不過隨著經濟復甦，家中環境變好。不過小男孩的生活還是很艱苦，常被爸爸又打又罵，因為爸爸不太喜歡他。

在這樣的環境下長大，他很早就學會兩件事： 第一，沒有人會替你爭取公平，你只能靠自己。 第二，如果要離開這樣的環境，就必須找到一條徹底不一樣的路。

某一天他跟朋友到格拉茲市區，看見電影院門口貼著一張電影《大力士》（Hercules）的海報，主角是英國健美冠軍雷格・帕克（Reg Park）。他彷彿看到一線曙光。他想的不是「我什麼時候才能長成那樣」，他想的是：「那就是我。只是現在的世界還沒跟上。」

小男孩的名字叫阿諾．史瓦辛格(魔鬼終結者系列主角，後任加州州長)。

每個人都有個秘密，我一直以為阿諾的秘密是「意志力」，已經練到接近力竭，還要再拼一下。

實際上，阿諾練到力竭跟我早上起床要刷牙一樣，是一個理所當然的事，他知道自己是誰的問題，站上舞台只是時間問題。

目標不夠，你需要自我認可

十五歲的阿諾，內心就有非常具體的願景：成為世界健美先生、進軍好萊塢。

他把目標說出來，寫下來，跟所有人說。 大家都覺得他瘋了（當時他連不會說英文，是要怎麼當演員？）。

但阿諾根本不在意別人信不信，他相信不久之後那一天。他已在腦海清晰的看見自己站在世界健美冠軍頒獎台，傲視每個人，底下觀眾大聲歡呼著：「阿諾 阿諾 阿諾！」

「這不是幻想，這是一段回憶。」

他在Netflix紀錄片裡說了一句話，我覺得才是整個故事的核心。

「我已經看到了自己想要的結果，我已經活在那個結果裡了。」-阿諾．史瓦辛格

既然知道自己的未來是這樣，那訓練就是很自然的事情，世界冠軍那個人會覺得累嗎？不會。那個人會吃不下嗎？不會。

阿諾開始天天去健身房報到，每次都要練到力竭為止。

當自己相信我就是這樣的人時，就沒有任何拒絕的念頭會產生。

馬拉松選手每天跑步、調整自己的飲食習慣、睡眠，閱讀或研究跑步經濟性就會是很正常的行為。如果只是想完成一次四小時內完成馬拉松，那就會為了目標撐住訓練，每次遇到訓練瓶頸就會有阻止自己去訓練的念頭產生。

瓶頸，升級的邊界

身份認同改變之後，不代表一帆風順。新版的自己會遭遇真實的阻力，那就是瓶頸。

初期的時候，進步速度很快，充滿能量。然後，在某個時間點，開始卡住了。不是因為方法不對，不是因為努力不夠，就是卡住了。越努力，越覺得在原地轉圈，這是瓶頸。

我自己卡過最嚴重的一次，是在高二，每天練划船、體能，成績卻停在那裡動不了，沒有進步，最後硬拼反而受傷，國手選拔也沒有上。

後來才明白，是我心裡沒有想著「自己參加亞洲青年盃」。高三時，傷養好了，心裏想著「我最後一定會去香港參加亞青盃划船錦標賽」。最後真的成功了。

瓶頸很少是技術問題，通常是你的容器還裝不下那個新的自己。每次升級成長到極限時，它開始把你拉回去。你開始懷疑自己，開始自我破壞，開始用各種理由停下來。

當視野格局、容器變大，思維模式就會改變。

想賺到一千萬，靠存錢就可以了。但想賺一億光靠存錢你就知道不對了——你會開始想別的事，整個思維模式會被目標本身逼著改變。

遇到瓶頸時，我通常都會問：「如果我真的到了那個下一個層次，我會是一個什麼樣的人？那個人怎麼思考？他相信什麼？他每天做什麼決定？」然後，從今天開始，用那個人的身份做決定。

