首先想到的是近幾個月很熱門的編輯器：Cursor</a> ，因為聽說它可以讀整個 codebase ，這對我來講是很吸引人的一點。 我用來製作 blog 的架構叫做 Zola ，非常冷門。我一年多前曾經想尋求 ChatGPT 的協助為我修改、增加一些東西，但用起來常常還是卡住，我猜是因為 ChatGPT 裡面關於 Zola 的資訊太少了。 但我一直覺得，AI 遲早可以解決這些問題。我想的沒錯，過了一年多，這一切都變得更簡單、更無腦、更優雅了。 在短短幾個小時的使用時間內，我只要出一張嘴，跟 Cursor AI 講我的需求，並指定我覺得他需要參考的程式碼檔案，它就為我解決了好幾個需求、改了一些我以前不知道怎麼改的地方，還幫我微調了一些設定。體驗真的很棒。 但這部分的體驗是建築在我先前自己亂搞出來的東西上面，我有花了一些時間研究與理解這些東西到底在寫什麼，所以 Cursor 改的東西我大致上看得懂，如果發現他改錯了，也可以再跟他說。可是我想到，如果我今天懂的更少一點，可能就會更挫折。 例如，改到一半時它建議我可以把目前使用的 CSS 改成 SCSS ，我先前完全不知道這是什麼，想說就讓他試試看，結果胡搞瞎搞一陣子還是有點支離破碎，我覺得是我懂的太少，沒辦法給 AI 一個好的基礎，也沒辦法下達正確的指令。 另外我發現，更大的問題是，假設我沒有一個明確的目標（或者想參考借鏡的標的），我就更不知道該怎麼讓 AI 幫我了，我只能用空泛的字彙描述我破碎的想像，得到的成品就更不堪一提。 比方說，我覺得目前的版面配置或樣式不夠好看，但我也不知道到底怎樣是好看、怎樣更符合我的期待，這時我肯定得不到好的結果。 不過我很有信心，再過個一年兩年，也許 Cursor 或者別的產品就可以輕鬆解決這個問題了。 那時的我還不知道 2024-10-05T00:00:00+00:00 </a> 大學的時候我非常喜歡拍照，但出社會以後就很少再拍，就這樣過了快十年，幾乎沒碰相機。 去年 5 月重新開始拍照，雖然有在按快門，但因為工作太忙，即使有拍了些東西，回家後也沒有力氣整理照片，因此未處理的照片就累積的越來越多。 直到最近，覺得實在不能再放置下去了，決定開始整理過去一年多拍的照片，結果我發現，我好喜歡這些照片，喜歡到忍不住對自己抱怨，為什麼之前拍的那麼少？尤其是出去旅行的時候，我實在是應該要多拍一點。 那時的我還不知道，現在的我會有這樣的感覺。 我想，可能是因為太久沒碰相機沒拍照，已經忘記看著照片成品覺得滿足的感覺。甚至過去這一年多裡面，有一段時間我的心態是：「我不在意拍出來的照片長怎樣，因為喜歡的是專注於捕捉當下的感覺。」 在看了這段時間拍的照片後，我發現兩者我都喜歡，既喜歡切換到攝影模式時專注於觀察周遭的狀態，也喜歡回家後看照片回想起現場的感受。 現在我知道了！ Perplexity Pro 的「限時免費」混亂 2024-09-08T00:00:00+00:00 昨晚（9/7）在網路上有人分享 AI 搜尋引擎 Perplexity 的 Pro 版本一年期方案推出限時免費，只要訂閱時輸入 FREENEWSROOM</code> 這個折扣碼，就可以直接兌換價值 $200 美元的一年期 Pro 帳號。 這個消息很快在社群上擴散，尤其是在中文社群，Threads & Twitter 上面都看到不少人分享，許多人也確實兌換成功。 不過今天早上就有些人通知說，這個折扣碼已經失效，而下午更傳出，有許多兌換成功的用戶直接被 Perplexity 官方取消訂閱。 從這個時間點開始，有許多人表達對這個狀況的不滿，我觀察到的一些聲音是： 被取消訂閱的人都是直接收到一封信，內容寫著「我們注意到『你取消了訂閱』，因此 blabla」，但對這些收到信的人來說，明明是「Perplexity 官方取消了訂閱」，有種莫名其妙的感覺。 </li> 被取消訂閱的人裡面，有不少都不知道為什麼會被取消訂閱，他們只覺得奇怪，為了 Perplexity 官方要推出限時免費，結果又收回優惠？感覺好像很小氣、給不起。 </li> </ol> 對於這件事，我一早起床看到消息的時候，我的感覺是這應該是某個給推廣合作夥伴的折扣碼外流導致的烏龍，並不是官方推出的「限時免費」活動，因為： Perplexity 官方並沒有任何的公開宣傳</li> 這個折扣碼更像是給特定產業的從業人員試用的推廣折扣碼，原始預設應該不是要公開流傳的</li> 也不像是行銷方式，通常即使是黑色星期五之類的活動，最多大概也是打五折左右</li> </ol> 我自己有些 Stripe 折扣碼的設置經驗，實際上是可以設置一個折扣碼可以被兌換成功的次數或者是有效期限，但有可能這個折扣當時就是廣發給特定產業使用（例如給大媒體公司），所以為了方便，就沒設定次數限制，結果就流出了。 