記得 R1 剛進來的時候，科裡有醫師團隊花了很多心力用 OsiriX（一款 macOS 上的 DICOM 管理軟體）繪製了很多影像標注資料，但是由於 OsiriX 沒有跟上時代趨勢，這些資料使用了其專屬的格式存成 plist。我花了幾個月時間從 0 開始學怎麼看懂 obj-C，然後從開源版的 Horos 去逆向出他們內部的一整套多邊體標注及平滑模組，前前後後測試加成功萃取出資料，花了我大約六個月時間。對應的腳本還需用另一套 Horos python plugin 去執行。

結果今天 Codex 在幫我整理這批資料的時候，沒有找到這個手工解碼器，它在五分鐘內創建了一個新的版本：辨認出 plist 結構、拉取 Horos 原始碼、迅速找到對應的程式、跟已經跑出來的資料做比對，全部一氣呵成（如下面的截圖），然後事了拂衣去，淡淡地跟我說已搞定、已驗證。真是令人驚異。我 2023 年第一次嘗試 Github Copilot 也是處理同一個研究案，讓 Copilot 協助重寫整個檔案處理流程。經過它的完全重寫，一筆影像所需的處理時間從十分鐘變成三十秒，當時也是讓我冷汗直流。如今 Codex 再次重寫整批處理腳本，速度及準確度都更好。

我的認為對放射科來說，這兩年會有一波新的時代紅利 - 以前很多需要花極大量人工處理的臨床問題可能可以很快地用這些工具解決。因此實際上的速率限制步驟剩下資料搜集、清理。寫論文這事情則是最快的。

其實本來是在玩《燕雲十六聲》，但是整個畫面提示及要素過多，看的有點煩；而且畫面的美術風格一直讓我想到《對馬戰鬼》。後來，決定還是來玩其團隊續作 - 《羊蹄山戰鬼》。整體來說，最值得稱讚的還是美觀部分，在歷來 playstation 平台遊戲可以佔前幾名。拍攝模式的物理效果變更也非常厲害。底下分成幾個部分來摘要我的感想：

• 劇情：比較單純的復仇情節，沒有了前代那種武士榮譽、家國興亡大義的劇情。不過前面結識了這麼多各路豪強，到最後結局還是一對一，有點過於日式了；怎麼沒有來一個復仇者聯盟式的大集結、大場面？分支劇情部分稍嫌薄弱，跟主線比較沒有關係，大部分都是解決各地雜魚，然後升等技能。比較有意思的是獲得新鎧甲部分，是打一些怪力亂神的「傳說角色」，例如彼岸花武者、境井仁的遺物等，這個做的很精彩。
• 戰鬥：前作只有武士刀的不同架式，羊蹄山戰鬼則可以學習各種武器，包括大太刀、鐮刀、火器等。學習武器是支線任務，不過只要推圖就會遇到任務。雖然大可武士刀過全場。不過遊戲故意設計成武器互相克制，還有輔助道具，想要玩的舒服還得逐個解開。
• 潛行：前作比較強調潛行，這一作由於標準難度下的主角太強，我其實從頭到尾都是直接殺進去，沒有在潛行的。不過，一開始先用長程弓箭擊殺一些不設防的小兵還是很有助於快速搞定據點。
• 解謎：一些偏遠的神社需要解謎跑酷，不過就是一路擺盪或攀岩過去。有種為了製造玩家困擾而設計的感覺。
• 連線模式：沒有特別去玩。有機會再來試試。

總共遊玩時間：37 小時。整體還算滿意，有享受到遊戲樂趣。

圖：漂亮的羊蹄山。

測試 Mastodon web client

測試了比較好看的 Phanpy 跟 elkzone，兩個都不能把網路連結變成 Twitter 那樣的「預覽」。Elk zone 介面比較像老 Twitter，Phanpy 則是截然不同的設計。我本來在想，應該在手錶上設計一個可以口頭發文的，這樣可以想到什麼就發什麼；後續通過 bot 自動整理到 obsidian 裡面。使用 SwiftUI 設計的 Icecube 的畫面比較緊湊，但是每次發文都要跳出一個新的 popup 視窗比較煩躁。

後來決定使用 elkzone 作為各種雜記用的介面，因為它的發文區不會額外彈窗。直接發就變成 timeline 的一部分。不過，如果要一直發瑣碎的短內容，最好還是使用 CLI app 來做這件事情，會比較舒服，反正發了就不用回頭看 timeline。

