2024-11-02 08:00:00
這篇文章要來介紹的是，由台灣團隊開發的知識管理／學習軟體： Heptabase 。
在介紹前要先說明一下，我從 2023 年 9 月開始加入了 Heptabase 團隊擔任 customer support，但這篇文仍會以一個用戶的角度去介紹 Heptabase 的各項基本功能以及簡單的心得，還是歡迎你參考看看！
2024-10-23 08:00:00
前言：在分享了「我目前有在訂閱的產品與服務（2024 October）」這篇文後，我突然覺得我可以開啟一個新的系列文，分享為什麼我要訂閱這些產品。近期應該會持續更新，歡迎你不定期回來看看，或者訂閱本站的 RSS。
Kagi 是一個「付費搜尋引擎」，我最早知道這個產品應該是在科技創業週報的「覺得 Google 被自己的黑魔法玩壞了？你可以嘗試這五個搜尋引擎」2022 年這一期看到。不過當時沒有特別在意，因為實在無法想像為什麼要為搜尋引擎付費。
兩年過去，今年 6 月時忘記是被哪個人推坑，就開始試用 Starter 方案，試用後一個月覺得體驗很不錯，就決定訂閱了。近幾個月陸續有看到一些人在分享相關的介紹與心得，如果有興趣的話可以參考看看下列這幾篇：
目前（2024/10/23） Kagi 有幾種方案，分別是免費試用（100 次搜尋機會）、Starter （$5/m）、Professional ($10/m)、Ultimate ($25/m) ，我訂閱的是 Starter ，每個月有 300 次的搜尋額度。
我只訂閱 Starter 的原因是，在試用期時我發現我一個月差不多就是搜尋 100 次，而且我對於進階方案提供的 AI 相關功能暫時沒有興趣，所以我就先訂最便宜的方案。
Kagi 也有推出年費方案或者是 Duo （雙人）與家庭（六人）方案，我有在考慮但還沒付諸行動。如果有人想揪家庭方案可以找我！
坦白說，我大概只了解與用過 5% 不到的 Kagi 功能而已，但我非常喜歡它的「自訂個別網域排名」（Personalized Results）功能。
當你搜尋任何一個關鍵字，跑出來許多結果時，你可以在每一個結果的右邊看到一個小小的盾牌，點下去可以為這個網域設置自己的評分，共有五個選擇：Block/Lower/Normal/Raise/Pin 。
舉例來說，如果我搜尋「Fancybox 介紹」，我會看到我的網站排名在結果的第六個，當我把我自己的網站設定為 Raise 後重新整理，結果會變成第三個，而當我把網站 Pin 起來後，結果就會出現在第一個（歡迎也用 Kagi 的你把 Pin 起來給 Pin 起來）。
我在試用期的時候一直用 Kagi 來搜尋我感興趣的相機與鏡頭，每當我看到一篇很好看的評測或心得分享，我就會把這個網站設置為 Raise ，如果看到那種很水的、只是想要騙點擊的內容農場文，我就會設置為 Lower 或者 Block ，幾次搜尋下來，我發現我不用做任何事情，搜尋的首頁就都是我感興趣、而且看了以後也覺得有價值的內容。
這種控制感非常好，而且完全不用去記什麼複雜的搜尋語法，因此 100 次試用的搜尋次數用完後，我就決定訂閱了。
我知道 Kagi 還有其他功能，不過我暫時沒有需求，因此也沒有特別去研究。換句話說，我單純就是因為自訂個別網域排名的功能而決定付費。
還有一個比較次要的因素是，我喜歡支持那些主打隱私的產品。Kagi 在這方面也有許多對應的功能，也預設不會儲存任何搜尋紀錄，對我來說這不是決定性的因素，但這的確是我喜歡的價值主張。
就跟大家一樣，使用 Google 搜尋，然後有時候需要仰賴一些搜尋語法或篩選條件去找到想找的東西。
另外就是會發現搜過的東西可能會出現在其他頁面的廣告裡，或者是看過的商品會出現在搜尋的結果裡。
或者是會看到一些不是我想要的內容，因為有購買關鍵字廣告而出現在搜尋結果的最前面。
這些都不是什麼非常令人困擾的事，但遇到時就是會有種無奈感。因此當我發現 Kagi 的搜尋結果這麼「有用」時，回饋感就更高了。
沒有，我知道還有其他小眾的搜尋引擎，也有 Perplexity 這種 AI 新星，但我並不是帶著一個明確的需求在尋找解決方案，而是因為覺得 Kagi 體驗很好而發現我有這樣的需求。
除非 Kagi 的體驗變差，或者我發現別的替代方案更好，不然我目前還沒有打算停止訂閱。
2024-10-22 08:00:00