但流出就流出了，我覺得後續處理的方式實在不太好，最主要有兩個地方有問題： 沒通知用戶與道歉就直接取消這些人的訂閱</li> 取消訂閱串接的罐頭信還補刀撒鹽</li> </ol> 如果是我的話，我會這樣思考與處理： 假設整件事確實是「不該流出的折扣碼外流，導致許多用戶濫用折扣碼」，那麼首先應該做的事情，是通知所有使用這個折扣碼的用戶，這是一次錯誤的外流事件，這些折扣碼是被不正當的使用，因此後續會取消折扣與訂閱。 但是這個錯誤 Perplexity 官方也有責任，因此會提出補償方案，不過在提出補償方案前，還是歡迎已經訂閱的用戶繼續使用。 接著，取消訂閱的同時，再推出折衷的補償方案，例如第一年訂閱 85 折之類的，讓這些上車的用戶仍可以享有比常態訂閱還要划算的優惠。 這裡面最關鍵的事情是，一定要清楚跟所有使用折扣碼的用戶說明，這次的折扣碼使用是濫用，但是錯不在用戶而在 Perplexity 身上，有了這個通知，用戶才會對齊認知，而不是在誤以為是「官方推出折扣活動」的情況下，又誤以為「官方給不起折扣，所以反悔取消」。 我相信有非常多用戶肯定是對 Perplexity 感興趣，也肯定認為這是一次善意的促銷活動，但卻被沒有考量周全的處置方式搞砸期待，實在是蠻傷的。 信任的瓦解只在一瞬 - Bartender app 2024-06-05T00:00:00+00:00 有個 MacOS 上面的老牌軟體叫做 Bartender，它做的事情很單純，就是讓你可以管理你在 Mac 頂端的 menu bar。例如，可以隱藏不需要的圖示、設定它們出現的規則與間距等等（可能是因為要管理這個 bar 才取名叫做 bartender？） 我從 2018 年開始接觸生產力工具後就購買了 Bartender 3 ，後來升級到 4 時也繼續付費支持，升級到 5 時則是改用 Setapp 的版本，中間曾經換過幾台 Mac ，Bartender 始終都是我一定會在一開始就安裝、永遠保持開啟狀態的好用小工具，因為它可以幫我把不常用到的 icons 全部藏起來，讓我更容易在 menu bar 上面找到我想找的工具。 今天突然看到 Twitter 上面在傳一則來自 Reddit 的消息，主要的內容是建議大家移除 Bartender ，因為這個軟體似乎在幾個月前已經移轉了開發者，然後新的版本好像有些問題。 我爬了一下 Reddit 的兩個討論串，中間也看了目前自稱是Bartender 新的開發者的回覆，還有來自 MacUpdater 這個工具的開發者的補充說明，最後我決定移除 Bartender ，改使用另一個功能類似，但看起來比較陽春的工具 Ice</a> 。 下面條列簡述一下我觀察到的事情以及我決策的依據，若對原始資訊還有其他用戶的想法有興趣，歡迎去看這兩串 Reddit 討論： Bartender 5 not safe anymore ? Warning from MacUpdater : r/macapps</a></li> Highly suggest to remove Bartender 5 from your computers : r/macapps</a></li> </ul> 發生的事： MacUpdater 這個軟體版本管理工具的開發團隊發現 Bartender app 在更新到 5.0.52 版本時的簽名更換了，不是原本的開發者 Ben Surtees，他們聯絡後者得不到任何回應。他們也發現原本 Bartender 這個 app 的網站風格改變，blog 出現很多看起來是 ChatGPT 寫的 SEO 行銷文章。他們調查 5.0.52 版本的程式碼後沒有發現明顯的問題，但由於背後開發者的變化以及聯絡不上原本的開發者，他們決定通知使用者們謹慎更新這個版本。 </li> 有用戶收到通知後，跑到 Reddit 上面公布這件事，結果有人自稱是新的 Bartender owner ，回覆說他們已經在兩個月前從 Ben 那邊收購了 Bartender，會在 5.0.52 版本更改軟體簽名是正常的程序，也是一次性的，請大家不用擔心。 </li> 結果這則留言以及後續幾則短短的留言，成為信任崩塌的導火線，因為： 大家根本不知道這個新註冊的匿名帳號是誰，但 Bartender 安裝時會取得一些系統權限，這讓很多人覺得不放心。</li> 後續有人跟進爆料，說他發現 5.0.52 版本根本不只是有新的簽名而已，裡面還有放了 Amplitude 這個追蹤系統的追蹤程式碼，這代表著只要安裝到新的版本，可能就會開始被追蹤 Bartender 的使用資訊，但是新的團隊完全沒有主動說明這件事。</li> 有人發現這個新註冊的公司 Bartender App LLC 背後也找不到實際的經營人是誰。</li> </ol> </li> 各種資訊爆出來，加上缺乏透明度的回應，讓很多人都直接決定刪除這個 app ，不再使用，裡面有好幾個都說自己是從 Bartender 第一代就開始用，但信任崩壞就是崩壞了。 </li> </ul> 我的想法： 我會決定移除的原因是： 程式面，目前看起來並沒有明顯的資安疑慮。</li> 但是新的開發團隊的溝通方式非常糟糕，把原本不是問題的事情都變成了問題。