Brassai Kao’s Tech Weave

Category: Blog

A Life Woven with Innovation and Vision.

  • The Root

    I’ve never been a fan of ancient sermons.

    Yet, this line serves as the perfect debug code for our modern anxiety:

    “When the root is established, the Way grows.”

    We constantly chase “The Way”—

    Faster tools, smarter AI, the ultimate shortcut.

    Believing that top-tier specs will answer all our problems.

    But we forget “The Root.”

    A flagship camera cannot replace the eye that truly observes.

    Productivity software cannot organize a chaotic mind.

    What is the root?

    It is a good night’s sleep.

    It is being present.

    It is the warmth we reserve for those around us.

    Do not let technology erode your foundation.

    Once the mind is calm and the base is steady,

    The path simply unfolds.

    Tech is the tool, warmth is the root.

  • 務本

    我不愛儒學的說教。

    但這句話，卻是現代焦慮的精準除錯。

    「君子務本，本立而道生。」

    我們總在追求「道」——

    更快的工具、更強的 AI、更高效的捷徑。

    以為擁有了頂規配置，就能抵達彼岸。

    卻忘了，「本」才是核心。

    相機再好，取代不了看世界的眼睛；

    軟體再強，整理不了混亂的內心。

    什麼是本？

    是好好睡覺，

    是專注當下，

    是保留給身邊人的溫度。

    別讓科技吃掉了你的根本。

    心安了，地基穩了，

    路，自然就開了。

    Tech is the tool, warmth is the root.

  • 2026 年投資展望報告：跨越週期的分歧與阿爾法（Alpha）

    2026 年投資展望報告：跨越週期的分歧與阿爾法（Alpha）

    1. 宏觀環境掃描 (Macro Scan)：迷霧中的燈塔與暗流

    作為一名在華爾街摸爬滾打二十載的投資分析師，我見證過 2000 年互聯網泡沫的狂熱，也經歷過 2008 年金融海嘯的絕望。站在 2025 年底展望 2026 年，我們正面臨一個極具挑戰性但也充滿機遇的市場環境。當前的市場並非簡單的牛市或熊市，而是一個高度分化的「結構性市場」。宏觀經濟數據的信號混雜，聯準會內部的分歧前所未有，而技術革命（AI）正在從概念驗證走向基礎設施的大規模兌現。

    1.1 貨幣政策：鷹派降息與聯準會的歷史性分裂

    2025 年 12 月 10 日，聯準會（Federal Reserve）宣布將聯邦基金利率目標區間下調 25 個基點至 3.50%–3.75% 1。表面上看，這是自 9 月以來的第三次降息，似乎延續了寬鬆週期。然而，作為資深觀察者，我必須指出這次會議背後隱藏的驚濤駭浪——這是一次極不尋常的「鷹派降息」。

    FOMC（聯邦公開市場委員會）的投票結果為 9 比 3，這種程度的異議在過去十年中極為罕見 2。這種分裂揭示了央行內部對於未來路徑的深刻迷茫：

    • 通膨擔憂派（鷹派異議）： 堪薩斯城聯儲主席 Jeffrey Schmid 和芝加哥聯儲主席 Austan Goolsbee 投下反對票，主張維持利率不變。他們的擔憂源於通膨數據的黏性，認為過早放鬆可能會重燃物價上漲的火苗 2。
    • 就業擔憂派（鴿派異議）： 聯準會理事 Stephen Miran 則主張更激進的 50 個基點降息，認為勞動力市場的疲軟已經成為首要風險 2。
    • 中間派（多數）： 鮑威爾（Jerome Powell）領導的多數派選擇了 25 個基點的中庸之道，試圖在兩者之間尋求平衡，但會議紀要顯示，即便是支持降息的官員也對「等待更多數據」持開放態度 2。

    深度解讀： 這種政策分歧意味著 2026 年的貨幣政策將不再具備「自動駕駛」的特徵。市場不能理所當然地預期線性降息路徑。每一次就業數據或 CPI 的發布，都可能引發聯準會立場的急劇搖擺，進而導致資產價格的劇烈波動。債券市場已經敏銳地捕捉到了這一點，儘管降息落地，但 10 年期美債收益率反而小幅上行至 4.12%，反映出市場對長期通膨錨定的不信任 4。對於股票投資者而言，這意味著「拔估值」的行情已近尾聲，未來的收益必須來自實實在在的業績增長（Earnings Growth）。

