2026-03-22 23:56:49
我認識 Manny 的方式很特別，不是見面，是透過讀他的文字。
人類之所以是社會性生物，它是有它的道理。我過去花了太久時間當孤狼，到了 33 歲才理解：把自己個人的能力 unlock 到極致，損失的巨大機會成本，是你沒有去 unlock 人類身為社會性生物的終極潛力。—— Manny
回追訊息，是 2020 年，我剛開始做付費訂閱服務，常常去研究有在創作的人怎麼寫字，覺得他的文字讀起來很順，吐嘈感都恰到好處，剛好跟我這種在公開場域衝刺魯莽，但私下一個人才會 EMO 的狀態挺互補，所以值得好好學習，加上知道他有寫遊戲的粉專，聊不少我很喜歡的《原神》就開始追了。
後來，慢慢知道這個人的故事，寫電子報出於興趣使然，從遊戲產業分析師、到新創公司，再到去年推出付費內容訂閱服務《曼報 Pro》，其實我去年十月時就想邀約直播了，只是那陣子家裡狀況頻頻，心裡狀態完全不適合社交1，所以就拖到現在，心裡頭還是覺得挺可惜，這半年錯過了好多好多，但就相信是個最好的安排，是吧。
沒關係，第四場《超級個體工作術》的加餐策略課，我們還是邀請到跟我走在完全不同路徑、但底層追求驚人相似的超級個體代表——曼報創辦人 Manny，聊聊從「地表最強傭兵」到「打造航運公司」的心態轉變。
一個不露臉的人，怎麼建立信任？一個不想靠創作維生的人，怎麼會做出年營收四千多萬的付費內容訂閱服務？
Manny，交大傳播所畢業，曾在資策會產業情報研究所（MIC）擔任遊戲產業分析師，之後在多家新創公司工作。他用「雜牌軍」來形容自己——沒有一項特別頂尖的硬技能，但擁有廣泛的好奇心與強大的整合能力。
他最為人知的身份，是《曼報》的創辦人。
這份從 2020 年疫情期間開始的免費電子報，目前擁有超過 50,000 名訂閱者。
2025 年推出的付費版《曼報 Pro3》，在預購 48 小時內就有 2,100 人訂閱、金額突破 1,300 萬，目前訂閱者已超過 9,400 人，年營收約 4,500 萬。
但讓我印象最深刻的，是他的經營哲學：
Manny 從第一天寫作到現在，都保持有一份，甚至多份工作。他從不把自己當創作者，也從來不想靠「創作」維生。
我一直覺得，如果我只有創作可以賴以維生，而且必須拋一些內容或意見到市場上得到正面迴響，再從影響力去獲得收入。我覺得我自己的個性會陷入一個比較 obsessive 的狀態。我不想要成為這樣的人。 —— Manny
雷蒙：大家最知道你的就是曼報、Podcast。但我知道曼報並不是你的第一個作品，你是怎麼開始的？
Manny：我一直以來創作或是寫東西，從來都不會是我想要以此謀生的工具。
一個很大的原因是，我覺得如果我只有創作可以賴以維生，我的個性會讓我陷入一個很 obsessive 的狀態，可能會很著迷想要變有名或有影響力。這件事情對我自己不好。
所以從我開始第一次寫文章，一路到現在，我都保持有一份甚至多份工作。一方面我本來就很喜歡透過工作去參與真正的生意，另一方面它可以避免我成為一個汲汲營營的人。
最早期就是寫貼文、寫 blog。我主動去參與了科技島讀（前身有物報告），可能是最早期的主筆之一。當時在 cover 遊戲產業，就寫信過去說我想成為主筆。
2020 年疫情的時候，因為工作突然變成遠距，時間多了。我本來就每天在做 information 的 intake，就想說：反正我又愛寫，為什麼不把多餘的時間消磨一下？所以就開始寫電子報。
取名「曼報」的靈感，來自我很喜歡的電子報作者 Benedict Evans，他最後留下來的東西就是「Benedict Evans’s Newsletter」。我就覺得，洗盡鉛華後，名字就是自己的名字。我英文名字叫 Manny，所以就叫 Manny’s Newsletter，翻成中文就是「曼報」。
💬 雷蒙小結：Manny 的起點跟很多創作者不同，他不是「想當創作者」才開始寫，而是因為本來就在大量吸收資訊、本來就愛寫，自然而然就開始了。最持久的創作動力，往往不是「我要靠這個賺錢」，而是「反正我本來就在做這件事」。
雷蒙：你剛剛一開始說很避免自己成為汲汲營營的人。但你的寫作計畫越來越多人看、越來越有名氣、甚至變成商品。你怎麼在「不想汲汲營營」跟「保持自在寫作」之間取得平衡？
Manny：我跟大部分人的世界觀不太一樣。我的人生最核心的價值，從來不會建立在「我本身就可以是什麼」。
我的價值是被發現的，就像股票沒有人買就沒有價格。所有的價值、價格是被交易出來的。沒有被交易的東西是沒有價值的。
所以，如何把自己打造成一個別人想要的商品，但我想要成為的是一個「剛好有人路過想買的東西就好了」。
我不是一個會去 pitch 說我很厲害、很棒、我可以的人。就像切某一種肉需要某一種刀，我剛好是那把刀，這個交易就成立了。
我不是一個想要去說服別人：「其實你應該有一把更好的刀，你的肉會切得更好」的人。這不是我的人生目標，也不是我習慣做的事情。—— Manny
雷蒙：其實這跟我常講的蠻像的。我一直沒有想要去追大眾市場，世界上一定會有一小撥人會需要你。
就像羅永浩訪問影視颶風 Tim 那集，Tim 問到：「你認為創作者有辦法站著把錢給掙了嗎？」
羅永浩說：「可以。但如果你要當前 1% 的話，不可能，因為你必須變成市場想要的模樣。」
我聽到這句話的反應是：我幹嘛為了 Top 5 讓自己做不喜歡的事情？乾脆符合一小撥人的需求，讓自己生活自在就好。
Manny：對，但我要先做一個比較清楚的分野。我從來不太把自己當成創作者，我寫的東西有沒有人看、會不會賺錢，我沒有很在意。因為那不是我做這件事情的目的。
💬 雷蒙小結：Manny 的「被交易」哲學，跟超級個體的核心邏輯相通：你不需要追著市場跑，而是讓自己成為特定場景下「剛好被需要的那個人」。 差別在於，他完全不把創作當成交易的工具，創作對他來說是整理思緒的避風港。
放大自己跟社會性能力，我覺得是互斥的。至少以我凡人等級的能力來說，縮小自己，反而對我的幫助很大。不論是連結別人、促進生意的發生、還是組織的管理。—— Manny
雷蒙：你剛剛提到的世界觀很有趣。那你年輕的時候也是這樣想嗎？
Manny：大概 27 到 34 歲的時候，我給自己一句話：我要成為地表最強傭兵。
傭兵不用去下 Facebook 廣告說自己很厲害。傭兵的傳播 network 是口耳相傳，一個人推薦另一個人。我進到企業裡面，老闆想要打哪個生意、想要做怎樣的競爭，I don’t care，我就幫他做到。做到之後，身為傭兵就有一個標價，做好我的事，領我的錢，累積 credit，走人，到下一個地方再疊上去。
可是大概 33、34 歲的時候，我發現好像這條路錯了。
人類之所以是社會性生物，是有道理的。人類的大腦裡面有一塊發展比其他動物都強「共感能力」。我們天生就能想像、帶入對方的情緒處境，這種 compassionate 的 capability 是內建的。
我就算把個人能力 unlock 到極致，但我損失的巨大機會成本，是我沒有去 unlock 人類身為社會性生物的終極潛力。這個社會性能力的 potential，它的 Alpha 是更高的、天花板是更高的。
所以 33 歲之後，我開始學習怎麼察言觀色、怎麼跟別人交流對話、怎麼做生意、怎麼管理。最近幾年的體悟是：如果要把社會性生物的 capability 發揮得最好，關鍵就是想辦法縮小自己。
所以我不會去說自己做的事情自己很喜歡，也不用為了熱愛去做這些事。
雷蒙：不過我要幫另一種同學說一下。覺得自己做的事情很棒，不代表不好。
更多時候是：我很相信我現在做的事情是我喜歡的，我能從中感覺到自己的價值，因為我知道自己變得更好，自然也會有人想踏上這條路、需要你。我們不用去刻意吸引、誘導那些本來不屬於我們圈子的人，所以兩種路線的核心目標其實是相通的：保持自己的彈性，以及這個社會的被需要感。
💬 雷蒙小結：Manny 的「傭兵 → 社會性生物」轉變，揭示了一個很深的洞察：個人能力有天花板，但連結的能力沒有。這不代表你要變成社交達人，而是理解。你真正的影響力，來自於你能讓多少好事「因你而發生」。
