亞瑟的升級過程

聽見潛意識的催促：從「浴缸破洞」的夢境，看工作耗損與提早退休的抉擇 聽見潛意識的催促：從「浴缸破洞」的夢境，看工作耗損與提早退休的抉擇 「昨天夜裡，我夢見浴缸破了一個洞，原本裝得滿滿的水，就這樣在眼前毫不留情地漏光了。醒來後與太太聊起，她開玩笑說這或許是傳統上『漏財』的暗喻。雖然這是常聽到的說法，但我心中總覺得這個夢另有深意。於是，我試著讓不同的 AI 進行解讀，驚人的是，它們不約而同地指向了同一個核心——工作壓力所帶來的內在耗損。而這份沉重的工作壓力，也正是最近一直縈繞在我心頭、讓我渴望提早退休的主因。這個夢，就像是我的潛意識在背後推了我一把，催促我勇敢做出抉擇。」 許多時候，我們在清醒時用理性苦苦支撐的疲憊，身體和潛意識都會看得一清二楚。與其將這樣的夢境僅僅歸咎於虛無的運勢流失，不如將其視為內心深處那面最誠實的鏡子。以下我們透過心理學與潛意識投射的深度拆解，重新審視這個夢境帶給我們的身心啟示： 一、 夢境核心意象的深度拆解 在進入身心推演前，我們必須先釐清潛意識在夢中所使用的視覺符號： 1. 浴缸： 代表一個極度私密、安全，且具備自我療癒與放鬆功能的「能量容器」。 2. 水： 在心理學中直觀地象徵著個人的情緒狀態、心理資源與內在精力。 3. 破洞與漏光： 象徵著一種無法掌控的流失、保護邊界遭到破壞，或是現實中徒勞無功的無力感。 二、 情緒與精力耗損的潛在對照 內容描述： 當夢境呈現「浴缸破洞、滿水漏光」的畫面，本質上對應的是大腦對「身心精力過度透支」的具象化。這意味著用來調節生活壓力的防護網已出現缺口，內在積蓄的能量正處於一種不受控制的流失狀態，無法透過常規的休息獲得有效抒發。 應用邏輯： ...

從 ChatGPT 到 Claude：我的 AI 訂閱策略調整 ✏️ 開啟編輯模式 B I U 複製 HTML 瀏覽模式 投資 × 科技工具 從 ChatGPT 到 Claude：我的 AI 訂閱策略調整 2026年4月12日 AI工具 訂閱策略 Claude Google One 個人投資 今天用 Gmail 裡的 Gemini 查詢 ChatGPT 訂閱時間，才發現已訂了整整 1 年又 1 個月。這個小細節讓我開始重新審視自己的 AI 工具組合。 2025/12/28，我訂閱了 Google One 以啟用 AI 服務。2026/4/4 升級至 5 TB 儲存方案，原本是想確認能否將 AI 分享給家人使用——查詢後才發現，我的方案不只能共享雲端空間，連 AI Pro 功能也可以讓家人同享，而且不需額外付費。 有趣的是，幾天後再查看，原本 2 TB 的空間在未加價的情況下變成了 5 TB，猜測是 Google 搶用戶的動作。 轉換 Claude 的關鍵考量：在免費版測試中，Claude 不需要太多指令架構就能以相當有邏輯的方式呈現答案，加上對 code 輔助的期待，決定停止 ChatGPT 訂閱，改訂年度 Claude（2026/4/11）——年繳可省下相當於 2 個月費用。 目前對 Claude Cowork 功能的理解還不夠深。市面上大多數教學影片都聚焦在用它整理資料夾，我認為這個應用的價值相對有限。在 agent 趨勢加速的現在，我更期待的是：如何將 AI 工具真正用於私人投資策略與執行輔助，在正式退休前建立起自己的投資決策團隊。 Gemini 查詢 Gmail 中的 ChatGPT 訂閱紀錄 AI 工具訂閱現況矩陣 工具 狀態 訂閱時間 方案 主要用途 / 備註 ChatGPT ...