    1.2 通膨數據：服務業的頑固堡壘

    11 月的 CPI 數據進一步佐證了聯準會的謹慎。整體 CPI 年增率為 2.7%，雖然低於市場預期的 3.1%，但仍顯著高於 2% 的目標 5。更令人擔憂的是通膨的結構：

    • 服務業通膨黏性： 核心服務業，特別是住房（Shelter，+3.0%）和醫療服務（Medical Care Services，+3.3%），依然維持在較高水平 7。這反映出工資增長的壓力仍在向服務價格傳導。
    • 能源的反撲： 能源指數年增 4.2%，其中燃油（Fuel Oil）大漲 11.3% 8。這不僅擠壓了消費者的可支配收入，也提高了企業的營運成本，特別是對物流和製造業構成挑戰。
    • 商品通縮： 相對地，耐用品如服裝（+0.2%）和新車（+0.6%）的漲幅微乎其微，甚至機票價格下跌了 5.4% 7。

    深度解讀： 這種「商品冷、服務熱」的格局對投資標的的選擇具有指導意義。依賴勞動力密集型服務的企業（如餐飲、傳統零售）將面臨利潤率壓縮的風險，除非它們具備極強的定價權。相反，具備高毛利、低人力成本佔比的科技和生物製藥行業，更能抵禦這種結構性通膨的侵蝕。

    1.3 市場情緒與資金流向：聖誕行情的背後

    儘管宏觀背景複雜，但美股市場在 2025 年底仍展現出韌性。Morningstar 的分析顯示，美股整體交易價格相對於公允價值有約 3% 的折讓 9。這是一個極具吸引力的信號，表明市場並未處於泡沫之中，投資者的恐懼心理在一定程度上壓抑了估值，為「聖誕行情」（Santa Claus Rally）提供了燃料 9。

    資金流向顯示出一種明顯的「防禦性進攻」特徵：

    • 價值與小盤股的復甦： 11 月份價值股和小盤股跑贏大盤，顯示資金正在尋找估值窪地 9。
    • 房地產的機會： 房地產板塊折讓幅度達 10%，隨著利率下行預期，這一利率敏感型板塊有望迎來估值修復 9。
    • 科技股的分化： 儘管納斯達克指數全年上漲約 22%，但內部分化加劇 10。資金正從純粹的「概念炒作」轉向具備實質業績支撐的「AI 基礎設施」建設者。

    1.4 地緣政治：不可忽視的黑天鵝

    雖然市場目前聚焦於經濟數據，但地緣政治風險始終是懸在頭頂的達摩克利斯之劍。烏克蘭與俄羅斯的衝突持續，甚至發生了針對克里姆林宮的襲擊指控 11，這使得能源價格（原油維持在 $60/桶附近）雖未失控但也難以大幅下跌。此外，台海局勢的緊張直接關聯到全球半導體供應鏈的安全。對於我們關注的科技股而言，任何供應鏈的中斷都將是災難性的，因此在選股時，必須考慮企業供應鏈的韌性及多元化佈局。

    2. 產業篩選 (Sector Deep Dive)：尋找成長的雙引擎

    在當前的宏觀環境下，我們必須尋找那些能夠穿越週期的產業。這些產業必須具備「獨立於 GDP 的成長邏輯」和「技術變革帶來的結構性紅利」。通過深度掃描，我看好兩大核心賽道：AI 存儲半導體與代謝類生物製藥。

    2.1 半導體（存儲）：HBM 的超級週期 (The Memory Supercycle)

    半導體行業正在經歷一場由 AI 驅動的質變。傳統的觀點認為存儲芯片（DRAM/NAND）是強週期性的大宗商品，價格隨供需劇烈波動。然而，高頻寬記憶體（HBM, High Bandwidth Memory） 的出現徹底改變了這一邏輯。

