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2. [敗家]2020 Steam夏特 記錄
3. [雜記]2020 steam 冬特 小敗家
4.[雜記]2023 steam 夏特 小敗家
5.[雜記]2023 steam 冬特 敗家
6.[敗家]2024 steam 冬特+ steam/BW年度回顧
7.[敗家]2025 steam 夏特
8.[敗家]steam 2025 黑五
9.[敗家]2026 steam 中世紀節購買記錄
這兩周真的好累啊。
除了工作上例行的事務外，老天爺和家裡也各自丟了一些任務過來，而且還很巧地在上周五同時爆發。加上周末完全沒有真正休息到，那種疲累感一路延續到今天都還沒完全結束。結果這周五回診又一路弄到快晚上十點才結束。
先說說上周五的地獄吧。
凌晨聽到雨聲時，我還半開玩笑地跟老婆說：「好想請假啊。」結果早上七點多載小孩上學，果然一路大塞車。這倒也算預料之中，畢竟雨下成那樣，交通一定不會太好。
但送完小孩準備去公司時，就發現這波塞車好像不太尋常。到了平常要轉彎進公司的十字路口，竟然封路了。
在建立了財務管理相關的討論時，與AI模型的討論過程中發現了幾個痛點：
痛點1:跨對話時對於目前建立的系統規則、數字、使用者(我)自己本身的狀況有不一致的情況。如果是聊天也就算了，但對於決策一個幾萬乃至於幾百萬的資產移動配置來說，長期累積的認知與規則偏移是危險的。
痛點2:目前我是使用EVA裡的「MAGI」(三賢人)模式，同樣的決策會需要chatgpt、gemini、claude的討論與審閱，但如果讓三個模型對於我的財務狀況與目前已經訂好以及執行的規則有同步的認知，也是非常需要一個好的協作流程。
痛點3：我自身對於已經定好的規則可能哲學邏輯上有記憶，但對於「數字上」(比如說股價多少要停損) 則可能忘卻，但這會讓我執行上面對困難…
以財務為出發，我借用了人類「憲政」的精神，花了兩周和三個模型討論出下列工作流和模版，上文寫相關心得與精神，模板就附錄在文後 (非常長)供自己記錄以及有興趣者參考。
從「用 AI」到「跟 AI 長期共事」
多數人使用 AI 的方式,是把它當一次性的問答機:問完、拿到答案、關掉視窗。但當一個專案開始跨越數十次對話、更換不同模型、累積大量決策時,你會發現真正的敵人不是 AI 不夠聰明,而是漂移(drift)——上次講好的原則,這次被新建議悄悄覆蓋;暫時的靈感,不知何時被當成了正式規則;A 對話達成的共識,B 對話又重吵一遍。
AI 是一個會換班、會壓縮記憶、會受上下文影響的協作者。要跟這樣的夥伴長期共事,靠聊天記憶是不夠的,你需要一套可攜、可維護、可追溯的治理系統。
三道防線,對付三種漂移
這套工作流由三部分組成,各自防守一種失效模式:
