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  • 股癌說了很對的話:燒掉 AI Token 之後,我們到底得到了什麼?

    最近股癌在節目中拋出一個值得所有創業者認真思考的問題:「燒了那麼多 AI Token,我們到底產出了什麼?帶入了多少營業利益?多少營業額?取代了哪些訂閱工具?」這問題聽起來尖銳,但卻是每一個認真在用 AI 的人遲早要面對的靈魂拷問。
    這個問題的答案,其實正在悄悄地改變整個產業的遊戲規則。
    ## 一個被忽視的美國統計數據
    美國近兩年有一個被主流媒體輕描淡寫的趨勢:大量被裁員的工程師,正在轉職到傳統產業的第一線。餐飲業的管理、建築業的現場監督、制造業的流程優化——這些過去工程師不太會考慮的領域,現在反而成為他們重新就業的出口。
    為什麼?
    因為這些行業有一個共同特徵:長期被 SaaS ERP 系統綁架。一套客製化 ERP 的年費動輒數十萬甚至上百萬,系統複雜到需要專職維運人員,卻往往只能解決 60% 的問題,剩下 40% 要靠人工和 Excel 填補。
    而現在,這些工程師發現:AI 可以做到 80% 的 ERP 功能,而且成本是傳統方案的十分之一。
    ## 傳產的 1%–3% 魔法
    在餐飲連鎖或建築工地這樣的行業裡,利潤率通常只有 5%–15%。如果 AI 工具能幫這些企業省下 1%–3% 的浪費——無論是減少食材損耗、優化排班、加快請款流程——對應的營業利益提升可能是數十萬到數百萬的差距。
    這不是技術展示,這是真實的 ROI。
    傳產老板不懂技術,但他們絕對懂數字。當 AI 的價值可以用「省下多少錢」而不是「用了多炫的模型」來衡量時,採用障礙幾乎為零。
    ## AI 獨立:不需要昂貴 SaaS 的時代來了
    傳統 SaaS ERP 的問題不只是貴,還有「被供應商綁定」的焦慮。資料在別人伺服器上,系統要客製化得看廠商臉色,升級費用另計。
    現在的 AI 改變了這個邏輯。
    一個有基本技術素養的團隊,可以透過 vibe coding,直接用自然語言描述需求,快速產出符合自身流程的工具。而且這些工具:
    – **一次性開發,永久使用**,不用月月繳訂閱費
    – **跟著生態升級**,當模型能力提升,工具本身跟著變強
    – **資料自己掌控**,不存在 vendor lock-in 的風險
    ## Vibe Coding:80%–100% 的傳產改造方案
    所謂 vibe coding,就是用「感覺」來寫程式。你描述你要什麼,AI 幫你生出來、幫你改、幫你除錯。在處理傳產內部的重複性工作上,這個方式的效率遠超傳統開發流程。
    實際應用場景:
    – **餐飲業**:用 AI 工具自動比對供應商報價、生成每週食材採購建議、追蹤損耗報表
    – **建築業**:自動整理工地照片、生成請款文件、追蹤廠商付款進度
    – **小型工廠**:用 AI 驅動的 Excel 替代品,自動排出生產排程、庫存警示
    這些工具不需要華麗的 UI,不需要十萬行代碼,只需要解決一個具體的痛點。
    ## 取代了什麼訂閱工具?
    以下是我觀察到正在被 AI 原型取代的工具清單:
    | 被取代的訂閱工具 | AI 替代方案特點 | 成本節省 |
    |——|——|——|
    | 專業專案管理 SaaS | AI 生成客製化看板與追蹤系統 | 節省 70%–90% |
    | 昂貴 ERP 客製化模組 | Vibe coded 內部工具 | 節省 80% 以上 |
    | 月費制數據報表平台 | AI + 在地資料庫即時分析 | 一次性費用,無月費 |
    | 客服機器人方案 | 串接 AI API 的自有客服系統 | 取決於用量,彈性大 |
    ## 結語:燒 Token 的真正價值
    回到股癌的問題:「燒了這麼多 AI Token,到底得到了什麼?」
    對我來說,答案很清楚:我們得到的是一個讓傳統產業用極低成本享有過往只有大企業才能負擔的客製化工具能力的時代。
    工程師被裁員不是終點,而是重新配置自己技能資產的起點。
    當一個工程師的技術能力 + AI 的產出效率 + 傳產的實際需求三者相遇時,目標確實,不在模糊,燒掉的每一分 Token,都正在轉化為真實的營業利益。
  • 當 AI 給了你博士的 IQ:智慧,是我們需要練習的事

    什麼是聰明?

    聰明是處理訊息的能力。

    一個聰明的人,記憶力強、反應快、邏輯清晰、能快速學會新技能。傳統教育體系花了大量時間在培養「聰明」這件事:考試要快、答題要準、邏輯要嚴謹。

    AI 在這件事上,已經遠遠把人類拋在後面。

    你問 GPT-5 一道醫學倫理題,它會給你一個有層次、有引用、有反面的完整分析。你問它如何優化一段程式碼,它會在三秒內提供三種以上的解法,並說明每一種的時間空間複雜度。

    **以大多數客觀標準而言,AI 現在比大多數人類更「聰明」。**

    但從來沒有人說 AI 有智慧。

    ## 什麼是智慧?

    智慧,是在你知道所有選項之後,決定哪一個是「對的」。

    讓我更具體地說:

    智慧,是在對的時間,做對的事。

    這句話看起來簡單,卻包含了三個極難教的環節:

    ### 第一:你必須先能「看見」所有可能的選項

    多數人在面對一個困難處境時,腦中浮現的選項不超過三個。但現實世界的選擇往往有十七、八種可能性——只是我們的經驗與框架,自動過濾掉了大部分。

    真正的智慧,始於「**擴展選擇的邊界**」。

    這也是為什麼哲學訓練、跨領域閱讀、與不同背景的人對話,往往比專業技術培訓更能「增加智慧」——因為它們持續在擴大你對「選項清單」的認知。

    ### 第二:你必須有能力「分析」每一個選項的代價與後果

    看見選項之後,還要能預見後果。這需要經驗、也需要框架。

    好的決策者不是因為他們預測得更準,而是因為他們使用了更好的「決策框架」——他們會問:「如果我選這個,三年後最糟的情況是什麼?最好呢?」

    這種提問方式,AI 可以幫你模擬,但最後那個「你是否能接受那個最糟結果」的內在聲音,只有你自己。

    ### 第三:你必須「選擇」,並且為選擇負責

    分析完所有選項,最終你還是要踩下去。

    多數人卡在這裡。不是因為他們不懂,是因為**決策本身需要勇氣**。

    智慧不是分析,智慧是**帶著判斷力行動**。

    ## AI 時代,智慧比以往更重要的三個原因

    ### 1. 資訊過量讓「選擇能力」成為稀缺資源

    當你上網能找到一萬篇支持某立場的文章,也能找到一萬篇反對的文章時,誰來決定哪個更接近真相?