    成長催化劑：

    1. AI 的算力瓶頸在於存儲： NVIDIA 的 GPU 運算速度極快，但如果沒有足夠快的內存來傳輸數據，GPU 的算力就會被浪費。這就是所謂的「內存牆」（Memory Wall）。HBM 正是打破這堵牆的關鍵錘子。
    2. 產能排擠效應（Capacity Asymmetry）： HBM 的生產極度消耗晶圓產能。生產 1GB 的 HBM，消耗的晶圓產能是生產 1GB 普通 DDR5 DRAM 的三倍 12。這意味著，隨著三大原廠（Micron, SK Hynix, Samsung）將產能轉向利潤極高的 HBM，標準型 DRAM 的供給將被大幅壓縮。這將導致整個存儲市場（不僅僅是 HBM）出現供不應求，推動價格全面上漲 12。
    3. 技術迭代的護城河： 2026 年將是 HBM3E 向 HBM4 過渡的關鍵年份。HBM4 需要將內存直接堆疊在邏輯芯片上，這要求存儲廠商與 GPU 廠商進行更深度的綁定 13。這種技術壁壘將進一步將二線廠商拒之門外，鞏固寡頭壟斷格局。

    2.2 生物製藥：代謝革命的雙寡頭 (Metabolic Revolution)

    如果說 AI 是科技界的革命，那麼 GLP-1（胰高血糖素樣肽-1）受體激動劑就是醫藥界的革命。這不僅僅是減肥藥，而是人類對抗代謝綜合症（肥胖、糖尿病、心血管疾病、睡眠呼吸暫停）的終極武器。

    成長催化劑：

    1. 市場滲透率的早期階段： 儘管 Eli Lilly 和 Novo Nordisk 的股價已經大幅上漲，但全球肥胖人口的滲透率仍處於個位數。隨著 Medicare（美國聯邦醫療保險）開始覆蓋特定適應症（如 Zepbound 用於心血管風險降低），支付端的閘門正在打開 14。
    2. 產品迭代與護城河： 競爭的焦點已經從單靶點（僅 GLP-1，如 Wegovy）轉向雙靶點（GLP-1/GIP，如 Zepbound）甚至三靶點（GLP-1/GIP/Glucagon，如 Retatrutide）。這種多靶點協同效應不僅提高了減重效果（接近 30%），還改善了其他代謝指標 15。
    3. 口服藥的顛覆性： 目前的瓶頸在於注射劑的產能（Fill-Finish Capacity）和患者的依從性。2026 年，口服小分子 GLP-1 藥物（如 Eli Lilly 的 Orforglipron）有望獲批 15。這將徹底釋放產能束縛，將市場從「奢侈品」轉變為「大眾消費品」。

    2.3 網絡通訊：光傳輸的升級換代 (Optical Supercycle)

    AI 數據中心的建設不僅需要 GPU 和 HBM，還需要極高速度的互連網絡。當單個數據中心無法容納足夠的算力時，科技巨頭開始建設分佈式 AI 集群（Campus-scale AI）。

    成長催化劑：

    1. 銅退光進： 在短距離內，銅纜便宜且有效。但隨著數據中心間距拉大，信號衰減使得銅纜失效，必須使用光纖。
    2. 速率升級： 為了匹配 NVIDIA 新一代 GPU 的吞吐量，網絡連接正從 400G 升級到 800G 甚至 1.6T。這需要極其複雜的相干光學技術（Coherent Optics），而這正是 Ciena 等少數廠商的絕對優勢領域 18。

    3. 精選標的分析表 (Selected Targets Analysis)

    基於上述產業邏輯，我從美股市場中篩選出三支最具代表性的標的。這些公司不僅基本面強勁，且在 2026 年擁有明確的催化劑。

    分析維度Micron Technology (MU)Eli Lilly (LLY)Ciena Corporation (CIEN)
    核心賽道半導體存儲 (AI Memory/HBM)生物製藥 (GLP-1 代謝療法)網絡通訊 (光傳輸/DCI)
    當前股價~$294.37 (接近歷史高點) 20~$1,077.77 (兆美元俱樂部) 15~$239.00 (強勢突破) 21
    估值指標 (Fwd P/E)~14-15x (2026E) 22~45.2x (高成長溢價) 23~26.1x (相對低估) 24
    營收增速 (YoY)+57% (FQ1 ’26 財報) 25+54% (Q3 ’25 財報) 26+20% (FQ4 ’25 財報) 19
    EPS 驚喜幅度+21% (Beat by $1.01) 27+19% (Beat by $1.13) 28+16% (Beat consensus) 18
    核心護城河HBM 產能 2026 全年售罄 / 製程領先業內最強研發管線 (三靶點/口服藥)WaveLogic 6 技術 / 1.6T 領先優勢
    機構情緒積極 (TD Cowen 目標價 $300) 20極度積極 (Vanguard/Blackrock 重倉) 17轉強 (Stifel/Needham 上調評級) 18
    最大風險AI 資本支出放緩 / 週期性反轉藥價政策監管 / 安全性事件電信運營商支出疲軟 / 客戶集中度

