別再寫沒人看的內容:我如何靠 CBI 寫作法,把資料變成有溫度的影響力
嘿,我是麥特。 身為一個軟體工程師,我以前有個很大的毛病: 寫文章像在寫 API 文件。 我總覺得只要內容「正確」、邏輯「通順」,讀者自然就會買單。 但現實很殘酷... 我花了大把時間整理的技術心得、自動化流程,發出去後反應冷淡,點閱率低得可憐。 後來我才發現,大家在網路上不是來「上課」的。 他們是來「尋找解決方案」和「消遣」的。 如果你跟我一樣,覺得明明肚
閱讀文章 →
這裡不只介紹工具,而是分享如何判斷問題、設計流程,並把做過與踩過雷的經驗整理成可以重複使用的方法。
理解資料與 AI 如何放進真實工作,不只停留在名詞、新聞與工具清單。
從問題判斷、資料處理到 n8n 自動化,整理能持續使用與維護的工作方法。
從實際專案、教學與產品開發中,理解限制、錯誤與真正需要注意的細節。
依照你現在遇到的問題,選擇一個主題開始。你不必從最新文章往回翻,也不需要一次讀完所有內容。
食品工作包含大量資料整理、計算、判斷與重複操作。我也把資料與軟體開發能力用在營養標示、烘焙發酵、配方與成本管理等實際場景。
記錄溫度、時間、配方與結果,把烘焙經驗整理成可以比較與調整的資料。
開發中
整理原料、配方、耗損與售價,讓小型食品品牌更容易掌握單份成本與毛利。
規劃中
我是麥特,目前的工作與興趣圍繞在資料分析、AI 應用、流程自動化與食品科技。比起追逐每一個新工具,我更在意一項技術能不能被放進真實情境、解決具體問題,並整理成其他人也能理解和重複使用的方法。
適合想把資料分析、AI 與自動化真正用進工作的人,也適合正在尋找食品營養、烘焙、配方與成本管理工具的食品工作者。
這裡不以追逐每日工具消息為主,而是整理實作流程、限制、判斷方式與可以重複使用的方法。
先選擇你現在最需要解決的問題,再進入對應的主題 Hub。你不需要依照文章發布日期逐篇閱讀。
選擇一條閱讀路徑,或直接使用已經完成的食品工具。先完成一個小問題,比一次收藏很多工具更有用。
嘿,我是麥特。 身為一個軟體工程師,我以前有個很大的毛病: 寫文章像在寫 API 文件。 我總覺得只要內容「正確」、邏輯「通順」,讀者自然就會買單。 但現實很殘酷... 我花了大把時間整理的技術心得、自動化流程,發出去後反應冷淡,點閱率低得可憐。 後來我才發現,大家在網路上不是來「上課」的。 他們是來「尋找解決方案」和「消遣」的。 如果你跟我一樣,覺得明明肚
閱讀文章 →想提升效率卻總是拖延?本篇文章會解析 Memento Mori 的概念,並分享自行開發的「生命週曆」工具。透過視覺化生命時間 的真相,教你如何用 4,160 個星期重新定義目標,幫助普通上班族克服完美主義,奪回生活主控權,實現真正的高效生活。
閱讀文章 →你是不是也跟我以前一樣,剛學機器學習的時候,第一個接觸的就是「線性迴歸」(Linear Regression)? 那時候覺得這東西超簡單,不就是畫一條線穿過一堆點嗎?model.fit(X, y) 一行程式碼就收工了。但等我真的把這套東西拿到實戰場景,不管是預測公司的電商銷量,還是分析產品的轉化率,我才發現,現實數據根本不聽話。
閱讀文章 →你有沒有過那種感覺?洗澡的時候想到一個超棒的點子,熱血沸騰,覺得這東西做出來一定會中。結果隔天坐在電腦前,開始想:網域要叫什麼?Logo 是不是要找人設計?如果用戶很多,資料庫撐得住嗎? 然後,一個月過去了,那份專案資料夾還是只有一個 `README.md`,甚至連寫都沒寫。 這種「想太多、做太少」的症狀,我以前天天都在發生。身為工程師,我們最擅長的就是「把簡單的事情變複雜」——我們會去研究最新、最潮的技術棧,卻忘了最重要的一件事:你的
閱讀文章 →嘿,你曾經遇過這種狀況嗎? 當你拿到一份資料集,滿心期待地想跑個機器學習模型,結果打開檔案一看——欄位(Features)多到要橫向捲動好幾秒才看得完。這時候,如果你直接把這幾百個欄位全部丟進模型裡,通常會發生兩件事:第一,你的電腦風扇開始狂轉,模型跑得比烏龜還慢;第二,預測結果爛得一塌糊塗,因為裡面充斥著太多無關的「雜訊」。
閱讀文章 →前幾天我看到一篇發表在《Journal of Consumer Research》的新研究,主題超有意思: 品牌透過「取笑消費者」反而能建立更好的關係? 第一個浮現的例子,大概就是 Wendy’s、RyanAir、Postmates 這類「嘴很賤但大家又很愛」的品牌。 但問題來了—— 👉 這真的有用? 還是只是少數品牌運氣好、剛好沒翻車? 這篇研究直接用 11 個研究、實驗+真實社群數據,幫我們把這件事分析明白。
閱讀文章 →