誰會想要記得一個航運公司的創辦人？你下訂單給長榮海運，不是因為張榮發，而是因為它的交付、它的穩定、它的航段、它的成本結構。—— Manny
雷蒙：《曼報Pro》 現在有 9,400 多人訂閱、年營收大概 4,500 萬。你現在面臨的最大挑戰是什麼？
Manny：第一個是留存，九月十月就是審判日，大家可能不續訂。第二個是怎麼 acquire 新的訂閱戶。
但我花了大概兩個禮拜做一個更重要的心理調整：《曼報Pro》 不是我個人的延伸，是一艘船。 它只是剛好冠上了我名字的一部分，但不是我的延伸，我也不該讓它成為我的延伸。
我現在以打造事業的心態在面對它。我剛好比較熟悉這艘船，所以一方面當測風向的，另一方面鍋爐壞了就去敲敲打打，但我沒有想要當這艘船的船長，我想要的是成立一個航運公司。
我可以慢慢從駕駛一艘船淡出，去幫助第二個、第三個船長。用我的 skillset 去創造更好的環境，讓大家在這個團隊裡面更開心、創作更沒有壓力。
我心中的指標是：這件事情做得越好，應該要越沒有人知道做這件事的人是我。
如果大家看到船隊越來越壯大，還是只想到「這是 Manny」，那我一定是做得很糟。
雷蒙：這個退場思考很有趣。據我所知，純內容品牌的主事者淡出後東西做得更好的案例，幾乎沒有。
像「得到」的羅振宇試過讓自己淡出兩三年，瘋狂幫其他老師打造產品、推課，而且真的都表現很好，但近幾年還是得自己出來賣，甚至三個創辦人都下來做產品。曼尼你覺得你們，跟這些前例的不同是什麼？
Manny：曼報 Pro 從第一天就不是只有一個人在寫。我們一開始就有三個內容產出者、一個全職研究員、一個全職編輯。
更核心的是，我跟 Vincent 還有 Angela，三個主要股東完全不從公司拿錢。我們各自有別的事情在賺錢，所以產出內容、注資、做營運，但不拿半毛。這讓我們的 fixed cost 相對低，也有餘裕去邀請更厲害的人加入。
我在面試第一號員工 Leslie 的時候就跟她說：「改天你如果想出去創業，請一定要讓我們當你的股東。」
我做這整件事最大的意義，就是能跟我很喜歡的人一起做一件他們也很喜歡的事。
💬 雷蒙小結：Manny 想做的事情，在內容產業裡有許多前例 —— 讓內容創作型的個人品牌轉型為機構品牌，讓創辦人可以退場，但最終都沒成功。我也很期待他們未來會怎麼走，怎麼在 Manny 的名字消失後，這個品牌、艦隊，還能繼續有這樣的熱度跟歡迎程度，非常樂見，因為改變一個過往無啥人做到的模式和僵局，往往是最讓人興奮的哈哈
如果你沒辦法很清楚地把它照步驟寫出來，並且給自己一個 conclusion，那就表示你沒有很深度地去處理它。寫出來之後，它就是一個過去式。別人知道又怎樣？你也不能拿這件事情對我怎樣。—— Manny
雷蒙：有同學問，Manny 這幾年比較常分享自己私人的想法，是什麼契機？
Manny：走投無路啦。專業的東西講不過別人，不就插科打諢嗎？
認真說，蠻多人私底下會問我：為什麼你可以都寫出自己的不足、脆弱、或是內心的心情？但同時，跟我做生意的夥伴又會覺得我很難了解。
後來我發現這其實不衝突。我對於能夠知道「我這個人在幹嘛」的事情比較保密，因為那跟我真的要創造的東西有連結，但我對於我的思緒、心情，通常不覺得有什麼好不能講的。
很大的關鍵是：我寫出來的東西，都是已經結束的事情。 我透過寫作的歷程，逼迫自己把這件事情想得更清楚，給自己一個答案。
雷蒙：跟你剛好相反，我反而會喜歡分享工作上的東西，但很害怕寫心情。
回想起來，我這幾年最常寫心理層面的，就是我爸過世的那段時間。透過書寫去釐清跟他的關係、處理心情轉變。就像你說的，寫出來的時候它就是過去式，就是放下。
💬 雷蒙小結：這段對話點出了一個很實用的觀點：寫作不只是輸出，更是一種情緒處理的工具。 Manny 和我剛好相反——他分享心情、隱藏行蹤；我分享工作、隱藏心情（正在練習慢慢釋懷）。 不過把想法轉化成文字的過程，本身就是整理和釋放。 你不一定要公開發表，但你可以嘗試把困住你的事情寫下來。
Manny：是 Coupang 酷澎的火箭跨境推出的「不限金額免運」，對我來說是非常驚人的。
它完全消除了我「先記下來，以後買其他東西時湊免運」的心理摩擦。
我在上面買 3M 桶裝耳塞，一桶 50 組才 360 塊，單價只有 7 塊。
我是一個需要戴耳塞睡覺的人，以前很煩惱耳塞一直弄丟。有了這一桶之後，從去年六月買到現在還沒用掉一半。早上醒來掉了一支也不會有任何心理波動，因為桶裡還有很多。這帶給我巨大的 relief。
另外，我是一個很擅長丟東西的人。
我很喜歡丟東西，而且從來不覺得有丟錯。工作上也很像，我是一個比較擅長說「不要做什麼」的人。即便是一個很勾引的東西，要去終止它，對我來講從來沒有什麼太大的困難。
這場訪談讓我重新思考：所謂的「成功」，或許不是讓更多人認識你，而是讓好的事情即使沒有你，也能持續發生。
📍 【核心大課】我把這七年試錯、踩坑、實踐的「新時代工作者的生存邏輯」，都整理在我的【超級個體工作術】。
2026-03-20 22:49:21
我用 Zeabur 部署服務一年多了。Ghost 部落格、n8n 自動化、Discord Bot、AI 打造的網頁和工具應用⋯⋯全部跑在 Zeabur 的共享叢集上，每個月大概花 $15 美金。
最近 Zeabur 宣布停止共享叢集方案，未來所有專案都要搬到「專用伺服器」上，什麼意思？
白話文就是，從「跟別人合租一台電腦」變成「租一台你自己的電腦」。
但打開設定頁面，迎面而來的是七家雲端服務商、六大洲、各種 CPU 和記憶體組合，一般人一定直接眼花撩亂。
我花了一些時間研究，把心得跟我自己搬家的歷程整理成這篇。如果你也在用 Zeabur，正在考慮把服務搬上去，或把主機搬移，這篇應該能幫你少走一些彎路。
在聊怎麼選之前，先搞清楚這兩個東西的差別。
共享叢集（大部分人之前在在用的）：
想像一棟公寓大樓。你住在其中一間房間，水電網路是大家共用的。大部分時候沒問題，但如果隔壁鄰居突然開了一場超大的派對（流量暴增），你家的水壓可能會變小。
專用伺服器：
你租了一整層。CPU、記憶體、硬碟都是你的，不跟任何人搶。效能穩定，但租金當然也比一間房間貴。
為什麼 Zeabur 要拿掉共享叢集？
Zeabur 的說法是：他們想專注做「AI DevOps 工程師」——幫你管部署、管維運，而不是自己當基礎設施商跟 AWS、GCP 搶生意。讓用戶直接選雲端服務商，Zeabur 負責中間的部署抽象層。
時程表：
| 日期 | 變化 |
| 2026/2/21 | 新專案預設導向專用伺服器（還能選共享） |
| 2026/3/15 | 停止在共享叢集建立新專案 |
| 2026/4/1 | 停止在共享叢集的既有專案中新增服務 |
既有的服務不受影響，不會突然被關掉。Zeabur 也提供了一鍵搬遷工具，可以自動搬移服務、環境變數和儲存資料。
但遲早得搬。所以問題不是「要不要升級」，而是「搬到哪裡最划算」。
💡 還沒有 Zeabur 帳號？可以用這個連結註冊，購買專用主機跟 AI Hub 服務時，結帳時輸入推薦碼
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打開 Zeabur 的專用伺服器頁面，你會看到這些選項：
| 服務商 | 起價 | 一句話介紹 |
| AWS | $12+/月 | 全球最大的雲，企業愛用，貴但穩 |
| GCP | $15+/月 | Google 家的雲，台灣彰化有機房 |
| Hetzner | $5+/月 | 德國老牌，同價位硬體規格給最多 |
| Linode | $6+/月 | 被 Akamai 收購，網路品質一流 |
| Digital Ocean | $12+/月 | 開發者友善，但價格沒特別優勢 |
| Aliyun | $5+/月 | 阿里雲，便宜但中國雲有疑慮 |
