你好啊，這位朋友！
我現在正在練習「倒立」，但是我又很想滑手機。
可以請你幫我扶一下手機嗎？
🙃
走路裝 Gang：假裝自己是一隻龍蝦
平常在外面，我常常覺得自己需要擺出一副「大人的姿勢」。
走在路上或排隊買東西時，我常有的內心戲是：「哇，那個人看起來好『大人』喔！」。明明自己早就成年了，但我很早就發現，我無法在「自然的狀態下」表現得像個大人。
照理來說（這是一個很容易被炎上的歪理），現在的趨勢應該是：大家的心智都越來越晚熟、一代比一代更不像大人才對。但奇怪的是，我在路上看到大多數的成年人，似乎在「自然的狀態下」就散發著大人的氣息，完全不像我是靠演技撐起來的。
也許是小時候看了 TED 演講《姿勢決定你是誰》，或是看了《生存的 12 條法則》這本書，一直想著「要學龍蝦抬頭挺胸，增加他媽的血清素」，所以「演得像個大人」就成了我在外面的預設動作。
例如：在超商買咖啡的時候，我常常需要故意把肢體放得開一點，像是插腰、站個三七步什麼的，想說總有一天會「Fake it till you make it」，但實踐了這麼多年，感覺一點屁用也沒有，只會越裝越滑稽！
不過我也觀察到，那些 40 歲以上的人，無論是內心還是外表，似乎都有種「本來就是大人」的底氣，即便肢體語言比較縮一點，看起來也還是很從容、很大人。
所以，好像也不用擔心那麼多，再老一點自然就會解決了？
隨便啦，根本就沒有人在乎，去他的聚光燈效應、冒牌者症候群，我就幼稚啦，e04。
結論
- 越想裝大人，就越不像大人。
- 別人都在養龍蝦，只有我在學龍蝦。
YouTube 探索模式
週末的時候，我又進入了一種看 YouTube 看到進入心流（Flow）的狀態。
整個過程大概是這樣：
- 先搜尋一個主題或關鍵字，作為探索的起點。
- 點開幾部看起來有意思的影片，開始建立初步的脈絡。
- 從側邊的相關影片繼續往下挖，沿著同一個方向延伸。
- 有時候點進某個頻道，看看頻道還有哪些熱門內容或播放清單。
- 看看底下留言區，有沒有更多延伸資訊或不同的觀點。
- 發現新東西或是想換角度時，再改一組關鍵字重新搜尋。（有時候會轉戰到 google 與 reddit）
這是一種「探索式」的上網體驗，完全沉浸在影片的世界裡。即使花了三、四個小時在看影片，也不覺得是在浪費時間，反而會感到很滿足，一點也不覺得空虛。
而「YouTube 首頁推薦」就幾乎不會有這種體驗，看久了只會覺得「我剛剛都看了啥？」。訂閱內容還好，因為是自己選的頻道，但也比較少出現這種強烈的沉浸感。
我其實分不太清楚，明明用的是類似的技術，體驗卻截然不同，差別到底在哪？
探索式的體驗
探索式的體驗，通常會有一個明確的起點。也許是一個搜尋關鍵字，或者是一個想了解的主題，然後一步一步自己選擇下一部影片。
這會讓人主觀上覺得「我有在做決定」，而不是完全的「被引導」，即使這是一種「被安排好的驚喜」。
推薦仍然存在，但它比較像是在延伸我已經在走的方向，而不是替我決定方向。
推播式的體驗
推播式的體驗則相反，一打開平台，系統就直接開始餵內容。
我沒有先決定想看什麼，而是由系統根據我過去的行為，或者我訂閱的頻道，自動生成一條內容流。
沒有明確的目的地，也沒有清楚的路徑，只有不斷延續的下一個，越看越空虛。
差別到底在哪？
兩者都有「意外發現」的成份，但性質好像不太一樣。
探索時的發現，通常不會太偏離原本的主題，是在某個脈絡之內的延伸；被推播的發現，則更容易把人帶往完全不相干的地方，感覺比較像是被塞東西、被偷走注意力。
探索比較接近一種「漂移」的狀態：不是照著計劃走，也不是被帶著走，而是邊走邊決定方向；推播則是路徑大致已經被設計好，人只是在上面前進。
部落格的「相關文章」是哪種？
那麼，我上禮拜做的「相關文章 」功能，它算是探索還是推播呢？
如果你看完文章後，有了一個想了解的主題，那相關文章就只是在延伸這條脈絡，應該比較偏探索。
不過，如果相關文章的標題開始變得越來越聳動、主題越來越跳，甚至優先考慮「點擊率」而不是「相關內容」，那就會慢慢往推播靠近。
也許關鍵不是有沒有推薦，而在於：它是給你探索的靈感，還是想直接牽著你的鼻子走？
所以你看了啥？
I can't get enough of Irish dancing videos!