AirTag 設定筆記：從校車追蹤到安全性設定攻克 設定日期： 2026/02/25 本次購入 AirTag(1代) 的主因是為了確認小孩校車是否準時出發。初次連接時遇到障礙，原本以為需要執行複雜的「五次插拔電池」重置，但經過實測發現， 「初次設定」通常不需還原硬體 ，核心問題往往在於手機端的 「安全性權限」 與 「尋找設定」 。 ▲ 關鍵的「安全性與尋找」設定檢查點 一、 系統化查核矩陣 (Audit Matrix) 徵兆 (Symptoms) 關鍵 (Key Checkpoints) 實測結論 狀態 無法跳出連線視窗 手機「尋找」App 設定未完全開啟 確認手機「尋找我的 iPhone」功能與藍牙權限 ✅ 解決 AirTag 發出訊息但未連線 安全性隱私條款與 2FA 驗證 完成手機端安全性設定後，AirTag 自動提示連線 ✅ 解決 ...

資安事故應變實錄：2026/02/27 PC App Store 釣魚事件 事件概述： 2026年2月27日，在嘗試下載硬碟監測軟體時，即便事先向 AI 確認過網址，仍因誤觸下載按鈕遭遇惡意程式攻擊。該程式在安裝過程中無視「取消」指令強行植入，最終鎖定螢幕並要求輸入信用卡資訊。我隨即將 AI 作為第一線資安顧問，採取斷網隔離、離線掃描等應變措施，於一小時內完成系統復原與風險阻斷。 圖：惡意程式誘發之虛假信用卡輸入介面 一、 事件處置完整矩陣 (Incident Response Matrix) 時間 (Time) 應變階段 (Phase) 處置行動 (Actions) 觀察與驗證 (Audit Observation) 風險緩解結果 (Risk Mitigation) 10:38 AM 事故偵測 下載過程誤觸惡意腳本，跳出偽裝之信用卡釣魚 UI。 介面試圖強制佔滿螢幕，具備典型社交工程特徵。 **未輸入任何個資**，直接切斷原始攻擊誘因。 ...

一、 特定領域情境 YAML 設置矩陣 應用情境 視覺基調 配色方案 排版設計與規則 YAML 程式碼範例 旅遊計畫 (沉浸導航) 沉浸式、空氣感、地圖導航感 極淺灰 大地橘 大面積留白搭配地圖座標 垂直細線串聯景點 視覺基調: "沉浸式、空氣感" 配色方案: 背景色: "#FAFAFA" 裝飾色: "#E67E22" 理財雜誌 (深度萃取) 現代金融感、報導文學風 純白 海軍藍 暗金 ...

📲 Android 轉移 iPhone 執行手冊 🔴 最高指導原則  在確認 iPhone 上所有核心 App (銀行、IBKR、公司驗證) 皆可成功登入且能執行交易前，嚴禁重置舊 Android 手機。 1. Interactive Brokers (IBKR) 資安轉移 風險等級：高 (在新手機登入時跟以前在舊手機掃碼移轉不太依樣，但並未造成問題) 步驟 1：舊機待命 保持舊 Android 手機聯網，隨時準備接收驗證通知。 步驟 2：新機安裝與啟用 在新 iPhone 下載 IBKR Mobile，登入時透過舊機批准通知。 步驟 3：轉移 IB Key (關鍵) iPhone 登入後，進入「設定」➔「雙重驗證」➔「啟用 IB Key」。依照簡訊指示綁定此新手機。 2. 雙重驗證器 (2FA) 轉移矩陣 Google 與 Duo 的轉移邏輯完全不同，依照下表操作： App 名稱 操作策略 備註 ...