    答案只能是你自己的判斷框架。AI 可以幫你整理,但無法替你決定**你要成為什麼樣的人**。

    ### 2. 答案變得免費,但問題變得更貴

    以前,資訊是稀缺品,誰掌握資訊誰就有權力。

    現在,AI 讓資訊免費。這時,**問對問題**的能力就成為新的稀缺品。

    能問出好問題的人,能引導 AI 產出高品質結果。而這個能力,來自於智慧,而非來自於記憶。

    ### 3. 孩子的未來,取決於我們教他們「選擇」的能力

    我們這一代人,可能會是最後一批「靠技術吃飯」的世代。你的孩子未來的價值,不在於他們會什麼技術——技術會過時,AI 會更新——而在於**他們是否有能力在技術的汪洋中,找到自己的方向**。

    這個能力,就是智慧。

    ## 父母與教育者該怎麼做?

    我不是說技術不重要。技術依然重要,它讓你有工具實踐你的判斷。

    我要說的是:如果只教孩子答題,不教他們提問;只教他們服從標準答案,不教他們懷疑與思辨——我們就是在訓練他們在 AI 時代,成為最容易被取代的人。

    以下三件事,我認為是值得在家庭和課堂中落實的:

    **一、多問「你覺得呢?」,少問「標準答案是什麼?」**

    鼓勵孩子形成自己的判斷,哪怕那個判斷是錯的。錯誤的判斷經過討論可以修正,但「從不練習判斷」的孩子,長大後會在每一個人生岔路都感到迷失。

    **二、用真實的兩難情境取代選擇題**

    「如果你的兩位朋友同時需要幫助,但你只能選一個,你會怎麼選?」這類沒有標準答案的問題,比任何選擇題都更能訓練智慧。

    **三、把「失敗」重新定義為「學習資料」**

    智慧的人不是不犯錯,而是犯錯後能從中萃取判斷框架。如果你從不允許自己或孩子失敗,你們永遠學不到「什麼情況下那個選項其實不該選」的直覺。

    ## 結語:知識給你IQ的力量,智慧給你方向

    AI 是歷史上最強大的工具。它讓人類集體的「聰明」指數級提升。

    但工具越強大,操作它的人就需要越有方向感。

    我們要留給下一代的,不是更多的知識、更多的證書、更多的技能——而是那個在資訊爆炸的時代,依然能**冷靜地問「這真的是我想要的嗎?」**的核心判斷力。一樣的提示詞,問了Gemini/GPT/Gork,現在需要的是選擇誰的最好,如何拿到各個 AI 的優缺點?

    那個東西,我們稱之為智慧。

    而它從來都不是 AI 能給你的。

    它只能透過一個又一個真實的選擇、一個又一個需要勇氣的決定,慢慢長出來。

    所以,今天當你讓孩子使用 AI 完成作業的時候,順便問他一句:

    **「你相信這是對的答案嗎?為什麼?」**

    那個「為什麼」,就是一切智慧開始的地方。

  • 行銷漏斗 AIDA (阿呆/阿答模式):從亂槍打鳥到精準佈局的進化之路

    行銷這件事,亂槍打鳥不是不行,但你起碼要知道自己在打什麼獵。而 AIDA 行銷漏斗,就是那套讓你從盲目掃射升級到精準獵殺的武器。


    什麼是 AIDA 阿呆/阿答模式?行銷漏斗的基本結構

    AIDA 是一個經典的行銷框架,它把客戶從陌生到掏錢的過程,切成四個階段:

    • AAttention(注意):讓潛在客戶注意到你
    • IInterest(興趣):引發他想了解的欲望
    • DDesire(渴望):讓他覺得「這正是我需要的」
    • AAction(行動):掏錢、報名、填表、按下購買鍵

    這四個階段看起來簡單,但多數人的行銷只停在「Attention」——也就是所謂的「我知道有一半廣告預算浪費了,但我不知道是哪一半」的窘境。


    第一層:Discovery(發現)——讓人看到你

    在這個資訊過載的時代,消費者的注意力比黃金還貴。你要做的第一件事不是推銷,而是出現在對的人面前

    常見的 Discovery 工具:

    • 🔍 SEO 搜尋引擎優化(當人家搜尋「主機推薦」「代管郵件」時讓他找到你)
    • 📱 臉書/IG 廣告投放
    • 📧 EDM 電子報行銷(先讓人知道你的存在)
    • 💬 LINE 官方帳號推播
    • 📹 YouTube、TikTok 內容曝光
    • 🤝 KOL 合作推薦

    Discovery 的核心指標是「觸及人數」和「曝光成本(CPM)」,但千萬別只追求曝光——沒有興趣激發的曝光,只是噪音。


    第二層:Interest(興趣)——讓人想了解你

    當人家「看到」你之後,下一步不是立刻推銷,而是讓他覺得「嗯,這個話題有點意思」。

    創造興趣的常見方式:

    • 📝 部落格文章(解決一個真實問題)
    • 🎯 LINE 圖文訊息(標題要吸引,內容要有乾貨)
    • 📊 EDM 電子報(提供價值,而不是一直在催單)
    • 🎬 短影片(教學、展示、客戶見證)
    • 📖 白皮書或電子書下載(用內容交換聯絡資料)

    這階段的重點是:說一個跟他有關的故事,而不是你自己的產品規格。沒有人在乎你是第幾年成立、拿了什麼認證——大家只在乎「這能幫我解決什麼問題」。


    第三層:Commit(承諾)——讓人願意跨出那一步

    這是最多人死在這裡的階段。客戶已經知道你了,也對你有興趣了,但他還沒有理由「現在」行動。

    所以你需要一個「低風險承諾」——讓他可以先試用、先報名、先留資料,而不需要馬上掏錢。

    常見的 Commit 機制:

    • 🎁 免費試用(30天免費主機試用)
    • 📋 免費顧問諮詢(價值導向,而非推銷導向)
    • 📚 免費下載資料包(SEO 教學電子書、產業報告)
    • 💰 首月優惠價(限時折扣,降低決策門檻)
    • 📅 報名網路研討會(用 Live 內容建立信任)

    记住:這個階段的重點不是成交,而是建立信任關係。客戶願意留 email、願意加 LINE、願意報名參加活動——這就已經是很大的進展了。


    第四層:Action(行動)——完成轉換的最後一哩

    來到最後一步,這時候客戶已經對你有足夠的信任,只差最後一個臨門一腳。

    觸發行動的常見策略:

    • ⏰ 限時優惠(倒數計時器、庫存緊張感)
    • 🎯 直接呼籲(CTA,按鈕要清晰,文字要有力量)
    • 💬 一對一私訊跟進(LINE 私聊業務承接)
    • 📧 個人化 EDM(根據他的行為推送客製化內容)
    • ✅ 客戶見證與評價(Social Proof)

    同時,在這個階段,你要確保購買流程順暢無阻——登入步驟不要太多、付款方式要齊全、客服回應要即時。很多時候顧客不是不想買,是你的流程太複雜,讓他放棄了。


    小孩才做選擇,大人全都要——全渠道行銷佈局

    很多老闆會問:「那我應該專注做哪個通路?SEO 還是 EDM?還是投 FB 廣告?LINE ? 社群?」

    我的回答是:你不需要選,你需要組合

    理想的 AIDA 阿呆 佈局:

    階段 主要渠道 目標
    Attention FB/IG 廣告、Google Ads、SEO、YouTube 最大曝光, 但是FB廣告 Google Ads 是毒藥,會克金,就是個毒品,爽但不會長久。
    Interest LINE 圖文、部落格文章、EDM、Podcast 建立價值認知
    Commit 電子書下載、免費試用、Webinar、諮詢報名 收集聯絡資料
    Action LINE 私聊、個人化 EDM、客服跟進、限時優惠 完成轉換

    各渠道不是互相競爭的對手,而是漏斗上不同的關卡。有人從 FB 廣告進來、有人在 LINE 裡決定購買、有人則是看了三篇文章後才轉化——你不需要知道誰在哪裡,你只需要確保每個接觸點都有你的存在。

    行銷,本來就是一種「撒網捕魚」的藝術。重點不是你選哪張網,而是你有沒有把網織得夠密、網繩結得夠牢。


    結語:從亂槍打鳥到系統化 AI 作戰

    AIDA 阿呆 不是一個今天設定、明天就見效的魔法公式。但它是讓你的行銷資源不再白費的最短路徑。

    找到一個 OpenClaw / Agentic AI / n8n 可以讓你舒適的方法,讓你的工作流不停的飛輪下去,把你的行銷計畫,做成「原子習慣」,讓你躺著睡覺都在行銷的方法。

  • 人生中的 PARA:讓你的生活與工作同步運作的系統化方法

    在這個資訊爆炸、任務堆疊的時代,我們每天都被各種待辦事項、專案計畫、生活目標追著跑。你有沒有過這種經驗——筆記軟體愈開愈多、資料夾愈建愈深,但真正需要的東西卻永遠找不到?或是設立了年度目標,卻在農曆年過後就悄悄放棄?

    今天我想跟你分享一個我在個人管理與系統建構過程中,認為最核心、最實用的概念——PARA 系統,以及它如何與 OKR(Objectives and Key Results)以及 KPI(Key Performance Indicators)完美搭配,幫助你把人生當成一個專案來經營。


    什麼是 PARA?

    PARA 是由數位知識管理專家 Tiago Forte 在其著作《Building a Second Brain》中提出的資訊管理框架。PARA 代表四個核心類別:

    • Projects(專案)
    • Areas of Responsibility(責任範圍)
    • Resources(資源)
    • Archives(歸檔)

    這個系統的核心精神很簡單:用行動導向的方式組織你所有的資訊,而不是用資料夾的深淺來決定什麼重要。


    Projects(專案)——正在進行的動態任務

    定義:一個專案是你正在積極推進、有明確截止日期或交付成果的工作。

    無論你是經營公司、開發產品、準備簡報,還是計畫一趟家族旅行——只要有一個明確的「完成點」,那就是一個專案。

    舉例來說:

    • ✅ 完成 ITN.tw 2026 年第一季的行銷計畫書
    • ✅ 為客戶架設 WordPress 網站
    • ✅ 準備新客戶的專屬 Proxmox 主機到機房燒機
    • ✅ 輔導客人使用 OpenClaw / Agentic AI

    關鍵原則:專案有生命週期。當它完成了、相關性消失了,就該移出 Projects,進入 Archives。


    Areas of Responsibility(責任範圍)——你需要持續關注的領域

    定義:Area 是你長期承擔責任的領域,沒有明確的「完成日」,需要持續維護與關注。

    這些是你人生中需要長期耕耘的「責任圈」,例如:

    • 📌 客戶關係管理
    • 📌 健康管理
    • 📌 財務管理
    • 📌 家庭關係
    • 📌 專業技能提升

    兩者的差別在於:

    Projects(專案) Areas(責任範圍)
    有明確截止日期 持續進行,沒有終點
    有明確交付成果 維持某種標準或品質
    完成後可歸檔 需要定期檢視與維護

    簡單來說,Projects 是你看得到終點的衝刺,Area 是你一輩子都要跑的馬拉松。


    Resources(資源)——你的知識與素材庫

    定義:Resource 是你在未來可能會用到的參考資料、知識庫、工具、文章、範本等。

    這些東西現在不一定用得到,但它是你的「作戰彈藥」。例如:

    • 📚 研究報告與產業趨勢文章
    • 🛠️ 工具評論與教學資源
    • 📝 行銷文案範本
    • 💡 客戶常見問題 FAQ

    Resource 的核心精神是:為未來的自己預先準備武器庫。當你執行專案時,從這裡取用素材,比臨時上網搜尋有效率得多。


    Archives(歸檔)——沉睡中的知識

    定義:已完成、過時、或暫時不相關的內容,就會移入 Archives。

    這不是「丟掉」,而是「戰略性休息」。當你的專案完成了、相關的資源不再適用了,把它們移到 Archive,減少視覺雜訊,讓系統保持清爽。

    未來某天你需要回顧時,歸檔的內容依然在那裡,只是暫時退居幕後。


    PARA 與 OKR 的完美結合:讓系統為目標服務

    PARA 是「資訊管理」的框架,但單純整理資訊不夠——你還需要「方向」。這就是 OKR 登場的地方。

    什麼是 OKR?