事前沒有通知用戶們開發團隊已經改變、加入追蹤機制也沒有通知用戶，並且又搞砸了 Reddit 公開說明的機會，這讓我對團隊的能力以及後續交付的品質打了大問號。 B- log 上面低品質的 SEO 行銷文章是最後一根稻草，讓我感覺到這個新團隊應該只是想撈錢，並沒有真的想維繫與打造一個高品質的軟體。</li> 加上研究一下下，發現有其他替代方案也能解決我的需求，而且我沒有沉沒成本，就很直接了當的移除 app ，跟它說再見了。</li> </ul> </li> 信任的累積很困難，要崩毀卻非常快： 之前寫的 Skiff 的案例</a>也類似，同樣是被收購，同樣是糟糕的溝通，導致大量既有用戶不滿意、信任崩潰，不只是新的開發者與 Bartender 這個品牌喪失信任，也有許多人說再也不會相信原本開發者 Ben Surtees 未來可能會推出的任何產品（目前還沒有 Ben 的說法，失聯中）。</li> </ul> </li> </ul> 暫時沒有別的想法了，但有感覺這個標題會成為一個系列文😆 Seeking clarity 2024-06-03T00:00:00+00:00 說來有點不好意思，作為一個從一兩歲就開始戴眼鏡的人，我直到上個月換眼鏡後，才知道原來可以用洗碗精把眼鏡洗得很乾淨。 前一副眼鏡只戴了兩年多就脫膜破損嚴重，表面滿是傷痕，戴起來充滿各種耀光，我直到忍受不了才跑去換。驗光師看了我破爛的鏡片，問我平常都怎麼清潔眼鏡，我說就用清水洗或者眼鏡布直接擦（我不敢講有時候直接用衛生紙擦），結果就被唸了一頓，然後強制習得使用洗碗精。 開始戴新眼鏡後，因為是新眼鏡，想說要好好愛惜，所以大概兩三天就會洗一次，每次清完都覺得乾淨，視野清晰，連帶的，只要一有小小的油膩髒污，馬上就能感覺到，因為視野就是跟「完全清晰」的狀況不一樣。 察覺到這件事後，我有個奇妙的頓悟。在過去我沒辦法完全掌握視野清晰的狀態，因此沒有動力去維護，沒有標準去參考，只有真的到視覺的本能受不了時才會去處理。但有了一個好的標準以及一套可以執行的流程後，「高品質」這件事就變得很容易偵測與維護。 或許在閱讀與寫作上，也可以參考這套方式，找到一個足夠容易察覺的高品質標準，以及一套可以執行的維護流程，讓自己更容易進入並沉浸在清晰的狀態裡。 一個以 List 為基礎的 Twitter 追蹤規則 2024-05-31T00:00:00+00:00 從開始認真使用 Twitter 以來，我一直都蠻謹慎地在管理我的追蹤清單，我想讓我的 timeline 上面盡量出現我感興趣的人分享的動態。 為了維持追蹤清單的品質，我大概每一兩個月就會 unfollow 一些人，但一直以來都沒有好好地釐清「為什麼」。通常都是任由當下的直覺與衝動去做這件事。 我覺得這樣不太好，因為這些直覺或衝動沒有一個固定的標準，也欠缺合理的理由與資訊，常常需要花時間回憶與思考「我以前為什麼要追蹤這人？」「我現在真的要退追蹤嗎？」這些思考有時蠻花時間，也沒有實質意義。 剛剛在整理白板時，看著過去記的一則想法，突然冒出了一系列的靈感，覺得好像可以試著好好利用 Twitter 的 “List” 功能來指引我的「追蹤／退追蹤」決策。 Twitter 的 list 是獨立於追蹤系統以外的一個功能，你可以把有追蹤或沒追蹤的人加到自創的 list 裡面，然後就可以透過 list 來看這些人的動態。 我過去建立 list 的方式非常隨便，比方說有 “Founders”, “AI related”, “Builders”, “Productivity influencers” 之類的，就是把 list 當成標籤一樣隨意追加，結果 list 的品質就不太穩定，我也根本不會特別點開 list 來看特定這群人的動態。 因此我決定把過去建立的 lists 全部刪掉，重新建立新的 lists ，並且再慢慢調整我的追蹤清單。規則如下： 每個 List 的命名要完整明確，不要是「AI 相關」這種模糊的名字，要是「會持續分享高品質 AI 新知」或者是「會持續分享自己實作 AI 工具經驗」這類能讓我明確知道追蹤目的的名字。</li> 也不一定要是資訊性的清單，有可能是「很會發好笑的廢文」或「我崇拜的人」之類的名字。總之就是要讓我一眼就看得出「這個 list 上面都是怎樣的人」。</li> 接著，就可以基於 list 去判斷是否要追蹤或退追蹤某人了，首先追蹤時必須要能夠滿足某個 list 的標準，而假設過了幾個月我開始好奇或懷疑自己為何要追蹤這人時，就可以觀察一下對方是否仍符合這個 list 的描述，若沒符合就可以更明快地退掉追蹤了。</li> </ul> 我感覺這個系統的好處是更有條理，並且有機會在設定完畢後，發揮「透過 list 分別在不同時段看不同類型動態」的效果。如果我真的完成這個壯舉，我再來分享心得！