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婚姻,是一條流動的河」

「正因為我對『一生一世』看得很重,才更渴望婚姻不是靜止的港灣,而是一條流動的河,我們在同一條船上,看風景慢慢變化,但劃槳的水花,永遠像第一天出發時那樣清澈。」
https://www.youtube.com/watch?v=Ihip2pcOuFM
婚姻,是一條流動的河」 「正因為我對『一生一世』看得很重,才更渴望婚姻不是靜止的港灣,而是一條流動的河,我們在同一條船上,看風景慢慢變化,但劃槳的水花,永遠像第一天出發時那樣清澈。」 https://www.youtube.com/watch?v=Ihip2pcOuFM
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  • StarMap Lab|星圖實驗室

    經過一段時間的規劃,我正式建立了 StarMap Lab(星圖實驗室),作為 AI 研究與驗證的平台。

    目前主要以 GPT-5.5、DeepSeek V4 Pro、Gemini 3.5 Flash 與 Claude Fable 5 等大型語言模型進行協作實驗,希望結合不同模型的優勢,探索 Multi-Agent 在真實工作流程中的應用。

    目前實驗室分為三個核心領域:

    協作實驗室
    研究多模型協作、角色分工、決策流程與 AI Team 的運作模式。

    程序開發實驗室
    專注於程式設計、自動化流程、Agent 工具整合與系統開發。

    R11 模型實驗室
    持續驗證 R11 多代理治理模型,研究 AI 治理、決策機制、風險控制與協作架構。

    這是一個持續進行中的實驗計畫,我會陸續分享測試成果、實作經驗,以及對 AI 協作與治理的一些思考。希望透過不斷驗證,找到更有效率、更可靠的 AI 協作方式。

    StarMap Lab
    Connecting Knowledge • Exploring Intelligence
    StarMap Lab|星圖實驗室 經過一段時間的規劃,我正式建立了 StarMap Lab(星圖實驗室),作為 AI 研究與驗證的平台。 目前主要以 GPT-5.5、DeepSeek V4 Pro、Gemini 3.5 Flash 與 Claude Fable 5 等大型語言模型進行協作實驗,希望結合不同模型的優勢,探索 Multi-Agent 在真實工作流程中的應用。 目前實驗室分為三個核心領域: 協作實驗室 研究多模型協作、角色分工、決策流程與 AI Team 的運作模式。 程序開發實驗室 專注於程式設計、自動化流程、Agent 工具整合與系統開發。 R11 模型實驗室 持續驗證 R11 多代理治理模型,研究 AI 治理、決策機制、風險控制與協作架構。 這是一個持續進行中的實驗計畫,我會陸續分享測試成果、實作經驗,以及對 AI 協作與治理的一些思考。希望透過不斷驗證,找到更有效率、更可靠的 AI 協作方式。 StarMap Lab Connecting Knowledge • Exploring Intelligence
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  • Care 智慧照護平台
    Care 智慧照護平台
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  • 《流星雨》描寫一段錯過時光裡的深刻思念。

    雨夜中,分不清落下的是雨滴還是眼淚,那些未曾說出口的話,都化成寫給你的詩句。

    曾經閃耀的愛如流星劃過天空,即使無法擁抱,也會成為生命裡最美的星光。

    #流星雨 #傷感情歌 #華語抒情 #雨夜思念 #療癒系音樂

    https://www.youtube.com/watch?v=2g2YMSVZ-lo
    《流星雨》描寫一段錯過時光裡的深刻思念。 雨夜中,分不清落下的是雨滴還是眼淚,那些未曾說出口的話,都化成寫給你的詩句。 曾經閃耀的愛如流星劃過天空,即使無法擁抱,也會成為生命裡最美的星光。 #流星雨 #傷感情歌 #華語抒情 #雨夜思念 #療癒系音樂 https://www.youtube.com/watch?v=2g2YMSVZ-lo
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  • 《我的樓蘭》 - 樓蘭首章
    以消失於黃沙中的古國為意象,描寫跨越千年的思念與追尋,風沙掩埋城池,也掩埋未曾說出口的愛。