好久沒更新我目前有在訂閱的產品與服務了。今年有意識地減少不必要的訂閱，希望只留下真正需要用到的產品。以下是我目前還有在訂閱的產品與服務。
| 產品名稱 | 訂閱方案 | 訂閱費用 | 用途 |
|---|---|---|---|
| Heptabase | 年費 | $83.88 | 協助我思考、管理知識與輸出內容 |
| 1Password | 年費 | $60 | 管理我的所有密碼 |
| Typefully | 年費 | $74.99 | 可以排程發文 Twitter 與 Threads |
| HEY | 年費 | $99 | Personal Email |
| Proton Unlimited | 年費 | $119.88 | Email, VPN and Drive |
| 三個網域 | 年費 | $36 | 除了這個部落格外還有兩個不常用的網域 |
| Setapp | 月費 | $12.49 | 軟體大雜燴，裡面我最常用的是 CleanShot X 以及 Diarly 這兩個產品 |
| Adobe Lightroom | 月費 | $10 | 管理與存放照片的必要工具 |
| Kagi | 月費 | $5 | 付費搜尋引擎 |
| Twitter Premium Basic | 月費 | $3 | 發文可以不限字數 |
| 產品名稱 | 訂閱方案 | 訂閱費用 | 用途 |
|---|---|---|---|
| YouTube Premium | 年費 | $900 TWD （家庭方案） | 看我感興趣的所有影片 |
| Spotify | 年費 | $540 TWD （家庭方案） | 聽我感興趣的所有音樂 |
| 愛爾達足球 VIP | 年費 | $1,349 TWD | 看德甲與英超！ |
| Justfont | 年費 | $588 TWD | 部落格的自訂字型 |
| 中華電信光世代 | 月費 | $1,099 TWD | 網路 + MOD保護費 |
| 遠傳 4G 吃到飽 | 月費 | $399 TWD | 手機上網保護費 |
| Uber One | 月費 | $120 TWD | 外送免運保護費 |
| iCloud 200GB | 月費 | $90 TWD | 蘋果保護費 |
| Moze | 月費 | $30 TWD | 記帳 |
掐指一算，一個月加起來還是要花四千多台幣，可怕！
如果你好奇裡面任何一項，歡迎聯絡我詢問心得。
2024/10/23 後記：
在這篇文發布後，我打算開始寫一系列的「我為什麼要訂閱 ＯＯＯ」文章，內容架構大概會是：
我會把寫好的內容設定在內文表格的超連結裡，歡迎你不定期回來看看，或者訂閱本站的 RSS。
2024-09-05 08:00:00
昨天，Heptabase 推出 v1.36.0 版本，上線了 Insight Generator 這個功能。他可以透過 AI 的協助，從你選定的文章卡片，產生出幾個 “insight” 段落，並附上相對應的原文段落。
我覺得這個功能並不是「萬用型」的工具，而是一個很適合在特定情境與工作流裡面使用的功能。因此想寫一下我自己的觀察與理解，希望讓更多人能夠更加發揮這個功能的價值。
首先，Insight Generator 並不是一個「全文總結／摘要工具」。以我自己的理解，總結或摘要是「用一段較短的話描述整篇文章最重要的概念或資訊」。
以 Paul Graham 這篇 “Superlinear Returns” 來說，我用 Readwise Reader 產出的摘要是：
Superlinear returns in business and other fields mean that success grows exponentially rather than linearly. Focusing on learning and curiosity can help individuals tap into these returns and achieve exceptional results. This concept applies broadly, from science to fame, highlighting the importance of pursuing interests deeply.