我另外在考慮增加一個機器人帳號，把有意思的內容推送到我的時間線上，有空順便看，就不用額外看充滿垃圾營銷內容的社交網站了。

Claude code 做投影片

讓 Claude Code (Opus 4.6）根據我的一組研究程式碼生成投影片，結果它用了類似 html2pptx 之類的東西，裝了一坨 npm modules 還失敗；不曉得是不是應該用 Cowork 讓它直接操作 Powerpoint？後來叫 Codex (GPT 5.4 xhigh），它大手一揮改成 Python 模組處理它改寫的 markdown，把事兒搞定。

Viridis

做圖表要考慮 Viridis 這種視覺強度可以跟數據匹配的配色設計；原版似乎本來就是色盲友善（藍黃色系）。也有各種顏色的變體，不過我傾向使用原版 Viridis 做設計；已經把使用這個配色寫入我的 AGENTS.md 了。參考文章：Domestic-engineering: Why you should use Viridis and not Jet (rainbow) as a colormap

最近兩個月使用 Codex 5.3 及 5.4 來處理研究任務，越發地得心應手。模型能力大抵堪用，反而是工程的問題及技術債局限了更快的產出成果。底下記錄一下目前的心得，特別是把資料及程式本體「解耦合」的重要性。

去年中做研究開始大規模應用 totalsegmentator 來處理。那時候是每個專案各自有自己呼叫命令行 totalseg 工具的腳本（由 claude code 創建）。若有 radiomics 的需求就必須考慮品質管理（QC）以及對位擷取區域等。考慮到這些上游任務其實用的是同一套工具，嘗試整合。過程中遇到最大的問題就是新工具會把不同時期的工作流 dirty hack「硬編碼」進去新工具內來向後兼容。例如最早期的對位（alignment）工具，有一個無中生有的旋轉設定（因為處理肺臟的時候，沒有處理好 DICOM → NifTi 的座標轉換及 metadata 遷移。但是後來做肝臟有），結果導致整套工作流一直互相衝突。大部分補丁或 dirty hack 都應該儘可能予以去除，wrapper 部分能少就少。

隨著工具鏈整合，下一階段就是剝離資料、腳本、輸出。我把多個專案整合為一巨大的 meta-project。資料部分放在 data，腳本放在 projects，QC 資料放在各自專案下或定期清理的 output，而要寫論文的資料則推送到我的 macbook。這樣的好處是可以自動嘗試不同的任務。例如卵巢癌資料集，可以測試不同的模型、或者不同的任務（腫瘤分割、分類、預後機率評估等等）。

最近兩個月 Codex 實裝了（1）計畫模式（plan mode）（2）子代理（subagent）模式。這兩個新功能使得 content window 的管理更加的高效率。目前的核心轉向為「如何讓 Codex 成為近似人類的助理？」來節約工作。我目前用的 prompt 是「Spawn subagents with xhigh effort to check data manually while keep content window manageable」，並給出具體案例數。這樣的話，codex 就會確實一個個看過去，甚至會啟用 view image 來幫忙看看 QC 流程產生的圖片有沒有大問題。

總結幾個原則：

1. 必須明確的列出資料轉換的步驟，然後確認沒有混入之前流程的 dirty hack
2. 隱私無關的部分（例如把各式各樣的病理全名歸類為項目）交給 codex subagent
3. 涉及病歷部分調用強力本地模型如 OSS-120B 做處理
4. 若要把 GPT API 當作函數用來處理資料，則要設定 prompt cache

圖：計畫模式（plan mode）

目前我可以構造很複雜的 prompt，讓它檢查資料結構、已有的工具包等，然後我可以調整目標，設定邊界條件等框架，之後就可以去睡覺，讓codex 據此計畫搗鼓；目前觀察到已經可以連續工作四五個小時（會有 auto-compact 跟更新日誌等動作），起來就可以收很不錯的結果。也可以把想到的論文草稿，Codex 半成品及輸出丟給 extended pro，讓它給出建議 - 實務上，Codex 比較像極聰明的助手，ChatGPT 才有顧問的感覺。

我個人認為：不能讓 agent 連續工作好幾個小時的人，AI 操作能力恐怕還停留在 2024。

最近跟我弟說我們阿吉主任單純靠 ChatGPT plus，不用 agentic tool （例如 Cowork）就已經生產力大幅提升，兼顧這麼多研究專案並瘋狂產出結果，如果用了豈不是要飛天？我弟說：「你就是你們老闆的 agent」，我竟一時無法反駁 😂