**Governance(治理文件)**防「規則漂移」——定義最高原則、修改門檻與衝突時的優先序,讓核心規則不被短期情緒或新模型的一時建議推翻。
**Protocol(互動協議)**防「啟動失敗」——每次新對話、每次換模型,用固定的觸發指令讓 AI 先讀取治理文件、回報它理解的專案狀態,確認接手正確才開工。
**Self-check(自檢機制)**防「執行漂移」——治理文件寫得再好,AI 當次回答仍可能偏離,所以要能隨時要求它自檢:這個任務歸哪一層?做過衝突掃描嗎?是否誤把草案當定案?
幾個核心精神
**討論過,不等於定案;寫下來,不等於生效。**規則要分層——最高原則、量化門檻、戰術規則、暫時靈感各有位階,temporary 不得自動升格為 active。任何新規則進場,先過三道海關:歸層、相容性檢查、狀態標記。
**數字不是答案,是有身世的決策痕跡。**每個重要數字都要有履歷:理由、來源、建立日期、下次檢查時間。同樣地,重要結論進 Decision Log,灰色地帶先立判例(interpretation case)而非急著修法——條文不足才修訂。
**AI 有挑戰權,沒有逕自改憲權。**新模型可以質疑舊結論,但仲裁順序是:已封裝的有效文件 > 決策紀錄 > 人類當下的明確指示 > 新 AI 的推論。人類永遠是最終裁決者,AI 是顧問、整理者與風險提示者。
**治理也要受治理。**如果流程越來越儀式化、維護成本高過它省下的摩擦,就該優先簡化而不是繼續加規則。治理的目的是降低遺忘與漂移,不是自我繁殖。
結語
這套系統的本質,是把軟硬體工程裡的版本控制、design review 與 spec 管理思維,移植到人與 AI 的協作關係上。它不追求一次產出完美答案,而是確保專案走得越久、換過越多模型,累積的智慧仍然完整、可交接、可追溯。
這套治理系統並不適合所有人。如果只是詢問旅遊、美食、寫信或一次性的問題，它反而會增加成本。它真正適合的是跨數十次對話、涉及高價值決策、需要多年維護的長期專案。治理的目的不是增加流程，而是在專案愈來愈大時，降低遺忘、衝突與漂移。這也是我最後保留「治理也要受治理」這條原則的原因。
當 AI 成為長期戰力,值得為它建一套作業系統。
這邊承襲前一個討論 [投資] 投資術語的自我理解: alpha 與 beta 裡的第三個部分「把可能的alpha收回到beta的再平衡以及汰弱留強」更進一步的延伸討論以及自我的整理。
本文只是我整理自己投資系統時的思考，不是投資建議。每個人的現金流、風險承受度、資產規模和投資目標都不同，實際操作前仍要回到自己的配置規則。
Alpha為何要轉Beta?
或許有人有疑問：如果有能力賺到alpha(就是比一般市場平均報酬還多)的人，為何需要有轉beta的機制，為什麼不是直接加碼加爆放大alpha就好？
最近和AI model仔細的討論退休金要多少才夠，也算是有一些收獲，基本假設：通膨每年2%，我的投資組合年化5%… 計算的公式與結論如上圖，分別有四個表，主要是兩種討論方向 2X2的組成
方向1：可希望90歲時本金還是保留(所有支出靠投資獲利cover) 或90歲花完
方向2：金額要看退休當時名目金額，還是折回今日幣值？
舉例來說，A表 50歲 8萬/月是 3551萬，表示是40歲現在的我，在10年後50歲時，如果有3551萬(10年後幣值)，那我未來的退休就有機會月領8萬(這個8萬是現今2026年的8萬相當的水準) 且90歲後有機會不動到本金。
這個表藏著三個考慮退休時要思考的維度：預期的報酬率、通膨、以及是否要把財富留多少給下一代，我覺得會是一般人包含我自己，在之前思考退休時會有的盲點。
上周五(2026/6/13)晚間，朋友的群組熱門話題就是SpaceX IPO後股價的上上下下。我當時看到的時候約165~175之間瘋狂跳動，掛了160元1股後睡覺，凌晨三點多起來尿尿一看… 成交了
