zh

如何培養大膽創新與創造力以邁向未來成功

在當今快速變化且競爭激烈的世界中，創新是進步的命脈。無論是企業還是個人，都必須不斷突破界限以保持領先地位。創新的未來不僅在於突破性的技術，更在於培養一種勇於嘗試、具備創造力和行動力的思維方式。

創新並非一次性的成就，而是一個持續的過程，需要警覺性、適應力和勇氣。在科技迅速發展的行業中，停滯不前並不是選項。那些能夠成功的組織，往往是不斷重新定義自我、適應新興趨勢並投資於長期增長的企業。擁抱新興技術、承諾可持續發展以及採取全球化視角，是持續創新的關鍵推動力。企業與個人必須保持警惕，不斷學習並適應，才能在瞬息萬變的世界中保持相關性。

創新不僅僅是擁有好點子，更需要有勇氣將其付諸行動。對於年輕人來說，若想成為創新者，培養實用技能和創業思維至關重要。突破通常來自於專注於可能性，而非潛在失敗。過度考慮風險可能會抑制創造力；相反，我們應該鼓勵以行動為導向的解決問題方式。終身學習使個人能夠適應新挑戰，並在快速變化的領域中引領潮流，而韌性則幫助創新者應對不可避免的失敗。營造一種將失敗視為學習機會的環境，有助於培養毅力並鼓勵大膽思考。

父母、教育者和導師在培養好奇心方面發揮著至關重要的作用，他們可以通過讓年輕人接觸多樣化的經驗、文化和視角來激發好奇心。例如，廣泛閱讀或參與富有想像力的活動可以激發創造性思維。而像黑客松或創業實驗室這樣的實踐學習機會，為年輕人提供了將想法付諸實踐、解決問題並從反饋中學習的平台。此外，通過閱讀成功創新者的傳記或參與其演講，可以激勵年輕人效仿他們的策略和思維方式。同時，創造接受失敗作為學習過程一部分的安全空間，可以鼓勵實驗和冒險精神。

創新的本質在於行動——與其計劃或理論化，不如付諸實踐。根據韋氏詞典（Webster’s Dictionary）的定義，創新意味著以新的方式進行改變。這種積極主動的方法確保了想法不僅僅停留在概念層面，而是得以有效執行。想法只有在被實施後才具有價值。與多元化團隊合作可以促進思想交流並提高解決問題的能力。而像設計思維或 SCAMPER（替代、結合、適應、修改、另作他用、消除、反向）這樣的方法，可以幫助從不同角度解決挑戰。

在當今知識驅動的經濟中，成功不取決於擁有多少資訊，而在於如何將其轉化為具體成果。那些在創新方面表現出色的國家通常專注於有效應用技術知識，而非單純獲取知識。例如，年輕人可以通過參與基於項目的學習將理論知識與實踐相結合。此外，參加初創企業孵化器或社區項目等活動，有助於發展如財務管理和目標設定等創業技能。同時，建立與同行和導師的聯繫，可以獲得指導和資源，進一步強化他們將想法轉化為現實的能力。

持續創新需要勇氣、適應能力和不懈執行力。我們今天若能通過鼓勵教育系統獎勵創造力而非懲罰失敗，就能培養出下一代具備信心應對全球挑戰的人才。在一個科技快速演進的世界中，要保持領先地位，不僅需要警覺性，更需要堅定不移地採取行動。不論是通過突破性的技術進步，還是挖掘年輕創新者的潛力，未來屬於那些敢於大膽創新且持之以恆的人。

Amazon SageMaker - 加速雲端機器學習

Amazon SageMaker 是 AWS 提供的全託管機器學習（ML）服務，使數據科學家和開發人員能夠快速高效地構建、訓練和部署 ML 模型。它消除了設置基礎設施的繁重工作，讓組織專注於創新。通過一整套數據準備、模型開發和治理工具，SageMaker 提供了一個專為可擴展性和易用性設計的端到端 ML 工作流。

為什麼選擇 Amazon SageMaker？

傳統上，開發 ML 模型需要大量的基礎設施設置、大規模數據處理能力以及高效的部署機制。SageMaker 解決了這些挑戰，提供了一個端到端的服務來簡化 ML 工作流。以下是其主要優勢：

• 可擴展性：SageMaker 允許用戶在分佈式計算資源上訓練模型，使處理大數據集更加輕鬆。
• 成本效益：通過內建的自動擴展和按需付費定價，組織可以優化成本。
• 易用性：SageMaker 提供預建算法、Jupyter 筆記本和自動模型調優，以加速開發。
• 無縫整合：它可以與 AWS 服務（如 S3、Lambda、Step Functions）集成，增強靈活性。
• 強大治理：SageMaker 包含治理功能，以確保合規性、安全性和可審計性。

Amazon SageMaker 主要功能

1. SageMaker Studio

Amazon SageMaker Studio 是一個集成開發環境（IDE），提供單一界面來構建、訓練、調優和部署模型。它包括： - 全託管的 Jupyter 筆記本環境 - 實驗跟蹤和模型 lineage - 便捷的調試與協作

2. 數據工具：SageMaker Data Wrangler 和 Feature Store

數據預處理和特徵工程是 ML 流程中的關鍵步驟。SageMaker 提供工具來簡化這些工作： - SageMaker Data Wrangler：允許用戶從多個數據來源導入、清理和轉換數據，並內建可視化和自動化功能。 - SageMaker Feature Store：一個集中式存儲庫，可用於存儲、檢索和共享機器學習特徵。