（也有可能一下子就覺得煩瑣就不做了） Timing 對我不再重要 2024-05-29T00:00:00+00:00 今天我刪除了我用很久的一個軟體： Timing</a> ，它是一個可以追蹤電腦使用時間的工具，追蹤能力非常變態，例如以瀏覽器來說，可以分別追蹤不同頁籤、不同網域的使用時間；用 Slack 或 Discord 時，也可以追蹤不同頻道，總之，只要安裝了這個 app ，就可以很清楚知道自己每天在電腦上面做了什麼事，非常的鉅細彌遺。 有了追蹤的數據後，還可以建立群組，例如我可以把使用 Heptabase 的時間都放在「學習」這個群組，把使用 Line 的時間都放在「聊天耍廢」這個群組，然後每個群組或每個 app 都可以設置不同的「生產力分數」，不同網頁也可以分開設定，所以我可以把逛網拍、看 Netflix 等等設置為 0 分，而使用 Google Sheets 則可能是 90 分或 100 分。 設定完以後就不太需要管它了，他就會開始持續追蹤，然後每天、每週給你一個綜合的生產力分數，根據我設置的方式以及經驗，通常 65 分以上就很不錯，75 以上代表那天幾乎都在認真工作或產出內容。 我用這個 app 好幾年了，有一陣子很認真地追蹤分數，也會想辦法調整自己的狀態，假設某天分數太低，隔天就認真一點補回來。 但我最近發現，我很久沒有去看 Timing 裡面的報告了，也沒有新增或調整規則，每天就是看一眼它的「前一日分數通知」，然後就關掉。 仔細想想，以前需要它的原因，是想透過工具更仔細地追蹤我的時間分配方式，進而找出需要精進改善的地方，但現在的我好像更注重目標、動機與精力的管理，假設我知道我該做什麼、我為什麼該做、以及我什麼時候做的效率最好，我就可以有不錯的生產力，這時這些分數就變得不那麼重要，甚至也無法反應我的生產力狀態，因為有可能我花很少時間就完成一件困難的事，但以 Timing 的計算方式來說，則看不出這樣的差異。 想完後，我感覺我不再需要它，就刪掉它了！ 為什麼一直想著要寫東西？ 2024-05-26T00:00:00+00:00 我從兩年多前開始比較常寫部落格，也斷斷續續地寫電子報，常常過一陣子就會停更，但再過一陣子又會想盡辦法，找到當下最令我感到舒適的模式繼續寫。 為什麼我一直想著要寫東西？ 如果把每週更新至少一次的期間定義為「高峰期」，而完全沒更新的期間定義為「低谷期」，我發現這兩個期間的「想寫東西的念頭」幾乎是一樣強烈，但差別在於低谷期的時候我通常在生活上工作上有更多事情要做，這種時候就很難有像樣的產出。但這股想寫東西的念頭，還是會在累積到某個程度時，指引我的行動，讓我想辦法調整些什麼，開始繼續寫。 那麼，到底這個想寫東西的念頭，背後是什麼、還有什麼？ 目前還沒有一個非常完整的答案，我感覺比較初步的回答是： 寫東西的過程通常會讓我專注於思考與精煉我表達出來的文字，做這件事讓我打從心底感到踏實以及自我認同、自我肯定。</li> 寫出來的東西倘若被別人認可與稱讚，也會讓我感到有成就感，這樣的成就感會讓我想要持續寫東西。</li> </ol> 這兩者若要比較的話，前者又更強烈一點，就像麥克雞塊，後者則偏向是糖醋醬，有時會為了想吃糖醋醬點麥克雞塊，但大多時候還是因為想吃雞塊而點雞塊。 “The best essay” 的讀後心得 2024-05-25T00:00:00+00:00 今天在看 Paul Graham 的 The best essay</a> 這篇文章，很喜歡，邊看就邊製作了幾張卡片： 這幾張卡片的標題分別是： 當你對別人視為理所當然的事情產生疑惑並提出問題，就有機會激發思考與回應並形成一篇好的文章</li> 透過問題產生想法的最好方式就是把那些你思考後的初步見解寫下來，即使他們很糟糕也要寫下來</li> 只有針對自己感興趣與在乎的主題才能產生新穎的見解</li> </ul> 我對這篇文的理解是，Paul Graham 認為好的文章通常是從一個問題開始的，先有問題，再來是很多「糟糕的初步見解」，但不用擔心，因為有了這些糟糕的初步見解後，下一步就是花很多時間重讀這些自己寫下的文字，並且持續修改完善他們。 這個過程能夠不僅能夠促使自己更接近所謂的「真相」，更有機會在回答問題的過程中，產生更多更多的問題。 這時，增生出來的某些問題有機會長出更好的「回應」，也就更接近「好的文章」。至於如何在很多問題中選擇哪些要思考與回應，就看自己對哪些問題最感興趣、最在乎。 我讀起來的感覺是，若一切順利的話，這個過程會很有機自然，幾乎就是任由自己的興趣與好奇心滋生就好。 Paul Graham 也提到，如果自己對愈多不同事物感興趣，就更有可能寫出優秀的文章，因為這些感興趣的事物之間重疊的部分，範圍會更大，因此更能夠產生獨特的見解。 我看了以後有些下一步行動的想法，想實踐看看，若有效，再來跟大家分享！ 一次完全斷網的體驗 2024-05-24T00:00:00+00:00 前幾天我剛從日本回到台灣，這次是一趟基於私人原因的行程，在這邊就不分享太多細節，但我想分享其中一段很棒的經驗。 我在去程的飛機上都在用 Heptabase，完全離線斷網的環境下，只能專注於 Heptabase 的體驗非常好。