試玩與棄用 Clawdbot

Clawdbot（→ moltbot → open claw）上線沒多久就立刻弄了一隻來玩玩，不過主要是在我東京的 VPS 上試運行，不敢跑在我內網的機器裡。一開始的任務，是讓部署在 VPS 的 Clawd 逐步使用自訂義腳本來接手原本給 n8n 的任務，以及把想像中的類 1feed 功能做出來。不過，效果不如我的預期（我是給他 medium thinking effort codex）。

隔兩天發現居然有人弄了一個給 claw 用的社交網路。算是有創意 - 不過似乎很多 KOL 有意或無意的把這網站當成 agent 自主發布內容。實際上，任何 LLM 要搞事，背後都還是要有一個起頭的 prompt，哪怕這個 prompt 是叫 agent 自己定時發文，特別是什麼 molt 自主產生宗教；根本是狗屁倒灶的東西。

一週後放棄使用 OpenClaw 了；可怕的、骯髒的上下文控制，我還不如用 Blink 來遠距離控制 Codex 即可。

2026 年度計畫

全年計劃

• 每個月減 3 公斤，目標是春節前減到 100 公斤以下，六月前減肥到 85 公斤
• 自訓、負重、備戰（防災）

研究

• 春節投稿出三篇 SCI 論文（手上都有半成品了）
  • 淋巴水腫、Lung-RADS 推論、Sybil-RADS 計分機制
• 整頓好 homelab，把目前的混編硬碟陣列跟專案結構等改造成適合 agent 運作的模式。

學習

• 放射科：把肺部影像教科書看完 - 目標：每週更新筆記
• 基礎能力：
  • DataCamp 完成 R & Finance 以及統計的 track。
  • Udemy 完成 Luke Priddy 英文課程及 Lazy Programming 的 DL 課程。
• 設定每週可查核筆記數量 - 匯報於週記

跨年夜出發前往東京（雖然從 RSNA 回來的時候也去了一下東京，不過並沒有停留太久）。這次本來計劃去日光或鬼怒川，不過也正值日本年假，飯店極為難訂。最後放棄，都是走當日可來回的景點。抵達後已經是 12/31 下午靠近傍晚了。本來想去到處晃，結果太累了一樣睡到了晚上。起來後本來想去兩公里外的淺草雷門，但是看直播發現新年參拜人潮極為洶湧，於是在飯店休息補眠。

01/01 鋸山、木更津

從千葉往南轉搭內房線，在木更津換兩節列車，在浜金谷駅下車，然後徒步到纜車站。山頂風大，可以縱覽整個南東京灣，是一個很舒適的景點，遊客頗多。跨越稜線後是日本寺的範圍，有千五百羅漢道、千年歷史的石雕大佛可以看。一路順行下來後其實剛好卡在兩個車站之間，要回去要再爬一次山，十分痛苦，所以選擇走兩公里的產業道路去下一站。這中間要看好列車時刻表，不然錯過了就要再等一陣子。

圖：浜金谷駅

回頭後去了三井木更津 outlet。商店其實八點就關門，七點半紛紛開始趕客。我們今天太晚出門了，所以實際抵達木更津已經六點了；吃了久違的 shake shack，逛了一下剛好買到福袋，就離開木更津搭車回飯店。

01/02 東京科學館、大絕滅展

大絕滅展最早來自小島秀夫的推文。前幾週來東京的時候，老弟也有自己去逛。東京科學館從日本各地的博物館借了很多不同時期的主流生物化石來展覽，包含很多細緻的貝類、植物化石，介紹了歷來幾次大絕滅發生前地球上的主流物種大概是什麼模樣、目前推測的大絕滅發生原因等。科學館本身則有很多有意思的人文、自然及地質內容。最震撼的展品是一個禁止拍照的蔭屍標本。

晚上則快閃新宿，目標是參觀東京迪士尼旗艦店，這裏有一些迪士尼樂園沒有的特典商品。本來是要找粉色維尼，不過好像已經換季，變成其他種類的維尼了。最後買了個毛絨大維尼跟一個雙層白色維尼（內有一個大頭維尼，神奇的套皮組合）。

