Kite Fly

 最暴力簡單的方式就是做 Shadow Test 與 A/B Test 不同，A/B Test 是將部份流到舊模型的流量部分流到新模型，然後比較兩者的結果如何；Shadow Test 是將所有流量在流到舊模型的時候同時流到新模型，但是模型的輸出與否不影響後續的行為 Shadow Testing（影子测试）是一种在生产环境中对比验证新旧系统行为一致性的重要测试方法。 它被广泛应用于系统迁移、架构重构、模型上线、A/B测试前的数据验证、灰度发布等场景，尤其在保障线上稳定性和数据正确性方面具有关键作用。 https://blog.csdn.net/tony2yy/article/details/147952261 https://ithelp.ithome.com.tw/m/articles/10318622

  透過 LLM 產生產品需求提示（Product Requirement Prompt，PRP） https://blog.csdn.net/lovechris00/article/details/152161337 本文将介绍context-engineering-intro项目中通过 PRP （ Product Requirements Prompt ，产品需求提示）实现代码审查自动化的方法，帮助团队轻松确保代码符合最佳  https://blog.csdn.net/gitblog_00428/article/details/153499291  

  Kiro 不同於過去大家熟悉的 AI 編碼助手如 GitHub Copilot 或 Amazon Q Developer，它不只是簡單地根據開發者輸入的提示生成程式碼，更深入整合整個軟體開發流程。從需求分析開始，Kiro 就能自動生成詳細的規格文件，幫助開發團隊將具體點子轉化成具體執行項目，接著，依據這些規格，Kiro 會建立完整的設計藍圖與任務清單，確保每一環節都有明確目標。  除了協助開發者不用程式碼開發產品，在實際編碼階段，Kiro 會不斷監控並自動更新文件，確保程式碼與規格文件、測試案例以及安全檢查同步，避免團隊因資訊不同步而產生錯誤。這種從需求到生產的全面支援，大幅提升團隊協作效率和軟體品質。  AWS 產品負責人 Nikhil Swaminathan 表示，Kiro 的最大優勢在於「讓原型程式碼順利進入生產系統」，同時自動處理測試、文件生成和性能優化等必要工作，讓開發者專注於核心功能的實現。 https://www.ckmates.com/index.php/front/ckmates/blog_page/106

  Lovable 是一款由 AI 驅動的 UI 設計平台，特色如下： 不需 Figma、美術背景，就能輕鬆設計頁面。 只要輸入需求指令，AI 就能幫你產出符合風格的 UI （推薦可搭配 ChatGPT 輔助撰寫）。 自動轉出 HTML、React 等前端程式碼，馬上就可使用。 https://hackmd.io/@my-sdgs/Hy31vnoIlg https://notesstartup.com/simple-lovable-tutorial/ 簡單來說，Lovable 是一個讓你可以用「說人話」的方式來創造網站或應用程式的平台。 你完全不用會寫程式碼，只要打字或開口說話，就可以做出一個真的能用的成品。 你只要輸入一段提示詞，告訴它你想做什麼，它就能幫你把整個網站的網頁都生成出來。如果覺得結果不夠好，只要再補充幾句話，它就能馬上改成你想要的樣子，超方便的！ 步驟 2：用我的「提示詞模板」打造理想網站 為了幫助你做出更棒的網站，我特別製作了一個「AI 做網站的提示詞模板」。 照著這個模板填寫，生成出來的網站成果，會比你隨意描述需求好蠻多的！ 提示詞模板： 提示詞 為了幫助你製作出理想的網站，我有製作了一個AI 做網站提示詞模板，照著填，生成出來的網站成果會比隨意描述需求好很多。 你可以點擊影片下方說明欄的連結到我的網站複製提示詞模板。 一、網站主題與目標受眾： 網站主題： 　請填寫你的網站主題 　例如：一家位於台北的日式拉麵店、一個專門介紹加密貨幣的部落格、一個展示攝影作品的個人作品集 目標受眾： 　請填寫你的目標受眾 　例如：喜歡日本料理的年輕人、對投資有興趣的初學者、需要攝影服務的潛在客戶 二、網站核心功能與特色： 核心功能： 　請填寫你網站最重要的 3-5 個核心功能 　例如：線上菜單、顧客評價、最新消息發布、作品分類展示、聯絡表單、線上預約 網站風格與特色： 　請填寫你希望網站呈現的風格與特色 　例如：簡約現代、溫暖舒適、專業可信賴、充滿創意與藝術感 三、網站內容與文案： 　請提供網站的主要文案、標題或關鍵資訊 　例如： 　　首頁標題：歡迎來到［你的品牌名稱］ 　　關於我們：［一段簡短的品牌介紹］ 　　服務項目：［列出你的主要服務或產品］ 　　聯絡方式：［你的地址、電話、Email］ 四、參考網站： 請提供一個你喜歡的參考網站連結 例如：請 AI...