（不知道為什麼，看英文的影片就會想打英文，打錯就算了 XD）
凡士林＆牙線
人生第一罐凡士林！
以前常常看到它，但一直不知道是什麼東西。
薄薄一層塗在皮膚乾裂的地方，能防止水分流失，溫和又有效。
我眼皮乾裂的問題瞬間迎刃而解，真是相見恨晚！
牙線之亂
最近因為 PFAS 禁令的關係，Oral-B Glide 系列跌落神壇，也買不到什麼 PTFE 材質的牙線了。
雖然家裡還有不少庫存，不過也要開始來找替代品了。
DIY 系列：來做個「相關文章」功能
部落格文章有個特性：可以在文章內插入超連結，串聯到自己過去寫過的文章，或者像 Jaron 一樣整理成「延伸閱讀」。
我自己也會這樣做（又是被 Wiwi 影響），每次寫到一半，想到以前寫過相關文章，就會跑去搜尋欄查一下，再手動把網址貼回來。不過這也只限於「有印象」且「剛好想到」的時候，隨著文章越寫越多、時間久了，有時候連自己寫過什麼都快忘了。
在這種情境下，其實我們可以藉助 AI 的「語義理解」來幫忙找出相似文章哦，先來看看效果吧！
網站／部落格
《設計極簡部落格》（原文）
| 相關文章 | 相似度 |
|---|---|
| 網站改版：DIY 靜態網站生成器 | 89% |
| RSS Feed | 86% |
| DIY 網站留言簿 | 86% |
| Bear Blog ʕ•ᴥ•ʔ | 85% |
| 部落格問題挑戰 | 84% |
音樂／播放器
《卡式錄音機》（原文）
| 相關文章 | 相似度 |
|---|---|
| 使用 YouTube 聽音樂 | 85% |
| DJ SET | 83% |
| MP3 網頁播放器 | 83% |
| YouTube 歌單備份 | 83% |
| 網路曾經只是生活中的一部分 | 82% |
旅遊／景點
以下這兩個連結有完整的清單，有興趣的話可以去看一下。
運作原理
第一步：收集文章資訊當作輸入：比如標題、內文、大綱、分類等等。我這邊是使用「標題」和「內文」。（因為我懶得幫文章加標籤跟摘要）
第二步：透過 AI 模型把文章轉換成語義向量（Embedding）。這段向量可以理解為：AI 模型把文章的「意思」壓縮成了一組數字。兩篇文章如果語義相近，它們在向量空間中的距離也會很接近。
第三步：有了所有文章的向量之後，計算它們彼此之間的餘弦相似度，由高到低排序取前幾名，就是「相關文章」了。
兩種 Embedding 方案
方案一：Gemini（API）
可以到 Google AI Studio 申請一組 API Key（免費），然後把文章內容透過 API 丟給 gemini-embedding-001 模型就能得到語義向量了，（教學文檔）。
需要注意的是免費方案有速率限制，我的做法是每篇擷取前 2000 字（小廢文哪來的 2000 字），每隔兩秒呼叫一次，每天最多可以呼叫 1000 次（依官方為準）。
方案二：BGE-M3（本地）
如果不想依賴外部 API，也可以用 BGE-M3 這個開源的 Embedding 模型，透過 Ollama 在本機跑，完全離線、免費，而且用 CPU 就能順順跑。
Python 版的大致流程如下：
- 下載 Ollama、Python
- 下載 BGE-M3 模型：
ollama pull bge-m3 - 安裝 Python 套件：
pip install ollama - 透過 Python 的
ollama套件呼叫 BGE-M3 模型，輸入文章內容，獲得語義向量
計算相似度與排序
有了所有文章的語義向量之後，計算每篇文章之間的餘弦相似度（越接近 1 代表語義越相近），接著對每篇文章做排序後取前幾名，就可以得到推薦清單了。
快取機制
我這邊用 Hash(標題+內文) 的方式來判斷文章是否有改變，只要文章內容沒有改變，就不需要重新計算向量。