3. 模型與人類互動

SageMaker 增強了機器學習模型與人類決策者之間的協作： - 增強 AI（A2I）：允許人類審查 ML 模型預測，適用於內容審核和文件處理等任務。 - SageMaker Canvas：一款無需編碼的工具，讓業務分析師可以輕鬆構建 ML 模型。

4. 模型訓練與 AutoML

SageMaker 提供多種方式來訓練 ML 模型： - 內建算法：SageMaker 提供針對分類、回歸、聚類等常見問題的優化算法。 - 自帶算法（BYOA）：用戶可以使用 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等框架訓練自定義模型。 - SageMaker Autopilot：AutoML 功能可自動訓練和調優模型，減少人工干預。

5. 超參數調優

尋找最佳的超參數可能是一項挑戰。SageMaker 的自動超參數調優功能可以幫助： - 運行多個訓練作業，嘗試不同的參數配置 - 使用貝葉斯優化來找到表現最佳的模型 - 減少訓練時間，提高模型準確性

6. 治理與合規性

隨著 AI 法規的增加，治理變得尤為重要。SageMaker 提供以下治理工具： - 執行安全策略：透過基於角色的存取控制（RBAC）和加密機制。 - 追蹤模型 lineage：維護版本控制、審計記錄和文件化。 - 監測偏差與可解釋性：使用 SageMaker Clarify 確保公平性和透明度。

7. 模型部署與推理

訓練完成後，SageMaker 提供多種部署選項： - 即時推理：作為可擴展的 API 端點部署模型，支持自動擴展。 - 批量轉換：異步處理大數據集，適用於離線推理。 - 邊緣部署（SageMaker Edge）：優化並將模型部署到邊緣設備，以降低延遲。

8. 模型監測與可解釋性

SageMaker 提供監測工具，確保 ML 模型在生產環境中保持有效： - SageMaker Model Monitor：檢測數據漂移和質量下降。 - SageMaker Clarify：識別模型中的偏差並提高可解釋性。

9. SageMaker 控制台

AWS 提供多種界面來操作 SageMaker： - AWS 管理控制台：基於網頁的 UI，可訪問 SageMaker 功能。 - SageMaker Studio：提供交互式環境，用於端到端 ML 開發。 - AWS SDK & CLI：可程式化訪問和自動化 ML 工作流。

Amazon SageMaker 應用場景

SageMaker 在各行各業的 ML 應用中得到廣泛使用，包括：

• 金融服務：欺詐檢測、信用風險建模、算法交易。
• 醫療保健：疾病預測、醫學影像分析、基因組研究。
• 零售：個性化推薦、需求預測、庫存優化。
• 製造業：預測性維護、質量控制、異常檢測。

如何開始使用 Amazon SageMaker

1. 設置 AWS 環境：創建 AWS 帳戶並進入 SageMaker 控制台。
2. 準備數據：將數據集存儲在 Amazon S3，並使用 SageMaker Data Wrangler 預處理數據。
3. 訓練模型：使用內建算法或自定義訓練腳本來訓練模型。
4. 評估與調優：利用 SageMaker 的調優功能來提高模型準確性。
5. 部署推理：根據應用需求選擇即時、批量或邊緣部署。
6. 監控與優化：使用 SageMaker Model Monitor 持續跟蹤模型表現。

結論

Amazon SageMaker 透過提供完整的工具套件，顛覆了 ML 開發流程，使得模型的構建、訓練和部署變得更高效。無論是 ML 初學者還是資深數據科學家，SageMaker 都能幫助簡化工作流程，讓組織專注於創新，而非基礎設施管理。

你是否已經在 ML 項目中使用 Amazon SageMaker？歡迎在評論區分享你的經驗！

Amazon Bedrock - 釋放企業級生成式 AI 的力量

生成式 AI 正在迅速改變各行各業，使企業能夠自動化內容創建、提升客戶體驗並大幅提高運營效率。然而，開發和部署 AI 應用程式通常需要龐大的計算資源、高度的技術專業知識以及嚴格的數據治理策略。

為了解決這些挑戰，Amazon Bedrock 提供了一個全託管的生成式 AI 服務，允許企業輕鬆存取來自不同 AI 供應商的基礎模型（Foundation Models，FMs），無需管理基礎設施。透過即時模型微調（Fine-Tuning）、強化檢索生成（RAG）、AI 代理（Agents）、責任 AI 防護（Guardrails）、與 AWS 服務的無縫整合，Bedrock 為企業提供了一個高效、安全且可擴展的 AI 平台。

什麼是生成式 AI？

生成式 AI 指的是能夠根據大型數據集學習，進而創建文本、圖片、程式碼、音頻甚至影片的人工智慧技術。與傳統 AI 著重於模式識別和分類不同，生成式 AI 具備創造新內容的能力，能夠模仿人類的語言表達、視覺創作和決策行為。

生成式 AI 的主要應用

• 文本生成：AI 聊天機器人、自動化內容創建、文件摘要。
• 圖片與影片生成：AI 驅動的行銷素材、產品設計、媒體創作。
• 程式碼生成與軟體開發：AI 輔助編碼、錯誤排查、自動化軟體測試。
• 金融與法律分析：合約摘要、異常交易檢測、合規性監管。
• 個人化客戶體驗：AI 駕動的產品推薦與智能客服。