  引導學員學習和小組討論, 開場和結尾, 透過課程內容和引導, 讓學員可以學到上課知識和加深印象,  知識CPR: Content Practice, Review,  =>20分鐘做一次 小組討論:1-2-4-All 實際案例代入 5.開場自介: 2真1假, 建立信任 1. 上課一開始: 利用黃金5分種 法則, 可先以1張圖片, 1個故事問她看到蛇摩 (與學員架接) (圖片引發學員動機, 讓她有心理準備.開口說話)   觀察圖片觀察, 看到甚麼?   這會影響什模事?   如果要預防相同事件發生, 該做什模事? (代入今天主題 & 小組討論 or 影片分享) 2. What? So What? Now What? 3.講師3P  Polish: 專業和經驗.    Preparation: 講師準備 Passion: 授課熱情 4.信任 =>餐與 => 分組=>練習=>回饋 5.內容給學員排序: OX 職場虐心: 低成就->不平衡 > 不溝通 > 不尊重 > 低報酬 6. 開場引導:  圖片引導,  圖片提問:2學伴,  2真1假,  立場表態, OX: 選擇比努力重要 問題處理技巧 7. 結尾:  KISS: Keep, Improve, Start, Stop 131+1: 三個學習重點, 1個未來實務應用. 1 個好奇提問 (重要!) 教學內目標是任務, 教學外目標是成長 不要擔心會一萬種踢法的人,  要害把一種踢法練一萬次的人 

  PromQL  是 Prometheus 監控系統內置的一種查詢語言，PromQL 允許你以靈活的方式選擇、聚合等其他方式轉換和計算時間序列數據，該語言僅用於讀取數據。可以說 PromQL 是我們學習 Prometheus 最困難也是最重要的部分，本章節我們將介紹 PromQL 的基礎知識、理論基礎，然後會深入了解更加高級的查詢模式。 與 SQL 查詢語言（SELECT * FROM ...）不同，PromQL 是一種嵌套的函數式語言，就是我們要把需要查找的數據描述成一組嵌套的表達式，每個表達式都會評估為一個中間值，每個中間值都會被用作它上層表達式中的參數，而查詢的最外層表達式表示你可以在表格、圖形中看到的最終返回值。 https://www.youtube.com/watch?v=FLT0d8fyhK4 https://www.youtube.com/watch?v=ZDDPJuMwUvs https://erhwenkuo.github.io/prometheus/promql/intro/#_4

  Karate 由Intuit作为开源工具发布。该工具旨在用于自动API测试，并具有使API测试变得轻而易举且实际上令人愉快的所有必需功能。 与需要大量编码的其他自动化API测试工具不同，即使只是做基本的东西，Karate开箱即用。您可以在不了解任何编程语言的情况下构建最复杂的请求 - 响应操作。您所要做的就是使用纯文本Gherkin样式编写要素文件。 因为Karate是一个完整的DSL并且位于Cucumber-JVM之上 ，所以你可以像任何标准的Java项目一样运行测试并生成报告，但是你不是编写Java代码，而是用一种用来处理HTTP，JSON的语言来编写测试。或XML简单易用。 虽然没有使用Karate的先决条件，但如果您对HTTP，JSON，XML，JsonPath以及XPath和JavaScript有基本的了解，它会有所帮助。 Karate 是一个集成 API 测试、模拟和性能测试的开源框架，它利用类似于 Gherkin 的语法（Given/When/Then）来编写易于理解的测试脚本。其核心架构基于 Java，并与 JUnit 结合使用，通过 Maven 或 Gradle 集成。 https://www.youtube.com/watch?v=0pv2qTB-YeY