01/03 銀座、哈利波特影城

中午去銀座附近逛順便尋找午餐吃，意外發現櫻花大戰裡面多次出現的「煉瓦亭」，不過今天沒開，殊為可惜，不然我鐵定是要進去吃一頓的。下午靠近傍晚則是去今天的主行程 - 東京哈利波特影城。裡面有很多 cosplay 來的年輕人借裡面的場景道具拍照。買了全口味豆來試試，是奇異的調味品混合成，包含了「鼻屎」「胡椒」等亂七八糟的口味。我自己覺得場景蠻普通的 - 後來發現是因為之前玩過《霍格華茲的傳承》，裡面忠實的還原的電影及小說場景，而我已經在那個虛擬世界走了無數次，太熟了。

圖：歷來的哈利波特電影海報

01/04 柴又

最後一天是下午的飛機。早上退房後，去了葛飾區的柴又。這是是一個比較在地的景點，當地遊客幾乎都是日本人，沒看到什麼外國人。去了帝釋天寺，我們也掏了一點香油錢抽籤。我抽到一個不怎樣的凶：「枯木未生枝，拳步上雲歧，豈知身未穩，獨自惹閑非」。看起來是警告我論文沒一撇，要低調多努力，不要顯擺？之後就學習我在一些影片看到的一樣，把這個壞籤綁在專用架上，象徵留下凶運。

11/29-30 抵達、開幕

飛機是搭乘長榮自 TPE 往 ORD 的飛機，匆匆忙忙從家裡出發。不曉得為什麼，耳朵靠在椅背上的時候，震動感很明顯，導致我整路都沒有睡著，就這樣熬了十幾個小時抵達芝加哥。結果當天稍早有暴雪，O’Hare 機場甚至一度關閉。落地的時候停機坪及滑行道塞滿了飛機，額外又等了兩個半小時才下飛機（趁機把不可能任務看完了）。這次拿的是 ESTA 旅行簽證。可能是去 RSNA 的人太多，海關只問我兩個問題「這次來幹嘛（RSNA）」以及「停留幾天（六天）」就放我過關了。

等行李又額外花了一個半小時，搭 Uber 去市區花了 40 分鐘，最後在芝加哥時間凌晨兩點才抵達飯店房間。澡都不洗躺下就昏迷，一路睡到了隔天近中午，去附近的 7-11 買了我魂牽夢縈的零卡激浪 Mountain Dew，吃了早餐才悠哉悠哉的去會場報到。因為我有買 virtual access，所以其實並沒有計劃去聽演講（很多非英語母語的講者，品質參差不齊）所以我大部分時候是去看海報、看參展的廠商有什麼酷炫的產品。

圖：拍攝於 McCormick Place 連結湖畔會議中心（Lakeside）與南棟大樓的天橋，可以遠眺芝加哥市中心。

晚餐參加了所謂的 Taiwan Night，成員是來參加 RSNA 的台灣放射科醫師，吃位於一家市中心的港式茶點。隔壁坐的是三總的放射科醫師，去 Stanford 進修肝臟及腹部相關的影像。本來今天還要趕場原本的美國老闆 Jae 來芝加哥的實驗室聚餐，但是他的航班因為暴雪被取消，所以他最後不來了，殊為可惜。

12/01

今天參觀了南北會場的所有攤商，琳瑯滿目，從賣個人防護設備到新型機器的樣品都有，例如可以垂直掃描的 CT 等等。最大的攤位來自幾個巨頭，例如中國的 United Imaging，德國 Siemens 以及日本的 Canon 等。晚上有 UCSF 的校友會，本來也想去看看大家，但是我可能是天氣冷，鼻竇炎有點牙起來，頭很不舒服，早早就回去飯店休息了。

12/02

早上找了幾個演講簡單的聽了下，順便利用會場的高速網路下載各種有意思的演講主題。午餐後則前往 Field Museum 參觀。從 McCormick Place 走過去大約需要 30 分鐘（兩公里多）。沿著密西根湖畔走，意外的雖然外頭是零下，但做好遮蔽並沒有到很冷。Field 博物館大廳是脊龍跟泰坦巨龍化石（《侏羅紀公園：重生》均有出場，實際化石比我想的小隻。一入場就是去找演化大廳，看著名的霸王龍化石 Sue。整個博物館的主題算是自然歷史及人類歷史，所以有不少印地安館藏。地下一樓則有埃及文物、木乃伊等（不過跟紐約大都會博物館相比，數量差很多）。

圖：Field Museum 的入口照片，真正的脊龍，四隻發達。後面有一隻泰坦巨龍，兩龍均有出現在最新的《侏羅紀世界：重生》裡面。

晚餐是科部聚餐，吃 Shaw’s crab club，不過我點了個牛排。主要成員有我們科以及另一桌台南高雄的放射科醫師。簡單吃一吃就回去了；離開的時候另一桌還在上主菜呢。

