熱血漢誌 - 技術新鮮人到技術經理人，必懂的事

人類的決策過程充滿了看似理性實則由複雜心理機制驅動的偏誤。 這些認知框架（cognitive frameworks）深刻影響著人們的日常選擇，從消費習慣到投資行為，無處不在。行為經濟學與心理學的研究揭示，我們的大腦並非總是遵循邏輯的指引，而是常常被直覺、情感和某些固有的思維模式所牽引。本文將深入探討六個關鍵的認知框架：即時滿足、稀缺原則、比例偏見、心理帳戶、損失厭惡及錨定效應，揭示它們如何形塑我們的世界觀與行動。 1. 即時滿足：當下的誘惑與長遠的代價 即時滿足（Instant Gratification），又稱即時回報，指的是個體傾向於選擇立即獲得較小獎勵，而放棄需要等待但價值更高的獎勵的心理傾向。這與延遲滿足（Delayed Gratification）恰恰相反，反映了人類本能對快樂的即時追求。 其心理學根源可追溯至弗洛伊德精神分析理論中的「快樂原則」，即本我（Id）追求無條件的慾望滿足。經典的「斯坦福棉花糖實驗」即完美詮釋了這一現象：實驗中能抵抗誘惑、等待更久以獲得兩顆棉花糖的兒童，在未來展現出更優異的學業成績與社交能力。行為經濟學則以「雙曲貼現」（Hyperbolic Discounting）模型解釋此現象，指出人們對獎勵價值的感知會隨時間非線性下降，且近期下降尤為劇烈。換言之，一個遙遠的巨大獎勵，在當下看來遠不如觸手可及的小獎勵有吸引力。 大腦中負責情緒與獎勵的邊緣系統（Limbic System）追求即時快感，常與負責理性規劃的前額葉皮層（Prefrontal Cortex）產生衝突。即時獎勵觸發的多巴胺釋放，更強化了這種行為模式。在現實生活中，這解釋了「先買後付」（Buy Now, Pay Later）、電子商務的「一鍵下單」以及社群媒體上的即時點讚與回覆，為何能輕易俘獲人心。人們選擇垃圾食品而非健康餐，或拖延工作以娛樂，亦是即時滿足戰勝長遠目標的寫照。正如米開朗基羅（Michelangelo）所言：「我們最大的危險並非目標太高而未能達成，而是目標太低而輕易達到。」（The greatest danger for most of us is not that our aim is too high and we miss it, but that it is too low and we reach it.）。 2. 稀缺原則：物以稀為貴的心理魔力 當...

  當相機成為「功能性時尚潮玩」：Z 世代的非典型攝影美學 數位時代下，智慧型手機的鏡頭技術日新月異，演算法驅動下的「完美」影像似乎已成為主流。然而，一股反璞歸真的潮流正悄然興起，催生了一種被稱為「功能性時尚潮玩」（Functional Fashion Toy）的數位相機新類別。這些表面上是相機，核心定位卻不在「攝影器材」賽道，反而精準切入了「時尚配飾」與「盲盒潮玩」的市場。這項研究深入剖析了這一獨特現象，特別聚焦於 Lo-fi / CCD 風格的迷你數位相機，如何以其獨特的市場策略，回應 Z 世代對真實感與個性的渴望。 這股風潮的文化驅動力，源於 Z 世代對數位疲勞的反思與對「真實性」的追求。他們反叛於社群媒體上過度策劃與濾鏡美化的內容，轉而尋求一種更原始、更具故事感的表達方式。這種集體情緒，推動了復古科技的復興，從摺疊手機、MP3 播放器到底片攝影，都重獲青睞。其中，「CCD 相機現象」尤為顯著——年輕消費者開始瘋搶 2010 年前生產的二手 CCD 數位相機，只為它們獨有的視覺瑕疵：柔和的焦距、色彩溢出、可見的顆粒感和強烈的閃光效果。在 TikTok 上，#ccdcamera 的標籤已累積數十億次瀏覽，證明了其巨大的影響力。 一、產品屬性定位：從「工具」轉向「玩具」 傳統相機的價值體現在像素、對焦速度、防手震等規格上，這是以「工具」為導向的理性邏輯。然而，「功能性時尚潮玩」卻反其道而行，將自身定位為一款「玩具」，其賣點並非「清晰」，而是「模糊」與「不可控」。正如一位智者所言：「我們購買的不是物品本身，而是它帶來的體驗。」 這些相機刻意迴避主流品牌對技術規格的追逐，反而將傳統攝影中的「缺陷」轉化為核心功能。例如，I'm Fine 相機便以「一台不能好好對焦的相機」作為其宣傳口號；Paper Shoot 則提供不同濾鏡效果的電路板，有些刻意設計出粗糙的顆粒感或高對比的黑白效果。許多機型甚至省略了螢幕，如同底片機般帶來沖洗前的「驚喜感」與延遲滿足的樂趣。 它們的競爭對手不再是 Canon 或 Sony，而是 Pop Mart（泡泡瑪特）等潮玩品牌，以及 Casetify 手機殼等時尚配件。消費者購買 I'm Fine V2 系列的「芋泥紫」、「奶油黃」、「抹茶綠」等多款顏色相機，其行為更像是收集潮流玩具，而非追求實用工具。Paper Shoot 的創...

