第 7 頁 ／ 共 15 頁

你每天可以工作多久？ 超時工作可以維持多久？ 願意為團隊犧牲貢獻出多少工作外私人的時間？

My skill set is narrow, but very sharp!

我現在 App都只下載熊貓給小朋友用 ， 小朋友也都很開心啊！

為學日益， 為道日損。 - 老子

以帶獎勵的推播, 養成用戶的心理依賴性, 是提高留存率的好用方式之一。

背單字這個詞的觀感， 在網路上已經轉往負面。

'You are your own worst enemy.'

但最重要的一課是學會坦然接受失敗， 跟面對錯誤的決策， 解決遇到的問題

Wise men learn by other men's mistakes; fools by their own.

學歷與專業會變成盔甲：懂的框架越多，替爛決策自圓其說的彈藥也越多。

真正的瓶頸不是算力而是「意義的障礙」——機器學的是統計關聯，站不上「理解」的第一級台階。

判斷該衝還是該停，用「可逆性」當尺：可逆低成本就 5-4-3-2-1 動手，不可逆高成本就先花時間界定問題。

康威定律可以反過來用：刻意設計組織的溝通結構，就能引導系統架構往你要的方向長。

AI 與過去所有科技的斷點，在於它能自己下決定、自己想新招——它是行動者，不是工具。

主動選擇不適，前提是身處犯錯不會被懲罰的環境；不適感能加速學習，傷害感只會讓人退縮。

動力不是行動的前提，是行動的產物；別等有感覺，先動起來讓感覺跟上。

幻滅不代表愛錯人，而是防衛機制被踩中——那正是舊傷在說話。

危險不來自機器的惡意，來自固定目標寫不全：它給你「你要求的」，不是「你想要的」。

十座城市是一張權力地圖：誰握技術、誰承受後果、誰連被寫進故事都沒資格——台灣得自己對號入座。

先處理人的情緒和面子，再處理實質問題，順序不能反

確認偏誤是所有偏誤的母體：我們傾向於只看見支持既有信念的證據

真正危險的風險，是那些沒人在討論的事

「相信」本身是一種競爭優勢， 但代價是漫長的等待

FIRE 的瓶頸不在於市場、不在於投資技巧，是「我願意設計怎樣的支出結構」這個自我問題。

拖延不是懶惰，是「現在」比「未來」更真實——讓未來變具體，比強迫自律更有效

真正的瓶頸不是時間管理， 是承諾管理——學會說「不」比學會效率更關鍵

強項是「做的時候感覺強大」的事，不只是「做得好」的事

Containment 之所以困難， 不是因為缺乏意願， 而是因為激勵機制指向相反的方向

真正的學習差距來自「學習系統設計」，不是努力或天分。

急著給建議往往是在解決一個不存在的問題

未來不是用來預測的， 而是用來創造的——每個小選擇都在投票

輸掉比賽和犯錯，是學習過程中最寶貴的資訊——關鍵是能不能從失敗中提取洞見

先嘗試，再看答案，比直接看答案後重複練習，學習效果好很多

換地點學習、交錯練習、允許自己分心，這些看似「不專心」的事情可能有益

提取練習越費力，記憶痕跡刻得越深；短答題優於選擇題，回想優於重讀。

帳戶結構設計對了，之後大部分決定自己就做了，你只需要每年確認一次

大多數投資者因為頻繁交易和高費用而損失了大量潛在財富

2 分鐘測試：說不清楚一家公司為什麼值得買，就先別買。

高收入不等於高財富。很多高收入者因為高消費而幾乎沒有積蓄。

費用是被忽略的最大敵人：每年 1% 的差，三十年複利下吃掉一大塊財富。

市場先生是你的僕人，不是主人。他的情緒波動是機會，不是要你跟著焦慮的信號。

鴻溝的解法是：選一個利基市場，在那裡做到完整解決方案，然後用它作為入侵主流市場的跳板

四動作框架：消除、減少、提升、創造——重新定義什麼對用戶真正重要

先找對人，再決定去哪裡。對的人在車上，錯誤的方向可以調整；錯的人在車上，正確的方向也跑不了

這些觸發點都在繞過理性思考，直接作用在系統一

從 Why 出發溝通，才能觸發情感認同，而不只是理性比較

Discovery（發現）比 Delivery（交付）更決定產品成敗

AI 從人類行為中學習時，同時也繼承了人類的偏見和盲點

最好的決策者不是那些最有把握的人， 而是那些最能與不確定性共處的人。