| Tencent | $2+/月 | 騰訊雲，最便宜但同上 |
看到這裡你可能已經頭暈了。沒關係，接下來用三個問題幫你篩選。
選伺服器最重要的一件事：離你的使用者越近，網站開得越快。
這不是什麼高深的技術原理。想像你在台北叫外送，店家在台北市跟店家在高雄，送到你手上的時間當然不一樣。伺服器也是這個道理——物理距離越近，資料傳輸越快。
亞洲區的機房位置一覽：
| 服務商 | 亞洲機房位置 | 到台灣的延遲 |
| GCP | 彰化（台灣） | ~1-2ms |
| Aliyun | 香港 / 台北 | ~10-20ms |
| Tencent | 香港 | ~20-30ms |
| Linode | 東京 / 大阪 / 新加坡 | ~25-40ms |
| AWS | 東京 | ~30-40ms |
| Hetzner | 新加坡 | ~50-60ms |
| Digital Ocean | 新加坡 | ~50-60ms |
看到 GCP 在彰化有機房，你可能想說：「那就選它啊！」——先等等，往下看。
Linode 在日本有兩個機房：東京和大阪。很多人預設選東京，但其實大阪離台灣更近。
從地理距離來看：
實際延遲差異大概在 3-8 毫秒，但坦白說，你的讀者不會感覺到。
但如果兩邊價格和方案一樣，大阪是對台灣用戶稍微更好的選擇。
不過東京的機房規模更大、可選方案更多。如果你看到大阪沒有你要的方案，選東京完全沒問題。
30 毫秒 vs 2 毫秒，聽起來差 15 倍。但 30 毫秒已經足夠快，打個比方：你眨一次眼睛大概是 300 毫秒。
所以如果我選東京的機房，你的網站回應速度也只比台灣的慢 10 分之一的眨眼。
更重要的是，如果你的網站前面有掛 Cloudflare CDN，靜態資源（圖片、CSS、JS）都會被快取到離使用者最近的節點。真正需要跑回你伺服器的請求其實不多。
所以除非你在做高頻交易或即時遊戲，伺服器在東京還是彰化，你的讀者幾乎感覺不到差別。
結論：我選 Linode 東京或大阪；不需要為了 20 毫秒的延遲差距，多花兩倍的錢。
既然都是買自己的房子了，原理就買房子的邏輯一樣：能買大就不要買小。
我知道很多人會想：「先買便宜的，不夠再升級就好。」邏輯上沒錯，Zeabur 確實支援隨時升級，這點讚讚。但實際用下來，你會發現搬遷過程有摩擦，服務要重新部署、可能短暫停機、還要重新驗證一切正常。
我的建議：直接從 Linode 2vCPU（$12/月）開始。
為什麼？
| 方案 | 1vCPU $6/月 | 2vCPU $12/月 | 4vCPU $24/月 |
| CPU | 1 核心 | 2 核心 | 4 核心 |
| RAM | 2 GB | 4 GB | 8 GB |
| 儲存 | 50 GB | 80 GB | 160 GB |
| 流量 | 2 TB | 4 TB | 5 TB |
| 適合 | 1-2 個小服務 | 大部分人的甜蜜點 | 重度使用者 |
$6 方案的 2GB 記憶體，跑一個 Ghost 部落格 + MySQL 幾乎就快滿了。
$12 方案的 4GB 給你足夠的緩衝空間——像我同時跑 15 個服務都還有 1GB 的餘裕。每個月多花一杯咖啡的錢，換來的是「不用煩惱資源不夠」的安心感。
未來升級路徑： 如果你跟我一樣，之後想把 Ghost 部落格也搬進專用伺服器（Ghost + MySQL 大概吃 800MB-1GB），那建議未來直接升到 4vCPU。8GB 記憶體跑什麼都夠了。
綜合位置、規格、價格，我的推薦排序：
Linode 在 2022 年被 Akamai 收購。Akamai 是全球最大的 CDN 公司——你每天上網看的很多網站，背後的內容傳輸都走 Akamai 的網路。這意味著 Linode 的網路骨幹品質極好，東京到台灣的海底電纜是直連的。
$12 方案的規格：
| 項目 | 規格 |
| CPU | 2 vCPU |
| RAM | 4 GB |
| 儲存 | 80 GB SSD |
| 出站流量 | 4 TB |
| 到台灣延遲 | ~25-40ms |
4TB 的出站流量對個人創作者來說幾乎用不完——除非你在上面跑影片串流。
適合：大部分個人創作者、獨立開發者。這是我自己在用的方案。
如果你真的只跑一兩個小服務（比如一個靜態網站 + 一個 Bot），$6 方案夠用。但記得，這是你的「起點」不是「終點」——服務一多就會不夠。
同價位，Hetzner 的硬體規格和 Linode 差不多（2vCPU / 4GB），但出站流量只有 1TB（Linode 是 4TB），而且新加坡離台灣更遠（延遲多 10-20ms）。
除非你的讀者主要在東南亞，否則 Linode 東京/大阪是更好的選擇。
AWS / GCP / Digital Ocean：同規格貴 2-3 倍。它們賣的是企業級的穩定性、合規認證、全球佈局——這些東西個人開發者用不太到，如果你沒有預算問題，當然選最好不需多慮 🤣。
Aliyun / Tencent：最便宜沒錯，但中國雲服務商在資料隱私、服務條款、社群技術支援上跟歐美系有落差。除非你的主要市場在中國大陸，否則不建議。
講完原則，來看看我自己的真實狀況。
我請 AI 助理用 Zeabur API 把我所有專案掃了一遍——13 個專案、20 個服務，其中 15 個正在運行。看到這個數字我自己也嚇了一跳，原來不知不覺已經部署了這麼多東西。
| 專案 | 服務內容 | 預估記憶體 |
| Ghost 部落格 | Ghost + MySQL（11,000+ 訂閱會員、176 篇文章） | ~800MB–1GB |
| n8n 自動化 | n8n + PostgreSQL（8 個活躍 workflow） | ~300–400MB |
| Cloudreve | 檔案管理 + PostgreSQL | ~200–300MB |
| NotionNext | Next.js 個人部落格 | ~200MB |
| 5 個小型網站 | toolbox、Landing Page、計時器、課程介紹等 | ~300–500MB |
| 2 個 Bot | Discord 書籤機器人 + Readwise 轉發 | ~100–200MB |
| 合計（15 個運行中服務） | ~1.9GB – 2.6GB |
4GB 總記憶體
- 500MB 系統保留（OS、容器管理）
= 3.5GB 可用
15 個服務預估使用量：~1.9GB – 2.6GB
剩餘緩衝空間：~0.9GB – 1.6GB ✅夠用。 有大約 1GB 的緩衝空間。不算特別寬裕，但有兩個保險機制：
搬家最重要的原則：先搬影響最小的，最後才動最重要的。 就像搬真的家，你不會先搬冰箱，而是先搬書。
這裡要先釐清一個觀念：Zeabur 的搬遷功能正式名稱叫「專案複製（Project Copy）」——它不是直接把 A 搬到 B，而是複製一份到新的地方，原本的還在。
正確流程是三步：
為什麼要這樣做？因為萬一新的有問題，舊的還在跑，你的服務完全不受影響。這跟真正搬家不一樣——你是先在新地方把所有東西都架好、測好，確定沒問題了，才把舊房子退掉。
另外根據官方文件，沒有掛硬碟的服務（靜態網站、Bot）可以做到零停機複製；有硬碟的服務（Ghost + MySQL、n8n + PostgreSQL）會先備份到 S3 再還原，時間看資料量大小。還有一個容易忽略的：複製後網域不會自動繼承，需要手動重新綁定。
如果你是用 AI Agent 搬的話，這些步驟（建新專案、複製內容、切 DNS、驗證回應）全部可以一口氣自動完成，不用自己去 Dashboard 上一個一個按——人為操作反而更容易按錯。
Phase 1：先搬靜態網站和小工具
把 Landing Page、toolbox、計時器這些靜態或低流量的服務先搬過去。這些東西就算搬遷過程出了問題，影響最小——頂多幾分鐘沒人注意到。搬完後順便驗證專用伺服器的環境是否正常。
