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Archive for the ‘研究’ Category

長期投資的真相:市場不是每年都賺,但「上漲年份」其實比你想像中多

近年來拜 AI 趨勢所賜,台灣股市成長比過去十年還要多很多,我是在 2024 年才接觸台股,從買個股、ETF 到指數,知道台灣加權指數長期向上,開始實踐「無腦投資」。🤓

我有算過,若有 100 萬投資台灣加權指數,20 年後資產將會成長為 1000 萬。20 年後再來看我這個預測準不準確吧~🙃

很多人開始投資時,腦中會有一個很自然的問題:

「如果我現在投入,明年會漲嗎?」

但如果把問題拉長到幾十年,真正值得研究的問題反而變成:

「市場長期到底有多少時間在上漲?下跌通常有多嚴重?投資人需要承受什麼?」

下面兩張圖,非常適合回答這個問題。

第一張是 S&P 500 1900~2025 年年度報酬率。

第二張則是 台灣加權指數 1967~2025 年年度報酬率分布。

兩張圖放在一起看,可以得到幾個非常有意思的長期投資觀察。

S&P 500(標準普爾500指數)是由500家美國大型上市公司組成的股票市場指數,被廣泛視為衡量美國整體股市與經濟表現的最重要指標。

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軟體開發 2000-2026:從「寫程式」到「與 AI 協作的系統設計」

突然想到這題目:「軟體工程師的生產力革命」。🤓

讀研究所時,我在思考未來要做什麼工作,要繼續念博士,還是去業界工作?後來我的心傾向要做出一般人會想使用的軟體服務,所以就跑去寫當時逐漸火紅的行動應用程式。

對我來說,鑽研底層技術固然有趣,久了之後會思考,成果對我的意義為何?是不是能被做出來,廣為被人們使用,若有幸貢獻社會,應當是件美事。

以前我會搜尋網路資訊,來學習技術做軟體,後來發現有開源可取用,不用重新造輪子,開發週期縮短,可以讓我的想法迅速落地。

今日有人工智慧代理人,我不用大小功能都自己動手,只要將我想做的樣子說出來,AI Agent 就會以極其快速且詳細地組裝好,最後還幫我測試和分析,建議我還可以做什麼。

我們來展望到 2030 年時,軟體開發能進展到怎樣的境界吧~😀

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仙劍人物 AI 真人化

AI 模型持續進步,對普通人來說沒啥特別感覺,那就用來生圖,能直接看出多麽讓人驚艷!😊

這是 1995 年代 DOS 的仙劍人物

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Claude Code、Cursor、Codex 你是不是都在學?

AI 在今年算是我震驚最為多的一年,大概每隔一個月,就會有新名詞出現或工具進化,特別是在我工作寫程式上,已展現不容忽視的影響。🤓

平台或工具不斷進步更新,對於好奇且好學的我來說,讓我都很想學習,像是年初 Seedance 2.0,是影音 AI 有突破性進展,時至今日我依然在製作有我在裡面的 AI 影片。

轉換跑道期間嘗試了 Codex,了解到 AI Agent 已有能力全盤掌握我負責的 App 專案。

進入健身產業擁抱 AI 協助工作模式,公司提供 Claude Code 超大額度,已讓我工作負擔降低至 10%,大部分寫程式都交由 AI Agent 執行,而我轉變成負責指示實作規格與成果審查。

優質厲害的工具持續出現,怎麼學也學不完,就看我目的是什麼,就選怎樣的工具來幫我達成目標。比如,我興趣是拍照,相機不用一定要是 Canon 還是 Nikon,只要能方便我拍攝記錄生活即可。🙃

在此,整理影片重點:小心你正在走火入魔|AI工具別貪多。

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Claude Code 實戰觀念與操作全攻略

2026 年以來,AI Agent 在工作中已深刻影響我的產出。由於公司提供 Claude Code 超高額度,大佬說儘可能把它用爆,我才會嘗試一些過去不期望它能做到的想法。😎

真的是太令人震撼,直至今日文章發表,Claude Code 已能協助我產出高達 90% 的程式碼,而且精準度、覆蓋率非常之高,我已無法忽視它的厲害與威脅。就連工程師都不太想寫的技術文件,它都能在幾分鐘之內,將整個工程專案看透後,非常鉅細靡遺地產出。

