幸福能追求得到嗎

在技術快速迭代的AI時代，2022年初，我從產品經理轉為數據分析師，面對巨大的技能差距挑戰。一次深夜加班中，YouTube上的Python示範讓我看到了希望。 我在Coursera上選擇密西根大學的Python入門課程，給自己30天挑戰，每晚加學一小時。這些努力不僅讓我將全天工作縮減至幾分鐘，更成為申請Minerva University 決策分析碩士 (MDA)的重要墊腳石。 回顧這段旅程，一個解決工作問題的小決定，竟將我帶到意想不到的地方。改變的契機，往往始於一個簡單的起心動念。

在Bubble、Webflow等無程式碼平台普及的今日，開發者常受限於複雜運算和資料處理的需求。自建HTTP Trigger API提供了突破性解決方案，使開發者能打造完全客製化的後端服務。 透過HTTP Trigger，開發者掌握完整程式邏輯控制權，處理大規模數據和保護敏感資訊，特別適合如財務檢健助手等應用場景。即使需要撰寫程式碼，ChatGPT等AI工具也大幅降低了這一門檻。 部署於Azure Functions等serverless平台，這些API不僅易於擴展，還提供極具競爭力的成本結構，小型應用甚至可完全免費運行。掌握這技能將為無程式碼開發者開創更廣闊的職業發展空間。

Readwise Reader是一個強大的數位閱讀平台，能直接連接到使用者的數位筆記本。它整合了多種功能，讓用戶能在單一平台管理所有閱讀內容和筆記。 核心功能包括：瀏覽器一鍵收藏內容、訂閱電子報和RSS、存儲PDF和電子書，並支援跨裝置使用。界面簡潔，分為主頁、資料庫、訂閱內容和搜尋四大區域。 最大優勢是簡化知識輸入流程—用戶在Reader中的閱讀標註會自動匯出到數位筆記本。其他實用功能包括AI內容總結、公開分享筆記、YouTube影片即時字幕和文字轉語音功能。

在管理專案11年後，我於2022年轉型為商業數據分析師，目的是將管理視野從單一專案擴展至整個事業單位。這個角色核心使命是透過數據量化組織目標，並用數據鋪陳故事，協助制定最佳策略。 日常工作包括三大方向：分析歷史數據、預測未來結果及推動數據管理專案。分析流程從匯整原始數據開始，經過預處理後產出指標及洞見，如發現庫存增加源於中國COVID政策影響，進而思考應對策略。 雖然Excel和簡報能力足以勝任初階分析，但掌握Python和Tableau能提高效率，特別是在進行預測分析時，統計和機器學習工具的應用尤為關鍵。

在這個技術與知識快速迭代的時代，持續學習已成為擴展或維持個人能力邊界的唯一選擇。然而，傳統筆記方法常面臨兩大困境：筆記分類的侷限和維護的不確定性，導致許多知識變成「相互沒有關聯的孤島」。 卡片盒筆記法(Zettelkasten)提供了一個創新的知識管理框架，將筆記分為三類：文獻筆記(用自己語言重述所讀內容)、永久筆記(對特定知識的完整詮釋)及靈感筆記(暫時記錄想法)。不同於傳統分類，卡片盒使用關鍵字連結筆記，讓筆記數量越多系統越有價值，避免了分類過多的混亂。 這種方法將寫作拆解為manageable的小步驟，節省心智資源，讓我們可利用零碎時間積累知識。當某主題的永久筆記累積足夠，便能輕鬆組合成完整文章。德國社會學家Niklas Luhmann用此方法發表了70本書和400篇論文，證明其有效性。 實踐卡片盒筆記法可使用數位工具如Roam Research或免費的Logseq，將知識體系化，使學習不再只是知道，而是真正內化並創造新連結。這種系統性的知識管理方法，讓學習和寫作不再是巨大負擔，而成為日常可持續的實踐。