不需要等「夠格」，而是從今天開始就這麼做，漸漸地，容器就會變大，升級成為那個人。

那，實際該怎麼做？

首先，你必須認真回答一個問題：「你想成為怎樣的人，是誰？他平常會做怎樣的事？」

「當作家跟選擇當醫生或警察不同，它不是一種『職業選擇』，因為與其說是你選擇這一行，不如說是它選擇了你。」-斑馬通信·劉揚銘

如果是作家，每天寫作3000字或是寫兩個小時就會是很自然的事。

如果是有錢人，每天思考有什麼賺錢的機會？風險可控，可以重複賺錢的方式有什麼？就是很自然的事。

如果你心中已經有那個人的輪廓，接下來就是你要做的事情。

第一步：擴大你的容器

大多數人的目標設得太「安全」，安全到不需要成為另一個人就能達到。 如果你想變有錢，「存到一百萬」和「資產達到五千萬」這兩個目標，要求的不只是不同程度的努力——它們要求的是完全不同的人。

如果想要成為有錢人，那就必須去學習槓桿、商業思維等。

不管你想要成為怎樣的人，都去找現實生活中，有沒有類似的人活著。

模仿是最好的學習，阿諾也是如此。

第二步：清理讓你回不去的習慣

你現在的某些習慣，是你「舊版本」的證明。

習慣本身沒有好壞——它們只是過去的你用來應對生活的方式。但問題是，習慣是舊版的你。我們不可能期待做一樣的事，會有不一樣的結果。

但實際上也不可能那麼硬，會有一個灰階的地帶。我們想要成為的那個人，會耍廢嗎?會，但不會很常。他需要休息嗎?會，但不可能一直在休息。他也會有不安不確定嗎?會，只是他會想到解決的方法去克服。

清理舊習慣，有點像去掉衣服上的汙漬，太過用力會整個刷白毀了整件衣服，一次只能去掉一點。這個過程不會一步到位，每次抽身都會有一點不舒服——那是正常的。每清理一個舊習慣，你會往那個人靠近一步。容器不是一夜變大的，但它確實在變。

第三步：預判瓶頸，提前準備答案

這一步我覺得是最重要的，也是最少人準備的。 瓶頸不是「會不會來」的問題，它一定會來。問題只是你有沒有在它來之前，就想好怎麼應對。

以我曾經是運動選手的經驗，瓶頸就像是跑步撞牆，大概跑兩公里後，會莫名的肚子痛，像是遇到鬼打牆一樣。沒有經驗的人，就會放慢速度，以為自己怎麼了。有經驗的跑者，就知道這是必然會發生的情況，做好應對的準備。

比如說，我曾想要成為作家，每天寫作就是必須的。但只要中斷一次，就很難再回來——這個瓶頸我預期到了嗎？沒有。

通常職業作家會把寫作當作人生第一優先順序，村上春樹的一日生活是圍繞著寫作而活。他不會讓任何事情去影響寫作，寫作是生活的軸心，其他的事都為了寫作去做的。

每天寫，對作家來說很自然，不管寫什麼就是寫。寫日記也好，遇到的人的故事、新的想法等。如果你不認為自己是作家，寫日記就不是順手的習慣，而會看著螢幕發呆。

Share

最後，唯一真實的事

總之，最後只有一件事是真實：現在對自己的定義，就是自己能走多遠的邊界。

跟能力沒關係，我曾經是運動小白，也拚到代表台灣出賽西式划船亞青盃。

跟處境沒關係，我曾經失業窮到只剩幾百塊，最後也是成功存到錢買房。

改變自己的答案，才是真正的起點。

不是改變你做的事，是改變你是誰。 阿諾七歲的時候看著那張海報，他沒有「努力去想像」，他只是——認出了自己。

我常問自己：「你想成為的那個人，他今天會做什麼選擇？」

不用遲疑，直接去做就對了。

付費支持本站 https://buymeacoffee.com/jackskyhigh

放年假前，告訴大家。

我的電子報又改名了——﹝營火通信﹞Campfire Newsletter。

電子報的核心內容就像朋友在山上露營圍著營火聊天。這就是我想要的電子報：每週值得一起烤火、聊天的內容。

好了~開始來聊這週我覺得有意思的事。

— — —

最近我喜歡聽過去重大事件的細節。從這些故事裡，常能猜到事情之後會怎麼發展。現在全世界都在談AI，它接下來會怎麼走？我沒有答案，但2016年的一場圍棋對弈，或許能給我們一些線索。

2016 年，AlphaGo 對戰李世乭，4比1，AI贏了人類。我當時的反應「喔! 圍棋耶!真的不容易。」直到最近重看這場對弈，才發現真正令人震撼的不是AI贏了人類，而是在第二局跟第四局發生的事。