Phase 2：搬需要即時性的服務
n8n 自動化、Discord Bot 這類「隨時在跑」的服務。搬這些的時候要注意：如果有排程任務正在執行，等它跑完再搬，避免任務中斷。
Phase 3：最後才搬 Ghost 部落格
Ghost 是我流量最大、最重要的服務——11,000 個訂閱者、176 篇文章、搜尋引擎排名都靠它。建議挑凌晨三四點搬，那時候不管是讀者還是 Google 爬蟲都在休息。Zeabur 的一鍵搬遷通常幾分鐘就完成，但為了保險，選流量最低的時段操作。
最終結果：用 $12/月 的專用伺服器，取代原本 $11–12/月 的共享叢集。價格幾乎一樣，但資源從「跟別人搶」變成「全部獨享」。
這段是給已經在用 Claude Code 或類似 AI 開發工具的讀者。如果你還沒接觸過 AI Agent，可以跳過，直接用 Zeabur Dashboard 的一鍵搬遷就好。
但如果你跟我一樣有十幾個專案要搬，一個一個手動點實在太痛苦——讓 AI 幫你操作 Zeabur 的 API，整個過程快很多。
很多人不知道，Zeabur 其實有一套完整的 公開 API。你可以透過 API 做到 Dashboard 上能做的幾乎所有事情：查專案、查服務狀態、部署、管環境變數、綁網域⋯⋯等1。
這個 Token 就是你給 AI Agent 的「通行證」——有了它，AI 就能代替你操作 Zeabur。
以 Claude Code 為例，你只要把跟 AI 說，你把 Zeabur API Key 給它，叫它去讀官方的 API 文檔，讓 AI Agent 幫你設定串接好。設定好之後，你可以直接用自然語言跟 Claude Code 說：
「幫我列出所有 Zeabur 專案和服務狀態」
「把 static-sites 專案搬到 Linode 東京的專用伺服器」
「檢查所有服務的網域是否正常回應 200」
Claude Code 會自動呼叫 Zeabur API 完成這些操作。我當初搬家的時候，就是讓 Claude Code 幫我：
整個過程大概 20 分鐘，如果手動一個一個點 Dashboard，至少要一小時。
💡 不用 Claude Code 也沒關係——任何支援 API 呼叫的 AI 工具（Codex、Cursor、Antigravity、Windsurf 等）都可以用同樣的方式操作 Zeabur API。重點是拿到那個 API Token，然後把 API 文件 餵給你的 AI 工具。
不會。放心搬。
Google 爬的是你的網址和內容，不是你的伺服器 IP。你的網域（比如 blog.lifehacker.tw）是用 CNAME 指向 Zeabur 的 .zeabur.app 位址，Zeabur 內部負責把請求導到正確的服務。從共享叢集搬到專用伺服器，底層的 IP 會變，但你的 DNS 設定完全不用動。對 Google 來說，你的網站網址、內容、結構都沒變——它根本不知道你搬過家。
搬完之後反而更好：專用伺服器的回應時間更穩定，不再被「鄰居開派對」影響，Google Core Web Vitals 的 TTFB（首字節時間）指標會更漂亮。
看情況。根據 Zeabur 官方文件：沒有掛硬碟的服務可以做到零停機，體驗就像重新啟動一樣流暢。有掛硬碟的服務（像 Ghost + MySQL、n8n + PostgreSQL），複製時間取決於資料量——後台會先把硬碟資料備份到 S3，再還原到新專案。
另外要注意：複製後網域需要重新綁定，不會自動繼承原專案的網域設定。如果你用 AI Agent 搬家，這步可以自動處理（直接呼叫 Cloudflare API 更新 DNS 記錄）；手動搬的話，記得搬完去 Zeabur Dashboard 重新綁定網域。
Google 爬蟲對短暫停機的容忍度很高——遇到暫時無法連線，會過幾小時再來爬，不會因為一次抓不到就把你的頁面從索引裡拔掉。如果真的很擔心，挑凌晨三四點搬，那時候不管是讀者還是爬蟲都在休息。
不會。根據 Zeabur 的公告，既有的服務不受影響。只是 2026/3/15 之後不能在共享叢集建新專案，4/1 之後不能在既有共享專案中新增服務。你現在跑在共享叢集上的東西，不會突然被關。
但這不代表可以無限期拖——Zeabur 遲早會完全淘汰共享叢集。趁現在有一鍵搬遷工具，早搬早享受穩定資源。
看你跑幾個服務。如果只有一個靜態網站 + 一個小 Bot，$6（1vCPU / 2GB）夠了。但只要你同時跑超過 3 個服務，2GB 記憶體就會開始吃緊。
我的建議是直接從 $12 的 2vCPU 方案開始。每個月多一杯咖啡的錢，但省下的除錯時間和心理壓力遠不止這個價。
都很好，差異極小。大阪離台灣近約 400 公里，延遲可能少 3-8 毫秒。但東京的機房規模更大、方案選擇更多。
如果你能在大阪找到需要的方案，選大阪。找不到，選東京。你的讀者感受不到這 5 毫秒的差別。
延遲確實最低，但 GCP 的同規格方案貴 2-3 倍。$15+ 才拿到的規格，Linode $12 就有了，而且多出來的 20 毫秒延遲，在有 CDN 的情況下你的讀者完全無感。
除非你的服務對延遲極度敏感（金融交易、即時遊戲），否則不需要為了趨近於零的延遲付這個溢價。
一般人直接選 Linode 東京或大阪 USD 12 方案（2vCPU / 4GB），讓 AI Agent 有 Zeabur API 直接讓 AI 幫你搬家。
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2026-03-20 14:00:19
📸 第 176 期（2026-03-08 ~ 2026-03-19）封面照片：柚子桑麻帶我去看芙莉蓮特展，特展就像是個精華故事書，如同這作品，因為每個截圖都很有意境，所以特展也這樣呈現，挺酷的。
嗨！三月份真的是重整月，最週的重心是，重新盤點「內容輸出到輸入的閱讀學習流」。
有 AI Agent 的幫忙，讓我終於開始認真面對一件拖了很久的事：這些年累積的內容，是我最大的資產，同時也是我最大的負擔。
這五年光創作就累積超過 10 萬字，但我心裡明白真正的創作不是比字數，也不是去拼命寫新的，怎麼把累積的好東西挖出來，反覆打磨，跟新的體驗碰撞。能穿越時間的知識體驗和策略方法，讓生活慢下來，做真正重要的事，才走得遠。
於是前幾天跟 Claude 來回了兩個多小時，本來只是要整理我的「內容輸入 → 輸出流程」1，看怎麼把 RSS 訂閱更自動化地整合進來。結果一路討論到 AI 時代的知識管理本質＆我到底需要的是什麼。
AI（雷小蒙）居然拿我自己教過的 DIKW 模型來教我，說：
雷小蒙得分，讚喔！用我教學的模型，反過來指導我 XDD
我目前的內容輸入流確實沒太大問題，也不需要為了升級而改。我主要是發現自己的問題是，記性不好，常常想講、引用一件事情時，我只有隱約的印象，但不知道去哪找。如果能透過 AI 現在的聰明程度，還有越來越長的上下文容量，我該怎麼把這些內容都用個「AI 好找、我好讀」的方式建立起來，是我 3 月的課題。
也因為這個契機，讓我更確定、重新盤點，現況的我所需要的內容輸入來源，以及「AI 共學島」這個計劃的方向。
在這幾個月認真玩 AI Agent 的過程中，我發現社群上有太多 AI 的資訊跟消息，有時候也會讓我很焦慮，常常罪魁禍首是「太多短內容」。第一眼很刺激多巴胺，但卻沒帶來多少改變，所以很像是吃了精緻甜品，當下很爽，過陣子就是罪惡。
我發現要學好，或者說舒服地跟上「你需要的 AI 資訊＆知識」，最重要的四個來源是：
第一，掌握重要的產品更新和動態。 用好工具的前提是——你至少要了解手上的 AI 工具有哪些能力、能做到什麼。這部分靠的是「即時的功能推播」，我最近在島上的「📲｜科技情報站」開始試試看，寫了一套內容篩選機制，把市面上最主流、也是我自己有在用的工具更新推送出來，讓大家不漏接重要動態。