然而，部署生成式 AI 模型需要強大的計算基礎設施，以及對安全性、合規性與偏見監控的深入考量，而 Amazon Bedrock 便是為了解決這些問題而誕生的。

Amazon Bedrock 概述

Amazon Bedrock 是一個全託管 AI 服務，允許開發人員透過 API 存取各種基礎模型，無需自行管理機器學習基礎設施。這項無伺服器（Serverless）服務讓企業能夠輕鬆將 AI 能力整合到應用程式中，並根據需求動態擴展。

為何選擇 Amazon Bedrock？

✅ 多種基礎模型選擇：支援多家 AI 供應商的模型，適用不同場景。 ✅ 模型微調（Fine-Tuning）：自訂 AI 輸出以符合企業需求。 ✅ 與 AWS 服務無縫整合：支援 Amazon S3、AWS Lambda、CloudWatch 等 AWS 服務。 ✅ 責任 AI（Responsible AI）機制：內建內容審查與防護機制，確保 AI 安全合規。 ✅ 按需計費，具成本效益：無伺服器架構，僅需支付實際使用費用。

Amazon Bedrock 提供的基礎模型（FMs）

Amazon Bedrock 的一大優勢在於，它提供來自多家 AI 供應商的 多種基礎模型，企業可根據需求選擇最合適的 AI。

Bedrock 提供的多樣化選擇使企業能夠依據性能、延遲、成本、應用需求來選擇最佳的 AI 模型。

模型微調（Fine-Tuning）

雖然基礎模型本身已經具備強大的能力，但企業仍然可以進行微調（Fine-Tuning），讓 AI 更貼近特定行業的需求。

微調流程

1. 提供企業專屬數據：透過 Amazon S3 上傳內部資料。
2. 調整模型參數：優化 AI 產出，符合品牌語調與產業專業術語。
3. 部署並擴展：透過 API 端點將微調後的模型用於生產環境。

例如： - 法律機構 可微調 AI 模型來摘要法律條文。 - 金融機構 可訓練 AI 偵測詐欺交易。

FM 評估（Foundation Model Evaluation）

在正式部署 AI 模型前，企業需要進行模型評估，以確保其性能與可靠性。Amazon Bedrock 提供基準測試工具來評估不同基礎模型，考量因素包括：

• 回應準確性：測試 AI 在不同提示詞（prompts）下的表現。
• 延遲與吞吐量：評估 API 反應速度與高併發能力。
• 偏見與公平性檢測：確保 AI 符合道德標準，避免生成有害內容。

這些評估機制能幫助企業選擇最適合其業務需求的 AI 模型。

RAG（檢索強化生成）與知識整合

許多基礎模型的知識是靜態的，無法即時存取外部數據。Amazon Bedrock 提供 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索強化生成），允許 AI 透過企業內部知識庫獲取最新資訊。

RAG 如何運作？

1. 檢索企業數據：查詢外部知識來源（如 OpenSearch 或 RDS）。
2. 增強 AI 回應：提供 AI 最新的企業內部資訊，提高準確度。
3. 生成知識型輸出：確保 AI 生成的內容具備最新背景資訊。

這使得 Bedrock 非常適合客服系統、業務情報（BI）工具、AI 助理等應用。

責任 AI（Guardrails）

Amazon Bedrock 內建 責任 AI（Responsible AI），確保 AI 的使用符合安全、合規、道德標準。

防護機制

• 內容審查：過濾不適當、惡意或虛假內容。
• 偏見偵測：檢測 AI 在文本生成中的偏見。
• 企業級治理：確保符合 GDPR、CCPA 等隱私法規。

AWS CloudWatch 監控

Amazon Bedrock 與 Amazon CloudWatch 整合，提供即時監控與故障診斷。

✅ 監控 API 延遲：分析 AI API 反應時間。 ✅ 偵測異常行為：設置警報以監測異常輸出。 ✅ 分析日誌數據：調整模型以優化準確度。

Amazon Bedrock 價格

Amazon Bedrock 採用 按需計費 模式，主要費用來自： - 推理 API 請求：根據 輸入/輸出字數計費。 - 模型微調：依據 計算資源與存儲 計費。 - RAG 數據檢索：查詢企業內部知識庫會產生額外費用。

這使得企業能夠根據實際需求靈活控制成本。

結論

Amazon Bedrock 是企業級 AI 的最佳選擇，提供多種基礎模型、微調能力、責任 AI、RAG 知識整合，助力企業快速部署生成式 AI。

你會考慮使用 Amazon Bedrock 來推動 AI 應用嗎？歡迎留言討論！ 🚀

經濟繁榮與衰退的心理學 - 人類天生的跟隨者本能

經濟繁榮與衰退的循環在歷史上屢見不鮮。儘管我們從過去的教訓中學習，但市場仍然會經歷非理性的繁榮期，隨後又陷入痛苦的修正。這種現象的核心原因之一，是人類對於潮流的盲從傾向，缺乏批判性的思考。

經濟繁榮通常始於一個合理的論點。不論是 1990 年代末的互聯網革命、2000 年代初的房地產熱潮，還是當前的人工智慧浪潮，這些敘事最初都具有一定的價值。然而，當這些論點被投資者毫無保留地接受時，就會變得極其危險。一旦市場共識變得過於樂觀，就會助長投機行為，導致泡沫的形成。投資者在這股熱潮中往往會變得自滿，開始接受過度投機的行為為新常態。

這種盲目接受導致投資者忽視風險，將過去的市場走勢視為未來的保證，而不是關注基本面。結果就是，一旦現實無法滿足市場的樂觀預期，市場將迅速崩潰。繁榮轉為衰退，留下巨大的經濟損失和心理創傷。