MapStruct 在系統開發過程中，難免會遇到各類物件的轉換，如DB Entity物件轉換成領域物件 (Domain Object)或值物件 (Value Object)、領域物件、值物件轉換成 DTO物件，在物件的轉換過程中常伴隨著反覆的物件創建與設值，如果物件的欄位較多，就容易出現有些欄位設定遺漏，此時若沒有透過單元測試等手段驗證，就容易 造成在系統內部物件轉換或與外部系統溝通的傳遞過程中遺失資訊。 MapStruct可以處理上述提到的問題，簡化物件間轉換欄位映射 (mapping)過程。MapStruct採用annotation processor技術，在Java編譯時期自動生成對應 的Setter、Getter與Constructor等相關程式碼。 https://www.tpisoftware.com/tpu/articleDetails/2443 https://blog.csdn.net/u013066244/article/details/129823436 

  Note LLM 以Google Gemini 2.0為基礎、被譽為「最強AI筆記神器」的NotebookLM，你用過了嗎？不僅能生成摘要，還能產出Podcast形式的音訊！以下文章幫你一次整理NotebookLM的功能、使用方式與方案比較。 NotebookLM是什麼？ NotebookLM（Notebook Language Model）是由Google開發的AI筆記助理，專為研究與寫作設計。它能讀取使用者上傳的文件，根據內容生成摘要、回答問題，甚至提供相關資訊，幫助整理思路與加速寫作流程。同時，NotebookLM聲明，絕不會將個人資料用於模型訓練。 NotebookLM有哪些功能、亮點？ 生成摘要：上傳 PDF、網站、YouTube 影片、音訊檔案、Google文件或 Google簡報，NotebookLM就會運用Gemini 2.0的多模態理解能力生成摘要、分析資料。 即時分析資料：NotebookLM可以協助彙整所有上傳來源的內容，快速提供、分析資訊。 Audio Overview：透過Audio Overview功能，NotebookLM可以把筆記內容、研究資料轉換成Podcast形式的音訊檔案。 資料庫建立：NotebookLM能為每個研究資料、寫作內容進行整理，並歸納在專屬的筆記本當中，增加蒐集、檢索資料的效率。此外，NotebookLM也能根據你所提供的資料進行回應，而非僅透過預設的訓練資料提供回答。 NotebookLM如何使用？ 廣告 進入NotebookLM網站。 註冊與登入：用戶登入Google帳號後，即可將文件上傳至NotebookLM。 建立新筆記本：上傳純文字、PDF、Google文件、Google簡報、網站、音訊檔案或YouTube影片，AI會自動解析內容，提供摘要與重點標註。 互動式問答：用戶可以直接向 AI 提問，如「這份筆記的重點是什麼？」NotebookLM 會根據內容給出回答，甚至補充相關資訊。 整理與標籤分類：AI會根據內容自動生成標籤，幫助用戶快速分類與檢索。 https://medium.com/%E5%BD%BC%E5%BE%97%E6%BD%98%E7%9A%84-swift-ios-app-%E9%96%8B%E7%99%BC%E5%95%8F%E9%A1%8C%E8%A7%A3%E7%AD%94...

 淺談 Server-Sent Events 與 Server 互動 一般的 get/post request 都是基於 HTTP 的標準根據請求來回覆回應的，一旦回應完成連線就會中斷。但如果有些更複雜的需求需要讓後端發送訊息給前端，比較好的方式就是建立 websocket，讓 request 保持連線。不過有時候為了一個需求要建立 websocket 會有點麻煩。因此 Server-Sent Events 就是為了這種需求而誕生的。 Server-Sent Events 以下簡稱 SSE。若說 websocket 是雙向溝通的話，SSE 其實是單向溝通的，也就是說，一但連線建立之後，就只能接收 Server 端來的訊息。實際的使用情境例如： 上傳超大檔案需要通知 client 端上傳處理進度。 轉檔需要通知 client 端處理進度。 非同步的商業邏輯處理需要通知 client 端狀況。 從 Server 傳送訊息 要從 Server 傳送訊息也蠻簡單的，只要在 response 宣告 header 。 Content-Type: "text/event-stream" 建立好連線之後就可以接收 SSE 的訊息做後續的處理。 限制 SSE 的限制是 有限的連線數。 只能處理基本 text 的訊息， 不能自訂 custom header ，例如要傳 Authorization 就不行。這個問題其實蠻大的，因為通常會需要做這種需求都會需要驗證使用者登入狀態，用 header 來處理 auth。