所以我也用1股160美元(5000台幣左右)贊助這個人類歷史級別的公司上市，以目前常聽到估值(60~100美元都有)，160美元肯定算是買貴的了，但假設這個公司達到其預期成就目標哪怕只有一半，目前這160美元一股的紀念意義還是很足夠的。(未來真的登上火星時還可以和家人說…我可是奈米小股東且在IPO第一天買的。XD)
最近讀投資的書，也有提到IPO算是真正「資本去直接資助公司成長」的方式 ，而我在上市首日買進，其實已經是在次級市場向其他投資人購買股權了。雖然不是直接把資金送進SpaceX帳戶，但也是在參與整個資本市場對這家公司未來的定價。
160元買完，昨天漲到180元 (po 此文的當下是2026/6/16 下午9點半，是218元(+35%以上)，其實應該要多買幾股才對~
對於這次IPO小林說的影片解說蠻適合看的： SpaceX上市，背后在玩什么资本游戏? 雖然對於「太空算力中心」這個比較近期可能就會達成的目標著墨不多，但整體來說也算是蠻徹頭徹尾了解這次上市意義以及馬斯克的佈局的解析影片了。
最後回到今年三大可能的IPO，SpaceX已經上市，剩下的Anthropic或OpenAI如果上市了，我應該都會先用一股贊助加紀念吧。但真正資產的投資我還是會佈局在VOO和QQQ裡，這些一股的購買算是對於今年這幾間IPO的大物公司其「對於人類發展的歷史意義」的一些小小致敬~
我自己在想要怎麼用一個簡單的比喻來描述投資對於報酬歸因常有的兩個分類, alpha與beta，以下是我的理解，一定會有學理上更精確的描述與用詞，但我希望以下的大概念是沒有什麼錯誤的。 (金融學另一個計算風險曝險係數的Beta 這個容我補充在文章最後)
基本的alpha與beta
一百艘漁船同一天從同一個港口出發，傍晚回來。大部分船的漁獲差不多，大部分船的漁獲量差不多，這種「大家一起受到同樣海象、魚群與環境影響所得到的共同成果」，可以把它想成市場 Beta 帶來的結果。
你以為的alpha可能都是某種beta
你比別人多抓了魚，先別急著說自己厲害。也許你走的航道本來魚就多（選了高成長產業），也許你的船比較大（用了槓桿），也許你的水手比較精壯（剛好押中了動量因子）。這些都是你選擇了什麼條件出海造成的差異——這些差異，不一定代表你真的比別人更會捕魚；很多時候，只是你 選擇了不同的風險條件與曝險方式。 這些廣義上都可以先視為 Beta。 真正比較接近 Alpha 的意思是： 在相近的航道、相近的船型、相近的工具與風險條件下，你還是做得比別人更好。
套用這個比喻那就是船長的判斷與執行比較接近投資者要找的 Alpha
alpha與beta的度量
大型漁業公司(專業投資機構)有一套精密的方法，可以把航道、船型、水手素質全部拆開量化，精確算出船長個人到底貢獻了多少。但個人漁夫(個人家庭理財)不需要這麼複雜——你只要帶兩艘「參考船」一起出海就好。第一艘是普通漁船，跟大家走一樣的航道、用標準裝備（0050）。第二艘是大型拖網船，漁獲多但翻船風險也大（00631L）。每次回港，你就拿自己的漁獲跟這兩艘比：連普通船都輸，那你的方法有問題；贏了普通船但冒的風險跟拖網船一樣大，那你只是換了一種方式在賭命，不算真本事；贏了普通船、風險又沒有拖網船那麼高——這才值得繼續這樣捕。
把可能的alpha收回到beta的再平衡以及汰弱留強
而最重要的一點：你不需要精確知道自己多出來的漁獲「到底是技術還是運氣」。你只需要加一個規則，定期檢視視為alpha投資標的，漁獲夠多就收割、帶回安全的港口（紀律的大盤型投資）；不夠多就換回普通船。 別花時間爭論自己是不是天才船長，把魚帶回家就對了。
以下是AI幫我用上述比喻產生的漫畫，希望達到「老嫗能解」的目的。XD
最後補充一下本系列的用詞約定
「Beta」在投資領域有兩個常見的意思，本系列全程使用的是第一個：