    當駝鈴遠去、星圖褪色,留下的只有執念與回憶,在歲月深處低聲呼喚著樓蘭的名字。

    #我的樓蘭 #古風音樂 #絲綢之路 #敦煌風 #史詩情歌

    https://youtu.be/LE_1dR6x7tI?si=-I2jyffQZFY8QKEm
    《我的樓蘭》 - 樓蘭首章 以消失於黃沙中的古國為意象,描寫跨越千年的思念與追尋,風沙掩埋城池,也掩埋未曾說出口的愛。 當駝鈴遠去、星圖褪色,留下的只有執念與回憶,在歲月深處低聲呼喚著樓蘭的名字。 #我的樓蘭 #古風音樂 #絲綢之路 #敦煌風 #史詩情歌 https://youtu.be/LE_1dR6x7tI?si=-I2jyffQZFY8QKEm
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  • 《絲路·文殊劍》樓蘭次章
    以消失於黃沙中的樓蘭古國為背景,融合絲路風情、敦煌意象與佛教智慧。

    歷經執著、追尋與覺悟,在文殊慧劍的光芒中斬斷無明,讓思念化作蓮花,於風沙深處尋回內心真正的自由。

    #絲路文殊劍 #敦煌風 #絲綢之路 #文殊菩薩 #史詩古風音樂

    https://www.youtube.com/watch?v=vEz1opd8cgA
    《絲路·文殊劍》樓蘭次章 以消失於黃沙中的樓蘭古國為背景,融合絲路風情、敦煌意象與佛教智慧。 歷經執著、追尋與覺悟,在文殊慧劍的光芒中斬斷無明,讓思念化作蓮花,於風沙深處尋回內心真正的自由。 #絲路文殊劍 #敦煌風 #絲綢之路 #文殊菩薩 #史詩古風音樂 https://www.youtube.com/watch?v=vEz1opd8cgA
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  • 【老闆必備】手正油、忙翻天,沒空回訊息?