我讀了幾篇之前存的比較難的文章，若是在沒有斷網的狀態下，我可能讀到一半就會被工作上的訊息打斷，或者是因為有點難，就下意識逃避跑去滑個 Twitter 耍廢。 但在飛機上，我沒有其他更急迫或更省力的事情可以做，當我潛意識認知到這點後，我就別無選擇地進入了完全專注的狀態，然後生產力爆發，認真讀完還做了一些筆記。 這樣的感覺很好，於是我決定之後要努力幫自己騰出這樣的完全斷網時間，看看能否有些新的收穫。 最後附上幾張這次拍的照片（還沒整理，先隨意挑三張） </a> </a> </a> 新創 Skiff 被 Notion 收購，卻造成 Skiff 用戶們的憤怒 2024-02-17T00:00:00+00:00 在過年期間發生了一件事，主打著隱私，有著 Email, Drive, Notes, Calendar 等產品線的新創公司 Skiff</a> 宣布要加入 Notion ，或者可說是被 Notion 收購。 </a> 一開始看到這消息時，很多人是從 Notion 的戰略角度來解讀這個事件，認為 Notion 此舉是想要補足在生產力工具上面還缺乏的 email 這塊，加強自己在 enterprise 市場更強的競爭力，要挑戰 Google 與 Microsoft 的地位。 我對這個角度沒什麼特別的想法，倒是過年期間一直在關注 Skiff 是如何宣布這件事，以及怎麼面對與處理 Skiff 原先用戶的憤怒。 咦，為何用戶們要憤怒？ 當下看到消息時，我完全沒有察覺到 Skiff 所說的「加入 Notion」這件事代表著他們要在六個月後「完全停止 Skiff 的服務」。但後來持續在 Twitter 上面被推送憤怒的 Skiff 用戶們的推文，我才發現原來有這回事，接著我去看了大家的討論以及 Skiff 官網的說明，才慢慢拼湊出更多資訊。 我觀察到用戶們憤怒的原因主要有幾個： Skiff 即將關閉的資訊傳達不夠清晰： 在首頁宣布加入 Notion 的相關文字中，並沒有明確提到「這個服務接下來將會終止運行」，只有在最下方有個 Learn about migrating your data 的連結。很多用戶是抱持著疑惑，詢問 Skiff 團隊到底未來還能不能繼續用，結果 Skiff 的回應也不直接講，而是請用戶去看那個 migration 的連結（請見我當時隨手截的兩張截圖），然後才發現原來 Skiff 要關閉了。這種關係到用戶資料存續的事情卻不直接溝通清楚，導致很多人覺得憤怒。 </li> </ol> </a> </a> Skiff 沒辦法提供用戶無痛的轉移方案： Skiff 只有提供導出信件的方式，但是假設你原本在使用某個 @skiff.com 的信箱，是沒有辦法再繼續用來收信的（只提供為期一年的轉寄日落期）。我看到許多用戶說，他整個 business 的經營都在用 skiff 的信箱，結果接下來要搬走，他根本不知道未來會不會有人寄信給他卻寄丟，他也不知道該怎麼確保所有人都能知道他要換信箱的這件事。我看到這段覺得非常感同身受，也能夠理解這些用戶的無助與憤怒。 另外，Skiff 先前在宣傳時主打 Open source，但大家在此刻卻發現，原來 Open source 的只有前端，不包含後端的架構，因此即使用戶社群想要，也沒辦法自己透過 Open source 的方式來建立替代方案繼續使用 Skiff ，這一點也讓許多用戶感覺到被欺騙。 </li> </ol> 在宣傳口吻上與用戶的情緒完全背道而馳： 無論是一開始宣傳的首頁文字："We are excited to share that Skiff is joining Notion." 或者是內文的片段："We're extremely excited to accelerate this mission by joining forces with Notion's world-class team and we are pursuing big plans for making all of our online lives freer and more empowered." 都讓面臨與發現痛苦的既有用戶們，覺得荒謬與不解，我看到好多用戶說，他們認為 Skiff 背叛了他們，而 Skiff 團隊竟然還對（加入 Notion）這件事感到興奮？ </li> </ol> 即使後來 Skiff 在 Twitter 上面有再發出一些口吻比較溫和、表達歉意的推文，但我觀察他們的用戶還是非常憤怒，這些憤怒看起來幾乎是無法彌補的，因為用戶們就是喜歡 Skiff、支持 Skiff 的理念，想要一直使用 Skiff 下去。 我自己看了這個事件後，一直在想，如果我是 Skiff 團隊的成員，有沒有什麼地方可以做得更好。 我想，假設在產品真的得要關閉、停止服務的情況下，一定要先把用戶們一定會在意的事情與解決方案都講清楚，並且放在最顯眼的地方（怎麼搬遷、怎麼備份、日落期間多長、怎麼退費或補償等等），務必簡潔直接，其他的資訊都不重要，甚至都不該出現才對。 