第二，真實的工具打造過程與踩坑經驗。 除了我自己用 AI Agent 做的應用、Vibe Coding 打造出來的產品和過程心得，也包含跟 AI 對話 2的精華，我會陸續把電腦裡的草稿寫出來。
第三，深度長內容與觀點分享。 來自資深從業人員或實踐者的長篇訪談。在短頻快的內容海裡，重回深度的長內容是我覺得要刻意保持的關鍵。所以我還是更偏好長文，只有這樣才能看到背後的思考、發現了什麼樣的典範轉移，以及過往模式如何被打破、重建。我要求自己每週至少看一場長訪談或兩三篇長文章，分享我的觀點，轉換成更好懂的版本幫助大家吸收。
第四，也是一切的目的：實作、創造、練習。 在學習 AI 的過程中，一直輸入是沒有用的，一定要想辦法創造東西。這就是我們在 AI 共學島規劃的「作品獎金挑戰賽」，目前正在規劃中，預計六月會舉辦第一場。
※ AI 共學島目前是 for 訂閱會員測試，預計四月把內容工作流和機制穩定後，再公開上線。
另外，最近也有不少朋友找我詢問 AI Agent 跟團隊的應用，實際帶過幾次，發現這門技術開實體班真的比較合適？大部分人的卡點是基本知識、前置配置比較混亂，但這就像蓋房子，先把土地和架構弄好，前面基本核心知識備齊之後，你的 AI 就如同解放封印一般，可以幫你做超多事。
然後這週，我也正式啟動了另一件一直想做的事，把完成《超級個體工作術》100% 作業的同學，一個個寫成文章3。
六、七年前，我還只是個默默寫部落格的人。那時候如果我的故事被一個有影響力的人寫出來分享，我一定開心到不行。因為「被看見」這件事本身，就是一種巨大的推進力。
這些同學不只是完成了作業，他們是真的把課程內容活成了自己的故事。有人從組織裡的螺絲釘走向超級個體戶；有人在迷茫中靠著一份作業找回方向。這些故事，不該只留在 Discord 社群裡。
畢竟在 AI 時代裡，人與人的連結，是最不可被取代的。
所以今年也會持續舉辦學員小聚的～我得先把手上的出版寫稿進度跟上 👍🏼
很多有趣的事情正在發生，但當「做一件事」的門檻越來越低、省下時間的目的，都是為了能找出什麼是真正重要的，然後好好去感受生活。
最近 Notion 的 AI 功能更新速度越來越快，很多同學都問我：「Skills 到底要怎麼用？」、「Notion AI Agent 跟 Claude Code、龍蝦差在哪？」
3/28（六）下午，我會加開一場 1.5 小時的直播加餐，帶你一次掌握 Notion AI Agent 最新的工作與生活應用。不是教你理論，而是我實際在企業內教學、團隊正在使用的最新 Notion AI 工作流。
內容包含：
📍 如果你已經是【Notion AI】課程的同學，可以獲得這次的直播含回放，記得查看課程單元＆Discord 學員頻道。
如果還沒加入過 Notion AI 課程，點此加入，3/28 前購課可享優惠價，之後將調漲。
這週四（3/26）下午一點，我也會在 AI EXPO Taiwan 簡單分享，活動是免費參加在「台北圓山花博爭艷館」，整場活動為期三天，蠻值得逛的：
—文章和學習筆記—
本來以為會聊很多策略面的東西，結果從頭到尾幾乎都在聊價值觀。他說「價值不是自己決定的，是被交易發現的」，我聽到的第一反應是：嗯？好像哪裡不太一樣。直播結束後我把四萬多字逐字稿倒給 AI 分析，它說：「你是純粹的薩特式，先決定自己要成為什麼人；Manny 更接近列維納斯的他者倫理學，自我的意義來自回應他者的需求。」然後補了一句：「一個說自己沒什麼厲害的人，用了極其厲害的方式在論證自己不厲害。」
Manny 教我的一件事是：把脆弱寫出來，它就是過去式了。別人知道了也拿它對付不了你。也許我也該學著，偶爾把卡在腦中的情緒寫出來。
看到超多人為了裝龍蝦買到 Mac mini 缺貨，我完全理解那種興奮感。但自動化跟商業是強綁定的，順序有差別。當你的產品還沒有人願意付錢，最該做的事是讓產品有價值，不是架系統。AI 是放大器，自動化是交換器——但你得先有東西可以放大、可以交換。
前 Dropbox CTO 花了一個週末用 Claude 寫程式，發現二十年的手藝被一個週末複製了。但悲傷沒待多久，取而代之的是一股衝勁。他說新的人才貨幣是「適應力」，跟 Stanford 學位不同，它對所有人開放。我最喜歡他用的一個詞：restlessness（不安分）。那些把 AI 用得最好的人，不是最聰明的，是最坐不住的。
遠距旅行工作第六年，直接在飯店全部攤開來拍了一支影片。戰術手電筒、前開式登機箱、4K 無線投影器（一定要買點對點版）、折疊雙螢幕、Cat 6 網路線⋯⋯完整清單整理成 Notion 公開資料庫，還有物品管理模板可以下載。
—數位工具和 AI 應用—
從記憶系統到 Discord Bot、Gmail 自動化、Home Assistant 智能家庭、家庭財務管理，完整記錄一個非工程師怎麼用 Claude Code 蓋出個人化 AI 系統的過程。三層記憶架構、15 個 Skills、12 個觸發詞 Workflow——AI 從「工具」變成了「夥伴」。
四種讓 AI 代操軟體的方式，用白話文一次講清楚。結論：能用 API 就不需要 MCP；能用 CLI、MCP 就不要讓 AI 模擬瀏覽器。讓 AI 用它擅長的方式工作，不要逼它學人類的方式——果然人類才是障礙本身。
AI 看不到網頁怎麼辦？三種工具各有適用場景：Firecrawl 像外送平台（快但有限制）、Playwright 像親自去餐廳（什麼都能拿但慢）、WebFetch 像打電話問（最簡單但資訊有限）。
Claude 官方直接做了大眾版的「遠端操控」。不用會寫程式、不用買 Mac mini，一般人就能用。在電腦上開一個持久對話，用手機發任務，回來就看到完成的工作。各大廠都在往「個人 AI 代理」的方向走，未來旅行是不是真的不用帶電腦了？
每次按「更新」就像拆炸彈，以前 3-4 小時的事，有了 AI Agent 代操 30 分鐘搞定。PHP 版本升級、安全漏洞修補、十幾個無用外掛清理，看到一排 ✅ 直接感動。
想爬社群媒體貼文但 Gemini、ChatGPT 做不到？用原生 Notion AI 就行。兩分鐘建立完整資料庫，可分享、可編輯。
感謝這些前人的血淚經驗。談卷，還是得靠中國。說過不少次，訓練 AI 就像帶新進員工，所以「管人」的機制，基本上都能用上，如果遇到 AI 偷懶，你也能用這個 SKill 把它的潛力逼到最大。這幾天 Claude 真的太愛偷懶，我必須用上了。
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文章註腳
2026-03-18 20:22:20
此系列文為：AI Agent 教學；一次看完整的教學系列文，歡迎加入 AI 共學島訂閱服務。
到底該怎麼讓 AI 能直接在 WordPress / Ghost 上發文、編輯標籤、優化 SEO，或者直接幫你爬 Notion Database 的資料？API 跟 MCP 差在哪裡？哪個好用？
你可能有遇過：「AI 不是很厲害嗎？怎麼連發一篇文章都搞不定？」
問題出在：你沒給它正確的工具權限，讓它走了一條最笨的路。
很多人（包括 AI 本身）在選擇「怎麼操控軟體」這事上，常常會選錯路線。
這一篇，快速讓你補齊 AI Agent 的基本知識，讓你知道如何讓 AI 擁有正確的工具能力。
前陣子好友 Yuanlin Lin（Zeabur 創辦人）在 Threads 上寫了一則很棒的科普文1，把 API、GUI、CLI、MCP、Browser Use 這些技術名詞解釋得很清楚。
我打算用我的理解方式重新整理，再加上我自己玩了三年 AI、幾個月的 AI Agent 的經驗，希望給小白、非工程師的一個快速整理。
先給你一張對照表：
| 方法 | 白話說明 | 速度 | 穩定度 | 誰在用 |
| API | 程式直接呼叫程式 | 極快 | 極高 | 工程師、AI Agent |