令人困惑的是，為何許多受過專業訓練、具備理性分析能力的投資者，仍然會陷入這種群體行為的陷阱？答案可能深植於人類的心理，甚至與我們的演化歷史有關。

在大部分人類歷史中，我們的祖先以小型的狩獵採集部落為生存單位，他們的生存依賴於群體合作。在這樣的社會結構中，一個群體只能有一個領袖；如果領袖過多，將會導致內部衝突，進而威脅整個群體的穩定。因此，經過數千年的自然選擇，追隨者的比例遠遠超過領袖。那些頻繁挑戰權威的人，往往會被排擠，甚至被消滅。

歷史證明，領袖往往會為了權力不擇手段。許多國王為了鞏固自己的統治，不惜殺害競爭對手，甚至是親人。這種趨勢可能塑造了人類的基因，使得領袖型人格成為稀有特質，而大多數人則天生趨向於順從群體，尋求集體安全感，而非獨立行動。

如果這一假設成立，那麼不加批判地追隨潮流可能並不僅僅是一種後天習得的行為，而是深植於我們的 DNA。即使是極具智慧的人，也可能難以擺脫這種本能。認識到市場趨勢是一回事，但要抵抗群體心理的影響則是另一回事。

市場的運作機制反映了這種心理動力。獨立於群體思維之外需要極大的勇氣，尤其是在市場高漲時，與眾不同的投資者往往被視為「異類」。少數能夠逆勢操作的投資者，通常都要承受孤立的壓力。正如經濟學家凱恩斯（John Maynard Keynes）所說：「市場可以長時間保持非理性，而你可能撐不到市場恢復理性的一天。」

如果領導能力確實是罕見的基因特質，那麼這也能解釋為何市場中真正的逆勢投資者如此稀少。許多專業人士即便意識到自己只是在跟風，但卻無法改變這種行為模式。要能夠在市場瘋狂時保持冷靜，在市場低迷時保持信心，不僅需要專業知識，更需要與生俱來的心理素質。

具有諷刺意味的是，最好的投資機會往往來自於逆向思維。正如股神巴菲特（Warren Buffett）所說：「當別人貪婪時要恐懼，當別人恐懼時要貪婪。」然而，歷史顯示，大多數投資者仍然會選擇相反的行動，在市場高峰時湧入，在市場崩盤時驚慌出逃。

如果我們接受人類天生具有追隨潮流的特質，那麼該如何避免成為市場狂熱的犧牲品？關鍵在於建立有紀律的投資決策框架：

1. 批判性思考——始終對市場主流觀點保持質疑。潮流的流行並不代表它是正確的。
2. 歷史視角——研究過去的市場繁榮與衰退，歷史往往會重演，這能提供寶貴的洞見。
3. 獨立分析——專注於基本面，而非市場情緒。如果投資的唯一理由是「大家都在買」，那就是一個警訊。
4. 情緒控制——頂尖的投資者能夠控制自己的情緒，市場由恐懼與貪婪驅動，但個人決策不必跟隨這些情緒。
5. 逆向思維——當市場狂熱時保持冷靜，當市場恐慌時尋找機會。擁有與群體不同的觀點需要勇氣，但往往能帶來最佳的回報。

市場繁榮與衰退不僅僅是經濟現象，它深深植根於人類心理，甚至可能與我們的演化歷史息息相關。大多數人天生傾向於順從群體，而不是挑戰市場共識。這種從眾心理助長了市場的泡沫與崩潰。

理解這一點，對於投資者來說至關重要。雖然真正的市場領袖屈指可數，但透過有紀律的決策流程，可以降低盲目跟風的風險。歷史不會完全重演，但人性始終如一，這意味著市場的繁榮與衰退循環仍將繼續上演。

選擇哪種可觀察性工具？Coralogix vs. Dynatrace vs. ELK

隨著企業擴展其雲端基礎設施，日誌、指標和追蹤數據的產生量呈指數級增長。可觀察性平台幫助高效管理這些數據，提供系統性能、安全性和故障排除的深入見解。在眾多領先解決方案中，Coralogix、Dynatrace 和 ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 各自提供了適合不同使用場景的獨特功能。

三大平台概覽

Coralogix

Coralogix 是一個 雲原生可觀察性平台，提供 日誌分析、指標監控、追蹤和安全性洞察 的綜合解決方案。與傳統依賴索引存儲的日誌管理工具不同，Coralogix 採用 流式分析 和機器學習來即時分析日誌，從而優化成本與效能。

Dynatrace

Dynatrace 是一款 企業級可觀察性和應用程式效能監控 (APM) 工具，擁有 AI 驅動的自動化功能。它提供 全棧監控、用戶體驗分析，以及 Davis AI 自動修復功能，特別適合需要深度自動化的大型企業。

ELK Stack

ELK Stack（Elasticsearch、Logstash 和 Kibana）是一個 開源日誌和指標聚合平台，提供強大的分析和可視化功能。由於其高度可自訂性，對於希望完全控制可觀察性架構並願意自行管理基礎設施的企業來說，是一個受歡迎的選擇。

功能比較

核心要點

• 成本效益：Coralogix 和 ELK 提供靈活的存儲解決方案，而 Dynatrace 由於擁有更強的自動化功能，可能會產生較高的成本。
• AI 驅動的洞察：Dynatrace 擁有最強的 Davis AI 自動化，Coralogix 提供 機器學習異常檢測，而 ELK 則依賴第三方工具來提供 AI 驅動的洞察。
• 客製化 vs. 自動化：ELK 具備最高的可客製化能力，但需要手動配置，Dynatrace 提供許多自動化功能，而 Coralogix 則在靈活性與自動化之間取得平衡。
• 安全性與合規：Coralogix 內建 SIEM 能力，Dynatrace 具備 安全監控，而 ELK 需要額外配置來滿足安全需求。