12/03

今天在會場見了以前在美國實驗室的一些同事和指導教授。下午則跑回去飯店做自己的事情。晚餐吃千禧公園對面的 Giordano’s 深盤披薩專賣店，滿滿的碳水！吃完後走去溜冰場。不過溜冰場的鞋子很不合腳且很臭，滑起來跟我溜直排輪感受差異甚大。

12/04

RSNA 的最後一天。今天也是睡到快時限才出門，畢竟晚上就要搭乘長途航班飛東京。搭上最後一班接駁車去會場。今天理論上是我的海報日，不過現場人數跟第一天相比大概少了四分之三，很空曠。我的海報電腦被前一個時段的日本大叔佔據跟過路人大力推銷他的研究，時間到了還在嘰哩呱啦的講，沒打算還給我，所以我就在附近繼續下載有趣的 RSNA 投影片。

去機場要轉一次車。從會場南棟直接下樓就是 Metra 站點很方便，終點站就是千禧公園，跑上去看了一下 Cloud Gate（大鐵豆），然後轉 blue line 去機場。下一次來的話，可以考慮從 McCormick Place 搭車去南邊的科學技術博物館。

圖：大鐵豆。

Blue line 走走停停。如果順利的話也是需要快 50 分鐘；加上延誤整整變成一個半小時的長程列車。飛東京我是搭 JAL 的飛機，不過班機大延誤且座椅不舒服、飛機餐馬馬虎虎。下次還是考慮全日空或美聯航吧。

12/05-12/06

回程沒有直飛台北，而是先去東京鬼混兩天。跟弟弟去舞鶴海濱展覽館看東京漫畫展（TOKYO COMIC CON 2025）。大部分是美漫角色居多，繪師都不認得，不過老弟有在看美漫，如數家珍。傍晚去了魂牽夢縈的秋葉原。上次來是一年多前了呢。第二天則去六本木看新世紀福音戰士 30 週年展覽，有一些珍藏原畫及高解析度的 AAA Wunder 模型。

圖：從六本木瞭望台看東京市

生化危機（台灣翻譯：惡靈古堡 Resident Evil series）有名程度自不用我多說。不過，我其實買了 2 / 3 / 4 很長一段時間了，但是都只玩了開頭一小段就沒有繼續 - 遊戲中彈藥資源比最後生還者還匱乏，同時也缺乏好的自瞄機制，使得玩起來不那麼爽快。後來因緣忌諱玩了一會兒 8，發現比想像中有趣，於是重新啟封。

目前主遊戲走了一輪，DLC 艾達劇情也已完成，底下來記錄一下心得：

• 劇情部分：不像頑皮狗嘗試在遊戲外加入劇情（與說教），或者是死亡空間（台灣翻譯：絕命異次元 Dead Space）那樣主打更多的恐怖，生化四的劇情蠻無腦的，基本上就是男主角闖入邪教幾敗教主及其背後的陰謀實力。由於劇情如此，角色設計也顯得很扁平。
• 場景設計：RE 引擎的物理特效還行，場景建模還算有在歐美 3A 遊戲水準平均上。
• 戰鬥部分：主題還是射擊，不過是那種要擬定戰術，盡可能偷襲為主的打法。後期解鎖了更多武器後可以有比較多種策略，同時相比生化二可以彈反一部分攻擊這也是很酷的特色。不過，武器耐久度的部分還是滿頭大的，刀斷掉後不能彈反只能掙扎會扣血。初代的最後生還者也有類似的機制，迫使玩家必須努力去撿垃圾來維持裝備而不能直衝主線。
• Ashly：我有看了一些評論跟當年原作的錄影，以前真的是比較惱人，在這個重製版倒是還行，可以有基本的避難指揮，角色建模也賞心悅目。

從之前的 Codex、ChatGPT Pro 換到 Claude Max 再回來 Codex，轉瞬之間半年又過去了。代理程式變化的速度極快，對於研究範式的衝擊遠大於當時 GPT 3.5 推出以及從 GPT-4 變化到 GPT-4o。

上圖是使用 Codex 對我的四月多基於 MedImageInsight 與卵巢癌電腦斷層研究的修正，改成使用來自 UC Berkeley Yala Lab 的 Pillar-0 模型。目前這部分的工程還在進行。