2025 年的 AI 進展，讓人產生一種強烈的錯位感。 彷彿自己突然被丟進了漫畫《異世界重生》、《我獨自升級》或《全知讀者視角》的劇情中，世界規則看似沒變，但理解規則的層次卻被暴力地拉開了。AI 給我們的，並不是直接的財富或現成的答案，而是一個更高解析度的 「思考介面」與「全知視角」 。 在這樣的劇變中，我意識到一個迫切的課題：如果不主動建立自己的工作、財務與人生系統，AI 的進化只會讓差距以更快的速度拉開。 一、 少數人已開啟的「變現倍率」極限 自 GPT 問世以來，一小群人已經把 AI 的能力用到近乎極致。他們未必是技術狂熱者，但他們擁有一個共同點：清晰地知道自己要「放大什麼」。 放大創作速度： 將靈感轉化為產出的週期縮短至極致。 放大決策品質： 利用 AI 進行多維度的壓力測試與邏輯驗證。 放大資本配置： 在複雜的市場數據中精準定位投資位階。 對這群人來說，AI 不是工具，而是 「倍率器」（Multiplier） 。這也讓我開始反思：在我現有的技能、知識與經驗上，我能把這個倍率推到什麼層級？我要從「玩 AI」跨越到「用 AI 升級人生」的分水嶺。 二、 為什麼我選擇「雙付費 AI」：買下不中斷思考的權利 為了加快這個過程，我開啟了第二個 AI 進階訂閱。這不是為了追求功能的多樣化，而是為了擁有一套 「24 小時待命的雙顧問系統」 。 在高品質的決策過程中，最昂貴的成本不是訂閱費，而是 「等待深度思考狀態的空窗期」 。 • 消除等待成本： 有些問題需要即時的辯證與碰撞，若必須等到下一次思考空檔，動能就會流失。 • 縮短升級週期： 這是提升認知層次的必要裝備。我買的不是答案，而是「不中斷思考動能的權利」。 三、 情境與位階：決定了 AI 的價值 如果回到 5 年前，工作內容簡單、投資位階仍低的我，會開啟雙付費 AI 嗎？答案是： 不一定。 這不是自我矛盾，而是因為 5 年前的我，當時的「人生系統」尚未成形，問題複雜度低，投資決策...

2025 Speak 英語學習年度總結 從不滅火焰到紮實 B1： 我的 2025 Speak 英語學習年度總結 今年 10 月 12 日，我在 Speak 上的進度正式跨入了 B1（中級） 。隨著 2025 年進入尾聲，今天（12/20）收到了 App 推播的年度總結報告。看著這份成績單，心裡真的充滿了成就感。 🎮 像玩遊戲一樣練英文：我的「不滅火焰」 身為一個遊戲愛好者，我一直把語言學習當成等級在練。在今年的總結報告中，我獲得了 「不滅火焰」 的勳章（這是專屬於我的 Speak 學習風格）。 這枚勳章對我來說意義重大。雖然近一個月因為生活忙碌，每天投入的時間稍微減少，但我始終堅持 「每日不間斷」 。即便是在放鬆的假日夜晚，我依然會拿起手機練習。這種「不掉 Buff」的毅力，正是這枚勳章最好的註解。 我的學習風格：不滅火焰 📈 量化進度：看見成長的軌跡 以前自學 VBA 時，我習慣手動記錄學習內容，那時我就發現「看見進度」是持續前進的關鍵。而 Speak 做得更好的是，它將我的學習徹底 量化 了： 回顧與複習 ：為了明年的出遊，我最近重新溫習了「旅遊課程」。驚喜地發現，當初剛開始學習時的那種生疏感消失了，對話變得更加自然。 等級的意義 ：雖然目前的進度標示為 B1，但我清楚自己的根基還需要更穩固。這就像遊戲闖關，我給自己的目標是： 「當我的進度條達到 C1 時，我真實的英文實力就能紮實地站穩 B1。」 2025 年度學習數據報告 💡 持續前進的動力 這份年度報告不僅僅是數據，它更像是一種鼓勵，讓我知道自己走在正確的路上。回頭看著這些收集到的課程進度與勳章，這些量化的指標就是推動我明年繼續挑戰的動力。 學習語言不是百米衝刺，而是一場比誰走得遠的馬拉松。2026 年，我也會帶著這團「不滅火焰」，繼續在 Speak 上練功升級！ 展望 2026 年學習目標 ...