    4. 個股挖掘與深度點評 (Stock Picking Deep Dive)

    4.1 Micron Technology (MU)：被低估的 AI 基礎設施基石

    【基本面強勁：業績炸裂】

    Micron 於 2025 年 12 月 17 日發布的 2026 財年第一季度財報，堪稱教科書級別的「週期反轉」。

    • 營收： 達到 136.4 億美元，年增 57%，遠超市場預期的 128.3 億美元 25。
    • 獲利能力： 非 GAAP 每股收益 (EPS) 為 4.78 美元，同比暴增 167%，大幅擊敗分析師預期的 3.95 美元 25。
    • 毛利率擴張： 最令人震撼的是毛利率從上一季度的 45.7% 跳升至 56.8% 27。這直接證明了存儲市場的供需關係已經發生根本性逆轉，供應商擁有極強的定價權。
    • 現金流： 經營現金流達到創紀錄的 84 億美元，自由現金流 (FCF) 為 39 億美元 25。這為公司未來的資本支出和股東回報提供了堅實基礎。

    【成長催化劑：HBM 的稀缺性】

    Micron 管理層在電話會議中確認了一個關鍵信息：2026 年全年的 HBM 產能已經全部售罄 (Sold Out) 12。

    這意味著 Micron 明年在這個高利潤產品線上的收入是鎖定的，完全不受短期市場波動影響。隨著 NVIDIA Blackwell 架構的放量，對 HBM3E 的需求只增不減。此外，Micron 預計在 2026 下半年開始量產 HBM4，這將進一步提升其平均銷售價格 (ASP) 30。

    【估值與技術面】

    儘管股價今年已經大幅上漲，但從 Forward P/E 來看，Micron 僅為 14-15 倍 22。考慮到其在 AI 週期中的核心地位，這個估值相對於其他 AI 股（如 NVIDIA 的 30-40 倍）仍具備顯著的「安全邊際」。

    技術面上，MU 股價站穩在 50 日和 200 日均線之上，呈現典型的多頭排列。RSI 指標雖處於超買區域 (約 75) 31，但在強勢週期中，超買往往是強勢的延續而非反轉信號。

    【風險提示】

    值得注意的是，公司高管（如 EVP April Arnzen 和 Scott DeBoer）在 2025 年第四季度進行了大規模減持 32。雖然這可能是例行操作，但也提醒投資者不宜在短期高點盲目追高，可等待技術性回調至 $270-$280 區間再行佈局。

    4.2 Eli Lilly (LLY)：超越製藥公司的「市值之王」

    【基本面強勁：雙引擎驅動】

    Eli Lilly 已經脫離了傳統製藥公司的估值體系，成為了一家「成長型科技股」。2025 年第三季度財報顯示：

    • 營收： 176 億美元，年增 54% 26。
    • 核心產品爆發： 糖尿病藥物 Mounjaro 營收翻倍 (+109%) 至 65 億美元；減肥藥 Zepbound 營收暴增 185% 至 35.8 億美元 26。這兩款產品貢獻了公司增長的大部分動力。
    • 指引上調： 公司將 2025 全年營收指引上調至 630-635 億美元 26，顯示出對未來幾個季度需求持續強勁的信心。