相似度的計算目前還是全部重跑一次（讓新、舊文章之間可以互相連結），我自己實測一百多篇大概要跑三秒，還可以接受。
如果你的文章很多的話，可以考慮使用 Vector DB，或者只針對「新文章 vs 舊文章」做增量計算就好。
完整執行流程
- 載入快取，用 Hash 比對找出需要更新的文章。
- 清除已刪除文章的舊快取。
- 對需要更新的文章做 Embedding 存進快取。
- 計算所有文章之間的相似度，由高到低排序，取前 K 名。
- 輸出成
related.json，前端直接讀取渲染，或者生成靜態的 HTML 區塊。
小補充
- 可以加入「時間權重」，讓比較新的文章更容易出現在推薦裡，Bear Blog 也有採用類似的做法。
- 如果你覺得「標題」、「分類」比較重要的話，可以在餵給 AI 之前多重複幾次關鍵資訊，例如：
{標題}{標題}{分類}{內文}，這個做法簡單又有效。 - AI 太精準有時會少了點驚喜，可以對相似度分數加入一點點隨機分數，或者在推薦清單中固定留一個位置給「隨機抽樣」的文章。
- 這種做法完全不需要收集使用者資訊哦（按讚數、瀏覽數、停留時間等等），純粹是靠文章內容本身的語義來做推薦，對於不喜歡測量的朋友來說還不錯。
- 雖然功能做好了，但我還在考慮要不要加進網站裡，不然就是當作自己手動插入「延伸閱讀」的參考工具就好。XD
訂閱內容：我的書架不大
最近注意到 YouTube 網頁版的訂閱頁面 （/feed/subscriptions） 介面變了，原本只有「最新影片」一個區塊，現在則是變成這樣：
「最相關」→「Shorts」→「最新影片」
這代表說，即使是你自己訂閱的頻道，也可能會有資訊過載的問題，而演算法可以幫你破除選擇障礙（？）
畢竟每個油土伯都會叫你「訂閱、按讚、分享」嘛，看得完才有鬼。
你是哪種類型的讀者？
我目前每天抓取訂閱內容的兩大主要來源就是「YouTube」和「RSS 閱讀器」。
根據訂閱內容，我覺得可以分成兩種消費模式：
1. 「輸入多 → 篩選型」
- 訂閱數很多，每天都會收到大量更新
- 有自己的一套篩選系統、能夠接受「大部分內容不看」
- 依靠快速掃描來消費資訊（影片的話就是開兩倍速）
- 喜歡掌握大範圍的最新資訊
2. 「輸入少 → 滿足型」
- 訂閱數較少，每天只會收到少量更新
- 不需要做太多的篩選，有時間看完訂閱內容
- 看得慢、看得深，偶爾會停下來思考，印象也會比較深
- 眼不見為淨，比較少焦慮
這兩種其實沒有誰比較好，而是要看適不適合你的心理結構。有些人看到很多資訊會覺得自由、可能性多；有些人則會覺得壓力大、永遠看不完。
「JOMO 派」 vs 「FOMO 派」！
嗯...我亂取的，反正你懂我的意思，就是「Joy of Missing Out」 vs 「Fear of Missing Out」。
我很明顯是 FOMO 派的，現在的網路環境很容易把人推向快速掃描、跳來跳去的狀態。
如果資訊太多，我常常會想要去清除那個「未讀數」（即使沒顯示），結果就是每次都大量、快速的瀏覽，卻很少真正消化，整個多巴胺的消費都變得很廉價。
而減少資訊量之後，我就可以慢慢讀、停下來思考、或者記住內容。當輸入的內容變少了，獲得的滿足感反而變得更多、更深層。
訂閱源分類法
我在之前的「這篇文章」有提到一種主題分類法：
- 怦然心動的內容：只保留一定數量的訂閱源，確保自己有時間可以消化完，不會產生閱讀壓力
- 資訊類、新聞類：通常只需掃描標題跟內容大綱，不必每篇都讀完
我依然覺得這是個不錯的方法，但問題是我太貪心了，每次第一類的訂閱數都會膨脹到無限大。
整理訂閱源就像是整理書櫃
我每年都有賣二手書的習慣，其實這是一樣的道理。