    OKR(Objectives and Key Results)是由英特爾創辦人安迪·葛洛夫推廣的目標管理方法,由兩個元素組成:

    • Objective(目標):定性描述,激勵人心回答「你是誰,你要我是誰,我們要去哪裡?」
    • Key Results(關鍵結果):定量指標回答「我們怎麼知道到達了?」

    PARA 如何為 OKR 服務?

    當你設定年度 OKR 時,每一個 Objective 都可以視為一個最高層級的「Project」。例如:

    📌 Objective:將鼎嘉數位的品牌在台灣 IaaS 市場打開知名度

    Key Result 1:在 6 個月內發布 12 篇專業技術文章

    Key Result 2:舉辦 2 場線上 Webinar,參與人數突破 200 人

    Key Result 3:社群追蹤人數成長 50%

    這個 OKR 就是你的「Project」。在 PARA 系統中,你可以建立一個名為「品牌曝光 2026」的專案資料夾,把所有相關的任務、資源、參考資料都集中在這裡,進度一目了然。


    KPI:讓看不見的 Progress 變成可以追蹤的數字

    KPI(關鍵績效指標)與 OKR 有重疊之處,但本質上有些不同:

    維度 OKR KPI
    頻率 通常以季為單位設定 通常以月或週追蹤
    目標 挑戰性(aim for ambition) 現實可達成(realistic)
    精神 變革與突破 穩定與持續

    簡單來說:OKR 告訴你「要做什麼大事」,KPI 告訴你「有沒有把基本工做好」。

    回到上面的例子,你可以為「品牌曝光 2026」專案設計這樣的 KPI:

    • 每週發布 1 篇技術文章(到位率)
    • 每週平均觸及人數成長 5%
    • 每週新客戶諮詢訊息 ≧ 3 封

    OKR 決定方向,KPI 控制節奏,PARA 管理資訊。三者聯手,你就擁有了一套從「战略」到「執行」再到「複盤」的完整系統。


    實際操作:建立你自己的 PARA + OKR 系統

    以下是一個立即可以行動的步驟:

    1. 盤點現有資料:拿出你的筆記軟體、雲端硬碟、書籤列,把所有東西倒進一個臨時資料夾。
    2. 分類為 PARA 四類:哪些是正在進行的專案?哪些是你持續負責的範圍?哪些是參考資源?哪些可以歸檔?
    3. 設定本季 OKR:列出 3~5 個最高優先順序的 Objective,並為每個 Objective 寫 2~3 個 Key Results。
    4. 設定月度 KPI:把 Key Results 拆解成每週或每月的可追蹤指標,放入你的日程或看板工具。
    5. 每週複盤:每週固定 30 分鐘,檢視 KPI 達成率,討論 OKR 進度,並更新 PARA 系統(該完成的完成,該歸檔的歸檔)。

    結語:系統不會讓你自由,但它會讓你專注

    建立系統不是為了把自己變成機器人,而是讓大腦從「記得所有事情」的壓力中解放,專注在真正重要的事情上。

    PARA 給你一個清晰的資訊架構,OKR 給你方向,KPI 給你節奏。三者結合,你就不再是盲目忙碌的人,而是真正掌握自己時間與目標的经营者。

    今天就以下提示詞丟到你手上所有的 AI Chatbot (GPT/Gemini/小龍蝦/Hermes Agent) 幫你整理吧。

    按照我們聊天的歷史,幫我打造我的 OKR / KPI,給我 Excel xlsx ,Word docx , PowerPoint pptx , Google docs, sheets, slides, share rights public edit. (刪除你 AI 無法做出的格式,如 GPT 可以做 Office 檔案,Gemini 可以做 Google Workspace ,小龍蝦/Hermes Agent 可以做 ms office 與 Google Workspace,讓你選喜歡的格式)

     

     

     

     

  • 40歲科技人如何使用人力銀行找工作?實戰攻略首部曲

    前言:為什麼要特別寫這篇?

    40歲以上求職,在台灣的就業市場其實有點微妙。年輕時覺得自己什麼都可以做,等到了一定的年紀,履歷上寫的20年經驗,反而變成一種「讓人卻步」的存在。所以我決定把這幾年找工作碰壁、談薪水、聊人資的經驗整理成系列文章,希望幫到跟我一樣還想繼續在職場上努力的人。

    第一步:先開五大人力銀行的會員

    台灣主要的人力銀行平台,我個人建議優先註冊以下五家:104人力銀行、1111人力銀行、yes123 銀髮族專區、518 熊 快報,以及 taiwanjobs 勞動部。每一家平台演算法不同,搜尋結果也不一樣,所以多一個平台等於多一個被看見的機會。

    註冊的時候注意以下幾點:

    • 有些需要上傳照片,建議先準備好清晰的求職照 (ChatGPT 可以幫你去背任何照片都可以當證件照)。
    • 平台會要求驗證手機,記得留一個常用的門號。

    第二步:找離家30到40分鐘以內的公司

    我通常的做法是,先在地圖上畫出一個圓圈,找出離家30到40分鐘通勤範圍內的公司行號,然後開始一個個看。這大概需要花費將近2個小時的時間。這麼做的原因是,你可以對當地的就業市場建立一個初步的概念,哪些公司在徵才、哪些產業比較活絡,心裡會有個底。

    看工作時的重點:

    • 先把有興趣的職缺標記起來(多數平台都有「收藏」功能)。
    • 注意上班地點是否與你的交通方式匹配(大眾運輸 vs youbike 差很多)。
    • 觀察同一個公司重複刊登的次數,如果一個職缺連續放了3個月以上,通常表示這個位置不好填或者流動率高。

    第三步:建立願望清單

    爬完一家人力銀行大約需要一個多小時,爬完之後你會對那個平台有一種「感覺」——哪些產業比較多、薪資區間大概落在哪裡、哪些公司經常出現。這個感覺很重要,它幫助你快速決定要不要在這家平台持續投入時間。

    第四步:把履歷寫成老闆喜歡的樣子

    這裡是關鍵。40多歲的你,工作經驗大概有20年了,你碰過的領域可能包括業務、專案管理、研發、DevOps、行銷、客服、人資、售後服務等。千萬不要把履歷寫成流水帳。重點是:先確認你想應徵什麼樣的職缺,然後加強那個方向所需的技能與經驗。