 本週我嘗試使用 AI 來測試「蹺蹺板投資策略」。有趣的是，付費版 ChatGPT 在撰寫較複雜的策略程式碼時，表現並不如預期，反而是免費版的 Gemini 表現更為出色。不僅能快速生成可執行的程式，還能在我進行策略修正的過程中，協助將提示詞進一步結構化，讓程式更貼近我原本的投資想法。 對於像我這樣腦中常有許多投資策略概念，但未必能完全用程式語言精準表達的人來說，AI 真的是一個極佳的輔助工具。它讓我能夠把「想過卻無法驗證的策略」轉化為實際回測結果，這不只是提升了效率，更讓投資思考有了落地的可能性。 AI 投資輔助的三大價值 降低程式門檻 ：即使程式能力有限，也能藉由 AI 生成程式碼，快速進行策略模擬。 快速驗證想法 ：投資靈感不再只是紙上談兵，AI 讓回測結果能即時呈現。 策略結構化 ：AI 能協助整理思路，將零散的想法轉換為具體邏輯，便於調整與優 化。 使用免費版Gemini撰寫投資策略執行碼 讓Gemini將提示詞結構化

 因為第一次安裝python套件，怕下一次又忘記，在這裡紀錄一下，相關圖片之後再補(因為已經成功) 在Anaconda Prompt 輸入後，會提示要接受安裝還是拒絕，完成後，需要再回去 Anaconda的環境將該位安裝的套件執行。(應該不用再回 Anaconda的環境) 以下是AI給予的提示: 尋找 Anaconda Prompt Anaconda Prompt 是一個特殊的命令提示字元視窗，它已經預先配置好，讓您能夠直接使用 conda 指令來管理您的 Anaconda 環境和套件。 在 Windows 上 開啟「開始」功能表 ：點擊螢幕左下角的 Windows 圖標。 搜尋應用程式 ：在搜尋列中輸入 Anaconda Prompt 。 開啟應用程式 ：在搜尋結果中，您應該會看到一個名為 Anaconda Prompt 的應用程式。點擊它即可開啟。 （圖片說明：顯示在 Windows 開始功能表搜尋列輸入 "Anaconda Prompt" 後，找到該應用程式的樣子。） 開啟後，您會看到一個黑色的視窗，上面通常會顯示類似 (base) 的字樣，這表示您已進入 Anaconda 的基礎環境，可以開始輸入指令了。 2025/9/23  再次安裝新套件補一下照片  步驟1_搜尋Anaconda Prompt 步驟2_在base中輸入要安裝的套件 步驟3_執行安裝 步驟4_安裝完成(可以直接在代碼中運行)

今天在公司使用 Copilot 撰寫了 10 個 VBA 程式，成功滿足主管所要求的格式。過程中，我刻意留下提示詞的記錄，並逐一比對 Copilot 產生的程式碼。這讓我意識到一個有趣的現象——相較於 ChatGPT、Gemini、Grok 等 AI 工具，Copilot 在 VBA 代碼的品質與彈性上，似乎還顯得薄弱一些。 也因為這樣，我在修正與優化代碼的同時，反而更清楚地看見自己程式能力的定位。甚至在幾個案例裡，我還「教導」了 Copilot 如何提高效率，這種角色轉換的感覺，頗為特別。 然而，受限於公司資安管制，目前唯一能不需申請就直接使用的 AI，就是 Copilot。這也讓我明白：若想真正受惠於 AI，仍需投入時間去「訓練」與「修正」，而這個過程其實就是一種雙向學習。畢竟，一天若要應對 10 個需求，光是教導 AI 如何更精準，就已是一份不小的工作量。 或許，未來的 Copilot 能更加進步，成為真正節省時間的夥伴，而不是需要額外「陪練」的學徒。