有些人喜歡多留書，想到的時候隨時可以拿出來翻；有些人則是偏向極簡主義，會用「容器」的概念來限制數量。例如：書架最多就只能放 30 本書，想增加一本書或一個訂閱源，就必須要移除一個舊的，這會逼自己不斷優化自己的「口袋名單」。
這其實是一個循環
講這麼多，我只是想說：「十幾個，就夠了」，我也是這麼覺得。
好啦，我要去整理我的書櫃了，這不代表書有什麼問題，只是我的書櫃擺不下了。
題外話：「Wiwi 百科」真的好用。
醫院一日遊記
今天早上去醫院的眼科與免疫科報到。
原本打算趁空檔看書，沒想到報到後第一件事就是點散瞳劑，帶來的書瞬間變成了吉祥物，只好被迫進入發呆模式了。
（話說，身為一個用眼過度、整天盯著螢幕的宅宅，我竟然沒近視也沒散光耶，真是太神奇了，傑克）
不吉利的數字
- 「第一檢查室」
- 「第二檢查室」
- 「第三檢查室」
- 「...」
- 「第五檢查室......？」
啊，原來是避開了不吉利的數字！
不過我其實對「四」沒什麼意見耶，小時候老家就住在四樓，房價還因此比較便宜。對省錢一族來說，這根本就是幸運數字吧！（迷之吐槽：但也不好賣啊～）
不過現在的建商都學聰明了，直接跳過四樓就沒事啦，我以前的大學就是這樣：1F、2F、3F、5F。
神奇的外套
今天看到一位女士，外套上印著大大的四個英文字「MILF」，我看到的當下差點從椅子上摔下來，真是嚇死我了！（我以前也常常亂穿就是了 XD）
YouTube 自動配音
候診時，看到有人在刷 YouTube Shorts，明明看起來是個中文影片，也有中文字幕，但 YouTube 偏偏覺得這位臺灣人一定很想聽 AI 自動生成的英文配音，真不知道為什麼。（有原聲的話，應該沒有人會想聽 AI 的配音吧？不是只有我這樣吧！？）
看醫生其實跟做運動很像
這兩件事有個共同點：每次執行前都很抗拒，能拖就拖，出門前百般不情願，但一切結束後，又會慶幸自己「還好有來」。
還在拖什麼？馬上給我去掛號！（這段是給未來的自己喊話，因為我已經預測到以後的我會拖延了）
Windows 7 專業版
Magic
（對不起......）
設計極簡部落格
前幾天看到了「How to make a website in 5 minutes」這篇文章。
於是我也重新思考了一下，如果從零開始打造，要怎麼用我喜歡的方式，設計一個「簡單好上手」、「人人都能做出來」的極簡部落格。
雖然還有許多沒考慮到的部分，不過概念大概是這樣：
網站頁面（Demo）
網站裡面包含六篇文章，介紹了部落格的使用方式。如果你太閒的話可以看一下。
主要頁面
- 首頁
- 文章列表
- 文章１
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架構
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└── 2026-01-01-first-post/
├── index.html # 文章頁面
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我覺得，這樣一個簡單的架構，其實就足夠稱為一個部落格網站了。如果要做為教學，大概也只需要 1-2 堂課的時間。（另一堂課可以教部署、客製化，或是 AI 輔助）
自己動手做過一次之後，也能更實際地理解靜態網站生成器的好處。
另外，我在這篇文章也寫了一些比較詳細的碎碎念，如果你太閒有興趣的話，也是可以去看一下 XD。
STS2 is about to drop!
《Slay the Spire 2》終於要推出 Early Access 版了。
當年跟著 Hafu, Dogdog, Amaz, Jorbs, Lifecoach 入坑一代，也是一起見證了神作的誕生呢。
問題是......
Random Bullshit Go！
2026/03/16：Huge Deck
超好笑，完全不知道在打什麼。