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  • 那一年,我們冷戰了很久,最後我輸了。

    我約她在西門町捷運站出口見面,像許久未見的朋友一樣,我帶她去吃港式飲茶,聊著一些不著邊際的話題,誰也沒有提起那些曾經刺痛彼此的爭執。

    飯後,她帶我走進一家舊唱片行。

    昏黃的燈光下,一張張泛黃的專輯、一首首熟悉的旋律,像是把我們遺落的時光慢慢翻開,那一刻我才明白,原來她的心裡,也藏著和我一樣的懷舊與不捨。

    多年以後,我寫下了《再度重相逢》。

    珞珞與羅蘋的合聲,像記憶裡的風,也像歲月留下的回音。少了她們的音色,這首歌或許只是文字;因為有了她們,這首歌才有了靈魂,有了讓人感動的溫度。

    #再度重相逢 #原創音樂 #情感敘事 #Dolly #珞珞 #羅蘋
    https://www.youtube.com/watch?v=h2ysIui169c
    那一年,我們冷戰了很久,最後我輸了。 我約她在西門町捷運站出口見面,像許久未見的朋友一樣,我帶她去吃港式飲茶,聊著一些不著邊際的話題,誰也沒有提起那些曾經刺痛彼此的爭執。 飯後,她帶我走進一家舊唱片行。 昏黃的燈光下,一張張泛黃的專輯、一首首熟悉的旋律,像是把我們遺落的時光慢慢翻開,那一刻我才明白,原來她的心裡,也藏著和我一樣的懷舊與不捨。 多年以後,我寫下了《再度重相逢》。 珞珞與羅蘋的合聲,像記憶裡的風,也像歲月留下的回音。少了她們的音色,這首歌或許只是文字;因為有了她們,這首歌才有了靈魂,有了讓人感動的溫度。 #再度重相逢 #原創音樂 #情感敘事 #Dolly #珞珞 #羅蘋 https://www.youtube.com/watch?v=h2ysIui169c
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  • auto-company/
    ├── CLAUDE.md # 公司章程(使命 + 安全紅線 + 團隊 + 流程)
    ├── PROMPT.md # 每輪工作指令(收斂規則)
    ├── Makefile # 常用指令
    ├── auto-loop.sh # 主循環(watchdog、熔斷器、日誌輪轉)
    ├── stop-loop.sh # 停止 / 暫停 / 恢復
    ├── monitor.sh # 即時監控
    ├── install-daemon.sh # launchd 守護程式安裝器
    ├── memories/
    │ └── consensus.md # 共識記憶(跨週期接力棒)
    ├── docs/ # Agent 產出(14 目錄)
    ├── projects/ # 所有新建專案的工作空間
    ├── logs/ # 循環日誌
    └── .claude/
    ├── agents/ # 14 個 Agent 定義(專家人格)
    ├── skills/ # 30+ 技能(研究、財務、行銷…)
    └── settings.json # 權限 + Agent Teams 開關
    auto-company/ ├── CLAUDE.md # 公司章程(使命 + 安全紅線 + 團隊 + 流程) ├── PROMPT.md # 每輪工作指令(收斂規則) ├── Makefile # 常用指令 ├── auto-loop.sh # 主循環(watchdog、熔斷器、日誌輪轉) ├── stop-loop.sh # 停止 / 暫停 / 恢復 ├── monitor.sh # 即時監控 ├── install-daemon.sh # launchd 守護程式安裝器 ├── memories/ │ └── consensus.md # 共識記憶(跨週期接力棒) ├── docs/ # Agent 產出(14 目錄) ├── projects/ # 所有新建專案的工作空間 ├── logs/ # 循環日誌 └── .claude/ ├── agents/ # 14 個 Agent 定義(專家人格) ├── skills/ # 30+ 技能(研究、財務、行銷…) └── settings.json # 權限 + Agent Teams 開關
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  • n8n-Based AI Knowledge System (Enhanced MVP)
    ├─ 1. Knowledge Ingestion Flow
    │ ├─ Input → Clean → Structure
    │ ├─ Embedding
    │ └─ Store (knowledge_base)
    ├─ 1.5 Lightweight Distillation
    │ ├─ Trigger (on insert OR batch)
    │ │
    │ ├─ AI Processing
    │ │ ├─ summary (1~3 lines)
    │ │ ├─ key_points (2~5 bullets)
    │ │ └─ principles (optional)
    │ │
    │ ├─ Output
    │ │ ├─ distilled_summary
    │ │ ├─ distilled_points
    │ │
    │ └─ Store back into same KB record
    ├─ 2. AI Conversation Flow (RAG)
    │ ├─ Query → Embedding
    │ ├─ Vector Search (top_k=3~5)
    │ ├─ Retrieval
    │ │ ├─ content
    │ │ ├─ distilled_summary
    │ │ └─ key_points
    │ │
    │ ├─ Context Builder
    │ ├─ AI Answer (with citation)
    │ └─ Log
    Summarize the following knowledge into:
    1. A concise summary (max 2 sentences)
    2. 3-5 key points
    3. (optional) 1 general principle
    Keep it factual and structured.
    Return JSON:
    {
    "summary": "...",
    "key_points": ["...", "..."],
    "principle": "..."
    }
    .............................................
    MVP Flow (Run-First Version)
    ├─ 1. Knowledge Ingestion
    │ ├─ Input (Webhook / Manual)
    │ ├─ OpenAI (clean text)
    │ ├─ Generate embedding
    │ └─ Save to DB (kb_id + content + vector)
    ├─ 2. AI Query Flow
    │ ├─ User input
    │ ├─ Generate query embedding
    │ ├─ Vector search (top_k=3)
    │ ├─ Build context
    │ ├─ AI answer
    │ └─ Return result
    └─ DONE (no logging / no distillation / no scoring yet)
    n8n-Based AI Knowledge System (Enhanced MVP) ├─ 1. Knowledge Ingestion Flow │ ├─ Input → Clean → Structure │ ├─ Embedding │ └─ Store (knowledge_base) ├─ 1.5 Lightweight Distillation │ ├─ Trigger (on insert OR batch) │ │ │ ├─ AI Processing │ │ ├─ summary (1~3 lines) │ │ ├─ key_points (2~5 bullets) │ │ └─ principles (optional) │ │ │ ├─ Output │ │ ├─ distilled_summary │ │ ├─ distilled_points │ │ │ └─ Store back into same KB record ├─ 2. AI Conversation Flow (RAG) │ ├─ Query → Embedding │ ├─ Vector Search (top_k=3~5) │ ├─ Retrieval │ │ ├─ content │ │ ├─ distilled_summary │ │ └─ key_points │ │ │ ├─ Context Builder │ ├─ AI Answer (with citation) │ └─ Log Summarize the following knowledge into: 1. A concise summary (max 2 sentences) 2. 3-5 key points 3. (optional) 1 general principle Keep it factual and structured. Return JSON: { "summary": "...", "key_points": ["...", "..."], "principle": "..." } ............................................. MVP Flow (Run-First Version) ├─ 1. Knowledge Ingestion │ ├─ Input (Webhook / Manual) │ ├─ OpenAI (clean text) │ ├─ Generate embedding │ └─ Save to DB (kb_id + content + vector) ├─ 2. AI Query Flow │ ├─ User input │ ├─ Generate query embedding │ ├─ Vector search (top_k=3) │ ├─ Build context │ ├─ AI answer │ └─ Return result └─ DONE (no logging / no distillation / no scoring yet)
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  • 我並不試圖預測 AI 將如何改變世界。