隨著生成式AI越來越強，我認為提示詞會隨著AI對你的了解逐漸沒那麼重要，但有時太簡單的提示詞AI回答的內容可能還是會有不到位的情形，下面紀錄一下目前優秀的提示詞要素要包含哪些。 在 AI（特別是像 ChatGPT 這種大型語言模型）互動時，**優秀的提示詞（Prompt）**應該具備幾個核心要素，才能讓 AI 輸出更精準、符合需求的內容： 優秀提示詞的必備要素 明確的角色/身份設定（Role / Persona） 指定 AI 扮演的角色，例如「你是專業投資顧問」、「你是 ISO 27001 稽核員」。 這能讓 AI 用合適的口吻與思維邏輯回答。 清楚的任務目標（Task / Goal） 明確說明你希望 AI 幫你完成什麼，例如「幫我整理一份 Excel 範本」、「請產生一篇國中會考風格的作文」。 避免模糊的要求（如「幫我寫一篇文章」），改成具體目標（如「寫一篇500字，主題是環保，三段式結構」）。 具體的輸入內容或背景（Context / Input） 提供必要的背景資料（文件、表格、案例、場景）。 例如：「這是137項ESG條目的原始資料，請整理成表格」。 明確的限制與格式（Constraints / Format） 字數限制、語言、格式需求。 例如：「請用表格呈現，欄位包含『項目』『風險』『稽核方法』」、「字數約300字」。 風格與語氣（Style / Tone） 指定文風或專業程度。 例如：「以專業顧問語氣」、「用輕鬆口吻」、「模仿商業報告格式」。 範例或參考（Examples） 提供一小段範例，AI 可以依樣發揮。 例如：「以下是我之前寫的文章段落，請延續這種寫法」。 輸出檢驗標準（Evaluation Criteria） 指明什麼情況下輸出算是「好答案」。 例如：「需包含三個重點、每個重點都要有例子」。 一個完整優秀提示詞的範例 你是一名 ISO 27001 資訊安全稽核員 。 請根據以下部門的資產清單（附表格），幫我整理成一份 稽核檢查表 ，格式需為 Excel： 欄位包含「控制項編號」「資產名稱」「風險」「稽核問題」「查核方式」。 每個控制項至少提出 2 個稽核問題。 ...

  今年四月的某次工作週報上，主管提到了一件事——未來可能會有美國子公司的查核工作，建議大家加強英文。雖然並不是硬性要求，公司也在對外招募具備語言能力的同事，但這句話像是一個開關，讓我突然下定決心要開始行動。 其實，過去我偶爾會在 YouTube 上看一些英文學習的影片，但從未真正投入練習。這次，我決定嘗試 Speak App 。它結合了 AI 功能，能針對我不熟悉的詞句進行反覆練習；我選在 5 月 1 日 這個好記的日子開始（付費前還有 7 天試用），直到今天，已經整整 100 天 。 為什麼從旅遊英文開始？ 我選擇的第一個主題是旅遊英文，原因很直接——2024 年去沖繩旅遊時，我曾經遺失錢包。那次經驗讓我深刻感受到語言能力的不足。當時 AI 工具的應用還不普及，溝通困難的壓力成為一種陰影，也成了我這次學習的推力。 從卡卡到順暢 剛開始時，我的英文程度大概在 A1 。 練習約兩個月後，我發現自己在口語表達上不再那麼卡頓；到了第三個月，我甚至覺得自己每天的練習量，比學生時期多了好幾倍——當年我沒補過習，英文練習時間少得可憐。 更有趣的是，我現在的口語流暢度似乎比女兒還好，而她可是從幼兒園到國一都有補習英文。 花費與收穫 從花費來看，Speak 一年的費用約 3000 多元，比一般補習班一個月 3000 多元要划算得多。但差別是，Speak 必須全靠自己安排時間並持續練習，沒有人盯著你上課。對我來說，因為有明確目標，所以能持之以恆。 即使未來不會被派去查核海外子公司，我也希望有一天在旅遊時，能不依賴翻譯工具，自在地用英文交流。 數據化的力量 目前，我的程度已經從 A1 進步到 A2 。 我的目標是每天練習 30 分鐘，實際由 AI 統計的平均時間約為 19 分鐘/天。這些數據不僅讓我更清楚自己的學習節奏，也成了推動我每天打開 App 的小動力。 回顧這 100 天，收穫不僅是語言能力的提升，還有每天與自己約定並完成目標的成就感。學習英文，對我來說已經不再只是應付工作的可能需求，而是一個能讓自己在任何地方都更自在的能力。