    【護城河深度對比：Lilly vs. Novo Nordisk】

    為什麼市場給予 Lilly 超過 45 倍的市盈率，而 Novo Nordisk 只有約 14 倍 34？答案在於「未來的統治力」。

    1. 管線壓制： Novo Nordisk 近期在阿茲海默症藥物試驗上遭遇失敗，且面臨供應鏈瓶頸 36。相比之下，Lilly 的 Retatrutide (三靶點激動劑) 在臨床試驗中展現了驚人的 28.7% 減重效果，幾乎等同於減肥手術，且能改善肝臟脂肪堆積，這是 Novo 目前產品無法企及的 15。
    2. 口服藥佈局： Lilly 的 Orforglipron (口服小分子) 預計於 2026 年初獲批。小分子藥物的生產成本遠低於生物製劑（多肽），且不需要冷鏈運輸和注射器。這將幫助 Lilly 攻佔中低收入市場和維持期治療市場，解決產能瓶頸 15。
    3. 市場份額逆轉： 數據顯示，Lilly 在 GLP-1 市場的份額已攀升至 58%，正式超越 Novo Nordisk 成為市場老大 36。

    【機構情緒】

    Lilly 是 Vanguard 和 BlackRock 等頂級機構的重倉股，且近期曾短暫突破 1 兆美元市值 15。機構普遍認為，隨著 Medicare 覆蓋範圍擴大和新藥上市，Lilly 有望成為首家市值穩定在 1 兆美元以上的醫療健康公司。

    4.3 Ciena Corporation (CIEN)：光通訊的「英偉達時刻」

    【基本面強勁：走出谷底】

    Ciena 往往被誤認為是傳統電信設備商，但其實際上是雲計算基礎設施的關鍵供應商。2025 財年第四季度財報驗證了這一轉型：

    • 營收： 13.5 億美元，年增 20%，超出預期 19。
    • 積壓訂單 (Backlog)： 高達 50 億美元 38。這相當於其近一年的營收，為 2026 年的業績提供了極高的能見度。
    • 2026 指引： 預計 2026 財年營收增長 23.7%，遠高於此前市場預期的 17% 18。這種「超預期指引」是股價上漲的最強催化劑。

    【成長催化劑：1.6T 升級週期】

    隨著 AI 集群規模的擴大，數據中心內部的互連速度正在從 400G 向 800G 和 1.6T 演進。Ciena 的 WaveLogic 6 Extreme 是目前市場上唯一成熟的 1.6T 相干光學解決方案 24。

    科技巨頭（Hyperscalers）為了爭奪 AI 算力霸權，必須升級網絡帶寬。Ciena 已經贏得了四大雲服務商中三家的 800G/1.6T 訂單 18。這證明了其技術在高端市場的不可替代性。

    【估值優勢】

    與網絡交換機龍頭 Arista Networks (ANET) 相比，Ciena 的估值極具吸引力。Arista 的 Forward P/E 高達 39-46 倍，而 Ciena 僅為 26 倍 24。隨著市場意識到「光傳輸」與「交換機」在 AI 網絡中同等重要，Ciena 有望迎來估值修復（Re-rating），縮小與 Arista 的估值差距。

    5. 風險評估 (Risk Assessment)：繁榮下的陰影

    儘管上述標的看似完美，但作為專業投資者，我們必須時刻警惕潛在的風險。

    5.1 宏觀風險：通膨的反噬 (Sticky Inflation)

    聯準會內部的鷹派異議並非空穴來風。如果 2026 年第一季度服務業通膨（目前 3% 以上）重新加速，聯準會可能被迫暫停降息，甚至轉向緊縮。這將對高估值的 Eli Lilly 和 Ciena 造成「殺估值」的打擊。Micron 雖受惠於漲價週期，但也難逃市場情緒的崩塌。

    • 監控指標： 10 年期美債收益率。若突破 4.5%，應大幅削減權益倉位。

    5.2 產業風險：AI 資本支出的「消化期」 (Digestion Phase)

    Micron 和 Ciena 的高增長完全依賴於科技巨頭（Microsoft, Meta, Google）的 AI 資本支出（Capex）。市場一直擔憂 AI 投資回報率（ROI）的問題。如果巨頭們決定在 2026 年「暫停」以消化現有產能，這兩家公司的訂單將面臨斷崖式下跌。

    • 反駁邏輯： 目前 Micron 的訂單已鎖定至 2026 年底，顯示巨頭們的軍備競賽尚未結束，但 2027 年的能見度仍需警惕。

    5.3 地緣風險：供應鏈斷裂

    台灣海峽的穩定對 Micron 和 Ciena 至關重要。Micron 在台灣擁有龐大的 DRAM 製造基地，而 Ciena 的光學組件供應鏈也高度依賴亞洲。任何地緣政治的摩擦升級，都將導致供應鏈中斷，這對硬體公司來說是毀滅性的打擊。