  哈佛創新實驗室 舉辦的講座，內容核心是如何將一個 產品 成功發展為一家可 規模化 的 公司 。 講者強調，僅有 產品市場契合度 （Product Market Fit）並不足夠，創業者必須跨越「 產品-公司鴻溝 」（Product Company Gap），這需要從初期就考慮到 市場推廣 （go to market）、 定價策略 和 商業模式 。講座介紹了 SLIP 框架（Simple, Low cost, Instant value, Plays well in the ecosystem），作為設計易於分發的產品的指導原則，並探討了 最小可行區段 （Minimum Viable Segment）的重要性，建議創業者先專注於一小群有特定需求的客戶，以驗證並重複銷售模式。此外，講者也分享了自己公司未能擴大規模的失敗案例，以及 YouTube 等公司成功的例子，說明 銷售和行銷 的開支最終將遠超過 產品開發 。 將產品構想發展為一個具有可持續性的可擴展公司，需要的不僅是「產品與市場契合」（Product-Market Fit, PMF），更需要跨越所謂的「 產品-公司差距 」（Product Company Gap） 總結來說，從產品構想發展為可持續、可擴展的公司，需要您從一開始就將 價值主張、最小可行區隔、設計易於銷售的產品（SLIP） 擴展商業模式 納入您的規劃中，而不僅僅是專注於產品本身。 擁有遠大的願景是至關重要的，但執行時應從小處著手，透過 MVS 證明您的基本想法是可重複成功的 參考連結， https://youtu.be/r-98YRAF1dY?si=YMKH7o2989Xk15Do

Chandra OCR 是一款功能強大的開源 OCR 模型，專為解決複雜排版、長文檔、模糊掃描件的識別難題而設計 [ 00:17 , 00:54 ]。它具備 9B 參數，支持超過40種語言（包含中文及手寫體），並能進行結構化輸出（如 Markdown, HTML），有效處理表格、公式、頁眉頁腳等複雜元素 [ 01:26 ]。 一、 安裝與部署步驟 影片介紹了兩種部署方式，一種是透過 M Studio (應為 LM Studio) 的簡易安裝，另一種是透過官方倉庫在 Ubuntu 系統上進行本地部署。 方式一：M Studio (簡易安裝) 在 M Studio 中，點擊「發現」（Discover） [ 02:02 ]。 在搜索框中輸入模型名稱（Chandra OCR）。 選擇 4-bit 或 8-bit 的量化版本。 點擊「下載」即可開始使用 [ 02:12 ]。 方式二：官方倉庫本地部署 (以 Ubuntu 為例) 影片重點演示了在 Ubuntu 系統上的部署流程 [ 02:23 ]： 安裝 uv : # 執行命令安裝 uv [00:02:27] (影片中顯示了相關命令) 克隆 (Clone) 官方倉庫: # 執行 git clone 命令 [00:02:30] (影片中顯示了相關命令) 進入項目目錄: # 執行 cd 命令進入項目路徑 [00:02:34] (影片中顯示了相關命令) 安裝項目依賴: # 使用 uv 命令安裝項目 [00:02:38] (影片中顯示了相關命令) 激活虛擬環境: # 執行命令激活虛擬環境 [00:02:43] (影片中顯示了相關命令) 安裝 Chandra OCR: # 使用 pip 命令安裝 [00:02:47] (影片中顯示了相關命令) 二、 啟動與測試驗證 部署完成後，影片展示瞭如何啟動 Web UI 界面並進行多項功能驗證。 啟動 Web UI 執行官方提供的命令來啟動 Demo UI [ 02:59 ]。 啟動成功後，在瀏覽器中打開對應的本地地址 [ 03:06 ]。 在 UI 界面左側，點擊下拉菜單並選擇「HF」來加載模型。此時後端會開始下載模型權重文件 [ 03:13 ]。 實測驗證 影片使用了多種複...