第二局：AlphaGo的「神之一手」。第37手，AlphaGo棋下的位置。

所有人都愣住了…
包括代替AlphaGo落子，開發團隊成員黃士傑。他心想：「完了，是不是bug」
結果，那是極其巧妙的一手，歷史上人類棋手從未這樣下過。
只有0.01%的機率，會有人走那步棋。
這不再是模仿，這是創造。

第三局是關鍵——連輸兩局的李世乭，背負著五戰三勝制的壓力。輸了，整場比賽就結束。
李世乭太想贏，背負的壓力太大，下得不好，第176手之後投子，輸了。
3:0，大局已定，AlphaGo已經證明AI能在圍棋上擊敗人類。

第四局：放下一切後的人類曙光
前一晚，李世乭上網看評價(也確保自己的生命安全XD)。
有人鼓勵他，「剩下的比賽很艱難，你要盡力而為。」
9歲的女兒問：「不要去了，爸爸，都已經結束了，還有什麼意義?」

他反而放鬆了。
第78手，李世乭下出了「神之一手」，只有0.07%機率的人類棋手會這樣下。

AlphaGo 直到第87手才發現自己第79手錯了，AlphaGo開始出現失誤，勝率急速下降。
李世乭贏了人類對戰AlphaGo的唯一一勝。
賽後他說：「當時我覺得，只剩那個位子可以下。」
所有的圍棋專家說：這一局應該被載入史冊。

讀完這故事，我眼眶有點濕。
因為AlphaGo 是由一群不太會下圍棋的電腦科學家們，做出來的。
他們都不是圍棋高手，所以沒有框架。
因為沒有框架，最後才能贏過最強的人類棋手。

這就是「無知的力量」。
若要打敗最強的人，就要用過去從沒有用過的方法才能打敗。

無知又天真的力量

「圍棋是人工智慧的聖杯。我們過去在人工智慧領域嘗試的一切，在面對圍棋時都會黯然失色。」-Dave Silver, Lead Researcher for AlphaGo.

開發之初，團隊曾經問職業棋士：「為什麼你會下在那個位置?」
「直覺。」

為了讓AI有直覺，電腦科學家們，設計了三個步驟：
1.從高手棋譜中學習。
2.計算每個位置的勝率。
3.預測接下來的棋路，分析所有可能。

AlphaGo不在乎「贏多少」，只在乎「會不會贏」。
創意由此而生，它走出了人類3000年以來從未想過的棋路，創意由此而生。
李世乭在第四局也走出了人類罕見的創意棋路。

無知= 沒有經驗束縛=第一性原理
這是Elon Musk解決問題的方式：跳出框架，重新定義。

說到這裡，我想到自己寫作這件事。
寫了這麼多年，買課程、看書，寫得不太好。
後來發現：我缺的不是技巧，是故事。

我女兒3歲，就會編一堆故事告訴我玩具在幹嘛。說故事是人類天生的能力，我卻把它忘了。
為什麼？
我被「作文教育」框住了。無意識地套用起承轉合、論點論據，寫出來的文字沒有溫度。
看完《AlphaGo》紀錄片後，我在想：我是不是也需要「無知」一點？

關於「無知」有一個更震撼的事實

AlphaGo之後有個版本叫 AlphaGo Zero。
它完全自我學習，不看人類棋譜，只知道規則。
40小時後，它就達成AlphaGo的等級。
然後它更開始發明人類從未見過的定式，甚至先使用低階的棋路，再摒棄它，*發明出更加高深的棋路。

*註：對戰AlphaGo Master的中國棋手柯潔說：「一個純粹自我學習的AlphaGo是最強的……人類太多餘了。」

純真= 沒有框架 =更強
世界上最強的創意能力，來自無知又天真的力量。

創作需要天馬行空的想像力

無知才能進行創新，經驗反而會削弱天真。

以前我想靠寫作賺錢，當副業。
現在，我知道自己真的不在行，認清事實。
但寫作對我來說，現在變成了修行跟休息—整理思緒的方式。

— — —

以前，我不太用AI寫作。總覺得一瞬間生成一堆文字很廉價，倒不如直接公開生產文章的prompt。

但是看完AlphaGo的故事後，我在想：李世乭也是被AI點醒，才發揮出創意。

所以，我現在這樣用AI。
✅文章的架構、草稿構思，全部自己來。
✅編修到自己滿意後，丟給AI，讓它當編輯。
✅請它提供方向，讓讀者的閱讀體驗更好。

就像李世乭對戰AlphaGo，創意不是被取代，而是被激發。
現在看自己的文章，或多或少品質應該有進步一點。

謝謝你讀到這裡。
如果這篇文章讓你想到什麼，直接留言告訴我。
不想公開？點這裡用表單私訊我。
我很想知道你的想法。

延伸觀看：

🎬 Google訪談李世乭：回顧與AlphaGo對弈

🎬 AlphaGo紀錄片完整版

我不知道大家對AI的想法是什麼?