    結語：在確定性中尋找阿爾法

    2026 年的投資主軸不再是「水漲船高」，而是「優勝劣汰」。在聯準會政策分歧和通膨黏性的宏觀背景下，只有那些擁有強大護城河、能夠通過技術迭代創造內生增長的公司，才能穿越週期。

    Micron 代表了 AI 時代數據存儲的稀缺性；Eli Lilly 代表了人類對抗衰老和代謝疾病的終極追求；Ciena 則代表了連接數位世界的物理極限。這三支股票分別對應了算力、生命、連接三大永恆主題。

    對於投資者而言，建議利用 2025 年末至 2026 年初的市場波動，逢低佈局這三支核心標的。這不僅僅是買入股票，更是買入未來經濟增長的關鍵節點。

  • Analog Residual Warmth in the Digital Realm

    Analog Residual Warmth in the Digital Realm

    What makes you feel nostalgic?

    Nostalgia isn’t just about old objects; it is the residual warmth of technology, developed by time like a photograph.

    It is the static scent of a CRT, the rhythmic crunch of a hard drive, and the tactile click of blind-texting under a desk. Designed for speed, these memories remain beautifully slow.

    Bathed in the amber slant of a winter sun at 3:30 PM, time seems to pause on old keyboards, grainy as film. Our youth was defined by this spectrum: the faint blue of a screen layered over warm sunlight.

    We reminisce because back then, sending even a single signal took a wholehearted effort of sincerity.

  • How I Stay Creative

    How are you creative?

    I look for inspiration in everyday life.

    In ordinary moments that quietly matter.

    I look for inspiration in my work.

    While solving problems and refining details.

    I look for inspiration in people.

    In conversations, differences, and shared understanding.

    I look for inspiration in the act of pushing upward.

    Through struggle, learning, and persistence.

    In the end, I return to where I started—

    staying true to myself, holding kindness, and doing my best.

  • 幹話分析及產生 Prompt

    Prompt 1：【全能幹話偵測暨翻譯機】(The Bullshit Analyzer)

    特色： 內建完整幹話詞彙庫，能精準抓出文章中的四個「幹話階段」，並進行無情的翻譯。

    # Role: 幹話防禦系統 / 官場語言翻譯官

    ## 核心資料庫（幹話大辭典）：
    請依據以下分類標準進行偵測：
    1.  **情緒展演類**（特徵：假裝生氣或難過）：震怒、痛心、遺憾、感同身受、深表歉意、沈重。
    2.  **口號宣示類**（特徵：用詞兇狠但無具體對象）：嚴查嚴辦、絕不寬貸、零容忍、無上限、決不護短、究責到底。
    3.  **虛擬動作類**（特徵：聽起來很忙但沒產出）：加強、強化、落實、精進、盤點、研議、檢討。
    4.  **推託閃躲類**（特徵：萬用擋箭牌）：滾動式調整、時空背景不同、依法行政、個案、誤會、社會觀感、大環境因素。

    ## 任務：
    分析使用者提供的文章，執行以下步驟：

    1.  **掃描與標記**：比對上述資料庫，找出文中出現的所有幹話詞彙。
    2.  **濃度計算**：計算（幹話詞彙數 / 總字數）的體感濃度。
    3.  **真心話翻譯**：忽略所有修飾語，將文章的核心語意翻譯成最直白、最不客氣的大白話。

    ## 輸出格式：

    ---
    ### 📊 幹話成分分析表
    * **幹話濃度**：[數值] %
    * **偵測到的關鍵成分**：
        * [列出抓到的詞彙，例如：震怒、落實、滾動式調整...]