使用場景

1. 雲原生應用監控

• 最佳選擇：Coralogix 和 Dynatrace
• 原因：這兩者都提供 即時可視化洞察，而 ELK 可能需要額外配置以適應雲端環境。

2. AI 驅動的自動化與自我修復系統

• 最佳選擇：Dynatrace
• 原因：Dynatrace 的 Davis AI 可自動偵測並修復問題。

3. 具成本效益的日誌管理

• 最佳選擇：Coralogix 和 ELK Stack
• 原因：Coralogix 透過 分層存儲優化成本，而 ELK 提供 開源靈活性，但需要更多管理。

4. 安全性與合規要求

• 最佳選擇：Coralogix 和 Dynatrace
• 原因：Coralogix 內建 SIEM，Dynatrace 則提供 內建安全監控。

如何選擇合適的可觀察性工具

每個平台各有優勢，適合不同的企業需求：

• 選擇 Coralogix，如果您需要 具成本效益、開發者友好的平台，並具備即時日誌流分析與 SIEM 能力。
• 選擇 Dynatrace，如果您的企業需要 高階 AI 自動化、APM，並希望擁有完整的企業級解決方案。
• 選擇 ELK Stack，如果您希望 使用開源、高度可客製化的日誌聚合與分析解決方案，並願意自行管理基礎設施。

最終結論

可觀察性對於確保系統效能、安全性和成本效率至關重要。Coralogix、Dynatrace 和 ELK 各有獨特優勢，最佳選擇取決於您的組織規模、自動化需求和基礎架構管理偏好。

Terragrunt 介紹：簡化 Terraform 管理

什麼是 Terragrunt？

Terragrunt 是 Terraform 的輕量級封裝工具，旨在幫助管理和降低基礎設施即代碼（IaC）工作流程的複雜性。它透過推動 DRY（Don't Repeat Yourself，不要重複自己）原則、強制執行最佳實踐以及更高效地處理遠端狀態管理來簡化 Terraform 配置。

為什麼要使用 Terragrunt？

Terraform 是管理雲端基礎設施的強大工具，但隨著專案規模的擴大，管理多個配置、環境和模組變得更加繁瑣。這就是 Terragrunt 發揮作用的地方，它提供：

• 代碼重用：避免在不同環境間重複配置。
• 遠端狀態管理：強制執行一致的後端配置。
• 依賴管理：確保模組執行的正確順序。
• 簡化工作流程：減少樣板代碼並在團隊間強制執行標準。

Terragrunt 的關鍵功能

1. DRY Terraform 配置

Terragrunt 透過 terragrunt.hcl 文件實現層次化配置，使團隊能夠在單一位置存儲通用配置。

範例：

remote_state {
  backend = "s3"
  config = {
    bucket         = "my-terraform-state"
    key            = "state/terraform.tfstate"
    region         = "us-east-1"
    encrypt        = true
    dynamodb_table = "terraform-lock"
  }
}

2. 管理多個環境

透過 Terragrunt，團隊可以使用單一配置結構來管理多個環境（例如 dev、staging、prod）。

目錄結構：

infra/
├── terragrunt.hcl  # 通用配置
├── dev/
│   ├── terragrunt.hcl  # 開發環境配置
│   ├── app/
│   ├── database/
├── prod/
    ├── terragrunt.hcl  # 生產環境配置
    ├── app/
    ├── database/

3. 處理依賴關係

Terragrunt 幫助管理模組之間的依賴關係。例如，一個應用模組可能依賴於資料庫模組。

範例：

dependency "database" {
  config_path = "../database"
}
inputs = {
  db_endpoint = dependency.database.outputs.db_endpoint
}

4. 自動化遠端狀態配置

Terragrunt 可將後端配置集中在 terragrunt.hcl，並自動應用它們，而無需手動在每個 Terraform 模組中定義後端。

如何開始使用 Terragrunt

1. 安裝 Terragrunt

你可以使用 Homebrew（適用於 macOS）安裝 Terragrunt，或從官方發布頁面下載：

brew install terragrunt

wget https://github.com/gruntwork-io/terragrunt/releases/latest/download/terragrunt_linux_amd64
chmod +x terragrunt
mv terragrunt /usr/local/bin/

2. 設置專案

• 定義 Terraform 模組。
• 在每個環境中創建 terragrunt.hcl。
• 配置遠端狀態和依賴關係。

3. 執行 Terragrunt 命令

與直接執行 Terraform 不同，使用 Terragrunt 來運行：

terragrunt run-all plan
terragrunt run-all apply

最佳實踐

• 使用一致的目錄結構：為環境和模組遵循可預測的目錄結構。
• 利用輸入和輸出：透過 Terragrunt 依賴關係在模組間傳遞變數。
• 強制執行遠端狀態：使用集中化後端防止狀態漂移。
• 與 CI/CD 自動化集成：將 Terragrunt 整合至 GitHub Actions、GitLab CI 或 Jenkins。

結論

Terragrunt 透過簡化配置管理、強制執行最佳實踐並精簡工作流程來增強 Terraform。對於管理大規模基礎設施的 DevOps 團隊來說，這是一款不可或缺的工具。