  AOP(Aspect-oriented programming)剖面導向程式設計 一般我們在寫程式時，很常需要處理譬如錯誤紀錄、權限驗證，乃至於額外可能增加使用者查詢歷程等等，就以錯誤紀錄來說，一個方法(Function)要用Nlog進行錯誤紀錄，通常會是這樣子。 使用AOP架構好處多多，減少重工又可以讓你的程式碼更加簡單易懂，因為共用的邏輯抽離之後，就只需要專注於商業邏輯的撰寫，只是對於C#新手來說，可能門檻比較高，不過整體來說，專案若是套用了AOP架構後，整個大升級，不管幾百幾千的方法，如果要加上一堆共用基制的話，都不用怕 https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10229664

  https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/part-iii-prometheus-shi-zhan/operator/what-is-prometheus-operator https://erhwenkuo.github.io/kubernetes/observability/metrics/kube-prometheus-stack/setup-prometheus-and-grafana-on-kubernetes/#_1 https://claire-chang.com/2022/12/16/prometheus-operator/ https://blog.amis.com/kubernetes-operators-prometheus-3584edd72275https://blog.amis.com/kubernetes-operators-prometheus-3584edd72275

  JS 動態型別 弱型別 TS 靜態型別 強型別 TS: 是 JavaScript 的一個超集，主要提供了型別系統和對 ES6 的支援，它由 Microsoft 開發. TypeScript 是 JavaScript 的超集，.js 檔案可以直接重新命名為 .ts 即可 缺點: 有一定的學習成本，需要理解介面（Interfaces）、泛型（Generics）、類別（Classes）、列舉型別（Enums）等前端工程師可能不是很熟悉的概念 typescript教學: https://medium.com/....../%E7%B6%B2%E9%A0%81%E5%B7%A5...... … https://willh.gitbook.io/....../int....../what-is-typescript (重要!!) https://hackmd.io/@Heidi-Liu/typescript Hello world 的TS程式: https://willh.gitbook.io/....../intro....../hello-typescript

 你可以用 Claude Desktop 或是其他的 MCP client 操作，並且 1.安裝 Playwright MCP – 讓 AI 控制瀏覽器 2.安裝 filesystem MCP – 讓 AI 讀寫你電腦的檔案 （這兩個 MCP 都是各自官方開發的，安全問題相對比較小, but still use at your own risk!） 所以例如你可以叫 AI 幫你讀網站，彙整你想要的資料，並寫到你的電腦。這還有幾個厲害的地方 1.講人話就好 2.你身為人類可以介入，可以共同操縱瀏覽器，可以跟 AI 來回對話達到你想要的 例如你中途手動登入，人腦證明你不是機器人 Playwright MCP Server: Installing and getting started in VS Code https://www.youtube.com/watch?v=4SyYaDTR_Uc&ab_channel=ExecuteAutomation https://ywctech.net/ml-ai/playwright-mcp-crawler/

  而微軟出了 Playwright MCP 以後，你就可以很方便地利用 AI 用他去操作網頁，不需要寫程式 所以例如你可以叫 AI 幫你讀網站，彙整你想要的資料，並寫到你的電腦。 https://www.youtube.com/watch?v=5knmhGep2o4&ab_channel=ExecuteAutomation Playwright MCP Server: Installing and getting started in VS Code https://www.youtube.com/watch?v=4SyYaDTR_Uc&ab_channel=ExecuteAutomation