① Beta ＝ 市場平均報酬（本系列用法）。 你買進大盤指數 ETF、什麼都不做就能拿到的那份報酬。本系列所說的「alpha 轉 beta」、「beta 池」、「回歸 beta」，指的都是把資金或獲利搬回這個市場報酬的載具裡。
② Beta 係數 ＝ 波動敏感度（本系列不使用）。 學術上的 beta（β）是一個數字，衡量個股或組合相對於大盤的波動倍數。β = 1.5 代表大盤漲跌 1%，它漲跌 1.5%。當有人說「你只是在賺高 beta」，通常指的是這個——你的報酬來自承擔更大的波動，不是來自選股能力。
兩者相關但不同。為避免混淆，本系列提到 beta 時一律指「市場報酬」；需要提到波動敏感度時，會明確寫「beta 係數」。
大概三月份的時候有發覺自己的小屋平均每日人氣，以及目前離200萬人的倒數距離，推估大概6、7月會到200萬，不過工作忙碌之餘我就沒有很常關心這個數字，最後一次想到大概是五月份發完生日文之後，那時候想說應該6月10日會到吧，不過一下子就是今天才想到「啊，忘了這件事了，人現應該超過200萬一些了…但剛剛看是昨天(20260613)才滿200萬，所以這時候想起這件事是剛剛好呢~
來統整一下巴哈小屋部落格的重要里程碑：
1.部落格誕生，第一篇文章 (2009/05/02)：寒蟬 鬼隱、綿流篇 觀後感
2.巴哈blog 兩百篇文章 100GP 紀念 (2010/12/31)
3.巴哈小屋10萬人紀念 (2012/02/05)
4.巴哈姆特blog第1000篇(2018/11/17)
5.小屋人氣100萬 (2019/11/05)
6.小屋人氣200萬 (2026/06/13) (本篇)
粗略來看，從第一篇文章到 10 萬人氣花了約 1,010 天；到 100 萬人氣是第 3,839 天；到 200 萬人氣則是第 6,252 天。也就是說，第一個 100 萬大約花了 10 年半，第二個 100 萬則花了約 6 年 7 個月。
其實也反映在每日平均觀眾數，目前都可以到600~800人，但100萬人紀念那個時候約300~500人，文章基數多，自然路過的人也越來越多，即使我沒有經營與網友的互動，平均文章一個月常常不到10篇，甚至已經遠離動漫遊戲主題的文章，但人氣還是這樣的持續累積了
感謝那些長期觀看的朋友們，也祝福偶爾「誤入本小屋」的過客，能在這些文章裡得到一點什麼。也許是一篇動畫心得、一段遊戲回憶、一個生活紀錄，或只是某個剛好被搜尋到的片段。能在網路的角落留下這些痕跡，對我來說已經是很有意思的事了。
持續記錄文章，最主要當然是給未來的自己看。回頭翻以前的文章時，常常會想起當時的興趣、煩惱、生活狀態，甚至是某個階段的自己正在相信什麼、在意什麼。
不過除了寫給自己之外，偶爾也會有老同學主動跟我說：「我一直有在追你的部落格，你工作這麼忙還持續寫，真厲害。」也有一些路過的讀者，在看完某篇心得文後留言說：「你把我心裡的感想寫出來了，就是這樣沒錯。」這些時刻都讓我覺得，原來這些文章不只是自己的紀錄，也可能在某個時間點，剛好接住某個人的想法。這也是我持續寫下去的重要動力。
請GPT畫個里程碑漫畫示意：
下一次的紀念點應該是第2000篇，以我目前一年60~80篇的速度，大概2030年有機會吧，但會期望在2029/05/02小屋第20年前夕完成。XD)
先說目前狀況讓沒碰股市的讀者或多年後的我重看這篇知道現在的時空背景, 以2026年6月5日為基準
台股2026年漲了55%(2萬9千點漲到4萬5千點) 但期指夜盤在6月5日晚上創下歷史性的大跌：台股週一剉咧等！台指期夜盤史詩級雪崩3千點 創「1大慘紀錄」 但這次可能的下修對於我這個YTD有30%的人來看覺得是正常預期的漲多回跌(對於更多大賺的股神們更是小菜一碟)，但還是在上周六試算一下劇本。
我擬定兩個劇本(本周小跌和大跌)，也假設今年最後可能的年底行情。在這個情況下，我用我年初、目前以及年底目標配置，來試算可能的結果。
三種配置：
下跌狀況與年底預期：