如果你正在大規模使用 Terraform，考慮採用 Terragrunt 來提高效率和可維護性。

唐納德·特朗普2025年關稅政策對菲利普斯曲線的影響

菲利普斯曲線（Phillips Curve） 是宏觀經濟學中最基本的概念之一，顯示通貨膨脹與失業率之間的反向關係。這條曲線以經濟學家 A.W. Phillips 的名字命名，多年來一直是學術界研究、討論和修改的對象，特別是在經濟環境變化的背景下。

在本篇文章中，我們將探討： - 菲利普斯曲線的起源 - 其理論含義 - 原始關係的崩潰 - 現代對通貨膨脹與失業的觀點 - 唐納德·特朗普2025年關稅政策對菲利普斯曲線的影響

1. 菲利普斯曲線的起源

1958年，新西蘭經濟學家 A.W. Phillips 發表了一篇論文，分析了 1861年至1957年英國的數據，發現工資通脹與失業率之間呈負相關。其核心觀點如下： - 當失業率低時，雇主必須相互競爭以吸引勞動力，導致工資上升。 - 當失業率高時，求職者眾多，企業無需支付高薪來吸引員工，工資壓力降低。

後來，經濟學家 保羅·薩繆爾森（Paul Samuelson） 和 羅伯特·索洛（Robert Solow） 擴展了這一概念，顯示通貨膨脹與失業率之間也存在直接聯繫。

這表明，經濟體在一定程度上面臨著通貨膨脹與失業之間的權衡關係：降低失業率往往會導致更高的通膨，反之亦然。

2. 菲利普斯曲線的崩潰

儘管菲利普斯曲線在1950年代和1960年代表現良好，但在1970年代卻出現了異常，即所謂的 停滯性通貨膨脹（Stagflation）——高通膨與高失業率並存。

這一現象與原始理論預測不符。1970年代的石油危機，加上貨幣和財政政策的變化，導致： - 由於供應衝擊（如油價上漲），通貨膨脹攀升。 - 儘管物價上升，失業率卻未下降。

理性預期理論（Rational Expectations Theory），由經濟學家 羅伯特·盧卡斯（Robert Lucas） 提出，以及 自然失業率假說（Natural Rate Hypothesis），由 米爾頓·弗里德曼（Milton Friedman） 和 埃德蒙·費爾普斯（Edmund Phelps） 提出，為這一現象提供了解釋。他們認為： - 長期來看，失業率由結構性因素（如勞動力市場政策和生產率）決定，而非通膨。 - 如果人們預期通膨將上升，企業和勞動者將調整行為，使短期內通膨和失業的關係失效。

這導致了預期擴展菲利普斯曲線（Expectations-Augmented Phillips Curve），強調通膨預期在決定經濟行為中的關鍵作用。

3. 現代對菲利普斯曲線的觀點

菲利普斯曲線正在變得更平坦？

近年來，經濟學家對於菲利普斯曲線是否變得更平坦展開討論，即通膨和失業率之間的關聯性是否變弱。可能的原因包括： - 全球化：工資和物價受到全球供應鏈的影響，而非單一國家的經濟狀況。 - 技術進步：自動化和數字化改變了勞動市場的動態。 - 通膨預期穩定：中央銀行成功管理通膨預期，使得傳統的通膨—失業關係減弱。

後疫情時代的菲利普斯曲線

新冠疫情及其影響帶來了新的挑戰： - 供應鏈中斷導致了即使在高失業率時期（如2020年）也出現通膨。 - 2021-2023年間的勞動力短缺與工資壓力推高了通膨，即使失業率下降。

4. 唐納德·特朗普2025年關稅政策對菲利普斯曲線的影響

2025年，美國現任總統唐納德·特朗普宣布了新的關稅政策，旨在減少貿易逆差並促進本土製造業發展。這些政策包括對中國、墨西哥和加拿大的進口產品提高關稅，對全球貿易產生重大影響。

關稅如何影響通膨與失業率？

1. 進口成本上升導致通膨加劇
2. 關稅如同對進口商品徵收的稅費，提高了電子產品、汽車等商品的價格。
3. 這些成本轉嫁給消費者，推動成本推動型通膨（Cost-Push Inflation）。

4. NPR 報導指出，這些關稅將導致美國消費者支付更高的商品價格。

5. 對失業率的影響取決於行業

6. 本土產業可能受益，因為關稅提高了外國商品的成本，刺激本土生產。
7. 依賴進口零件的產業可能遭受打擊，導致裁員或增長放緩。
8. 布魯金斯學會（Brookings Institution）分析認為，這些關稅可能會對美國、墨西哥和加拿大三方經濟造成負面影響。

結論

菲利普斯曲線仍然是一個有用的經濟分析框架，但其通膨與失業率之間的傳統反向關係已不再明確。全球化、技術變革和政策選擇使得這一關係變得更加複雜。

特朗普的2025年關稅政策進一步擾亂了菲利普斯曲線，推動通膨的同時可能影響就業市場。政策制定者需要綜合考慮貿易政策、供應鏈、貨幣政策等因素，以平衡通膨和就業。

你認為菲利普斯曲線在當今經濟環境下仍然適用嗎？歡迎留言討論！🚀

唐納·川普2025年關稅政策對IS-LM模型的影響

IS-LM（投資-儲蓄 & 流動性偏好-貨幣供給）模型是一個基本的宏觀經濟工具，用於分析商品市場與貨幣市場之間的相互作用。該模型由約翰·希克斯（John Hicks）於1937年發展，作為對約翰·梅納德·凱恩斯（John Maynard Keynes）《就業、利息和貨幣通論》的一種詮釋。至今，它仍然在理解短期經濟波動和政策影響方面發揮著重要作用。