    例如,你想應徵 IT 顧問,那就在履歷上強調你有哪方面的系統建置經驗、處理過哪些客戶痛點。如果你對 Sales 職位有興趣,就要把過去的談單經驗、營收數字寫出來。老闆看的不是你有什麼,而是你能不能解決他的問題。

    小心求職陷阱:免費一小時顧問的面試

    特別要提醒的是,如果你找的是業務或行銷類的工作,面試時請睜大眼睛。有些經驗不足或心態不良的主管,會利用面試的機會向你「諮詢」各種 IT 方面的專業建議,甚至打聽競爭對手的 workflow、系統架構。這種「間諜式面試」在業界並不罕見。

    我的經驗是:當你發現面試官眼神閃爍、問題越問越尖銳、而且話題一直圍繞在「別家公司怎麼做」的時候,就要警覺了。這時候你應該開始「閉嘴」,開始轉移話題,聊一些無關緊要的事情,例如天氣、籃球、政黨議題、美國政策,反正就是不要繼續輸入專業知識。記住,面試是雙向的,你不也是在面試這家公司嗎?

    關於人力派遣與獵人頭

    如果你遇到人力仲介公司,不用急著拒絕。他們其實也很不錯。仲介公司手上的職缺通常都很急迫,有時候一週內就要人上班。不過要注意,多數派遣工作屬於約聘制,穩定性相對較低,可能受到季節性或政府標案的影響。健康檢查也是必要的,費用大約在新台幣600到2000元之間,視行業而定(醫學或餐飲業的傳染病檢查項目會比較多,費用也較高)。

    一般而言,人力派遣公司每月會向客戶收取大約新台幣2000到5000元的人事服務費,所以他們的收入模式是穩定的。好處是,你可以快速進入一個新的工作環境,看看是否適合。

    比起派遣,更推薦的是獵人頭公司。獵人頭公司的顧問是向招聘企業收取佣金,而不是向求職者收費。進入後通常直接成為正式員工(非約聘制),福利也更完整。如果有獵頭顧問主動聯繫你,建議認真对待,這通常意味著你的履歷已經有一定的分量。

    結語

    找工作從來不是一件輕鬆的事,特別是當你已經40歲了。市場上多的是願意用便宜價錢雇用新鮮人的企業,但同樣也有願意付出合理薪資、看重經驗與穩定度的雇主。重要的是,不要因為年齡而自我設限。開帳號、爬工作、打標記,一步一步來,這個過程本身就是一種實力的證明。

    下一部曲,我會分享如何針對不同的人力銀行優化你的履歷曝光,以及怎麼跟人資主管第一次接觸時就留下好印象。

  • 為什麼你願意花兩倍價格,留下那個你自己組裝的爛書架?—— IKEA 效應的深度拆解

    你曾經組裝過一件家具,然後愛上它,即使它歪了一點?恭喜,你已經體驗過史上最常見的消費心理陷阱之一。

    前美國總統歐巴馬在受訪時曾開玩笑說:「我最喜歡的家具?大概是那些我親手組裝的,即使它們搖搖晃晃。」這句話聽起來像是自嘲,但背後藏著一個嚴肅的行為經濟學原理——IKEA 效應

    什麼是 IKEA 效應?

    2011 年,哈佛商學院教授 Michael Norton、Daniel Mochon 和 Dan Ariely 發表了一篇劃時代的研究。他們給受試者兩種相同的 LEGO 積木盒,一半的人自己組裝,另一半的人看說明書等研究人員幫忙組裝。完成後,研究者詢問受試者:「你願意多少錢出售這個作品?」

    結果令人吃驚:自己動手做的人,開出的售價是旁觀者的兩倍以上。不只如此,他們還普遍認為自己的作品「更好看」、「更堅固」——即使兩者完全一模一樣。

    這就是 IKEA 效應:人們對自己親手創造或建構的東西,給予遠高於市場客觀價值的評價。付出越多情感與勞力,對這件東西的依附感就越強烈——無論成品的實際品質如何。

    樂高玩具:童年版的最大規模實驗

    如果 IKEA 效應發生在成人身上,那麼樂高玩具就是這套機制的兒童版。你有沒有注意過:小孩子對自己用樂高拼湊出來的醜陋怪物,往往比父母買回家的精緻模型更珍惜?

    樂高深諳這個原理。他們從來不賣「已經拼好的」成品——每一盒都是一套指令、一包零件、一個需要你親手完成的「任務」。當你完成時,那件作品承載的不只是塑膠積木,而是你的時間、你的挫敗、你的解決問題的過程,以及你最終「我做到了!」的那一刻多巴胺。

    這就是為什麼樂高能夠在數位遊戲時代屹立不搖,反而越賣越貴。孩子的「自我構築」體驗,是任何 Xbox 或 Switch 都無法取代的。

    自我膨脹:你眼中的自己,與現實差多遠?

    IKEA 效應的更深層問題,在於它與「自我膨脹」(Self-Enhancement)緊密相連。我們天生傾向於高估自己的能力、高估自己的貢獻、高估自己判斷的準確性。這在心理學上有個專有名詞:優越偏誤(Better-Than-Average Effect)。

    實驗數據殘酷地說明了這點:

    • 90% 的汽車駕駛認為自己的駕駛技術「優於平均水平」
    • 94% 的大學教授認為自己「優於平均水平」的教學能力
    • 幾乎每個人都認為自己比大多數人更不容易被行銷話術影響

    這些數字在數學上不可能同時成立,但這並不影響人們對自己主觀評價的執著。因為主觀意識不是鏡子,而是一台自動美圖的相機——它預設了某種我們偏好的現實版本,然後選擇性地看見支持這個版本的證據。

    客觀理性為什麼總是打不贏感性?