以下只是一段自己對自己對的對談，稍微記錄一下感覺， 很難確切的來說知道了什麼，但多少透過與 AI 協作紀錄一下自己的心路歷程。 一位 IT 專業人士，到轉型為產品技術管理，公司技術長，執行長或者管理者。不論規模大小，相信各位在這條路不只是憑運氣，也不是靠職能上的奇蹟，而是長期的累積、影響力的擴展，以及願意不斷學習與成長的結果。 當年資愈深，愈能理解企業運作的全貌：產品、流程、文化、客戶、政治——這些都不再只是「部門」的事情，而是一個有機的系統，以及許多的一間扛起，有的時候這很隱晦，但也是很直覺，不是需要想太多的事情。 IT 的角色，很容易接觸各種領域：營運、財務、行銷、供應鏈。這樣的歷練，不僅培養了全局觀，也累積了跨部門的信任與影響力。 而真正讓人從技術專家轉向領導者的關鍵，是願意承擔責任。 從只關心技術能量，專案交付，逐步轉為思考損益（P&L），去理解每個決策背後的營收與成本。 這過程不容易，要時刻不斷提醒自己，這過程裡需要不斷挑戰自己，把熟悉的事放下，去擁抱那些一開始看不懂、也不確定能不能做好的領域。 很多人會說，IT 人不懂商業；但事實上，技術思維若能與商業敏感度結合，反而能帶來更深的策略視野。尤其在以科技為驅動的時代，懂技術的 CEO 更能看清平台、風險與未來。 不過，走這條路的難度，在於心態的調整，我也持續在學習中。 學得越多，越會發現自己的渺小。以前總覺得一切都能掌控，但當層次越高、責任越重，就越能體會「能做的其實很有限」。許多時候，我們陷在自己的慣性思考裡，看似掌握，其實被框架困住。 在這過程中，能夠遇到說真話的人，『那些不迎合、不迴避、願意一針見血指出問題的人——都是珍貴的貴人。』因為正是他們，讓你看見盲點，學會承擔，學會放下。 這條路不只是升遷的軌跡，而是一段修煉。學會放下掌控、學會面對真實、學會信任團隊，也學會在不確定中繼續前進。 我自己也還在摸索，在這條路上，學習、看見、承擔、放下、再學習。 目標不是為了成為某個職稱，而是為了讓自己能夠更清楚地建立起一個又一個屬於自己的代表作，面對自己、面對他人，和找到自己的天命。

生成式引擎優AT（GEO）：AI 時代的增長策略與指標 GEO，即 生成式引擎優化（Generative Engine Optimization） 的縮寫（也稱為 AEO 或 LLMO），其重點是讓您的品牌在 AI 生成的答案中被注意到——並被準確地呈現。這包括 Google 的「AI 總覽」（AI Overviews）以及像 ChatGPT 和 Gemini 這樣的 AI 助理所產生的結果。 目標是確保當 AI 工具回答用戶問題時，您的品牌能夠出現 ，即使沒有人點擊連結。 隨著 AI 工具變得越來越普遍，它們正在改變人們的搜尋方式，提供更直接、個人化的答案，而且往往不需要將用戶導向其他網站。 這意味著數位行銷正在轉變—— 從 追逐點擊轉向在 AI 的答案中直接建立品牌可見度和信任 。 可以這樣想：傳統的 SEO 就像在繁忙的街道上競爭最好的店面。 GEO 則像是確保當地的導遊知道您的店家，並會向遊客推薦它。 在本指南中，您將學習如何在 AI 驅動的搜尋時代讓您的品牌被注意到，以及如何追蹤您的 AI 可見度。 三件改變一切的事 以下是為什麼每位行銷人員現在都必須了解 GEO 的原因： 一： 現在美國所有搜尋中有 16% 會顯示 AI 總覽 （自 2025 年 3 月以來增加了一倍多）。這大約是每 6 次搜尋中就有 1 次，Google 透過 AI 總覽直接在搜尋頁面上回答查詢，而不是將他們引導至網站。這些查詢中有 97% 是資訊型查詢，這是 SEO 的主要焦點之一。 二： 當 AI 總覽出現時，排名第一的搜尋結果點擊率下降了 34.5% ——這是一個內建的變化，可能對網路上的任何網站造成巨大的流量衝擊。 三： 所有主要的 AI 助理都可以搜尋網路 ，使它們成為 Google 的新替代方案。問題是，就像 AI 總覽一樣，它們會立即回答問題，而且並不總是連結到它們提到的產品或服務（而且人們也不總是點擊）。 但在您為徹底改革行銷策略而感到恐慌之前，這裡有個好消息： AI 仍然依賴傳統搜尋 。 AI 助理使用一種稱為 RAG（檢索增強生成）的技術，這意味著它們會主動搜尋 Google、Bing 和其他搜尋引擎以查找當前資訊。因此，如果您在傳統搜尋中已經排名良好，那麼您就已經在 AI 引用和提及的競爭中了。 更高...