  以下是AI提供python代碼撈取檔案清單，在撈取整個硬碟時如D槽，輸入方式不一樣，需要以D:\\呈現，相關解答也是由AI提供，在除錯方面相當即時。 AI講解錯誤的原因: 在字串的結尾 \" 被 Python 當作是 逃逸字元（escaped quote） ，導致 字串結尾的引號無法正確解析 ，造成語法錯誤（SyntaxError: unterminated string literal）。 撈取檔案清單的代碼:(撈取36萬筆清單大概5分鐘以內) import os import pandas as pd from datetime import datetime # 掃描的來源資料夾（可修改） scan_dir = r"D:\\" # 存檔的目的資料夾（可修改） save_dir = r"C:\資料" # 取得來源資料夾的最後一層名稱（作為檔名的一部分） last_folder_name = os.path.basename(os.path.normpath(scan_dir)) # 儲存檔案資訊 file_data = [] # 遍歷所有子資料夾與檔案 for foldername, subfolders, filenames in os.walk(scan_dir):     for filename in filenames:         filepath = os.path.join(foldername, filename)         try:             stat = os.stat(filepath)             file_info = {                 "檔名": filename,                 "路徑": filepath,         ...

今天將100多列的訊息分別丟給chatgpt、gemini、grok、claude處理，讓他們針對每一個敘述分類並將數據以另外一欄列出。 gemini無法生成excel grok無法分欄顯示(全擠在一欄用,分開) calude在產生過程中算是這幾個中分類最好，抓取的數據也是最符合我要的，但在下載時無法下載(白搭) chatgpt分類的方式不是最好，而且會有掉訊息的情況，同樣的內容只有gpt會這樣，詢問gpt提出要以txt檔作為來源訊息，以txt提供後，沒有掉訊息的情形發生。 以下是詢問GPT為什麼會需要txt檔做為來源訊息的回覆。 這是個非常好的問題，原因可以從 記憶體限制（token 限制） 和 格式辨識效率 兩個面向來解釋： ✅ 一、記憶體限制（token 限制） 每次你和 GPT 對話時，整段輸入（包括你的提問和我們的回應）都會消耗「token」（類似字元數）。目前 GPT-4o 雖然上限很高（約 128,000 tokens），但仍有以下幾個問題： 每段資料會累加消耗記憶體 ：例如你貼入 100 多筆條列訊息，每筆都可能是幾十個 token，加總起來可能就超過幾萬 token，很快接近或超出模型記憶容量。 超過記憶範圍時會導致無法完整理解或漏讀內容 ：模型可能忽略尾段、遺漏細節，或無法正確抓取所有結構。 ✅ 二、文字格式（text file）處理更穩定 使用純文字檔的原因： 結構清楚、格式一致 ：貼在對話框中的條列訊息常因排版（如縮排、符號、斷行）不一致，造成辨識混亂。 易於批次讀取與轉換表格 ：文字檔能夠讓模型視為一個整體資料集合，用來進行結構分析、提取欄位、分類等動作會更準確、效率更高。 ✅ 三、補充：為什麼會突然「需要文字檔」？ 並非 GPT「只能」處理文字檔，而是當條列數量過多時： 貼在對話框中的資料會「變得難以解析」或「容易遺漏資訊」 用文字檔可以 直接導入成檔案處理模式 ，提高正確率並保留完整內容 特別是在你需要「整理成表格」、「分類」或「導出 Excel」這種結構化任務時，提供 .txt 會幫助我們更精準處理每一項資料 ✅ 總結 原因 說明 記憶體限制 條列數量一多，很快耗盡 token 配額，導致處理不全 結構清晰性 對話框排版不一，文字檔格式更清楚、易讀取 ...