IS-LM模型的組成部分

IS-LM模型由兩條曲線組成：

1. IS曲線（投資-儲蓄）

2. 代表商品市場的均衡。

3. 來自凱恩斯交叉模型，顯示了利率與產出之間的組合，在該組合下總需求等於總產出。

4. 向下傾斜：較低的利率刺激投資並提高產出。

5. LM曲線（流動性偏好-貨幣供給）

6. 代表貨幣市場的均衡。

7. 來自貨幣供給與需求的關係，顯示了利率與產出之間的組合，在該組合下貨幣供給等於貨幣需求。
8. 向上傾斜：較高的產出增加貨幣需求，提高利率。

IS-LM模型的均衡

IS曲線與LM曲線的交點決定了經濟中的均衡產出（GDP）和利率。這個均衡反映了商品市場與貨幣市場之間的平衡。

衝擊與政策影響

1. 財政政策（政府支出與稅收）

2. 擴張性財政政策（如增加政府支出或減稅）使IS曲線右移，提高產出和利率。

3. 緊縮性財政政策（如減少政府支出或加稅）使IS曲線左移，降低產出和利率。

4. 貨幣政策（貨幣供給與利率）

5. 擴張性貨幣政策（如增加貨幣供給）使LM曲線右移，降低利率並提高產出。

6. 緊縮性貨幣政策（如減少貨幣供給）使LM曲線左移，提高利率並降低產出。

唐納·川普2025年關稅政策對IS-LM模型的影響

唐納·川普的2025年關稅政策對IS-LM模型具有重大影響，特別是在貿易、投資和通脹方面。

1. 淨出口（NX）下降 → IS曲線左移

2. 進口關稅降低了外國商品的競爭力，但同時導致報復性關稅，減少美國出口。

3. 由於淨出口（NX）是總需求的一部分（Y = C + I + G + NX），NX的下降會降低GDP，導致IS曲線左移。

4. 不確定性增加與企業投資減少 → IS曲線左移

5. 貿易政策的不確定性會抑制企業投資，特別是依賴全球供應鏈的行業。

6. 投資減少降低總需求，進一步加劇IS曲線的左移。

7. 國內價格上漲（通貨膨脹壓力） → LM曲線上移

8. 關稅提高了進口商品的成本，引發成本推動型通脹。

9. 美聯儲可能透過收緊貨幣政策（提高利率）來應對通脹，導致LM曲線左移。

10. 美聯儲對經濟放緩的應對 → 可能使LM曲線右移

11. 如果經濟放緩比通脹問題更嚴重，美聯儲可能會採取寬鬆貨幣政策，增加貨幣供給，使LM曲線右移，以抵消IS曲線左移的影響。

12. 最終結果：滯脹風險？

13. 如果通脹壓力主導，LM曲線左移，導致產出下降與利率上升（滯脹）。

14. 如果經濟放緩主導，寬鬆貨幣政策會使LM曲線右移，部分緩解產出下降的影響。

IS-LM模型的局限性

儘管IS-LM模型具有重要作用，但它仍有局限性：

• 假設價格水平固定：未考慮通脹動態。
• 忽略國際貿易：主要是一個封閉經濟模型。
• 簡化金融市場：現代經濟的金融互動比基本的貨幣市場框架更為複雜。

結論

IS-LM模型仍然是理解短期宏觀經濟波動與政策回應的重要框架。雖然存在局限性，但它提供了基礎性的見解，幫助分析財政與貨幣政策如何影響產出和利率。唐納·川普2025年的關稅政策說明了貿易政策如何影響宏觀經濟，導致IS與LM曲線的變化，使政策制定者必須審慎應對。

拓展人生的邊界

當我們談論自我提升時，許多人會立刻想到與職業相關的努力，例如學習新技能、獲取專業認證，或參加行業培訓課程。然而，真正有價值的自我提升不僅限於職業發展，而是涵蓋更廣泛的領域，包括文化、藝術、體驗和感知的拓展。

想像一下，欣賞一場令人陶醉的舞蹈表演、享受世界級的款待服務、學習彈奏鋼琴或掌握一項武術的樂趣。也許是出國留學的興奮，或是踏上一場難忘的旅程，探索不同的文化。這些經歷或許不會直接提升你的職業發展，但它們能豐富你的靈魂，塑造你的視角，並培養更深層次的理解。

一位管理顧問朋友曾經告訴我：「有三件事可以拓展一個人的視野：與人交流、閱讀書籍和旅行。」這句簡單卻深刻的話語，完美詮釋了自我提升的精髓。當我們敞開心扉，與不同的人相遇、吸收新的知識、踏入未知的領域時，成長便會發生。

舉例來說，旅行是最強大的自我投資方式之一。它讓我們見識壯麗的風景、豐富的歷史和多元的傳統文化。它挑戰我們的假設，拓寬我們的思維方式。當你走出舒適圈，你會發現世界的不同面貌——有些人連乾淨的水都無法取得，有些地方的醫療資源極其有限，有些人甚至沒有自由選擇職業的權利。這些現實讓我們學會感恩、謙遜，並培養更開闊的世界觀。

與物質財富不同，透過經驗獲得的智慧才是真正無價的。沒有人能奪走你學到的教訓、獲得的視角，或是培養出的韌性。每一段獨特的經歷，都為你的個人成長開闢了一條新道路，不論是一場激勵人心的對話、一場藝術啟發，或是一場挑戰極限的冒險。

