熱血漢誌 - 技術新鮮人到技術經理人，必懂的事

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...