文章：Obsidian Excalidraw + Google Gemini 圖解三步驟教學！用 100 張視覺模板，打造 AI 圖解工作流 來源：YouTube 頻道「跟朱騏一起打造知識型一人公司」 影片連結： Obsidian Excalidraw + Google Gemini 圖解三步驟教學！ 您是否也想將複雜的文字轉化為清晰、吸睛的圖解，但又不知道該從何下手？這部影片教學將示範一個強大的工作流程，結合 Obsidian Excalidraw 插件與 Google Gemini AI，讓您在短短五分鐘內就能完成專業的視覺圖解 [ 01:40 ]。 這個工作流的核心，是來自創作者 Dave Grey 所繪製的 100 張視覺化模板 [ 00:22 ]。透過這套流程，AI 將協助我們從這 100 張模板中，挑選最適合您文章的架構，並建議您應該在圖上放置哪些關鍵文字 [ 00:55 ]。 以下是打造 AI 圖解工作流的三大步驟： 步驟一：下載並開啟 100 張視覺化模板 首先，您需要取得這 100 張模板，並在 Obsidian 中設定好 Excalidraw 環境。 下載模板： 點擊影片資訊欄中的連結，前往 Dave Grey 的網站 [ 02:51 ]。在網站中點擊「Save to file」，將檔案（副檔名為 .excalidraw）儲存到您 Obsidian 資料夾（Vault）中的任一位置 [ 03:06 ]。 安裝插件： 在 Obsidian 中，進入「社群插件」，搜尋並安裝「Excalidraw」插件 [ 03:58 ]。 轉換格式： 安裝插件後，點擊您剛剛儲存的 .excalidraw 檔案。此時它看起來會像是一堆文字 [ 05:06 ]。點擊右上角的「...」選單，選擇「convert to new format」（轉換為新格式）[ 04:56 ]。 開啟畫布： 轉換完成後，再次點擊右上角選單，選擇「Open as Excalidraw」[ 05:38 ]。您現在就能看到全部 100 張視覺化模板了。您可以將它們「解散群組」（Ungroup），以便單獨選取 [ 06:13 ]。 步驟二：使用 Google Gemini 推薦模板與文字 接下來，我們將利用 AI 來協助我們思考。您可以...

Claude Code 的新沙箱功能——一個 bash 工具和網頁版 Claude Code——透過啟用檔案系統和網路隔離這兩大邊界，減少了權限提示並提升了使用者安全。 在 Claude Code 中，Claude 會與您一起編寫、測試和偵錯程式碼，瀏覽您的程式碼庫、編輯多個檔案，並執行指令來驗證其工作。給予 Claude 如此多對您的程式碼庫和檔案的存取權限可能會帶來風險，尤其是在提示注入（prompt injection）的情況下。 為了解決這個問題，我們在 Claude Code 中引入了兩項基於沙箱技術的新功能，兩者都旨在為開發者提供一個更安全的工作環境，同時也讓 Claude 能夠更自主地運行，並減少權限提示。在我們的內部使用中，我們發現沙箱技術安全地減少了 84% 的權限提示。透過定義 Claude 可以自由工作的既定邊界，它們提升了安全性與自主性。 確保 Claude Code 使用者的安全 Claude Code 在一個基於權限的模型上運行：預設情況下，它是唯讀的，這意味著它在進行修改或執行任何指令之前都會請求許可。但也有一些例外：我們會自動允許像 echo 或 cat 這樣的安全指令，但大多數操作仍需要明確批准。 不斷點擊「批准」會減慢開發週期，並可能導致「批准疲勞」（approval fatigue），使得使用者可能不會密切注意他們批准的內容，進而降低了開發的安全性。 為了解決這個問題，我們為 Claude Code 推出了沙箱技術。 沙箱技術：一個更安全、更自主的方法 沙箱技術創造了預先定義的邊界，Claude 可以在其中更自由地工作，而不需要為每個動作都請求許可。啟用沙箱後，您會收到大幅減少的權限提示，並獲得更高的安全性。 我們的沙箱方法建立在作業系統層級的功能之上，以啟用兩個邊界： 檔案系統隔離 ：確保 Claude 只能存取或修改特定的目錄。這在防止被提示注入的 Claude 修改敏感的系統檔案方面尤為重要。 網路隔離 ：確保 Claude 只能連接到經批准的伺服器。這可以防止被提示注入的 Claude 洩露敏感資訊或下載惡意軟體。 值得注意的是，有效的沙箱技術需要同時具備檔案系統和網路隔離。如果沒有網路隔離，一個被入侵的代理（agent）可能會竊取像 SSH 金鑰這樣的敏感檔案；如果...