自我提升不僅僅是為了職業上的成功，它更關乎創造一個充滿學習、體驗和連結的豐富人生。無論是透過閱讀、旅行，還是擁抱新的文化和智慧追求，每一個努力都會為你的個人和職業成長增添新的維度。

你所累積的知識和洞察力，將塑造你獨特的優勢。它們不僅幫助你在職場上脫穎而出，更重要的是，它們讓你能夠以智慧、同理心和自信駕馭世界。

所以，邁出那一步吧！讀一本新書，計畫一次旅行，嘗試一些新的事物。你對自己的每一項投資，都是邁向更豐盛、更充實人生的一步。

願我們都能持續投資自己，擴展視野，擁抱人生無限的可能性。

CANSLIM 選股法

CANSLIM 方法由 威廉·歐尼爾（William O'Neil） 開發，是一種強大的選股與投資策略，旨在找出具有高成長潛力的股票，並在其大幅上漲之前發掘機會。這種方法結合了 基本分析與技術分析，因此深受尋求高回報股票的交易者與投資者喜愛。

CANSLIM 是由 七大關鍵選股標準 組成的縮寫：

C – 當季盈餘成長（Current Earnings Growth）

「最近一季的盈餘快速增長」

選股時最重要的指標之一是 最近一季的盈餘成長。CANSLIM 方法建議投資者尋找 每股盈餘（EPS）與去年同期相比增長至少 25% 以上 的公司。盈餘的快速提升顯示出公司的業務動能強勁。

✅ 範例： 如果某公司的 EPS 去年為 $1.00，而 今年為 $1.50，那麼 增長率為 50%，是一個強烈的盈餘成長訊號。

A – 年度盈餘成長（Annual Earnings Growth）

「過去數年的盈餘持續增長」

穩定的 年度盈餘成長 是重要的選股指標。投資者應尋找 過去 3–5 年內 EPS 成長率維持 15–20% 或以上 的公司。持續的盈餘成長代表公司擁有穩健的營運模式。

✅ 範例： 若某公司過去四年的 EPS 為 $2.00、$2.50、$3.25、$4.00，顯示 穩定的成長趨勢，符合 CANSLIM 標準。

N – 新產品、新管理或新高（New Products, New Management, or New Highs）

「具備未來成長動能的新產品、新管理或創新高」

要讓股價有 顯著增長，企業必須推出 新的成長動能，如： - 新產品或新服務，開拓新市場。 - 新管理團隊，改善運營效率。 - 併購或市場擴張，創造新收入來源。

✅ 範例： 科技公司推出創新的 AI 產品，或零售企業進軍 海外市場。

S – 供需關係（Supply and Demand）

「需求上升的小型股」

股價受 供需法則 影響。歐尼爾強調，投資者應關注 流通股數較少但需求強勁的股票，特別是 小型至中型市值公司。

✅ 範例： 一檔流通股數僅 5000 萬股 的小型股，若獲得機構投資者關注，可能會因供不應求而快速上漲。

📌 提示： 低流通股（Low Float）股票因供應有限，當需求增加時價格波動性通常更大。

L – 領導股或落後股（Leader or Laggard?）

「價格與盈餘表現優異的股票」

成功的投資者應 投資市場領導者，而非落後者。市場領導者是 股價表現與盈餘增長均優於產業競爭者的股票。

✅ 如何識別領導股？ - 相對強弱指數（RS）：RS 值高於 80（表示其表現超過 80% 的股票）是強勢股的標誌。 - 比較同行業競爭者，選擇表現最優秀的股票。

✅ 範例： 若兩家公司皆從事電動車業務，應選擇 盈餘增長率更高、股價趨勢更強、機構投資人更青睞的公司。

I – 機構投資者進場（Institutional Sponsorship）

「機構投資者開始買進」

機構投資者（如 避險基金、共同基金、養老基金）是推動股價上漲的重要力量。當某股票的 機構持股比例逐步增加，代表專業投資人看好其前景。

✅ 範例： 若某股票的 機構持股比例連續數個季度上升，則意味著大資金正在流入。

📌 提示： 避免機構持股 超過 90% 的股票，因為當機構開始賣出時，股價可能會大幅下跌。

M – 市場趨勢（Market Direction）

「整體市場不應處於下跌趨勢」

即使股票符合 CANSLIM 標準，在 熊市 中投資仍可能遭受損失。因此，投資前應 分析整體市場趨勢。

✅ 如何判斷市場趨勢？ - 監測 主要指數（S&P 500、NASDAQ、道瓊工業指數）。 - 觀察移動平均線（50 日與 200 日均線）。 - 追蹤 市場廣度指標（上漲與下跌股票比例）。 - 關注聯準會（Fed）貨幣政策，特別是利率變化。

✅ 範例： 若 S&P 500 和 NASDAQ 正處於明確的上升趨勢，通常是較安全的投資時機。若市場處於下跌趨勢，應耐心等待轉折點。

CANSLIM 投資策略的總結

CANSLIM 方法結合基本與技術分析，幫助投資者選出最有潛力的成長股。 然而，這並非被動投資策略，投資者須 密切關注市場趨勢並適時調整策略。

關鍵重點：

✔ 尋找強勁的盈餘增長（季增與年增）。 ✔ 關注擁有創新產品、新管理或強勁動能的公司。 ✔ 投資市場領導者，避免落後股。 ✔ 追蹤機構投資者的資金流向。 ✔ 僅在市場趨勢向上時進場投資。

透過 CANSLIM 方法，投資者可以提高發掘 高成長股的成功機率。

📌 你有使用 CANSLIM 方法選股嗎？歡迎在評論區分享你的看法！