我自己一直在想自己在未來10年的職涯中，自己剩下來的殘值是什麼?

很多人說是「好奇心」「跨領域」「拆解問題」等。

我想了很久，殘值可能就是童年才有的「想像力」。

剛好我開始讀小說「三體」，作者劉欣慈在2018年克拉克獎獲獎感言說：「這個獎項是對想像力的獎勵，而想像力是人類所擁有的一種似乎只應屬於神的能力。」

我對於「想像力」的結論就是「想像力是可以創造現實中不存在的東西。超越現實與物理的限制。」

我從兩個女兒成長的過程，看到「想像力」根本就是人類預設的能力。只是在社會化的過程中，逐漸消失了。

舉例來說：我女兒會拿著彩色筆，在紙張上亂畫，畫一些亂七八糟的圓圈，最後跟我說這是蛋糕還是咖啡之類的。說真的，我完全看不出來那是什麼，但是他告訴我這裡是草莓，這裡是奶油。

我突然就看懂了，這就是想像力!!!

我們正處於科技爆發的奇異點

先從想像力回到現實，「如果我們真的在科技爆發的奇異點中，有人有意識到嗎?」

我的答案是沒有，而且大家是用近乎不可思議的方式，把AI協同在生活之中。

我很意外的是，「人們把新科技的無意識地融入生活的行為才是常態。」

回到過去幾個科技爆發的奇異點。

ex.

1.印刷術的普及，讓知識可以用非常便宜的價格流傳下來，人類開始從閱讀迭代知識。

2.工業化自動化導入，這是我出生的年代，大量生產的成本變得不可思議的便宜。

3.個人電腦普及化，微軟視窗系統統治了個人電腦市場。

4.智慧型手機普及，手機直接取代電腦，變成在口袋的萬用工具。

5.還有很多科技被發明出來，發明者不知道影響這麼深遠，例如：留聲機、照相機、儲存硬碟等。

我有意識開始使用3C產品是從電腦開始，那時候我念國小，windows95我開始學習使用電腦OFFICE軟體，然後玩接龍跟踩地雷的遊戲。

一直到智慧型手機iPhone發表，人們開始了第一次智慧型手機換機潮。

我看大家從在公共交通運輸工具聽音樂、看書、聊天或看窗外發呆，逐漸變成低頭族。

人們的轉變是無意識的…行為。

2022年GPT發表後，成為全球使用人數成長最快速的公司。

同樣的，大家已經在不知不覺中，大量使用AI在生活、工作之中。

我當然也不例外，特別是在大量使用AI協作工作上的產出後。

我得到一個結論：「AI已經知道的比自己知道的還多，AI還知道更多是你未知的答案。」

所以，很會利用AI的人就是擅長去問出「自己未知問題的答案」跟還有就是「把複雜的議題逐一拆解成簡單問題」。

這大概是接下來10年內，我還能夠透過「AI去槓桿近乎免費的智力」取代不會用AI解決問題的人的唯一能力。

但是對於我女兒他們長大後，如果她們還需要工作或是可以對社會做出有價值的貢獻，剩下的是什麼?

我只有一個答案的就是「天馬行空的想像力，還有把想像力具現化的能力」。

「想像力」與「具現化」

為什麼想像力很重要?因為AI還不懂想像力是什麼?

因為目前的AI還寫不出像「三體」這種小說，這種符合科學邏輯加上超現實像力加上描寫人性的小說。或是至少我沒聽到有任何人用AI寫出這麼大劇情的長篇小說。

「具現化」就是把想像力應用在現實世界，具現化需要強大的物理、生物、化學或是必須兼備完全的科學知識背景，才有機會在最前沿的技術邊緣，把想像力執行出來。

例如：如何在空中投影?投影機不需要背景布幕，直接在空中投影出一部3D動畫電影?

