📸 第 184 期（2026-06-28 ~ 07-11）封面照片：這兩週的幾個切片——去了 Google Cloud Day、把「說人話」SKILL 開源分享出去，還有開箱體驗 DJI Pocket 4P
2026 年，已經被我們過完了一半。
原先想照慣例，寫一篇長長的上半年回顧復盤文1，後來想想，不太對。我不該再給自己徒增支線副本了，該把任務切小，換一種形式。索性把這半年的重要節點、心情和學習筆記，重整成 19 句短語，留一點白，給看懂的人填寫進自己的共鳴。
其中有一句是：「聰明，是能把任務有效做完；智慧，是能知道什麼值得去做；不強求什麼都要學，但要讓自己學完之後，人生能多一點選擇。」這也是在這幾個月，我很常思考的工作、生活原則：當有個非常強大的 AI 可以幫我們把許多執行的任務處理掉的時候，剩下的，只有「值不值得」，什麼是更適合我當下的？這個問題，還是得我們自己去解開的。
說回這半年，很多朋友見到我第一句話是：
「欸雷蒙，你不是說這半年要休息嗎？休去哪了，明明做了一堆事。」
其實我已經先把最費心思耗神的 Notion 訓練營暫緩、推掉許多企業顧問和合作案，粗估等於換來了多 60+ 天的空白日，只是這段時間最常出現的難題，從來不是「多了好多時間，人生好閒」，更多時候是「好多事好像都很值得做，人生好難」。
這是一種性格使然吧？不過，如果能為一件非我不可的事，盡力投入，好像也算是好好生活的寫照。
還好去年底柚子提醒我，先把訓練營放一放。我才有時間去做，一直沒有時間去做的重要任務 —— 從寫書、AI Agent 大課、會員社群、週末寫寫電子報、拍片紀錄生活。
完整內容＆逐句解讀，我放在：給 31 歲的上半年總結：生活給我的 19 句話
另一句是：「半年過去，沒變得更成功也沒關係。只要你更知道什麼該留下、什麼該放手，就沒有白走。」
當然，換來的 60 多天空白，我也不是每天都投入「產出」，中間留了不少「空白日」，去展開小旅行，跟柚子每天在家做頓午餐、晚餐，配個劇；有些日子，是拿來交出成果的；有些日子，就只是拿來過日子的。這也是我們創業六年，才好不容易才換來的一點喘息。
好，接著聊聊工作狀況吧 XD。最近開始投入 AI Agent 大課的籌備，想說每幾天就釋出一些準備內容。例如，先把我自己個人用了一個多月的「說人話」SKILL 免費開源。
起因是常看到有人說某篇文章「好 AI 味」—— 句子通順、資訊完整，但讀起來就是覺得怪怪的。我讓 AI 徹底研究維基百科的「AI 生成文特徵」條目，做成一個能抓出 35+ 種中文 AI 寫作痕跡、列出可以怎麼改的 Skill，讓你能整合到你的內容工作流中。
直接看兩個使用範例，用 /speak-human-tw 就能呼叫：
本來以為只是把 Skill 打包上傳到 github，結果為了把這個技能整理到能公開的樣子，反而花了我好幾個晚上重新研究、潤飾，甚至設計版面 XDD
然後還順手把 Github 的個人頁面打理了一下：
歡迎去 GitHub 給顆星、拿去用。
開會規定要留會議記錄，但一邊聽一邊打字，根本沒辦法專心參與討論，這大概是每個上班族都遇過的兩難。
傳譯寶是專為繁體中文打造的「即時逐字稿＋AI筆記工具」，幾個實用特色：
如果你也常常開完會回頭整理筆記整理到崩潰，這款工具很值得試試。
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—文章和學習筆記—
Hacker News 一篇頭條文章在問：AI 讓白領工作效率變高了，那能不能多放一天假？我也聊了聊我們全遠距團隊的請假機制——因為看不到你實際花了多少時間，只能看產出，所以能力夠強、品質到位，你就能自由安排時間；反過來，能力不夠又想靠 AI 偷懶的人，才是職場信任關係真正的隱患。