    ### 📝 逐段破解
    * **原文**：「...本單位深表遺憾，將成立專案小組嚴查嚴辦...」
        * **翻譯**：「雖然我很不想管，但做個樣子查一下給大家看。」
    * **原文**：「...將針對制度面進行全面盤點與滾動式調整...」
        * **翻譯**：「我也不知道標準在哪，反正邊走邊看，隨時會變。」
        *(請依此類推，針對文中主要段落進行翻譯)*

    ### 💡 總結毒舌點評
    [請用一句話總結這篇文章到底有沒有要解決問題，還是純粹在拖延時間]
    ---

    **請分析以下文章：**
    [在此貼上文章]

    Prompt 2：【SOP 幹話生成引擎】(The Jargon Generator)

    特色： 強制 AI 按照「起手式 -> 發誓 -> 假裝忙碌 -> 留後路」的黃金四步驟進行寫作。

    # Role: 資深公關危機處理專家 / 官場文學大師

    ## 核心指令：
    請將使用者提供的「簡單語句」或「事件」，依據下方的 **[標準幹話 SOP]** 擴寫成一篇約 300-500 字的正式聲明或回應。

    ## 寫作結構 (標準幹話 SOP)：
    文章必須包含且依序執行以下四個階段，並強制使用括號內的指定詞彙：

    1.  **第一階段：情緒展演 (Show Emotion)**
        * 目標：假裝這件事很嚴重，表達態度。
        * *必用詞彙庫*：震怒、痛心、遺憾、感同身受、深表歉意。
    2.  **第二階段：宣示決心 (Make Promises)**
        * 目標：用最強烈的形容詞，承諾會處理（但不說具體怎麼做）。
        * *必用詞彙庫*：嚴查嚴辦、絕不寬貸、零容忍、無上限、決不護短。
    3.  **第三階段：動詞堆疊 (Fake Action)**
        * 目標：使用大量雙音節動詞，營造出正在努力工作的假象。
        * *必用詞彙庫*：加強、強化、落實、精進、盤點、全面檢視。
    4.  **第四階段：保留退路 (Leave Exit)**
        * 目標：為將來跳票或改變說法預留空間，或將責任模糊化。
        * *必用詞彙庫*：滾動式調整、時空背景不同、依法行政、個案、誤會、社會觀感。

    ## 輸出要求：
    * 語氣必須極度誠懇、嚴肅，但內容要極度空泛。
    * 請不要條列式，要寫成通順的段落文章。
    * **請在生成的文章下方，附註你這次用了哪些「幹話大集合」裡的詞彙。**

    ## 輸入內容：
    [在此輸入簡單的事件，例如：我忘記倒垃圾、我要漲價了、專案又要延期了]

    Prompt 3：【幹話過濾器 / 真相還原機】(The Bullshit Filter)

    # Role: 無情編輯殺手 / 真相還原機

    ## 核心演算法（幹話剔除標準）：
    請針對輸入的文章，強制刪除符合以下特徵的所有語句：
    1.  **情緒贅字**：刪除「震怒、痛心、遺憾、深表歉意、沈重」等描寫心情的廢話。（民眾不在乎你的心情，只在乎結果）
    2.  **空泛口號**：刪除「嚴查嚴辦、絕不寬貸、零容忍、無上限」等宣示性用語。（除非後面接具體的懲處名單）
    3.  **虛擬動作**：刪除「加強、強化、落實、精進、盤點、研議」等沒有具體指標的動詞。（除非有具體的數據或新規定）
    4.  **推託藉口**：刪除「滾動式調整、時空背景不同、社會觀感、誤會」等模糊焦點的詞彙。

    ## 任務：
    1.  **過濾**：執行上述刪除動作，將文章中的「水分」完全瀝乾。
    2.  **重組**：將剩餘的「乾貨（資訊點）」重組成最精簡的條列式重點。
    3.  **判讀**：如果過濾後發現**沒有剩餘資訊**，請直接輸出「⚠️ 本文內容為純度 100% 廢文」。

    ## 輸出格式：

    ---
    ### 📉 脫水報告
    * **原文長度**：[約略字數] 字
    * **有效資訊長度**：[約略字數] 字
    * **廢話比例**：[數值]%

    ### 🥩 乾貨還原（僅保留人、事、時、地、物與具體結果）
    1. [重點一]
    2. [重點二]
    3. [重點三]
    *(若無實質內容，請寫：「本文無具體資訊，純屬情感抒發或拖延戰術。」)*
    ---

    **請還原以下文章的真相：**
    [在此貼上文章]

  • Quiet Happiness

    When are you most happy?

