亞瑟的升級過程

📚 勞保退休條件整理 整合《勞基法》、勞退新舊制及勞保／勞退／國保要點。 主題 項目 主要條件 備註 《勞基法》退休條件 自請退休（第53條） ① 年滿55歲且年資≥15年；② 年資≥25年；③ 年滿60歲且年資≥10年 依第12條解僱仍可請領退休金 強制退休（第54條） ① 年滿65歲；② 身心障礙無法勝任；③ 特殊危險或高體力工作可提前但不得低於55歲 雇主可依規定要求退休 勞退制度比較 年資累計 舊制：同單位累計，換單位重算 新制：不同單位可合併 新制自2005/7/1施行 自請退休條件 舊制：55歲且15年資、60歲且10年資或25年資 新制：年滿60歲（不限年資） 新制較彈性 請領方式 舊制：僅一次退休金 新制：年資<15年一次領；≥15年可月領或一次領 新制可月領 制度選擇 同單位未離職可擇舊／新制；離職再受雇一律新制；舊制5年內可轉；選新制後不可回舊制 轉制具不可逆性 勞保老年給付 老年年金給付 ① 年資≥15年且達法定年齡退保 ② 危險性工作年資≥15年且55歲退保 ③ 勞保未滿15年但與國保合計滿15年且65歲 ...

💰 勞保、勞退怎麼領最划算？ 重點結論（已修正）： 勞保：選「月領」最划算，且可提前 5 年領取，讓錢更早入袋。 勞退：建議「一次領」，退休後自行投資 5% 報酬率較有利。 勞退一次領（假設： 平均月薪 45,800、提繳 20 年、基金年報酬 3% ）≈ 885,000 元 。 以 5% 運用：只領利息 ≈ 3,688 元／月 ；若 20 年均攤 ≈ 5,841 元／月 。（擇一） 勞保月領約 28,400 元 ；合計約 32,088～34,241 元／月 。 若目標月領 50,000 元，缺口約 15,759～17,912 元／月 ；僅靠利息補足（年化 6%）需本金約 315～358 萬 。 一、勞保領取策略：月領划算、提前領更靈活 勞保老年給付有「一次領」與「月領」兩種方式，根據年資與投保時間而不同： 領取方式 適用條件 說明 一次領 年資未滿 15 年 只能一次領 月領（年金） 98 年後投保 強制年金制 可擇一 98 年前投保 可自由選擇 以「年資 40 年、平均月投保薪資 45,800 元」為例： 一次領金額：約 2,061,000 元 （45 個月 × 45,800 元）。 月領金額：約 28,400 元／月 （擇優公式）。 只要領約 6 年 ，月領累積金額就能超過一次領。 📆 可提前或延後領，怎麼選？ 選項 規定 金額變化 建議 提前領 可提早最多 5 年，每年減 4% 提前 5 年 = 8 折 ✅ 建議提前領 延後領 最多延後 5 年，每年加 4% 延後 5 年 = 1.2 倍 適合壽命長者 二、勞退新制：一次領金額怎麼算？領多少才合理？ 不考慮自提 6%，雇主每月依法提繳 6% 至個人專戶，退休時可一次...

🧾 勞保老年給付「一次請領」條件對照表 條件編號 條件名稱 年齡要求 年資要求 備註 ① 年滿55歲且年資滿15年者 ≥ 55 歲 ≥ 15 年 退職或離職時需同時符合年齡與年資條件，是最常見的請領方式。 ② 同一投保單位年資滿25年者 無明確年齡限制 同一單位年資 ≥ 25 年 無須達到特定年齡，只要在同一單位持續保滿25年即可申請。 ③ 年滿50歲且年資滿25年者 ≥ 50 歲 ≥ 25 年 適用於長期受僱但未達55歲之勞工，可提前一次請領。 📘 補充說明 以上條件「擇一符合」即可申請勞保老年一次給付。 若不符合一次給付條件，但 年資滿15年 者，可於達法定退休年齡時請領 月退休金給付（年金制） 。 若中斷投保，年資即停止累積。建議離職後可透過 職業工會續保 方式維持資格，避免權益中斷。 依據：《勞工保險條例》第58條。

 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。

今天凌晨三點半，難得失眠。或許是因為今天是我們部門要向老闆報告的日子，心裡不免有些擔憂：報告能否順利？會不會有遺漏？ 這種情境讓我想起曾在 A 公司時的自己。那時也常在半夜驚醒，翻來覆去睡不著。因為在 A 公司，我能接觸到帳務與成本資料，於是總覺得自己應該發揮能力，把分析後的數據直接呈現給老闆，讓他知道該往哪個方向走。即使我的角色只是稽核，我卻常想要跨足到財務主管該做的建言。那樣的壓力，讓自己始終覺得再努力也難以真正被看見、被重視。 來到 C 公司後，雖然職務仍然是稽核，但環境完全不同。這裡的組織龐大、層級分明，很多資訊並非我能直接接觸。反而因為如此，不再背負 A 公司那種「必須將所有資訊解讀並反應給老闆」的壓力。現在的我，更能專注於自己角色應該承擔的部分，把焦點放在提升個人能力上。 回想起來，在 A 公司時，我就一直在尋找邏輯思考相關的學習資源，卻因為找不到正確的關鍵字，常常無功而返。直到來到 C 公司，我才逐漸掌握搜尋的方法，也因為 AI 的出現，讓我能更快獲取想要的知識與學習方式。AI 與書籍不同，它不只是單向的知識傳播，而是能依照需求提供思考脈絡與練習方向。這種「即時回饋」讓自我升級比以前容易許多。 當然，我仍有許多地方需要加強。但這些努力，不僅是為了讓舒適圈慢慢擴大，更是為了迎接未來。我的目標很清楚：在 2030 年前，達成自己第一個里程碑。 要走到那一步，我必須從現在開始規劃下一階段的學習計畫。 把這些心境紀錄下來，希望未來再遇到失眠時，能提醒自己：焦慮不會帶來答案，但不斷累積的行動，會讓我越來越接近目標。