跟之前最主要的相比是，原本我的工作流程極度仰賴 Claude plan mode，也就是把複雜的工作寫成長 prompt，交給 Claude 一陣搗鼓後，審核它所提交的計劃；有時候需要些微修正個兩三次，之後觀察它修訂。Claude 是一個聰明的工具，但是背後的 token 消耗速度極快，同時，直到 Sonnet 4.5 之後才有比較穩定的運作；再之前是 Opus 4 配上 Sonnet 4，token 消耗超過一半會降低智商。Codex 則沒有這個問題，我後期切換的時候已經全線 GPT-5 了。在解決個別 issue 上也很聰明。針對 Codex 沒有 plan mode 的解決方法，官方是建議使用唯獨模式要求 Codex 提出 TODO；等待修正後再讓其依據 TODO 做事；另外就是要有定期備份的習慣。軟體工程切分 issue 大小也是一個很重要的技能。

Kobo 週年慶與新的 Clara

套用 Kobo 的九週年紀念特價碼，買了如下新書：

• 日本右翼書籍《支那革命的真相》、《大東亞戰爭肯定論》
• 《張忠謀自傳》
• 《原始碼》比爾蓋茲自傳
• 匡靈秀小說《巴別塔學院》《地獄修業旅行》
• 登山肌力訓練

回來啦！收拾家裡，展開及歸納行李。趁著還有幾天假，趕工論文，讀一下 HRCT 的書，準備返工。另外要做的事是再添購四個 Billy 書櫃，從家裡帶一些有趣的書過來放，不要堆在家裡發霉。今年開始多看書、少滑手機，增加知識。

SSD 擦洗

剛剛發現實驗室的 LLM 放射科報告分析程式會每執行一批次運算就重複寫入一整個 CSV（讀取 - 更新 - 寫入，atomic writing），但因為我在我自己的電腦跑，沒辦法跑那麼大的 batch，改成 sequential。跑了兩天，我才發現這樣改會有 SSD 頻繁寫入問題，緊急止血！檢查之後發現這玩意兒總共反覆擦洗了我的新的 Mac Studio SSD 2 TB 左右的數據！應該要套一個 SQLite 之類的，開啟 UPSERT / WAL，讓資料庫來接管數據存儲問題。

持續在整理所有固定付費的服務的清單，發現花費實在太多了且很多不甚必要，所以進行了一波整理 - 大退訂是也。服務本身不差，只是我想盡可能增加利用率，並且釐清真實需求。