「在商業和其他領域中，超線性回報意味著成功是指數增長而非線性增長。專注於學習和好奇心可以幫助個人利用這些回報，並取得卓越的成果。這個概念廣泛適用，從科學到名聲，強調深入追求興趣的重要性。」
而透過 Heptabase 的 Insight Generator ，會得到的是下圖這些短短的大約 20-50 個字的「直述句」，他們並不是整篇文章的摘要，而是每一小段的摘要，由於摘要通常都是壓縮後的內容，原始的資訊較少，肯定看起來就沒有全文摘要那麼「精煉」或者「有洞見」。但這正是 Heptabase 希望達到的效果。
對我來說，這個 Insight Generator 的目標並不是幫助你快速得到有價值的洞見，而是希望你大幅降低「閱讀 → 建立自己的理解 → 產生自己的洞見」這個流程所需要花費的時間，核心的重點是「自己的」。
同樣以 Superlinear 這篇文章為例，在看到 Insight Generator 產出的這些內容後，我可以花上一兩分鐘快速閱讀這十幾項短短的「主題」，然後挑我感興趣的點開來看，或者是我先把他們分別都放在白板上，然後把類似的段落一起打開來看，看的過程就會記下筆記、寫下我自己的理解內容。
這個過程比起傳統的閱讀方式還要省時與省力，省時在於，假設我看了一下發現產出的 insights 都是我原本就知道、理解的事，那我就沒必要細讀了，而假設其中只有一兩項是我特別有感的，我就只要讀那一兩項就好，但如果每一項都是我有感覺的東西，我就可以花時間好好精讀，這樣快速篩選判斷可以省去許多不必要的時間浪費。
省力在於，透過 Insight Generator ，我得到的是許多大約 60% 精準程度的摘要總結作為「錨」。有了這些錨之後，我可以更輕鬆地產生想法，例如，我可能會好奇原文提出的論證是什麼，因此就帶著問題意識去閱讀。我可能一看到 insight 就產生了同意或反對的想法，所以這些想法又是什麼？
換句話說，這些原始產出的 insights 就是 prompts ，不斷促使我產生疑問與想法，而不是邊讀邊思考邊回想，讀完還要再從頭做一遍筆記。
我認為， Insight Generator 最有價值的地方是「大幅降低建立深度理解所需要時間」，但不可能完全不花時間，因為如果要真的建立理解與洞見，還是一定要自己讀、自己拆解、整理、重組東西，才會長出自己的東西。
如同前面提到的，Insight Generator 是分段去拆解摘要，因此如果原文很短，那其實也沒什麼摘要好拆。如果原文的結構已經非常清楚明確，每一段落的主題與內容量都適中，那 Insight Generator 可能也沒辦法讓這篇文章變得更好讀更好懂。但是針對很複雜的文章（例如夾敘夾議、非母語的文章、自己不熟悉的領域的文章、或者非常長的文章），Insight Generator 就有發揮的空間。
另外，我自己認為 Insight Generator 最適合處理的是 Podcast 訪談的逐字稿。通常有價值的 Podcast 都需要參與對話的人經過一段時間的暖身鋪陳，進入正題，才會在對話之中蹦出一些靈光一閃的火花，這些火花如果沒有實際去聽，真的就感受不到。但是要聽完這些 podcasts 真的太花時間了。
在有了 Insight Generator 後，我大量丟入 podcast 訪談的逐字稿，並且使用 Insight Generator 的 “Transcript” 選項去處理這些逐字稿，得到的結果非常好，我可以更快找到「我感興趣的段落」，然後就去看／聽那一段的內容就好。
這樣做可以省下非常非常多的時間，而且又真的能得到原始對談的 insights。我有使用過其他產品的 AI summary 功能試圖達到這個效果，但都做不到，我總是會懷疑 AI 產生的 summary 到底有沒有過度解讀某些段落，或遺漏了什麼「只有我感興趣」的資訊。
Insight Generator 不試圖代替我理解，而是協助我理解，並且讓我從線性的理解架構解脫，轉為那種「逛地圖」式的快速鳥瞰體驗，這是我強烈感受到的價值。
希望看了這篇文章的你，也能感受到這種被 LLM 與整合體驗優秀的好工具賦能的感覺！
2024-09-01 08:00:00