我沒有這些知識背景，完全想不到該怎麼做? 或許目前有人正在嘗試但尚未成功或接近成功。

但是科幻小說或是賽博龐克風格、未來科技的電影，卻是一個稀鬆平常的畫面。

或許在未來10年內，在AI的幫助下，可以破解物理現制的框架，真的可以做出全息投影的技術。

這兩種能力很難，但值得用一生去嘗試

神經喚術士作者威廉吉布森(William Gibson)曾說過的名言： 「未來已來，只是尚未普及(The future is already here, it’s just not evenly distributed)」

我在看到AI推動科技的演進，最令人驚訝的是，未來已來，而且普及程度令人震驚。

AI不是魔鬼終結者的天網，隱藏在國家資助的計畫，而是來自民間企業組織，然後迅速佈署在每個人口袋的那隻手機之中。從此之後，我可以輕易的用一個指令近乎免費的獲得等同博士生水準的答案。

當每個人都可以輕鬆槓桿AI智力，人類想要更有價值，只能做更難的事情「把想像力具現化」。

不過我覺得是這是值得用一輩子去嘗試用來改變世界的事。

我最近閱讀的書：《時基競爭》我是衝著蘋果執行長Tim Cook指定員工用書，才讀這本書的。看完之後，才理解為何會變成蘋果指定閱讀的書。速度真的是可變成一種競爭力，而且是可以反超市占第一名的公司。

最近我趁著特價，買了Kobo的彩色電子書了，就攜帶性而言真的覺得很棒，可以隨時隨地看實體很厚的書或小說了。不意外的話，要開始清空書櫃了，能夠賣的紙本書都該賣掉，未來只買電子書就好了。

希望你還喜歡今天這封信，如果你也有相關經驗或問題，歡迎在下面留言，比較害羞想講敲敲話，可以點擊表單回覆，和我分享你的想法。

怕大家不知道阿基里斯腱，就來迅速閒聊小故事。

一切從我同事問了我：「最近我騎單車的時候，阿基里斯腱有點痛。你有過嗎?」

我：「正常來說，除了職業運動員之外，一般人的阿基里斯腱是不會痛的，會痛可能代表兩件事，1）你過度使用；2）你騎車的方式不對。」

我接著問：「那你知道為什麼那邊要叫阿基里斯腱嗎?」

我同事：「沒聽過。就大家這麼叫，就這麼叫了。」

我(用不可置信的眼神)：「真的假的?」

接著我就說起了，阿基里斯這個半神半人血統英雄的故事，講到特洛伊木馬屠城記吧拉吧啦。

阿基里斯當年執行特洛伊攻城任務尾聲時，被特洛伊王子用弓箭射到了阿基里斯腱，然後，阿基里斯沒辦法走路之後，被其他的士兵圍攻，最後戰死在特洛伊。

然後，我就說起阿基里斯之所以無敵，是因為他的媽媽。

她在阿基里斯小的時候，為了讓他成為無敵的英雄，就讓阿基里斯浸泡冥河的水。但為了不讓阿基里斯掉進冥河，就抓著他的腳踝讓他用倒吊的方式浸泡，阿基里斯真的成為刀槍不入的英雄，但是腳踝沒有泡到河水，就成為他唯一的弱點。

好了…或許有點好笑…但我知道的阿基里斯故事版本就是如此。

切回正題，快一個月沒發電子報。

本週要來分享，我所發現原來終極生產力高效的秘密，來自於電腦PC裡工作管理員的各種執行任務演算法。

電腦「工作管理員」蘊含生產力演算法的秘密

上次電子報提到《決斷的演算》這本書，我原本不推薦讀。但我錯了，這本看似講述電腦科學枯燥乏味的書，書中的各種演算法，來自於數十年電腦科學家、數學家們終其一生，耗盡腦力在設計如何讓電腦不會當機的演算法。神奇的是這些演算法也適用於人類用來解決生產力失效的問題。