  透過 Playwright 使用Cucumber BDD 風格和Gerkin 語法, 不須額外使用Cucumber JS .而是直接使用Playwright 優點 Playwright-BDD 是由 Vitaliy Potapov 开发的一个开源项目，它可以自动将 BDD 场景转换为 Playwright 测试 https://www.testwo.com/article/2060 https://blog.csdn.net/gitblog_00040/article/details/139820340

 使用chatgpt4结合playwright进行智能化ui自动化测试 1. ChatGPT 自動化生成 "簡易的"  Playwright 程式 今天发现有人推荐了一个使用 chatgpt4 生成 playwright 代码的测试工具BrowserGPT 原理分析 大致看了一下，执行的流程是这样的，代码在 这里 获取初始化的 url，打开 chrome 浏览器，跳转到这个 url 在命令行里启动 prompt，也就是给用户一个输入的 ui 初始化 openai 的 api 写个死循环，每次用户输入之后调用 doAction 函数 在 doAction 函数里简化当前页面的 dom 元素 将简化过的 dom 元素传给 chatgpt，让 gpt 根据 playwright 的示例生成代码 执行 chatgpt 生成的代码 一句话描述就是把当前的网页的 html 减肥一下，把页面的 dom 和用户的命令传给 ai，让 ai 生成 playwright 代码，最后执行 ai 生成的代码。 可能会遇到的问题 这个工具目前看来实用性是有限的，这是因为当前时间节点，也就是 2023 年 10 月份，ai 可能会存在下面的问题 输出不稳定。同样的提示词可能每次生成的代码是不稳定的，不过之前看到 openai 的 dalle 3 提示词洋洋千言似乎每次得到的结果都很稳定，估计后面的模型在输出稳定性上会有极大的提升，另外好的提示词也能提升输出的稳定性； 无法生成最新 api 的代码。playwright 的 api 变化很快，我记得半年前写的一些代码现在就可能跑不起来了，不过因为 gpt4 的训练内容并不是最新的，所以生成的代码可能是基于旧的 api，有点鸡肋。不过如果是生成 selenium 的代码的话可能实用性会更强一点，毕竟 se 的主要接口这些年都没怎么变过； https://playwright.itest.info/blog/playwright-and-chatgpt4/

  1.在测试自动化中利用 ChatGPT 在本节中,我将向你展示 ChatGPT-4 如何显著简化我的编码实践。它帮助我找到错误消息的解决方案,将代码片段从一种编程语言转换为另一种,甚至仅根据几个输入和预定义的输出就能提出函数原型。 2.将想法和代码片段转换为 TypeScript 3.通过 ChatGPT 将 Playwright 与 GitHub Actions 集成 4.使用 ChatGPT 进行错误处理 5.探索 ChatGPT 集成的协同效应和挑战 =>不確定是否 chatGPT是對的 https://playwright.itest.info/blog/elevating-automated-testing-playwright-meets-chatgpt/

  NotebookLM 介紹:  NotebookLM :簡單來說， NotebookLM 是 Google 推出的一款 AI 驅動的筆記工具，背後由強大的 Gemini 1.5 Pro 模型支撐。但別以為它只是個高級記事本，這東西可厲害多了！ 它就像是一位 24 小時待命的超級助理，不僅能幫你整理筆記、消化文件，還能生成 Podcast 讓你隨時學習。最酷的是，它允許你將 AI 應用到你自己的資料上。 核心功能: 1. 資料統整與 AI 個人化指南 上傳資料後， NotebookLM 會自動生成「筆記本指南」，包括摘要、常見問題、學習指南、目錄、時間軸等。 2. 智能問答與分析 你可以像跟真人對話一樣，針對上傳的資料提問。 3. 多媒體支援 不只是文字檔， PDF 、 Google 文檔、簡報，甚至 YouTube 影片和音訊檔案都能處理。 4. 文字生成與創意激發 無論是寫技術文檔、項目提案，還是市場分析報告， NotebookLM 都能幫上忙。它甚至可以幫你生成程式碼片段，對開發者來說簡直是福音。 5. 語音摘要   Audio Overview 這可能是最酷的功能了。 NotebookLM 可以把你的筆記或研究內容轉換成 Podcast 形式的音訊檔案。 6. 心智圖（Mind Maps） 心智圖功能於 2025 年初推出，能將上傳的資料視覺化整理成分支圖形， NotebookLM 實作測試:  https://notebooklm.google.com/notebook/676c96f2-5a70-4b09-832c-65b238014aa9?_gl=1*1mq96co*_ga*MTAxMDcwMDUzMi4xNzUyNzYyNzE3*_ga_W0LDH41ZCB*czE3NTI3NjI3MTYkbzEkZzEkdDE3NTI3NjI4NDgkajYwJGwwJGgw&original_referer=https:%2F%2Fnotebooklm.google%23&pli=1 比較 相比 ChatGPT NotebookLM 的最大優勢就是 Source-grounding 。 所有答案都有明確的資料來源 ，這在做研究或寫報告時特別有用。此外， NotebookLM 能處理多種格式的資料 ，包括...