    I may not have truly experienced great joy or sorrow yet.

    But I cherish the quiet, ordinary happiness—time spent with focus, slowly growing.

    Wandering alongside the one I love, I look forward to a child’s growth, and to growing old together.

  • A Starting Point, Not a Promise

    Describe a man who has positively impacted your life.

    In high school,

    a teacher once told us:

    Studying is the best way to change your destiny.

    I believed it completely.

    I wasn’t a top student.

    My grades were never impressive.

    But I still followed that direction,

    because I trusted his words.

    With time,

    I began to see the limits of that sentence.

    It belongs to a specific moment,

    and a specific context.

    For those who reach the very top through academics,

    it may still be true.

    For the rest of us,

    other skills matter just as much.

    Learning how to connect with people.

    Knowing how to choose.

    Understanding what to hold on to,

    and what to let go.

    That teacher didn’t give me a perfect answer.

    But he gave me a starting point.

    And sometimes,

    that’s enough to change the course of a life.

  • 解決無字幕 YouTube 影片：利用 iOS 內建「即時字幕」一鍵複製 + AI 翻譯

    當遇到 YouTube 影片完全沒有 CC 字幕時，透過開啟 iPhone (iOS 16+)系統層級的「即時字幕」，將音訊轉為文字後直接複製，再餵給 AI (ChatGPT/Gemini) 進行修復與翻譯。

    適用環境 (Prerequisites)

    • Phone 8 或後續機型 / iPad (iOS 16+)
    • ChatGPT, Google Gemini, …, 任何支援多國語言的LLM服務

    操作步驟 (Step-by-Step)

    步驟一：正確設定並開啟「即時字幕」

    1. 進入 iPhone 「設定」 > 「輔助使用」
    2. 向下滑動找到 「即時字幕」 並進入
    3. 請務必先滑到選單最下方，點擊 「語言 (Language)」
      • 將語言設定為影片的原始語言（例如：影片是講英文，請選「英文 (美國)」）
      • 若未設定正確，系統將無法辨識影片內容
    4. 確認語言設定無誤後，將上方的 「即時字幕」 開關打開
    5. 螢幕會出現一個浮動的字幕視窗（顯示「正在聆聽…」）

    步驟二：觀看影片並「直接複製」文字

    1. 開啟 YouTube 播放該無字幕影片，浮動視窗會即時顯示聽寫出的內容。
    2. 當影片播放一段落或結束時，點擊一下浮動字幕視窗（使其展開功能列）
    3. 點擊視窗上的 展開/選單按鈕（通常是兩個箭頭或圓形圖示）
    4. 選擇 「拷貝字幕 (Copy Captions)」(此動作會將目前緩衝區內的所有對話紀錄複製到剪貼簿)

    步驟三：使用 AI 進行翻譯

    1. 打開 ChatGPT 或 Gemini App
    2. 輸入下方的 [AI 翻譯指令] 獲得最佳翻譯結果


    AI 翻譯指令 (Prompt)

    您是一位精通{目標語言，例如：英文}的{影片內容最相近的職業或專家，例如：半導體工程師}。
    以下是關於{影片主題}的影片「即時字幕」原始文本。
    由於是語音辨識生成，內容缺乏標點符號且可能包含同音錯字。 請執行以下任務：
    1. 先在腦中根據語氣還原標點符號並修正明顯的辨識錯誤。
    2. 將其翻譯為流暢、專業的繁體中文。
    3. 以列點或分段方式呈現，確保閱讀體驗良好。
    原始字幕內容：
    {在此處貼上您剛剛複製的字幕內容}

    常見問題 (FAQ)

    • Q: 開啟後字幕顯示亂碼或不準確？
      • A: 最常見的原因是語言設定錯誤。請回到「即時字幕」設定頁面最下方，確認「語言」是否與影片發音一致。
    • Q: 複製出來的文字沒有標點符號？
      • A: 是的，這是正常的。因此在步驟 4 的 Prompt 中，我們已加入指令要求 AI 幫忙「還原標點符號」與「修正錯字」，這能大幅提升翻譯品質。
    • Q: 影片講太快，字幕漏字怎麼辦？
      • A: 您可以嘗試將 YouTube 播放速度調慢至 0.75x，能有效提高系統辨識的準確度。