    傳統經濟學假設人是「理性經濟人」——會客觀評估成本與收益,做出最優選擇。但行為經濟學徹底打破了這個假設。

    人類的大腦有兩個決策系統:系統一(快速、直覺、情緒化)和系統二(緩慢、邏輯、理性)。我們以為自己是系統二在主導,實際上大多數時候是系統一在開車,系統二只是事後幫忙找理由的公關部門。

    行銷人員深知這一點。當他們說「這件衣服需要你自己動手搭配才好看」,或「這個披薩要你親手拉開才香」,他們都在操作同一個人性弱點:我參與建構的,就自動鍍金

    行銷文案裡最貴的三個字不是「我愛你」,而是「你自己做」。

    大到不能倒:當 IKEA 效應發生在國家與企業身上

    IKEA 效應不只發生在家具和玩具上。當它的規模擴大到國家或企業層級,就會產生一個更危險的現象:大到不能倒(Too Big to Fail)。

    想像一下:一家銀行或一家科技巨頭,因為規模太大、連結太廣,一旦倒閉會拖累整個經濟系統。這時候,政府或中央銀行就面臨一個兩難——要不要用納稅人的錢去救它?

    而這家企業的管理層心裡很清楚這一點。於是他們有恃無恐地擴張規模、風險堆疊,因為他們知道「太大」本身就是一種 systemic risk,而 systemic risk 的受益者永遠是坐在風險鍋爐旁邊的人

    這與 IKEA 效應的邏輯驚人地相似:我投注了那麼多(資金、就業、供應鏈),這件東西怎麼可能沒有價值?它的價值一定高於市場價格,否則我過去的決定如何解釋?

    於是,企業領袖和國家決策者犯了同一個錯誤:把「我建構了它」等價於「它必然有價值」。在心理學上稱為「努力理由化」(Effort Justification),在金融危機史上稱為「系統性盲點」。

    如何覺察並抗衡 IKEA 效應?

    覺察,是改變的第一步。以下是幾個實用策略:

    1. 外部視角訓練:在評估自己或自己公司的產品時,主動詢問:「如果這是別人的作品,我會怎麼評價?」
    2. 時間間隔法:完成一個專案後,先冷卻兩週再評估。不要在情緒最高點做判斷。
    3. 反芻失敗案例:主動閱讀那些「曾經覺得自己不會倒」的企業最後如何收場的故事。
    4. 決策日誌:記錄你做某個判斷時,基於哪些事實?哪些是你的假設而非數據?

    結語:你組裝的不只是家具,是你自己

    IKEA 效應最深層的揭示,不是關於家具,而是關於人類如何建構自我價值。我們傾向於愛上自己建構的東西——無論是書架、職涯、人生敘事,還是國家願景——因為那些作品是我們雙手觸摸過的確認,證明我們活在這個世界上並留下了痕跡

    承認這一點並不可恥。可恥的是假裝自己不受影響,卻在關鍵決策時重複犯下同樣的錯誤。

    所以下一次,當你對自己親手完成的某件事(或某件決策)感到莫名驕傲時,試著問自己一個問題:如果我今天重新選擇,我會做出同樣的決定——是因為它客觀正確,還us只是因為它是我的?


    本文同步發布於 ITN.tw 部落格,探讨行為經濟學與商業策略的交匯點。

  • 當 AI 演唱會開始祈禱:SUNO 與聖經旋律如何聯手打造洗腦體驗經濟

    替羅馬贖罪的耶穌 IP,如何在演唱會上原地復活?

     AI 豬哥亮回來了,與粉絲互動,祝賀無數的信眾新年快樂。

    耶穌基督——人類歷史上最長壽的 IP 之一。從拜占庭馬賽克到好萊塢大片,這個形象被重複詮釋了將近兩千年。但近年來,年輕一代的信仰參與率持續下滑,傳統宗教體驗對 Z 世代的吸引力日漸疲軟。教會禮拜出席人數節節下降,Instagram 上曬健身房的人比祈禱的人多。

    於是,一個大膽的命題浮現:如果耶穌 IP 沒有死,只是需要一努力去買 token 與 ai 算力?

    AI 演唱會提供了解答。想像一場以「數位救贖」為主題的沉浸式演出:舞台上,AI 生成的耶穌形象不再是靜態壁畫,而是能根據現場觀眾的心跳、血氧、拍手節奏即時調整表情與台詞的動態角色。當台下有人激動落淚,螢幕上的耶穌會伸出手說:「我看到你了。」

    這不是虛擬實境的科幻敘事,而是 2025 年已經在中國、韓國實際部署的商業模型。粉絲願意為這種「只屬於我」的超現實體驗付出的代價,已經遠遠超過一張實體演唱會門票。

    SUNO 與 迪士尼等級包裝:一場逆向的文藝復興

     花木蘭歌 示範連結

    AI 音樂生成工具 SUNO 的出現,徹底改變了,但當 SUNO 開始處理新舊約聖經文本,輸入「以低沉的大提琴與詩篇旋律為基底,混音加入現代電子節拍」,它所輸出的,是一條你從未聽過、卻莫名熟悉的洗腦旋律。

    Can I get a A-men

    但我們必須在興奮之餘踩一腳煞車。當宗教情感可以被演算法優化、當祈禱可以被個人化推薦、當救贖體驗變成一種可購買的產品——我們到底在消費什麼?

    歷史上每一次媒介革命(印刷術、廣播、電視、網路)都重塑了宗教的形態。這一次 AI 的介入,速度更快、顆粒度更細、客製化程度更高。教會也許會成為這種體驗的提供者之一,而不是抵抗者。事實上,某些大型教會已經在測試「AI 引導的個人化靈修」,會員可以付費訂閱每日「為你量身打造的禱告音頻」。

    耶穌 IP 不需要復活。耶穌 IP 需要的是一次作業系統更新。就如微軟規定的TPM2.0一樣,WIN 10  電腦升級為 Linux Mint 了。

    台灣的機會在哪裡?

    對台灣的內容創作者、科技業者與教會領袖而言,這波 AI 演唱會與宗教 IP 結合的趨勢,是一個極度被低估的切入點。我們有成熟的現場演唱會產業鏈、有優質的音樂人才、有靈活快速的數位應用開發能力。

    具體的路徑可能是:

    • 與中小型教會合作,開發「AI 禮拜」試驗計畫
    • 鼓勵本土音樂人使用 SUNO 或其他 AI 工具,重新演繹聖經文本
    • 建構付費訂閱制的「個人化靈修歌單」商業模型
    • 舉辦「科技 × 信仰」Hackathon,探索更多應用場景

    這個市場現在還是藍海。但根據目前的技術發展速度,紅海的到來可能比我們想像的快得多。

    下一次,當你聽到有人說「福音改變了我的人生」——請記得問一句:改變你人生的,是耶穌IP,還是2000年的演算法?

  • 商場的租金哲學:湯姆熊與電影院為什麼占最大空間,卻付最少的錢?