另一件我在想的事情是，如果真的目標是打造 Notion email ，那麼為什麼要關停 Skiff 的服務呢？這件事我還沒有足夠完整的想法，如果你有，歡迎跟我分享。 備註：在事件發生一兩天後，我看到另一個主打隱私的產品 Notesnook</a> 的 CEO Abdullah Atta 寫了一篇文章 The Skiff Privacy Fiasco, or How not to Shutdown Your Startup</a> ，裡面更完整地描述了他的觀察，如果對這件事感興趣，很推薦閱讀。 嘗試新鮮的生產力工具是一件很值得做的事 2024-02-16T00:00:00+00:00 昨天在 Twitter 上面看到一篇推文</a>，我想起近兩年前自己寫過的短短一段話，剛好可以趁這機會來擴寫一下。 一直以來常常在社群上看到一派說法是，不要為物所役，不要花太多力氣在什麼生產力工具上，努力把事情做掉才是最重要的。我自己不完全這麼想，原因如下： 嘗試新的工具能夠拓展「知」的邊界</li> </ol> 大部分的新工具透過社群或媒體出現在自己面前時，可能是他有某個特殊的賣點，這個賣點可能是針對既有品項的某個缺點去特化改良，或者是提出了一套新的互動方式或工作流，這些東西不見得是市場上的主流標準，因此若不嘗試新東西，就很難注意到，但若試了，就可以知道「原來有這樣的事」。而這些東西累積多了，就能拓展「知」的邊界。 拓展知的邊界後，就更有機會知道自己要什麼、不要什麼</li> </ol> 假設透過第一步，嘗試了一些新工具，知道了一些新的東西，以 TODO 管理工具舉例來說，有可能是某種消除任務的視覺互動；有可能是某種組織與分拆任務的方式；也有可能是某種有助於習慣養成的方式等等。 這時，就可以進一步去覺察自己對哪些東西有感，對哪些東西無感。這些個人的偏好，無論是有感還是無感，都是極有價值的資訊，不僅能夠更理解自己，也可以在未來少走彎路。 假設前兩者都有做到，那麼即使在研究與嘗試新工具時花了額外的時間，我都覺得那是值得的，比方說我以前有一段時間在使用 DEVONthink 這個複雜無比的軟體，當時也花了時間想要研究出一套能夠編碼所有文件的機制，這件事在當下可能對很多人來說都是件毫無意義浪費時間的事，但在研究的過程中我產生了自己對於「分類」這件事的洞察與想法，這樣的想法到現在都還對我有影響，因此那對我來說就是很有價值的一段時間。 我認為應該避免的，是被工具綁架，覺得「這件事一定得要照著工具的用法這樣做」或者是「這類事一定要透過這個工具來做」。如果使用工具起來感到有壓力，這時可能就可以退一步想一想，我當時為什麼要用？現在為什麼感到壓力？我有必要繼續這樣用嗎？為什麼？若能回答這樣的問題，也會很有意義。 假設能夠在嘗試新工具時，持續研究自己好奇的地方，詢問自己的偏好與理由，得到一點結論，慢慢累積起來，一定會非常棒的。因此我認為嘗試新鮮的生產力工具是一件很值得做的事。 我曾失敗的點子：分類帽 2024-02-06T00:00:00+00:00 我從以前就很喜歡收集好看的文章，但處理的速度永遠趕不上收集的速度（有人可以嗎？） 為了逼迫、促使自己處理地更快速有效率，我曾試過各種不同的方式，其中一種我自己命名叫做分類帽。 當時開始用 Heptabase 後，我就想到了這個方法，我把好看的文章直接複製貼上到 Heptabase 的白板裡面，一張一張展開並列。然後底下則是幾張分類帽的卡片，他們都是好幾個問題，例如： 初步判斷 - 分類帽 這段文字是原作者在怎樣的情境下產出的？</li> 我為什麼會想看＆ highlight 這段文字？</li> 我覺得這段文字跟我的哪個專注領域有關？</li> </ul> 事實面 - 分類帽 這段文字講了哪些我不清楚的概念（concepts）？</li> 這段文字講了哪些我不熟悉的術語（terms）？</li> 這段文字講了哪些跟我認知不同的事實（facts)？</li> 這段文字哪些對於事實的描述（narrative）值得我效仿？</li> </ul> 觀點面 - 分類帽 這段文字提出了哪些疑問（questions）與好奇點？</li> 這段文字提出哪些論點（arguments）？</li> 這段文字有哪些觀點我並不認同？為什麼？</li> 這段文字哪些對於觀點的描述值得我效仿？</li> </ul> 我的想法 - 分類帽 經過分類的過程，我有沒有產生什麼新的想法？</li> 新的想法是否反駁或更正我已知的事？</li> 新的想法是否支持或新增我已知的事？</li> 我還有沒有什麼疑惑沒有解決？</li> 我有沒有產生什麼新的問題？</li> 我打算把這整串筆記放到哪個白板裡？</li> 這段文字有沒有什麼參考資料我想要進一步閱讀跟串連？</li> 我有沒有什麼下一步動作？