OpenAI 一口氣推出 Sol、Terra、Luna 三個等級的模型，還把傳統問答型 ChatGPT 整併進 Chat、Work、Codex 三種模式，共用同一套桌面應用。這一步的信號很清楚：純問答 AI，在 Agentic AI 的時代已經只是半成品了。
一邊寫這期電子報，一邊隨手交派任務給 AI Agent 優化 GitHub 個人頁面，被團隊虧「有在做正事嗎」，卻意外聊出一個好問題：AI 讓人能同時攤開好幾個任務並行處理，「工時 ≅ 績效」這種上個時代的算法正在失靈。以後該看的不是花了多久，是產出了什麼、解決了什麼——我心目中理想的工作型態，會從一個部門多人協作，轉為「一個人 ＋ 一支 AI 團隊」。
看到網路上有人說「國外很多 AI 教學都免費，我幹嘛付費」「付費課都是騙錢」，想聊聊自己做免費內容多年的「傷痕」——花好幾個月準備的東西發出去沒人理，還容易被當成理所當然，甚至被同行整包搬走包裝成付費服務。後來想通：我們真正反感的從來不是「付費」本身，是有人把偷懶的劣質品包裝成高價品。合理的收費，反而是在保護創作者能長期做下去的精神力。
—數位工具和 AI 應用—
分享一個用強模型（像 Fable 5、Opus）的核心原則：別自作聰明把「該怎麼做」寫死進指令裡，那反而變成限制，會讓它按你自以為的笨方法做，浪費掉它幫你發掘隱藏方案的能力。我自己最近的用法，是讓強模型專門產出計畫文檔和制度規範，再交給 Codex 或 Opus 去執行——這組任務分工，把「昂貴但聰明的判斷」跟「大量的執行」分開來用。
本週最新戰況：我的 Threads 帳號一早突然掛了，網頁版、App 全部看文、按讚、留言、通知失靈，重灌、換瀏覽器、關 WiFi 換行動網路都救不回來。問了 AI 才發現：API 還是通的，只是網頁客戶端壞了。索性直接自己用 API 寫了一個發文＆回文介面頂著用——這時代能用 AI 做的事，真的沒有界限，連社群平台掛掉，都能自己修一條路出來。（如果你剛好認識 Meta 內部的人，歡迎幫我內推求助 🙏🏼）
一個「可靠的 AI 助理」不是裝完就變強，是有一套骨架：核心規則、技能、精煉記憶、使用者畫像、對話歷史、生命週期自動化、多平台門面。我把自己養出來的 AI 分身雷小蒙，拿去跟 GitHub 上十幾萬顆星的開源專案 Hermes Agent 對照，發現骨架幾乎一模一樣——這篇把 7 層一層一層攤開給你看。（進階閱讀：Hermes 好上手，還是自己養一個更好？ 用兩個比喻幫你決定要不要換工具）
純放靜態頁，我不會叫你一定要用 Zeabur；但只要你開始養 Bot、n8n、Ghost、API、資料庫，問題就不是「哪個最便宜」，而是「你想買一台便宜主機，還是一個省事的部署管理服務」。這篇整理了我實際在 Zeabur 上運作的十幾個服務，也聊到為什麼讓 AI Agent 接手部署，比自己手動點後台更值得。
大一那年因為「電腦玩物」一頭栽進數位工作術，三年前邀 Esor 錄過一集 Podcast，這次我們第一次同台直播，主題換成了 AI Agent。他用了十幾年的 Evernote 到 AI 時代不但沒被淘汰，反而成了他最大的本錢；我們聊到「未來真正操作軟體的是 AI，不是你的滑鼠」，也聊到為什麼要刻意留一塊「摩擦力」給自己。整理了 8 個最有共鳴的收穫。
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