任務放在心中卻又不去解決,反而花時間去做了一堆沒有實質幫助的任務。與其瞎忙後反省懊惱,不如就選擇在逃避的時間中好好享受美食,看看動漫,讓時間淘汰不那麼重要的任務,用更好的心理與生理狀態面對重要的事情。
用 Heptabase 思考人生問題與一篇寫了一年還寫不完的文章
透過 Heptable 白板的功能,來輔助自我反思。其實有一個平面與多張便條紙也可以做到類似的方式。透過不斷地提問、回答、分岔、總結,建立多個節點與關係,我們可以看到自己思考的路線,且可以隨時從任一個節點開展或是匯流。如果對著黃色小鴨說不請楚的問題,可以試試這個方法。
專注工作背後的拖延信號:當忙碌變成逃避
在一年開始訂了目標,但年末卻發現沒有達成。用「計劃趕不上變化」來解釋自己途中跑去做其他的事情。只訂目標就會有很大的不確定性,這就會形成一種推力,讓人選擇去做其他比較明確、但跟目標無關的任務,瞎忙會讓自己感覺好像是有在做事而獲得心理滿足。
解決方案可以是將不確定性降低,訂定目標的時候,還需要列出時程在日曆上預留時間,最開始的項目就是思考如何達成目標而拆出子項目,將問題拆解成更小的問題後去各個擊破。執行項目的時候將干擾源例如智慧型手機與通訊軟體暫時關閉通知,強迫自己先執行 5 分鐘,試著進入到專注的模式。
Structured Procrastination
這是另一種思考方式:知道自己很會拖,就用更大的不確定性任務來推動自己去做其他任務,這些任務被標為重要(但其實沒那麼重要),有 Deadline(但也沒那麼嚴格)。當看到待辦清單上有這些任務存在時,帶有拖延或逃避的心態就會去選擇其他任務來做。
建構 LLMs 應用的戰略、運營和戰術經驗分享
這篇電子報的內容提供開始建立 LLM 應用的思考點。
我的經驗是雖然 LLM 的輸出結果帶有隨機性,但我們還是可以透過一些方法來去提高回應的品質,最常見的就是調整 Prompt 與使用 RAG 技術,並透過工具來協助進行評估調整。還有可以定時查看監控數據來作為調整的參考。另外使用 LLM API 有可能會遇到版本更新而造成錯誤。使用時最好能夠指定版本,每次更版時都要再確認一下測試結果。尤其是使用 G 社的 LLM API,可能會隨時更新版本或是修改 API 規格。
代理人 AI Agents 特輯
其中 WebConf 演講《淺談 LLM-based AI Agents 應用開發》用簡單的案例與程式碼一步步說明如何實作 AI Agent,對於想要實作 AI Agent 的開發者們很值得花時間一讀。蒼時弦也分享了實作 Ruby 版本與 Gem 版本。
dust - 分析硬碟空間的指令列工具
使用 Rust 開發的指令列工具,可用來找出目錄下佔據較多空間的檔案。
dive - 查看 Container Image 的 Layer
用來分析 Container Image 中每一層 Layer 的變化。可找出是否將不必要的檔案也 commit 到 Layer 中,或是尋找第三方 Container Image 文件上沒有說明的檔案目錄進行學習或除錯。
推薦影片
2025 年創作者必修 3 大心法。避開我踩的這些地雷,你的頻道會成長更快
健康很重要,不管是心理還是生理
減少要做的事情,時間有限,要做斷捨離
品質需要時間淬煉
How to Speed Read | Tim Ferriss
之前看過一些速讀技巧的書籍,也有影片中提到的技巧
比起一個字一個字讀,一次讀更多字就能加快閱讀速度
可以使用輔助線減少眼球的移動
可以使用筆或手指減少掃視停頓的影響,使眼球移動更為順暢
如果是小說就輕鬆讀吧,盡情享受