</li> </ul> 如下面的截圖，每張原始的文章卡片要處理的時候，就在分類帽的右邊平行創立一張卡片，然後照著這些問題回答。不一定要每題都答，想到什麼再寫就好，寫完的卡片就可以標上顏色，代表已完成，而透過分類帽產出的卡片，可以再繼續精製處理，當然也會連上原始文章的反向連結。 </a> 我大概只運作了不到 5 張卡片就棄坑了，留下滿坑滿谷等待戴上分類帽的文章卡片在這個空蕩蕩的白板裡。 現在想想，這也是理所當然的，這麼麻煩的流程，每弄一張卡片大概就要花上半小時以上，心理阻力很高。 不過這次的嘗試還是對後來的我有些影響，我發現透過一些預先設定好的、格式化的問題，我更能產生想法，這也啟發之後我在 ChatGPT 出現後嘗試想製作的一些什麼靈感助手之類的，不過他們也都是很快被我棄坑。 我發現我應該是不缺想法，只缺時間。 想要經營的更像是一個小店鋪 2024-02-05T00:00:00+00:00 昨天的信</a>裡面我提到： 一個下午，我刪掉了 14 篇電子報的存檔、62 篇部落格的貼文，留下的是我現在看來仍覺得好看、資訊不至於太過時、或者是對我很重要的那些文字；其他的，都從網路上刪掉了。 </blockquote> 恰好在做出這個決定前，我有記了一下簡單的想法，就在這邊也分享一下。 我希望在部落格上面放的文都是我現在還有感的內容。我希望能夠更認真的看待上面的每一篇文，跟他們做朋友。 假設我發現某篇文我沒有感覺了，我就會把它下架，丟到某個墳場裡面，墳場的東西我不會再更新，那些就是我認為過時的東西，也許未來某天會成為我某篇文或某個想法的素材，但不再開放給別人看。而還留在部落格裡面的，要嘛是會繼續更新，要嘛就是他們代表某個重要的事件與回顧，因此我想繼續留著。 這樣一來，我好像可以從兩個過去偶爾會感到的壓力中釋放： 寫東西時會想著，我是否有寫過某個東西？現在再寫會不會重複？我是否該把現在的東西跟過去串連起來？</li> 沒寫東西的時候也會想著，我是否該調整某個我過去寫過的東西？因為他好像已經過時了？</li> </ol> 之前的我想法比較單純，針對我寫過的文字，都會想說就儘量留在網站上，其中一個原因是「好像對 SEO 有幫助」，另一個原因則是「想讓人看到我思考的痕跡」。 但我現在沒有打算當什麼創作者、沒有要變現東西，SEO 對我來說不是很重要的事，我好像不用特別去管；而思考痕跡方面，現在的問題反而好像是太多不同深淺的痕跡，太亂了，因此我想要再讓不同類型與濃度的內容都放在同一個空間，避免雜亂的感覺。 我發現，現在想要經營的更像是一個小店鋪，裡面有著自己精心挑選與擺設的一些商品與裝飾，有時商品會替換，但客戶若詢問，我都能夠信手捻來他們的來歷以及對我的意義。我想這樣或許是更好的作法！ 最後，昨天信件裡面忘記感謝老婆在大掃除時付出的辛勞，讓家裡變得亮晶晶好乾淨，有老婆真好 😍 我發現我想寫的不是電子報，是信 2024-02-04T00:00:00+00:00 這個週末在大掃除，昨天打掃家裡，今天則是在整理我的網站 - Pin 起來</a>。 一個下午，我刪掉了 14 篇電子報的存檔、62 篇部落格的貼文，留下的是我現在看來仍覺得好看、資訊不至於太過時、或者是對我很重要的那些文字；其他的，都從網路上刪掉了。 在這過程中，我又在想著電子報的事，我一直斷斷續續地在寫電子報，近幾個月寫得非常少，但我時不時就會想起這件事。過去我嘗試過許多方式，想要讓自己更容易產出，但都失敗。 失敗的表象是因為我想寫的或我覺得有價值的東西寫起來太花力氣，因此很難固定產出。這當然是個重要的原因。 但我今天邊整理我的文字，邊想到另一個原因：我想寫的不是電子報，是信。 電子報的這個「報」，或者說 newsletter 裡面的 news ，總有種「資訊彙整」的感覺，我覺得這是我擅長做的事，但沒有動力一直一直做。 那如果離開 news 只留下 letter ，會是怎樣的存在呢？ 我感覺就是有種拋開一切，什麼都不管的裸奔感，訂閱數、開信率、固定形式、Archive 的呈現、SEO 等等什麼的全都不管，可能更像即時通訊，只是寫比較完整才一次送寄出。 於是我想到了這個地方， HEY World 。 HEY</a> 是我從 2021 年就開始使用的 email 服務，只要有 HEY 帳號的人都可以用 HEY World</a> 這個功能「寄信給全世界」（以及有訂閱你的人）。我在大約三年前， HEY World 這個功能推出時，曾經興致勃勃地寫了幾篇文（現在都刪了，只剩這篇 HEY World 介紹</a> ），並且累積了高達十幾位的訂閱者。但後來就荒廢，跑去玩別的東西、在其他地方寫信。 三年後回來，HEY World 還是一樣非常單純，除了寫信以外什麼功能都沒有，沒辦法看任何數據，沒辦法有什麼自訂的樣式與排版，甚至連首頁都沒有任何分行，醜得不得了。 但它的陽春與單純，恰好符合我目前的需求與期待：拿來寫信就好。 因為跳票太多次，我現在連「接下來就來認真寫一陣子看看吧」這種話都不敢講了，但若你恰好也更喜歡收到信而非電子報，歡迎你跟我說！