在此,就來分享我認為今年最該學習 Claude Code 的重點,也許半年之後的 2027 年,又將有新的工作流程問世。我們持續學習來擁抱新工具技術的誕生吧~🤓

這份關於 Claude Code 實戰觀念與操作全攻略的重點整理,是根據「傑少 JAY」頻道分享的 15 個核心觀念進行系統化梳理。

整個學習與實作流程可分為 「開始使用」、「與代理協作」、「管理上下文」,以及 「安全與擴充」 四大階段:

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[真相故事] 中國東北讀者的醒悟

原文為簡體中文,在此將文章轉成繁體中文,也讓語句陳述更加通順好閱讀。🙂

故事比較了兩邊親人,有倒流與沒倒流的狀況,看來就如書籍人生大挑戰所述,非常值得參考。

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從聊天到實作:網頁型 AI 與本地 AI Agent 的本質變革解析

近半年來,我開始接觸 Codex 和 Claude Code,這兩者是對工程師影響巨大的軟體服務,在這裡就簡稱它們為 AI Agent。

面對 AI 迅速發展,有人說:如果你學得慢,那就不要學了。代表的意思是,一旦我們花時間學習,結果還沒學完,新的 AI 技術工具又出現,直接取代了我們原本學習的技術工具。

的確如此,我才剛想要了解 n8n、OpenClaw,才發現 Codex 和 Claude Code 才是我該真正去學習的目標,畢竟它們跟我的工作十分相關。假如能跟我生活連結的工具,那我就會直接現學現賣,像是令我大開眼界的影音 Seedance 2.0。🤓

  • 註 1:n8n 是一個知名的「自動化工作流」與「AI 流程自動化」平台(名稱源自 nodemation)。它讓使用者能像「拼積木」一樣,透過視覺化的拖拉介面,將不同的軟體、資料庫與 AI 模型(如 ChatGPT、Claude)串接起來,讓系統自動幫你執行重複、繁瑣的工作,完全不需具備深厚的程式背景。
  • 註 2:OpenClaw 是一款近期爆紅的開源人工智慧代理(AI Agent)軟體。因為其官方圖標是一隻紅色龍蝦,它也被網友暱稱為「龍蝦AI」,而安裝、設定與訓練它的過程則被戲稱為「養龍蝦」。
  • 註 3:Seedance 2.0 是由字節跳動(ByteDance)旗下 Niobotics 團隊開發的先進文字與圖片轉影片(text-to-video / image-to-video)生成模型。它不僅能生成高畫質影像,還具備「多模態敘事」與原生音畫同步功能,被視為目前影片生成領域的頂尖技術。

這篇主要講:非技術人員的 AI 執行夥伴:Codex 完全指南

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GoGoRo 車主買車養車十年花 35 萬

因最近又有 GoGoRo 爆料新聞:陸學森欠債 1.5 億台幣。於是我特別把之前看過的影片:GoGoRo 車主買車養車十年花 35 萬,拿出來整理重要資訊,想要分析油車與電動車養護費用會差多少。

十年花 35 萬是什麼概念?若一台油車七萬,加上每年支出在加油、保養、稅費、停車費等等算一萬,這十年可以換四輛油車呢!🧐

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《Agentic Development》對軟體工程師職涯的 10 個關鍵洞察

AI 讓許多人感覺到威脅,原因是可能取代自己正在做的工作。身為軟體工程師的我,實際上已感受到許多工作流程已經被 AI 工具給影響,使得工作效率提升、成果產出優化等等。

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想要知道 AI 在哪方面影響軟體工程師,我做了以下的分析。🤓

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什麼是壓榨?什麼是剝削?從一次職場風暴談起

最近一個職場中,我的經歷讓我想起兩個詞:壓榨和剝削。原以為我不會遇到,現在回想思索,主要是因為我的熱情在幫我抵銷。🫨

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在職場裡,「壓榨」與「剝削」這兩個詞常常被混用。
每當工作量突然暴增、週末被訊息追著跑、或是在會議上被公開檢討時,人們很容易直覺地說:「公司在剝削我。」

但冷靜想想,兩者其實並不完全相同。

理解它們的差別,不只是語意問題,而是能幫助我們更清楚地判斷:
自己是在一段短期困境中努力撐住,還是已經陷入一個長期不公平的環境。

這篇文章想談三件事:

  1. 什麼是壓榨
  2. 什麼是剝削
  3. 我親身經歷的一段職場故事
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