 https://testautomationu.applitools.com/playwright-advanced/ In chapter 1,  Authentication and see how to store the sign in state to be able to reuse it and make the test faster. In chapter 2,  Dynamic Page Objects  - a way to simply create page objects for whichever scenario you need and also,  how to use Fixtures to speed up and reuse flows in your tests. In chapter 3,  API interaction, and ways to use the APIs to help with data creation and management. In chapter 4,  more ways of Data Management through JSON files, APIs, and even mock responses. In chapter 5,  Visual Regression with Applitools and learn ways to make our tests more efficient. And finally, in chapter 6,    Continuous Integration and Observability , ways to add our tests to the pipeline and inform the whole team whenever our tests fail.

目前E2E Mock情境: 1. API 請求與回應 Mock (未) 2. 資料庫查詢與儲存 Mock  3. 外部系統與微服務 Mock  4. 前端與後端互動 Mock (未)  5. 第三方服務（如電子郵件、簡訊、通知）Mock (未) 6. 第三方檔案服務（如 S3、FTP、雲端儲存）Mock   在 E2E 測試中，Mock 是指模擬或替代外部系統、服務或資源，確保測試環境穩定且可控。以下是 E2E 測試中常見的 Mock 情境以及應使用的 Mock 工具： E2E Mock情境 1. API 請求與回應 Mock 情境： 測試系統中的某一部分需要調用外部 API（如第三方支付、地圖服務、天氣 API），但這些 API： 可能會有費用（付費 API）。 可能會限流（API Rate Limiting）。 回應時間不可控（延遲/超時）。 測試環境中無法連接。 推薦工具：WireMock：Java Mock 服務框架，支援 HTTP/HTTPS API 模擬，並可輕鬆設定回應狀態、延遲和錯誤情況。 MockServer：Java Mock 服務工具，支援動態 API 模擬和 HTTP/HTTPS。 Karate Mock Server：內建於 Karate 框架中，快速建立 API 模擬，並支援 GraphQL、SOAP。 推薦工具： WireMock：Java Mock 服務框架，支援 HTTP/HTTPS API 模擬，並可輕鬆設定回應狀態、延遲和錯誤情況。 MockServer：Java Mock 服務工具，支援動態 API 模擬和 HTTP/HTTPS。 Karate Mock Server：內建於 Karate 框架中，快速建立 API 模擬，並支援 GraphQL、SOAP。 實務應用： 模擬第三方支付 API（成功/失敗/超時）。 模擬 Google Maps API 回傳地理位置。 模擬電子郵件服務 API（SMTP）。  2. 資料庫查詢與儲存 Mock 情境： 測試系統需進行資料庫查詢或儲存，但： 測試數據需保持固定，避免受測試影響。 資料庫伺服器負載可能影響測試穩定性。 測試期間不希望實際修改資料庫數據。 推薦工具： H2 Database：嵌入式 Java 資料庫，模擬 MySQL、Po...