| CLI | 在終端機打指令 | 快 | 高 | 工程師、進階用戶、AI Agent |
| MCP | 幫 AI 包好的「工具包」 | 快 | 高 | AI 工具（Claude Code 等） |
| GUI | 你平常用的 App 畫面 | 慢 | 高 | 普通人類 |
| Browser Use | AI 模擬人類點按鈕 | 最慢 | 最低 | AI Agent（最後手段） |
API（Application Programming Interface，應用程式介面）就是「讓程式可以呼叫另一個程式的接口」。
想像你要寄一封 email：打開 Gmail、點「撰寫」、填收件人、打內容、按傳送。這是人類的方式，也就是 GUI（Graphical User Interface，圖形使用者介面），我們看著畫面點來點去，是最直覺的操作。
但你每按一個按鈕，Gmail 背後其實都在呼叫 Google 的 API。那個漂亮的介面，只是把「呼叫 API」這件事包裝成你看得懂的按鈕。
如果你能讓 AI Agent 直接透過 API 控制，你其實就不用自己繞一圈去按按鈕？
這就是 AI 時代最核心的觀念轉換，讓軟體的操作回到本質、最簡單直接的作法。
CLI（Command Line Interface，命令列介面）就是在終端機裡打指令。
它介於 API 和 GUI 之間 — 沒有漂亮畫面，但用人類看得懂的語言文字，例如：
gmail send --to [email protected] --subject "月報" --body "附件如附"一行指令搞定。不用打開 Gmail、不用等畫面載入、不用點撰寫再填四個欄位。
CLI 在 AI 時代特別重要的三個理由：
MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）是 2024 年底 Anthropic 提出的開放標準。
※ 未來我也會寫一篇《MCP 入門與推薦》文章，推薦一些我有安裝的 MCP。
讓我先簡單說：MCP 就是有人幫你把 API 和 CLI 包裝成 AI 可以直接拿來用的工具。
沒有 MCP 的時候，AI 要先去查文件、搞懂 API 格式、寫程式呼叫；有了 MCP，AI 直接從工具清單裡挑一個來用，幾秒搞定。
但 MCP 也有它的限制，不是什麼都用 MCP：
舉個實際案例來說：Notion 官方推出的 MCP2 就比 Notion API（Application Programming Interface）功能少蠻多的；WordPress 也是。
所以這兩個工具，我都還是用 API，功能全面，反正你也是叫 AI Agent 幫你讀官方的 API 文檔，也不是你自己讀，重點是功能權限能不能全開。
所以我一律都建議，直接讓 AI 幫你查：「你要的工具，在 MCP 跟 API 上，功能跟使用上的差異？」
它會直接評估後告訴你，哪個是更好的選擇，該怎麼做。
Browser Use（瀏覽器自動化操控）就是讓 AI 打開瀏覽器，像真人一樣操作網頁，點按鈕、填表單、截圖。
技術上常用的工具包括 Playwright 和 Puppeteer 這類瀏覽器自動化框架。
聽起來很厲害對吧？但老實說，這是所有方式裡面最慢、最不穩定的。
為什麼？因為網頁會改版。今天那個按鈕在左邊，明天改版可能搬到右邊，AI 就找不到了。
打個比方來說，你讓 AI 控制瀏覽器來發一篇電子報、填寫表單，大概要花上 5~10 分鐘，但透過 API 可能是幾秒鐘的任務。
跑了半年 AI 助理之後，我踩過的坑可以整理成一條很清楚的優先順序：
能用 API / CLI → 就不要用 MCP
能用 MCP → 就不要用 Browser Use
Browser Use → 是真的沒有其他路的最後手段
看到了嗎？Browser Use（瀏覽器自動化）不是不好，而是它應該是你「沒有其他路」的時候才走的路。
最近還有一個新工具叫 agent-browser，它可以讓 AI 直接操控 Electron 架構的桌面 App：Slack、Discord、VS Code、甚至 Obsidian4。
※ 背後原理是： 幾乎所有 Electron 架構的應用程式都會暴露 Chrome DevTools Protocol（CDP，Chrome 開發者工具協議）埠口（常見如 --remote-debugging-port=9222）。 只要開啟這個偵錯埠口，我們熟悉的瀏覽器自動化工具（例如 Playwright）就能像控制 Headless Chrome 一樣去操控桌面軟體了。
聽起來很酷，但我的判斷是：對大部分人來說，目前不需要。
原因和 Browser Use 一樣 — 如果這些軟體已經有 API 或 CLI，直接用就好了。我用 Discord Bot API 發訊息，比讓 AI 打開 Discord App 去點按鈕快一百倍。
agent-browser 真正有價值的場景：某個軟體完全沒有 API，也沒有 CLI，你又非得自動化不可。這種情況在企業內部的老系統比較常見，一般人很少遇到。
延伸閱讀：想知道讓 AI 看懂網頁的具體工具比較，可以看這篇 讓 AI 助理看懂網頁：三大抓取工具完整比較。
下次你想讓 AI 幫你自動化某件事，可以照這個順序想：
1. 這個服務有 API（應用程式介面）嗎？
→ 有：直接用 API（最快最穩）
2. 有人做好 MCP（模型上下文協議）了嗎？
→ 有：裝 MCP，讓 AI 直接用（方便）
3. 有 CLI（命令列工具）嗎？
→ 有：讓 AI 下指令（快又穩）
4. 以上都沒有？
→ Browser Use / agent-browser（最後手段）大部分主流服務（Notion、Google、WordPress、GitHub、Slack）都有 API，所以你幾乎不需要走到第 4 步。
想從零開始學 AI 自動化？推薦閱讀：100 小時掌握自動化工作術；或看看 21 天我用 Claude Code 打造了一整套 AI 分身助理的實戰紀錄。
如果你不是工程師，記住這幾件事就夠了：
讓 AI 用它擅長的方式工作（API、CLI），而不是逼它模仿人類的方式工作（點按鈕）。這是 AI 時代最重要的自動化觀念。
還有一點，現在我選擇工具時，如果沒有開放 API 的工具，基本都是不考慮的。
文章註腳
2026-03-16 23:50:31
你有沒有遇過這種情況？
你：「幫我看看這篇文章在講什麼」（貼了一個網址）
AI：「抱歉，我無法直接存取網頁內容...」這是因為 AI 助理本身看不到網頁，如果他手上沒工具。
解法：給 AI 一組工具，讓它可以「出門看網頁」。
目前主流有三種工具，各有擅長的場景。這篇會幫你搞懂：什麼時候用哪個、怎麼裝、怎麼設定。
想像你想知道一家餐廳的菜單內容：
你打開外送 App，搜尋餐廳名稱，App 直接把菜單整理好給你看：菜名、價格、照片，排版清清楚楚。
你出門搭車到餐廳，坐下來翻菜單、跟店員對話、拍照記錄。什麼都看得到，因為你就在現場。
你直接打電話給餐廳：「請問你們有什麼菜？」對方口頭念給你聽。
| Firecrawl | Playwright | WebFetch | |
| 一句話定位 | 雲端爬蟲，AI 優化輸出 | 真實瀏覽器自動化 | 簡易 HTTP 請求 |
| 輸出格式 | 乾淨的 Markdown | 網頁 DOM / 截圖 | HTML 轉 Markdown |
| 處理 JavaScript | ✅ 可以 | ✅ 可以 | ❌ 不行 |
| 社群媒體 | ❌ 會被擋 | ✅ 唯一選擇 | ❌ 拿到空殼 |
| 需要登入的網頁 | ❌ 不支援 | ✅ 可以模擬登入 | ❌ 不支援 |
| 速度 | ⚡ 快（2~5 秒） | 🐢 較慢（5~15 秒） | ⚡⚡ 最快（1~2 秒） |
| 費用 | 免費 500 次/月 | 完全免費 | 完全免費 |