確定不續訂

• Github Copilot & Jetbrain Junie
  • Github copilot 是一推出就訂的，其實對我前幾年的科研幫助很大；Junie 是前一陣子改用 PyCharm 時候看到廣告覺得不錯訂的。兩者後來也都具備了基本但有點笨的 Agent 功能
  • Jetbrain Junie 其實幫我完成了我的個人放射科報告工具鏈，算是我初步的體會了什麼是與 Agent 協作 - 不過它的上下文管理能力還是略遜 Claude Code 一籌。
  • 停訂的理由：自從五月底訂了 Claude Code 之後，我就再也沒有寫過程式了 - 大部分都是閱讀、修訂文檔、請求 Claude 調整。Github Copilot 有基本額度，針對單體函數做調整也很夠了，超過函數範圍的調整，我傾向於讓代理進行，速度比我自己快很多，而且可以多工。
• SetApp
  • 很多實用（及不實用）的小軟體的集合，開發商自己的產品是一款 macOS 一鍵清理工具。原本是看一些生產力博主推薦裡面有的工具，看了看之後就用學生價訂閱。
  • 後來發現官方轉型成大量安插 AI 工具。實際品項也沒有太大的擴充，而且我算了下，真正用的到的工具不多，按年費收還不如買斷。
  • 例如：
    • 標注很好用的截圖工具 CleanShotX，其實 macOS 內建的也可以做出類似的效果。
    • 拖曳暫存 Yoink 有一次性付費的 macOS store 內替代品
• IFTTT
  • 有點歷史的自動化工具，在 LLM 前的時代很著名，設定簡易。但是遭遇了兩次打擊 - 一次是大幅限縮免費使用者可以跑的 applet 種類及流程數量。一次是 Zapier、n8n 等複雜工作流工具搭配 LLM API 呼叫的出現；雖然 IFTTT 也推出多步流程力挽狂瀾，但好像反應普通。
  • 我自己最主要的 IFTTT 使用場景是備份我的社群網站貼文；但是隨著我把流程轉向自架 GoToSocial 以及 Obsidian 串接服務後，需求降低很多。在我搞定了 n8n 部署之後，更不會需要剩餘的功能了。
• Bear
  • 好看的筆紀軟體，但是功能推出的速度很慢；當年推出的時候不管是顏值、基於 iCloud 的極速同步抑或是雙鏈、標籤都很不錯。但我其實主力筆記工具已經轉向 Obsidian 很久了，各種雜記或網頁備存則用蘋果本家的 Notes，搜尋更方便。
• Blink
  • 本來是想說會在 iPad 上連線寫程式什麼的，結果發現根本是偽需求 - 平常上班根本沒空寫、就算要展示也會帶著筆電，而且內建的 VS Code 居然不能使用 remote connect，這樣就沒意義了。果斷退訂。
  • 我個人覺得 iPad 最適合的還是圖片影片現場編輯調整、繪圖等藝術文創生產力。寫程式要用 iPad 做生產力還是太早了。據說 iPadOS 26 有很大的更新，插上大螢幕後可以視窗化。不過 store 內的 iSH 一樣可以遠端連線，似乎沒有特別需要。
  • Update 2025-10-06 後來因為發現在平板監看、操作 Claude Code 其實不差，所以又訂購回來了；iSH 停止更新甚久，功能也不太穩定。
• 1Password
  • 今年就已停訂，轉移到蘋果生態系 Passwords，整合更好。唯一的考慮是如果蘋果主帳號出問題，下面的密碼有機會全部完蛋。
• Day One
  • 日記軟體，有 IFTTT 結合功能，我之前是拿來備份社群服務的發文。不過正如 IFTTT 條目所說，因流程變更，用不到了。
• Halide Mark II
  • 可以拍 RAW 格式的相片。當初訂閱是因為有在爬山，想說拿來拍一些風景美照什麼的，但後來發現我出外景的次數越來越少、日常拍照用處不大，蘋果現在也有自己的 RAW 格式可以選擇。
• Goodnotes
  • 手寫筆記軟體。我有一陣子晨會筆記喜歡通過手寫的方式進行；跟學弟妹說明注意事項的時候手寫也很方便。但是後來還是用打字的方式為主
• Heptabase
  • 極好的筆記軟體，我很喜歡也很佩服詹雨安對知識體系構築的想像，但因為我大部分筆記的都是醫學內容或研究日誌，維基式樣的互聯已經足夠，不需要這種視覺連結。本來想說讀論文的時候或許可用，但還是不如直接做在 PDF 以及論文管理軟體內（目前是 ReadCube）。

考慮停訂

• Proton 系列
  • Proton mail 是很有名的「不作惡」基於瑞士的信箱服務。其實使用上沒什麼大問題，但是要價不菲，而且 app 十分難用（只要沒有網路就無法讀取）。VPN 偶爾會用，但其實我現在有 Tailscale exit node，我可以轉發流量到我家裡的電腦或日本伺服器，實際上並不需要。
  • Proton calendar、pass、drive、wallet 目前基本上用不到
• Kagi
  • 無廣告、可自訂的搜尋引擎，我設定了優先顯示放射科學相關網站，這樣搜尋疾病就不會跳到某些衛教網站（例如 WebMD）。
  • 最近的搜尋習慣變成從 ChatGPT 詢問並整合，Kagi 使用頻率大幅降低，加上平日搜圖的機會也不低，Kagi 在這部分的表現差強人意，導致我還是有很大比例使用 Google。
• Disney+
  • 單純就是沒那麼多時間看影片。也許可以為了辛普森家庭暫時繼續留著。

預測 TGA 2025

• 年度遊戲、音樂、美術、獨立遊戲：33 遠征隊
• 指導、敘事、角色扮演：死亡擱淺 2
  • （角色扮演我覺得也有可能是天國降臨 2）
• 最佳演出：Higgs 的演員 Troy Baker

推薦 Reddit

最近喜歡泡在 Reddit 上，特別是一些諸如 homelab、meshtactic 之類的小型技術網站，令我感興趣的貼文相較於 Twitter 密集，畢竟在 Twitter 追縱的是人而在 Reddit 上是主題。然後再關注幾個高品質的新聞或聚合網站充當隨機性來源，例如我是 HackerNews 搭配華爾街日報，基本上科技及政治大事就都有了。

所謂隨機性來源是打破同溫層的意思。不過政治上的「非同溫層」我興趣不大，主要還是平常沒接觸到的電玩作品或有趣的科技產品。Reddit 上的電玩社群我倒是沒有加入，最主要的原因時候很多人會在上面問攻略。