  Karate  Karate 是一种 API 测试框架，其独特之处在于它不依赖通用编程语言，而直接使用基于 Gherkin 的语法编写测试。 Karate 使用一种领域特定语言，来描述基于HTTP的API测试。 1.著重在後端Java API mock 的測試. 2.轻松实现自动API测试.   3.基于 java 进行运行和扩展。 4. 支持使用 cucumber 的 feature 直接编写测试用例，使用Gherkin, 也就是 可以直接用 given，when，then 的 BDD 格式编写用例并且执行。  介紹: https://blog.csdn.net/NHB456789/article/details/139030527 功能: https://testerhome.com/articles/37241 功能&  Html网页版的报告 https://cloud.tencent.com/developer/article/2166222  https://blog.csdn.net/ouguangqian/article/details/115940368 Karate API测试: https://zhuanlan.zhihu.com/p/266262800

  1. google 免費版 對各行各業的衝擊, 澳洲要求收費 2. 大數據沒落, 拿握數據的掌握全, 因為個資化 , 3. 區塊鏈崛起 , 比特幣, 利用區塊鏈經濟, 有正本和副本技術, 無法被無限複製出去, 因此這東西就會產生價值 4.NFT 利用.區塊鏈技術, 讓藝術作品有正本和副本, 讓藝術作品數位化, 讓畫在數位世界是獨一無二的 PS: NFT是取自「Non-fungible token」的字首，直譯為「非同質化代幣」。由於數位資訊可以複製，過去一般都認為可輕易取代，但現在利用區塊鏈技術，使得數位作品具有獨一無二的價值，也就是無法被取代。此外，不僅是藝術作品，將擁有獨特價值的物品NFT化的情況，相信今後會持續增加。 4.資料原本是 中心化, 但現在是 去中心化, 區塊鏈起來, 之前集中在某處, 現在個資問題,資料散落各地.因為個資化, 很多資料無法任意拿, 資訊和安全問題 5. 資料有價化 , 資料不能任意複製貼上 6.google 資料中心 需要很多水電. 7.虛擬和現實結合 8. 元宇宙- 現實世界有的, 在虛擬世界也要有, ex: 天雨遊戲, 就是3D 人生, 買賣和探險, 開拓自己的遊戲地盤人生, 就是一直挖礦, 在把虛擬世界財富, 兌換成現實世界真正的財富(錢) 我們不再是免費世界, 因為資料不能隨便給人, 個資化 https://edow.blog/book-summary-life-after-google/?fbclid=IwY2xjawJ_MrBleHRuA2FlbQIxMQBicmlkETEzSkttM1MzMTdIdk5jaHpaAR5h6GxoqSTX8lP8U9M1Lr3V8Z0hKA7d7vrQhcb5fn_S59MXHUMBKzAK42jplQ_aem_zf1oMT--9l-54LlQNV858A

  一.   成功團隊的建立 1.       職場工作者難以更上一層樓的原因 , 往往不是缺乏專業技能或不夠勤奮 , 而是無法有效團隊合作 . 2.       好的團隊需要 目標 . 願景明確可執行 . 3.       士氣凝聚 4.       意見無法溝通和討論 . 激發更好意見 5.       Together everyone achieve more 1+1>2 6.       五大障礙 :1. 喪失信賴 2. 害怕衝突   3. 缺乏承諾   4. 規避責任   5. 忽略成果 7.       社會隨時在變 . 能夠掌握是自己 ( 自我管理 ) 8.       平常為自己做口碑 9.       留在這 . 自己內心要夠強大 . 知道自己為何而戰   二.   打造職場定位和價值 1. 我是溫和苦幹型 : 好的頃聽者 . 種團隊合作 . 工作細節 . 但害怕決定 . 不喜衝突 ð   試著往前推進 , 多包裝自己 ð   改善 : 多說話 . 發表意見 , 多行銷自己 . 從小事練習做決定 2. 我在大家印象中應該是 勤奮 . 認真 . 負責 3. 要經營自己形象 4. 當責 : 對成果負責 . 負完全責任 . 要扛起對情緒和溝通負責 . 創造雙贏 5. 當則是找方法 . 而非找理由 6. 當責者要問建設性問題 . 非 ”Why 是我 ” , 要問要如何做 . 把焦點放在行動上 Ex:     X 受害者 : 為什摩 倒楣貨 會在我身上        ...