| 安裝複雜度 | 需要 API Key | 需要安裝瀏覽器引擎 | 內建，不用裝 |
收到一個網址，想讓 AI 看內容
│
├─ 是 Notion 頁面？
│ → 用 Notion API（永遠不用爬蟲工具）
│
├─ 是社群媒體？（FB / IG / Threads / X）
│ → 直接用 Playwright
│
├─ 是靜態網頁？（GitHub、API 文件、技術部落格）
│ → 先試 WebFetch（最快），失敗再換
│
└─ 一般網頁？（新聞、部落格、產品頁面）
→ 先用 Firecrawl（預設首選）
├─ 成功 → 完成
└─ 失敗 → 換 Playwright記住這個優先順序：
Firecrawl → Playwright → WebFetch
社群媒體例外，直接跳到 Playwright。
你已經安裝了 Claude Code（如果還沒，先看 Claude Code 完整入門教學）。
這三個工具都可以透過 MCP（Model Context Protocol）簡單連接的。
► 如果你不知道 MCP 是什麼，先看 MCP 設定入門（系列文章，敬請期待）。
Step 1：取得 API Key
Step 2：設定 MCP
在 Claude Code 的 MCP 設定檔加入：
{
"mcpServers": {
"firecrawl": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "firecrawl-mcp"],
"env": {
"FIRECRAWL_API_KEY": "你的 API Key"
}
}
}
}Step 3：測試
跟 AI 說：「幫我用 Firecrawl 看一下這個網址的內容」，貼上任意網頁連結。
額度說明：
Step 1：安裝瀏覽器引擎
打開終端機，執行：
npx playwright install chromium這會下載一個 Chromium 瀏覽器（約 200MB），AI 會用它來「打開」網頁。
Step 2：設定 MCP
{
"mcpServers": {
"playwright": {
"command": "npx",
"args": ["@anthropic/mcp-playwright"]
}
}
}Step 3：測試
跟 AI 說：「幫我用 Playwright 打開這個 Threads 貼文，把內容抓下來」。
使用情境：
不用安裝！ 這是 Claude Code 內建的功能。
直接跟 AI 說：「幫我看一下這個 GitHub 頁面在講什麼」，它就會用 WebFetch 去抓。
適合場景：
不適合：
| 我想做的事 | 用哪個工具 | 原因 |
| 看一篇部落格文章 | Firecrawl | 輸出乾淨，格式好 |
| 抓一篇 Threads 貼文 | Playwright | 社群媒體只有它能抓 |
| 看 GitHub 上的 README | WebFetch | 靜態頁面，最快 |
| 抓 Facebook 粉專貼文 | Playwright | 社群媒體 |
| 查一個 npm 套件的文件 | WebFetch | 靜態頁面 |
| 把一整個網站的內容爬下來 | Firecrawl（crawl） | 支援遞迴爬取 |
| 需要網頁截圖 | Playwright | 唯一能截圖的 |
| 看一篇新聞報導 | Firecrawl | 新聞網站通常有複雜排版 |
在實際使用這些工具的過程中，我學到幾件事：
1. 社群媒體不要浪費時間試 Firecrawl
FB、IG、Threads 這些平台會封鎖雲端爬蟲的 IP。每次嘗試都要等它超時失敗才換下一個，白白浪費時間。看到社群媒體的網址，直接用 Playwright。
2. 不要小看 WebFetch
很多時候你只是想快速看一下某個頁面的內容，WebFetch 一秒就搞定。不是所有場景都需要出動 Firecrawl 或 Playwright。
3. 了解「Threads 官方 API」的限制
即使你裝了 Threads API，它也只能操作你自己帳號的貼文（發文、回覆、看數據）。想看別人的貼文？只能靠 Playwright 去「看」公開頁面。這不是工具的問題，而是平台的設計。
一般網頁 → Firecrawl（乾淨快速）
社群媒體 → Playwright（唯一選擇）
靜態文件 → WebFetch（秒速完成）
Notion → Notion API（專用工具）三個工具互相補位，覆蓋了 95% 的網頁抓取場景。不用額外花錢買第三方服務，這個組合就是目前 AI Agent 生態圈最主流的配置。
2026-03-13 15:49:30
2 月 8 日深夜，我看完吳哲宇用 OpenClaw + Claude Opus 打造的 AI 助理「Muse」之後，做了一個決定：不用現成的框架，從記憶系統開始，自己蓋一套 AI 人生管理系統。
21 天後的今天，我回頭看，發現這不只是一個「工具專案」。它變成了我的隨身開發助理、工作自動化管家、內容助手，甚至是我的智能家庭管理員。
這篇文章，我想完整記錄這 21 天到底發生了什麼事。
（補充個 murmur，這篇其實 2/28 就寫完了，但後來一直有個很討厭的心態卡著我；我一直在煩惱這系列該怎麼發佈比較好，例如還有一篇草稿叫「如果 2026 年要學 AI Agent 的話，要從哪裡開始」，感覺是不是要當第一篇？結果被自己的「想太多」給拖延了。後來覺得，我何必呢？現在又不是要打造成有系統的課程，只是發個學習筆記，不要思考太多，一直卡在腦袋反而讓我壓力好大。）
所以今天打算把它給發了，突破自己心魔！今年要好好練習，有想法就發，不要一直囤著，這個壞習慣一定要改掉。
先說結論：我研究完龍蝦（OpenClaw）1之後，決定不用它。
因為我需要的不是一個「別人幫我套裝好的機器人」，我需要的是，從頭打造、瞭解過程，個人化定制。
打個比方來說，如果用別人幫你打包、套裝好的，就像是領養一個已經 20 歲的成年人，雖然馬上能幹事、也能持續訓練，但你跟他少了 20 年羈絆，你連他怎麼長大的都不知道。
對於我這種樂趣來自「體驗未知、探索過程」的人來說，少了那一丟丟趣味，加上我想要的不只是一個「幫我做事」的工具。我更想要的是，跟著這個 AI 一起進化，讓它記得我是誰、知道我在做什麼、能一起討論、思考工作流和生活上的優化，不僅僅只是幫我做事的 AI 分身。
在 2025 年前，市面上的 AI 應用工具，都有一個根本的問題：它們沒有長期記憶。每次對話都是從零開始。你昨天跟它講的偏好，今天它完全不記得。但有記憶的像是 ChatGPT、Gemini 這些，又只是「網路對話 AI 機器人」，功能不夠全面，很多想讓 AI 代操的任務需求無法做到。
所以龍蝦就是做到「記憶功能強」+「操作介面直覺」+「自帶大量工具」才會如此火爆出圈。於是我的第一步，不是做什麼酷炫的事，專注先讓 AI Agent 擁有好的記憶機制，他才能隨著跟我的工作習慣，哪邊讀取我累積 10 年的內容知識庫、我有用哪些工具，它有哪些權限，知道該朝哪持續進化。（通俗一點來說：畫個大餅，指好願景）
講記憶架構之前，先說一個很根本的問題：為什麼我要把所有東西放在 iCloud 裡，而不是用一般的開發方式？
因為我不只是個開發者，我還是個創作者。
我平常在外面，隨時會需要打開 Obsidian 看草稿、記靈感、查任務進度。我的 Mac mini 24/7 掛著跑 Bot 和自動化，MacBook 是外出工作用的主力機，iPhone 和 iPad 則是隨手查看和輕量編輯。這些裝置如果各自一套系統，我的腦袋會先爆掉。
所以我選了 iCloud 作為整個系統的中樞——所有文檔、記憶、設定，Mac mini、MacBook、手機的 Obsidian，全都看到同一份檔案。
但問題來了：Claude Code 每次開新對話，什麼都不記得。 就算你上一個 session 跟它講了三小時的偏好和專案背景，下一個 session 它完全從零開始。