今天是我加入 Heptabase 團隊正職滿一年的日子，想來寫個簡單的紀錄。
我加入的時候原本預期自己會做的事情是 growth + customer support，前者簡單來說，就是要透過各種方式，讓 Heptabase 的用戶數持續成長；後者簡單來說，就是要解決用戶遇到的各種問題，讓用戶的體驗更好。
在加入團隊的一開始，我把更多心力與對自我的期許放在前者身上，會研究與嘗試各種可能的成長策略。而對於後者，則是覺得「這是我原本就還算擅長的事，應該穩穩執行就好了吧！」但隨著用戶數量持續成長，客服的需求量越來越大，我發現我沒辦法同時兼顧這兩個職責，因此團隊決定讓我專心擔任全職的客服。
這樣全職投入幾個月下來，我發現我比想像中的還喜歡擔任客服，或者說「支援用戶」的角色，原因有下列幾項：
一、跟別人討論 Heptabase 本來就是我的興趣
作為第一線的客服，我每天都會看到很多用戶提出的功能建議與使用回饋，其中有不少都是我從未想過的用法或者是一些很細節的使用建議。在我加入 Heptabase 團隊前，我本來就已經很喜歡跟別人討論「怎樣可以讓 Heptabase 更好」，所以當這件事成為工作的一部分，我覺得非常的開心。
二、教別人更會用 Heptabase 對我來說很有成就感
有許多用戶會問我們「有沒有某個功能」或者是「我想要完成某件事，但我不知道該怎麼做比較好」。如果我們已經有這個功能，我就會跟對方說該怎麼用。如果沒有，我會記下這個需求，也會提供目前階段我可以想到的替代方案。通常用戶收到這些回覆都會很開心，而我也會有成就感，心中都會想著「耶，你更會用 Heptabase 了，太棒了！」
三、我能夠讓團隊的其他成員更專注
對工程師、PM 或設計師來說，他們都非常需要完整的專注時間來專注完成目前手上最重要的任務。但他們也需要持續收到來自用戶的第一線回饋，避免完全與用戶聲音脫節。因此我的其中一個重要任務就是讓其他團隊成員都能夠得到比較有系統性整理過的「用戶回饋」。
另外，有時遇到比較不客氣的用戶，我也可以擔任第一層的防火牆，讓其他夥伴專注於處理問題而不是情緒；而如果遇到用戶大力稱讚，我也會丟到團隊頻道，讓大家補充一下能量。
四、我可以讓用戶感到被團隊重視，進而信任團隊
在開始擔任客服後，我發現非常多人對於「客服」表現的期待都很低，可能是基於過去在其他產品上的經驗，要嘛是丟了問題石沈大海，要嘛是千篇一律的罐頭回覆。但以 Heptabase 來說，通常在幾個小時內就會得到我們的回覆，後續也會通知用戶處理的狀況。而且我除了在客服系統或官方 Discord 中回覆問題，也很常到其他社群平台或者社團群組裡面回覆問題，這樣帶來的效果是，很常收到用戶的感謝與稱讚，甚至有不少用戶說過「有這樣的客服是願意推薦給別人以及持續訂閱的關鍵」。
上述這幾項加總起來的效果是，我大致上來說都是保持著開心的心情在工作，而且我知道我在做的工作是有價值的事，因此我就更有動力把這些事做好。而當我把事情做好，又會直接得到團隊或用戶的正面回饋，這就進入了一個正循環。
我發現，這種對於自己工作價值的認同，是能夠持續帶來工作動力的重要關鍵。
不過話說回來，customer support 這件事絕對不是只有一個人的事，整個團隊對這件事都要很重視，第一線的客服也需要取得充分的授權，才能夠順利運作起來。比方說如果客服收到了錯誤通報或功能請求的建議，但完全無法排進產品團隊的討論或待辦事項中，這樣也不可能真的替用戶解決問題。但如果團隊很重視這些意見，用戶實際接收到的「變化」就會很明顯。
從這角度來說，還是想大力稱讚我的同事們，每個除了技術能力都很棒之外，溝通能力與同理能力也都點很高，因此通常只要是我認為重要的問題，同事們都很願意安排時間調查處理。
我加入的時候是團隊的第 6 個人，在很長一段時間內，團隊一直都維持在 6 個人，近幾個月才開始第一次的公開招募與擴編，來到目前的 10 人。我很喜歡這種小團隊的感覺，每個人都認識彼此，知道哪個地方出了問題該找誰，也真的找得到對方，而且對方真的會把你的問題也當成他的問題認真解決。雖然已經講過很多次，但還是要繼續重複講，我真的待在一個非常棒的團隊。
期待第二年會遇到的新問題、挑戰與收穫！