    你去過商場嗎?你有沒有注意過一個很有趣的現象——佔地最大的幾乎都是租金最便宜的,而佔地最小的卻往往租金最高?

    湯姆熊、電影院、書局,這些空間動輒數百坪,卻不是商場的主要收入來源。真正讓商場賺錢的,是那些看起來小小的、手扶梯旁邊的飲料店、美食街的開放式廚房、角落裡的指甲美容小店。

    這不是商場不會算帳,而是商場在算一盤更大的棋。

    一、湯姆熊與電影院:商場的「人潮飛輪機 flying wheel」

    商場最怕什麼?沒有人來。

    湯姆熊和電影院,恰好就是把人潮「引進來」的法寶。小孩子吵著要去湯姆熊,家長只好帶去商場;情侶想看電影,順便在一樓喝杯咖啡。湯姆熊和電影院本身也許利潤有限,但他們帶來的人潮,能帶動整個商場的消費。

    所以商場願意用便宜的租金,換取穩定的人流。

    這就是商場的底層邏輯:不靠每一家店賺錢,靠的是整體生態系統的協同效應。

    二、飲食街與小店:高租金背後的高價值

    飲料店租金多少?我見過一坪月租數千甚至破萬的。為什麼?

    因為飲食街和小店的「坪效」極高。十坪不到的飲料店,月營業額可以破百萬。商場當然要抽走這塊利潤。

    但更有趣的是「沒有牌子的店」往往租金更高。

    有品牌的連鎖店(外國鞋子,服裝,精品,比被市場證實的連鎖店),自帶流量,商場反而願意給優惠;沒有知名度的小店,完全依靠商場的人潮,所以商場對他們的租金期望值更高。這聽起來殘酷,但邏輯很清楚:你佔我的地盤、靠我的人潮做生意,當然要付出更多

    三、「這裡賠錢,其他地方賺錢」——整體獲利思維

    商場的租金結構,本質上是一種風險分攤與交叉補貼機制。

    湯姆熊可能不賺錢,但湯姆熊吸引了家庭客群,這些家庭會在美食街消費、在停車場繳費、在其他品牌店購物。電影院可能租金很低,但看完電影的人潮,撐起了周邊的手搖杯店和服飾店。

    就像一個生態系統:有的物種製造氧氣(引流),有的物種消耗資源(創造營收)。缺一不可。

    這種模式,在創業的世界裡,其實也很常見。

    四、從 0 到 1 最難,從 1 到 2 相對簡單

    我常用一個比喻:從 0 到 1 ,是最難的一步

    為什麼?因為從無到有,你需要建立一切——產品、客戶、流程、團隊、信任。這個階段是最痛苦的,多數人在這裡倒下。

    但一旦你跑通了從 0 到 1 ——也就是證明你的商業模式是可以運作的——從 1 到 2 就相對簡單了。你已經知道哪些環節有效、哪些浪費資源、客戶真正想要的是什麼。這時候你要做的,只是複製與放大。

    商場的租金結構,其實也是這個道理。

    商場要先「從 0 到 1」把人潮建立起來,這是最困難的部分。一旦人潮穩定了(從 1 到 2),招商、引進品牌、調整租金結構,都是相對容易的事。

    五、這個邏輯給創業者的啟示

    如果你正在創業,或正在評估一個新事業,問自己一個問題:

    我在做的事,是在建立一個「引流」的事業,還是一個「變現」的事業?

    兩者都很重要。引流事業需要耐心,需要資金撐過「從 0 到 1」的黑暗期;變現事業需要效率,需要把每一分資源壓榨到最大。

    多數人不成功,不是因為不夠努力,而是因為誤把引流事業當成變現事業在操盤——結果現金流撐不住。

    下次逛商場的時候,觀察一下那些租金數字。你會發現,商業世界的邏輯,其實一直寫在那些牆壁上。

    看懂商場的租金哲學,也許你就看懂了一半的創業生存法則。

  • 我是MAGA 派的,make AI great again, 在每次的創業,創意,統計學告訴我們:創業失敗率 99%?統計學說的,但你不必服從。

    根據經濟部中小企業處的統計資料顯示,台灣一般民眾創業的失敗率極高,約有 90% 的企業在創業後 1 年內倒閉,而存活下來的 10% 中,又有 90% 會在 5 年內倒閉。換言之,創業「前五年陣亡率高達 99%」,只有 1% 的企業能撐過前五年,被稱為「百死一生」

    【MAGA 派宣言:讓 AI 真正落地,而不是拿來當口號】

    2026 年了,到處都在喊 AI。OpenAI 估值破兆,ChatGPT 用戶破億,各種 AI Agent 如雨後春筍。然而,在創業的世界裡,有一個數字,殘酷到讓人不想面對:

    根據經濟部統一編號的統計資料,創業五年內存活率不到 1%。

    99% 的新創事業,在五年內熄燈。不是因為他們不夠努力,而是因為這是一個結構性的問題。

    我見過太多人在餐桌上雄心勃勃地談論顛覆性的商業模式,卻在三個月後悄無聲息地放棄了。統計數字令人沮喪,但數字背後反映的,是一個更殘酷的事實:進入門檻太低,而成功的門檻太高。

    大多數失敗,其實是可以避免的。AI 在這裡扮演了關鍵角色:它大幅降低行銷、客服、財務分析這些環節的技術門檻,讓創業者能把有限的時間和資金,集中在真正重要的事情上。

    一、為什麼 99% 的創業會失敗?

