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lily
🔧🔧 好文回顧 🔧🔧
「越是聰明的產品、越是仰賴軟體的產品、越是追求卓越體驗的產品，很可能越是不屬於我們這些付費的使用者。」
科技頻道《Motherboard》在 2018 年採訪了一位叫做 Rich Benoit 的 IT 人員，他在 YouTube 上開了一個節目，教大家怎麼維修 Tesla 的車子。為什麼要教大家修 Tesla？我一開始只以為是個普通的教學影片，反正這年頭人們的有著各種興趣，網上 Maker 的分享不勝枚舉，修車子聽起來也不是多特殊的興趣。
影片看著看著才發現，原來你不是想修 Tesla 就能修 Tesla 啊。因為儘管作為消費者與車主，買了 Tesla 的車，你卻沒被賦予修理 Tesla 車的權利。
產品經理經常面臨制定優先順序的難題，他們或許會在試算表中設定衡量標準並打分數，或跟著直覺走，但這兩種方法在 Every.to 共同創辦人 Nathan Baschez 眼中，都不太管用。
因此，他提供了十個制定優先順序的論點，例如說，比起專才，具備跨領域知識的通才（generalist）更能做出正確的決定；同時，除了常見的指標之外，團隊中是否有設定清晰的組織原則，也會影響到判斷優先順序。此外，文章還提醒讀者要如何避免落入「路燈效應」的陷阱。
該怎麼在職涯中找到競爭優勢？作者提供另外一種思考角度：瞭解其他人在幹嘛。如果沒真正嘗試過特定崗位，就常會有那個工作根本「沒什麼」的誤解。作者以自己的工程師背景打比方，若埋首於打造技術，找工作時會輕忽人資，開始工作後埋怨管理層無能，對自己的職涯可能毫無幫助。
為了在職涯中找到競爭優勢，更好的做法是了解公司其他角色所思考和關注的事情，簡單來說就是建立同理心。例如，去找招募人員分享在LinkedIn上尋找人才的技巧，就是一種挖寶的方式。本文還詳細介紹了許多建立同理心的好處和管道，有興趣的讀者可以參考。
作者 Jordan Tigani 曾擔任 Google 企業資料倉儲服務 BigQuery 元老級工程師，經常出差世界各地參與技術會議，到處向客戶「警告」若不積極預備巨量資料（大數據），舊有的資料處理系統將會不堪負荷。不過他的想法這幾年逐漸改變，認為「大數據時代已經結束」，資料多寡已不再具有意義。
他以這幾年的經驗歸納了數個「大數據已死」的跡象，其一就是，大多數企業其實都沒有什麼巨量資料，資料超過 1TB 的公司屈指可數，而真正擁有巨量資料的公司，其實也很少動用到查詢，並且往往會囤積數據，而不思考哪些數據是可以割捨的，這可能會增加成本，甚至引發法律問題。文末作者列出了幾個問題，也許你不需要大數據。
[中] WuPingJu／我的六個專屬 ChatGPT 助手
OpenAI GPT-4 熱騰騰上線了，大家試用過了嗎？本文雖然是寫在上一版的 ChatGPT，但作者運用此類大型語言模型的方法，無論哪個版本應該都很實用。
作者按照自己的日常需求設定了六種使用情境，像是針對他提出的主題羅列更多點子靈感的創作型助理，或是可以去掉艱澀術語的解釋型助理。這讓 ChatGPT 猶如一位能夠擔任六個不同助理角色的多才多藝工具人，隨時隨地為你服務。本文詳細說明了這些情境的設定方法，如果你想讓 ChatGPT 為你的生活帶來更多的力量，這篇文章值得一讀。
（文章代表圖：Photo by DeepMind on Unsplash）
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