試玩 GPT-OSS

用 GPT-o3 上網搜尋論文再生成了一些困難的醫學知識問題 - 大部分都是次專科等級的（間質性肺病、孕婦自體免疫） - 來看看 GPT-OSS 120B 的程度如何。結果所有問題都可以答對 - 而且可以具體指出是哪個 trial。這個知識量跟 recall 的能力真驚人！遠遠超越當年的 GPT-3.5，而這樣的模型居然能輕易的跑在我的 Mac Studio 裡面。

是說 GPT-5 也是這週發佈。劇本運作的速度比 AI 2027 預估的還快，每兩個月就有一批新的、可怕的工具出現，比方說：

• ChatGPT deep research 是二月才發布的（Gemini 則是一月多）
• Codex 跟 Claude Code 是五月發布的（CC 二月是預覽版）
• GPT-o3 是四月發布的，四個月後隨即被 GPT-5 掃入歷史的垃圾桶

當然有人拿一些 LLM 至今似乎還沒辦法克服的軟肋去表達「模型錯誤很多」。例如要模型去算求解 5.9 = x + 5.11 這一類的問題。我個人覺得沒有什麼意義，LLM 的架構就是那樣，你不可能要一個 Transformer 展現全部的人類智能；我個人認為主要進步還是讓 LLM 可以編寫外部程式處理這些問題，例如數學計算或圖像計數、OCR 等問題。

合作的實驗室的新成員（新的碩博班學生？做專題的大學生？）傳了一批資料請我看，隔天早上問我看完了沒？請盡快把評分回覆給她，然後直呼我的名字。奇怪，我是什麼很賤的研究助理嗎？雖然說我知道美國實驗室很多崇尚扁平化管理、不要有階級制度。但我已經很明確的提示說我正在渡假，這種催法很不禮貌。後來關於資料的評分制度改了三次，一開始是二選一、再來是個別給是非判斷、過一天又變成打分數，有完沒完？要不要想清楚再來弄？我雖然在美國閒閒沒事但我不喜歡一直做白工。

死亡擱淺二完食

死亡擱淺二玩了七十多個小時，主線打完，三條單軌跟所有公路修復。劇情到後面幾個章節才會出現，前期相對緩慢，隱藏在文字裡面。最後三章有大段大段的「過場、戰鬥」交替，如很多網友說，要預留幾個小時，不然被打斷了很掃興。接下來再來找時間把幾個有趣的支線做完來寫心得文。

另外，玩完遊戲後也改用 DHV 麥哲倫的主旋律當作手機鈴聲，很讚（官方可以下載 mp3，改成 m4r 就可以換鈴聲了）；打算之後用另一個旋律（submerge）當公務機的鈴聲。據說下一代 iOS 可以使用 Apple Music 當鈴聲了？可喜可賀。

大罷免 大失敗

真的是很沮喪啊，居然連一席都沒有成功。我其實本來也不看好（我自己猜 3～5 席），畢竟是在深藍地盤上作戰，但沒想到連 2024 的分裂選區也不成功。有人說是綠營沒有動員的緣故，不過這時候追「戰犯」其實也沒意思。不曉得接下來賴清德總統有什麼策略來對抗獲得無敵星星的立法院？另外值得關注後續競爭同質票源的白營、以及盧朱章三人的九月主席競選。

在這幾個月的過程中也發現自己「陸戰」能力低落；政治辯論本需大量的事實查核支持，在這方面我並沒有特別熟記各種政治細節。在週邊親友上，我只有勸說成功好友不要去投，還沒辦法說服投同意。跟家父講 08/23 還有核三公投，還被嫌政治狂熱。陸戰這種事情，我想很需要量身定製（特別適合 LLM？），需要綿密的組織語言，持續地去對抗、反轉其他人一輩子的認知，真的是很困難。我認為光靠罷團掃街發傳單是很困難的，甚至不如鄰里長的拜訪。

小心蟋蟀變蝗蟲

最近準備戰備物資，包括能源（太陽能板、集雨器、乾式廁所、食物、救災物資），李柏峰有一點講的不錯：最好是低調進行，不要跟人明說具體數量或行動。誰曉得朋友有何居心？很恰當的比喻是伊索寓言的螞蟻和蟋蟀。要小心蟋蟀要求不成突然硬搶（變成蝗蟲）。任何準備工作都要暗自進行，不大聲嚷嚷。