    統計學告訴我們,多數創業失敗的原因無非幾個:

    • 資金不足,燒錢速度遠超營收成長
    • 市場需求判斷錯誤,產品做出來沒人買
    • 執行力不夠,計畫赶不上變化
    • 成本控制失衡,現金流斷裂

    這些因素加在一起,形成了一個高死亡率的生態系統。而 AI 的出現,正在改變這個方程式。

    二、統計數字之外的人文關懷

    當獨裁者說「死一個人是悲劇,死一萬人是統計數字」的時候,我們必須用不同的方式面對數據。數據是客觀的,但數據不應該讓我們失去對每個創業者的同理心。

    每一個失敗的創業故事,背後都是真實的人——他們投入了時間、金錢、夢想,最後可能一無所有。用同理心看待這些創業失敗,不代表軟弱,而是代表我們理解人性。

    在鼎嘉數位,我們每天都會遇到客戶想要升級,卻不知道從何下手。我們的角色,就是用專業與耐心,陪他們走過這條路。

    三、騎驢找馬:務實的創業哲學

    ^_^ 等等有空可以聽聽這個 PodCast

    太多人在談創業時,會說「我 All in 了」。然後呢?然後沒有退路,然後焦慮纏身,然後在第一次失敗後就彻底放棄。

    真正的智慧,是「騎驢找馬」。在這個世代,藝術家、創作者、開發者,都需要一個正職作為基礎,才能在風雨中持續前進。不是膽小,是永續。

    騎驢找馬的好處:

    • 有穩定收入,減少創業的財務壓力
    • 有機會觀察市場,找到真正的需求
    • 保持生活的基本品質,避免 Burnout
    • 有退路,决策更理性

    四、Make AI Great Again——真正的落地,而不是口號

    說到 MAGA,你可能想到政治。但在我看來,這個口號對 AI 產業同樣適用。

    過去幾年,AI 經歷了過度崇拜、過度標籤化、過度休閒化的時期。大家都在喊 AI,彷彿只要說了這兩個字,產品就會自己行銷、客戶就會自己上門。

    真正的 Make AI Great Again,是讓 AI 真正解決問題,而不是拿來當行銷話術。

    具體怎麼做?

    • 找到一個具體的痛點,而不是空泛的「我要用 AI 改造產業」
    • 評估現有 AI 工具是否真的能解決這個問題
    • 如果不能,改變方向或等待更好的時機
    • 永遠不要 All in 在一個你還沒有驗證的假設上

    結語:你不必是那 99%

    統計數字是過去的結果,不是你的命運。99% 的失敗率,是別人的數據,你的故事是獨特的。

    用 AI 作為工具,用策略作為武器,用同理心作為指引。你完全可以,成為顛覆這個統計的 1%。

    讓 AI 再次偉大——不是口號,而是行動。

    從今天開始,邁出你的第一步。

    創業前,也請用以下兩個工具檢查您是否有機會成為那個1%

    https://ideacheck.cc/

    https://shipyouridea.today/

    https://itn.tw/files/chatbot/ppt-sample-fruit-stand-SWOT.html

    讓我們打開「同理心」針對您的創意與創業

     

    這句名言「死一個人是悲劇,死一百萬人則只是統計數字」(A single death is a tragedy; a million deaths is a statistic)通常被歸咎為前蘇聯領導人約瑟夫·史達林(Joseph Stalin)所說。它揭示了人類心理對於悲劇的認知限制,即我們難以對巨大、抽象的數據產生同理心,只能對具體個體的痛苦感同身受。死掉統編在經濟部可能只是一個 Excel / LibreOffice Calc 的框框,google sheet 裡面的格子。我們一起來,不一樣。

     

     

     

  • Hermes Agent 深度評測:自帶 MCP 的下一代 AI 代理人,與 OpenClaw 龍蝦的實戰比較

    最近研究了一個新的 AI Agent 框架——Hermes Agent,它最大的特點是自帶 MCP(Model Context Protocol)支援,不需要像有些方案一樣另外折騰設定,用起來比所謂「龍蝦」(OpenClaw)更完整。以下是我的實測心得與兩者比較。

    什麼是 MCP?為什麼重要?

    MCP(Model Context Protocol)是一個讓 AI 代理人能夠標準化地與外部工具、資料庫、API 對接的協議。你可以把它想像成 AI 世界的 「 翻譯機 」——統一的介面,讓不同模型、不同工具可以無縫連接。

    Hermes Agent 把 MCP 內建進去了,意思是你不需要自己安裝一堆外掛或寫轉接程式,開箱即用。這點對於想要快速落地的人來說,吸引力很大。

    Hermes Agent 的核心優點

    • MCP 原生支援:從一開始就把 MCP 設計進架構裡,而不是事後補丁。這讓工具串接更穩定、擴充性更強。
    • 部署簡單:相較於其他需要手動設定環境的方案,Hermes 的初始化體驗相對順暢。
    • 記憶與上下文管理:在單一 session 內的對話歷史管理做得不錯,能快速回溯與延伸上下文。

    實測:Hermes Agent vs 龍蝦(OpenClaw)

    以下是我這週實際使用後的觀察,純屬個人主觀經驗,供大家參考:

    功能 Hermes Agent 龍蝦(OpenClaw)
    MCP 支援 ✅ 原生內建 ⚠️ 需額外設定
    多人同時使用 ❌ 目前不支援 ✅ 支援多人、獨立工作區
    對話歷史管理 ✅ 單session內優秀 ✅ 跨session一致性佳
    部署難易度 ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐
    適合情境 單人快速作戰、工具串接 團隊協作、多人分工

    最大的痛點:多人協作

    目前 Hermes Agent 最大的缺點,就是沒有辦法多人同時使用同一隻 Agent。這點在小型團隊場景下是致命傷。龍蝦在這方面領先——你可以讓多個用戶同時連接同一個实例,工作區完全分開,互不干擾。

    如果你是一個人作戰、追求速度和簡化設定,Hermes 很香。但如果你需要讓團隊成員共享同一套工具與流程,龍蝦仍然是更穩的選擇。

    記憶歷史管理:各有所長

    說到對話歷史的管理,兩者走了不同的路線:

    • Hermes:在單一對話 thread 內的上下文保持做得很好,適合需要深度探索的任務。但跨 thread 的歷史整合目前還有進步空間。
    • 龍蝦:更強調工作區隔離與歷史持久性,適合需要來回切換任務的時候馬上回到之前的狀態。

    我的建議是:根據你的使用情境決定。如果你是那種「打開一個 thread 就埋頭做到底」的風格,Hermes 體驗很順。如果你是那種「同時追好幾個專案、不斷切換」的類型,龍蝦的歷史管理更適合你。

    結論:該選誰?

    總結來說,Hermes Agent 和 OpenClaw 龍蝦各有定位,不是非黑即白的替補關係:

    • 單兵作戰、重視 MCP 原生支援 → 選 Hermes
    • 團隊協作、需要多人獨立工作區 → 選龍蝦
    • 還不確定?建議兩個都實際跑過再說,紙上談兵不如動手測試。

    AI Agent 的生態系正在快速演化,這兩個框架都還在積極更新中。誰知道三個月後又是什麼局面呢?保持開放,持續嘗試。

    如果你也在用這兩個工具,歡迎留言分享你的比較心得!