Pin 起來！ - A Letter from PJ

我又開始準備搬家網站，這次是認真的

對「不是…而是…」以及「不只是…更是…」的生理性不適

沒辦法再更懶的做法

在 ChatGPT 幫助下，我找到了小時候玩過的遊戲 Treasure Mountain!

不影射他人

沒有表達慾

我終於還是開始靠 AI 幫忙摘要

那些不讓人膩的東西

Threads 即將推出「讓用戶整體體驗變好」的廣告？

與 AI 一起寫作的界線：表達慾

光敏性噴嚏反射、與 AI 一起寫作、秀珍菇

「知道一件事情沒有捷徑」帶來的安全感

我想要確保有訂閱的人都是真的想要收信的人

寫的東西與自己的距離

Simplify

回母校分享 ChatGPT & Deep Research 應用的一些心得隨記

分享一個 ChatGPT Deep Research 搭配 o1 Pro 搭配 Heptabase 的工作流

有了 Deep Research 後，我還需要 Heptabase 嗎？當然要，更需要了！

讓我開始思考未來的 ChatGPT o1 Pro & Deep research

試著在自己電腦上運作 Deepseek R1 的心得

好像可以來寫個製作卡片筆記的連載

在 ChatGPT 的幫助下，我開始用英文製作卡片

一次失敗的嘗試：個人關係管理系統 （Airtable & Folk)

我開始提供諮詢服務了，為什麼？

做那些一點也不像工作，但還能賺錢的事

該如何結識更多志同道合的人與厲害的人？

要你好看 No.3 -《斜槓時代的高效閱讀法》山口周

我開始在 email 裡面寫靈感筆記

Attention Is All You Need

要你好看 No.2 - 能夠更順暢跟 AI 協作的人是怎樣的人？

當我問 LLM 問題時，我到底該問他問題還是要請他生成答案？

第二十一封信

稍後閱讀放了好幾年，只有長篇文章會讓現在的我還想閱讀

又一個免費軟體 Omnivore 以糟糕的方式謝幕

要你好看 No.1 - Reflections on Palantir

Arc 瀏覽器宣布不會推出 2.0，但我看完後產生好多問號

虛假的需求

第一次用 Cursor 改部落格樣式的體驗

那時的我還不知道

Perplexity Pro 的「限時免費」混亂

信任的瓦解只在一瞬 - Bartender app

Seeking clarity

一個以 List 為基礎的 Twitter 追蹤規則

Timing 對我不再重要

為什麼一直想著要寫東西？

“The best essay” 的讀後心得

一次完全斷網的體驗

新創 Skiff 被 Notion 收購，卻造成 Skiff 用戶們的憤怒

嘗試新鮮的生產力工具是一件很值得做的事

我曾失敗的點子：分類帽

想要經營的更像是一個小店鋪

我發現我想寫的不是電子報，是信

一次失敗的嘗試：個人關係管理系統（Airtable & Folk)