最終，作者想透過這本書傳達，現代人應該向電腦科學家們學習「運算思維」的概念。

「運算思維」是什麼?運算思維是從電腦科學家的角度，來思考、拆解和解決問題。

好比說：我們每天出門帶的包包，小孩上學的書包要裝什麼？

用「運算思維」的角度，包包該攜帶什麼物品是就是「快取」(最常使用的物品)，每天揹的包包容量該有多大，就是「緩存」。

管理電腦作業系統運行的核心(kernel)，就是電腦工作管理員(Mac是活動監視器 (Activity Monitor)的工作。

身為使用者的我們，完全不需要去管用哪個程式會不會造成電腦當機，反正所見即所得，每一次移動滑鼠、敲打鍵盤，電腦就要有反應。

工作管理員為了讓系統不被使用者搞到當機，直接罵爛電腦之前，就大量使用各種演算法來避免系統崩潰。很神奇的是這些演算法，或多或少都可以應用在生活之中。

電腦科學家的演算法同樣適用於現實生活

有趣的是，如果把大腦看成是機器的話，人腦跟電腦差異不大，執行跟接受任務安排都是同一部機器。

而且都遇到一樣問題，「每一次切換任務都會產生系統資源內耗(白做工)」。

電腦會損失記憶體空間、CPU運算資源、還有磁碟空間(緩存)。

人腦則會損失專注力，當人們因切換任務或被打斷（例如查看電子郵件或訊息通知）而離開原本的工作時，大腦平均需要花費大約 23 分鐘（確切數字為 23 分鐘 15 秒）才能完全重拾專注力，並回到原先被中斷的任務上，研究出處。

電腦科學家，為了讓作業系統執行任務效率極大化，絞盡腦汁開發出各種演算法去優化系統效能，符合使用者的認知和習慣。一邊讀這本書的過程中，我學到了跟現實生活有關的演算法：

• 分類與排序：先分類在排序，用於收納是很簡單直覺的方法。

• 快取(貝雷迪演算法)：每天背出門的包包，裡面攜帶的物品就是快取，通常也是自己最常使用的物品。

• 排程：這是學問，應用在不同情境，電腦科學家用演算法解決了大部分的排程問題。以下列舉三個。

  • 想要準時把所有工作完成，就要先處理期限最早的工作。

  • 如果任務太多，想盡可能減少延遲的工作，就必須先完成截止日最早的工作。

  • 如果想提升完成的任務數量，就要採取SPT演算法，最短處理時間的任務先做(GTD原則)。

• 插件：用插隊的方式，讓已經排程好的任務有彈性。

• 往復移動：面對承接超過自己能夠負荷量的工作，就是使用待辦清單，隨機挑選一個任務來做，避免一直在工作，但什麼也沒完成。

以上每一個演算法，都能一定程度我遇到的生產力問題。

當閱讀陷入往復移動陷阱

當我看書的速度比不上，我買書的速度，等同陷入往復移動陷阱的狀態。

現在，我還沒看完的書超過50本(我也懶得數)，每看完一本的過程中，又會發現有2-3本書真的很不錯想看，就列入書的待購清單。以目前的閱讀速度，我這輩子應該看不完所有已購買的書，這就是經典的陷入往復移動的陷阱。

我以前想過有兩種方式：1)加速瀏覽的方式速讀一本書；2)捨棄閱讀不重要的書。

速讀掃過一本書的方式也不適合我，因為我沒有要說書、也不想讀第二遍。光重要的書就塞爆我的待讀清單，所以兩個方法都失敗。

另外值得一提，我閱讀是為了解決生活或工作上的問題，通常會深入閱讀一本書，一邊用a6筆記本寫下重點和想法。最後，透過寫作，輸出成一篇文章，藉此重整大腦的記憶模組，實用書上的經驗和技巧。

所以，我直接利用解決往復移動的演算法，設定一個待讀清單，定時在每天中午固定閱讀一個章節，(如果沒有閱讀完成，就想辦法在今天把他讀完)，選書就是採隨機，選一本比較沒那麼厚的書來看。

目前，至少就閱讀方面，執行起來還算ok。

「這是我使用工作管理員背後的運算思維，來解決閱讀困境的方式。你呢？是否也同樣遇到生活上懸而未解的問題?不知道怎麼辦? 你打算如何用運算思維來解決? 在下方留言或回覆郵件與我分享你的第一個行動！」

希望你還喜歡今天這封信，如果你也有相關經驗或問題，歡迎點擊表單回覆，和我分享

*或許是在閱讀方面有了進展，我也打算娛樂方面也同步執行於Netflix的口袋名單、遊戲除了《鳴潮》(3.0好期待)之外，開始玩《原神》、《絕區零》，然後一邊等著《異環》上市。哎呀~好忙好忙!