    我更關心的是,當 AI 開始參與決策之後,是否存在一套能夠被驗證、被挑戰、被修正,並且最終由人類承擔責任的治理秩序。

    我將這樣的探索稱為「微型憲政實驗」。
    我並不試圖預測 AI 將如何改變世界。 我更關心的是,當 AI 開始參與決策之後,是否存在一套能夠被驗證、被挑戰、被修正,並且最終由人類承擔責任的治理秩序。 我將這樣的探索稱為「微型憲政實驗」。
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  • 「一場正在進行的「微型憲政實驗」- 從輝達投資台灣,到一個實作的現場」
    最近讀到黃炎東教授的文章,他以輝達(NVIDIA)投資台灣、佈局北士科為核心,深刻闡述了「AI全球戰略、憲政治理與人文管理哲學」三者融合的必要性。我很認同,當台灣已成為「AI革命的震央」,我們對AI的討論,就不能只停留在技術,更必須深入到治理。 不過,作為一個每天都在試圖把「治理」親手焊出來的實作現場工作者,我對黃教授文中的「憲政治理」與「人文管理」,有著另一種角度的體會。 我嘗試建立一套AI之間的協作機制,有點像一個小小的「虛擬內閣」:有人負責創意,有人負責數據,有人負責法律風控。這套機制在運作時,遇到了一個在戰略層級很好說、在實作現場卻極其困難的問題: 「法律與規則,總有灰色地帶。當AI的建議踩在模糊邊界上時,我們該怎麼辦?」...
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  • 從輝達投資台灣,談一場正在進行的「微型憲政實驗」
    作者:施聰穎|AI治理實驗研究者 近期輝達(NVIDIA)持續擴大在台灣的投資與布局,從AI運算中心、研發基地到供應鏈合作,讓台灣再次站上全球人工智慧產業的重要位置。 多數人關注的是經濟效益、產業升級與國際競爭力,但在我看來,這背後更值得思考的,是一個關於「治理」的問題。 當科技發展速度遠遠超過制度修正速度時,我們該如何建立一套能夠兼顧創新、風險與責任的治理秩序? 這也是我近年持續進行「微型憲政實驗」的原因。 所謂微型憲政實驗,並非國家層級的憲法改革,而是在有限規模的AI協作環境中,透過角色分工、權責界定、制衡機制與最終裁決流程,驗證一套治理秩序是否能夠持續運作。 在實驗過程中,我發現最困難的問題並非技術本身,而是決策。 當不同觀點產生衝突時,誰來裁決? 當創新與風險同時存在時,誰來平衡? 當法律與效率發生拉扯時,又該由誰承擔責任?...
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