Letter

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。

好像可以來寫個製作卡片筆記的連載

Issue #32
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

Issue #31
「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。

一次失敗的嘗試:個人關係管理系統 (Airtable & Folk)

Issue #30
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。

我開始提供諮詢服務了,為什麼?

Issue #29
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。

做那些一點也不像工作,但還能賺錢的事

Issue #28
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?

Issue #27
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。

要你好看 No.3 -《斜槓時代的高效閱讀法》山口周

Issue #26
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!

我開始在 email 裡面寫靈感筆記

Issue #24
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」。

Attention Is All You Need

Issue #23
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?

Issue #22
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。」

當我問 LLM 問題時,我到底該問他問題還是要請他生成答案?

Issue #25
我偶然間發現一串 Reddit 的討論很有意思,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」。

第二十一封信

Issue #21
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?

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

Issue #20
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。

又一個免費軟體 Omnivore 以糟糕的方式謝幕

Issue #19
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?

要你好看 No.1 - Reflections on Palantir

Issue #18
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。

Arc 瀏覽器宣布不會推出 2.0,但我看完後產生好多問號

Issue #17
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。

虛假的需求

Issue #16
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。

第一次用 Cursor 改部落格樣式的體驗

Issue #15
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。

那時的我還不知道

Issue #14
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。

Perplexity Pro 的「限時免費」混亂

Issue #13
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。