這就是為什麼「記憶系統」是我蓋的第一個東西，先是讓 AI 在跨裝置、跨時段使用時，不會忘掉我前幾個小時到底在做什麼事情。
（是不是跟養小孩很像？最一開始，你不會去要求他能有多厲害，會多少才藝，是能不能讓它記住你。）
我設計了一個三層記憶系統：
核心設計原則是：AI 不需要記住所有細節，但需要知道去哪裡找。
光有記憶還不夠。我希望 AI 能主動找我，而不是等我打開終端機。
所以我在 Mac mini 上部署了 Kairos Discord Bot。一個 24/7 運行的 AI 助理，透過 Discord 私人頻道跟我互動。它每天早上 9 點推送工作簡報，晚上 10 點推送今日回顧，中間還會自動策展社群上值得關注的內容。
延伸閱讀：關於 Kairos 如何用 Claude Code 打造？可以先看 Claude 入門？非工程師也能上手的完整入門教學
技術上是 Python + discord.py，背後呼叫 Claude CLI 來處理所有的 AI 推理。一開始很陽春，但它代表了一個重要的轉變：從「我去找 AI」變成「AI 來找我」。
第一週結束時，系統已經能跨設備同步記憶（Mac mini + MacBook 透過 iCloud），Bot 也穩定在跑一些自動化任務了—— 例如早報彙整消息、晚報復盤今日工作學習。
這一週是爆發期。系統有了記憶和主動推送之後，我開始把各種生活和工作流程接進來。
身為一個內容創作者，每天要處理大量的合作邀約、學員客服、講座邀請。以前全部手動處理，每天花 30-60 分鐘在信箱裡。
現在的流程是：
Gmail 收信 → n8n 自動分類 → 寫入 Notion CRM
→ AI 產生回信草稿 → 我只需要審核、潤飾 + 送出
（對 n8n 自動化工作流不熟的話，可以先看這篇入門系列。）
關鍵的踩坑經驗是：回信的模式（回覆/忽略/轉交）必須由 Gmail 標籤決定，絕對不能讓 AI 猜。一開始我讓 AI 判斷要不要回信，結果它把幾封重要的合作信分類成「不需回覆」。後來改成用 Gmail 標籤作為 single source of truth，AI 只負責「依照我過去回信的標準」來生成 80% 的草稿內容，最後優化＆寄出在我手上。
這是我完全沒預期到的副產品。
某天晚上我在設定 HomePod 的 AirPlay，怎麼都配對不成功。我就順手問 Claude Code 能不能幫我查（給了它我家的 HA API 還有 NAS 權限），結果它不只幫我找到問題，還順便幫我重寫了 5 個自動化腳本：
一週之內，從「每次要自己進 HA，覺得很麻煩就一直提不起進去做」，變成了「只要出嘴」的智能家庭助理幫我調查、排錯、設定。這件事讓我深刻體會到，有了 AI 協作之後，很多「以前覺得太麻煩所以一直沒做」的事情，突然變得可以做了。
另一個「終於做了」的專案。我也把家庭財務的記帳、資產系統建立起來了。
目前只有現金又沒發票的情況下，打開 Discord 跟它說聲：「金園排骨午餐 260 元」，它就會自動幫我記帳、分類，不用打開 APP，不用選分類，還會跟我說「金園排骨，懷念的選擇，我記下來了！」
因為每個月底我只要到雲端發票一次下載 csv，匯入，我們家的所有消費就全部出來，一眼就能看到分類和定期扣款的訂閱費用。
雖然叫他怎麼對帳、去重、分類的機制花了不少時間，但未來完全不用再記帳和財務管理上開一堆 APP，10 幾年累積省下的時間一定更可觀。
目前還整合了美股，除了能看到 Interactivebrokers 盈透證券、Firstrade、台股、支出的整合視圖。以前覺得太複雜就一直擱置，但有了 Claude Code 之後，我只需要描述需求，它就能幫我把 API 串接、資料管道、前端介面全部做好。
最後做出來的版本包含：多平台持倉總覽 + USD/TWD 即時匯率 + 分類支出追蹤 + 週期性付款管理 + 物品到期提醒。
※ 以下截圖的數字為 Demo（還特別做了假資料來展示 😆）
到了第三週，一個有趣的事情發生了：系統開始優化自己。
透過每週自動跑的 /insight 回顧功能，AI 會分析過去一週的所有 session 紀錄，找出重複的摩擦點和可以優化的地方。這讓系統有了「自我反省」的能力。
CLAUDE.md 是 Claude Code 每次對話都會載入的核心指令檔。隨著功能越加越多，它從最初的幾十行膨脹到了 768 行。問題是：太長的指令會佔用 context window，降低 AI 的表現。
我花了幾天時間做「知識正確分層」：
這個過程本身就很像在做人腦的「記憶整理」——不是什麼都要隨時記住，而是建立一個好的索引系統，需要的時候知道去哪裡找。
當 Skills 數量到了 15 個，品質控制變成一個問題。我做了一個有點 meta 的東西：用 AI 來審核 AI 的 Skills 品質。
skill-creator v2.0 有 4 個 eval agents：reviewer（逐行審查）、grader（評分）、comparator（跟標準對比）、analyzer（統計分析）。每次建立或更新 Skill，都會自動跑一輪品質檢查。
寫教學文的時候，配圖一直是痛點。我做了兩個工具：
除了大型專案，二月也做了大量的基礎設施優化：
.nosync 把 node_modules、venv 等開發產物隔離在 iCloud 同步之外）在做這些系統建設的同時，也沒有停下內容產出。事實上，很多文章就是在建系統的過程中順手寫的——踩了坑就記錄、學到新東西就寫教學。
如果要用一句話總結，我會說：AI 從「工具」變成了「夥伴」。
具體來說，有五個本質性的改變：
這套系統還遠遠不是完成品。但 21 天的密集建設之後，它已經在真實地改變我每一天的工作方式了。
你可能會覺得我很厲害，我有工程背景？但其實都不是，只是因為 AI 已經成熟到「出錯率大幅下降」。
一年前的 AI，你可能寫一段程式碼，或是提一段需求要它做一個工具、幫你設計一個工作流，可能每 10 次會有 5 次需要修正。但因為大部分人，沒有比較完善的程式碼或是資訊知識，所以讓你修 5 個錯誤你也不知道怎麼修，最後就打結了，這也是為什麼大家覺得不好用。
但現在你可能跟他提 30 個需求，可能只會有 1 個會遇到錯誤，而且這個錯誤，只要你有方法地跟他來回提問、引導，它就會自己把錯誤解決掉。我現在不需要自己寫每一行程式碼。我需要的是：清楚知道自己要什麼、能判斷 AI 給的方案好不好、以及願意花時間把系統磨到堪用。
也就是說，2026 年的 AI 讓「描述需求 → 創造 something」的門檻大幅降低了。
但但但，這一切的前提，我發現有兩個：
第一是，你對自己的工作和生活極度熱愛。只有熱愛了，你才會更想把時間精力專注在這些重要的事情上，把其他一切瑣事排開。
第二是，你會願意拋棄過往習慣的方式，甚至擁抱「變差」這件事。因為在一開始投入、養它的這三週，基本上工作量是 200% 在起飛，帶來的成效也不明顯。但你得相信做這件事，是有意義的，是會讓你跟它都更好的。
雖然我還沒養過小孩，但我相信 5 歲以前的半獸人都是最辛苦的，所有好的爸媽，也是因為相信這回事，所以變成更好的人。
如果你也在想「AI 到底能不能真的幫到日常生活和工作」？
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如果你也在想「AI 到底能不能真的幫到日常生活和工作」？
我的經驗是：能。但你得從記憶系統開始蓋，當作買一塊土地，按照自己的需求慢慢蓋房子，不要直接去買已經被蓋好的房子，你裝修起來限制會很多，也可能很多功能用不上。雖然打造起來會比較久，但你能 100% 掌握，自己理想的空間、協作的 AI 夥伴。
新時代的電子雞，不只好玩，而且有用。
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