Max – Max的每一天

LINE App解除電話的綁定教學：
https://max-everyday.com/2022/06/line-unbind-phone-number/
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想要在不同LINE帳號間靈活切換，同時避免手機號碼綁定問題，最簡單的方法是額外註冊一個Google帳號。
只要利用另一台Android裝置（例如平板電腦）作為輔助，協助完成帳號綁定與切換。

最簡單的隨時切換LINE帳號有沒有綁問題的解法就是註冊一個新的Google 帳號.
在另一 Android 裝置(假設是一台平板), 第一次需要先把手機門號在平板上以手機門號註冊新帳號, 登入 LINE 之後, 再加綁新註冊的 Google 帳號。
* 手機需要用LINE Pay的時候，就把號碼綁回手機；
* 手機需要取得跨區貼圖/Emoji, 就把號碼放回平板, 手機就會解綁。
* 手機號碼不能一下子在手機和平板間一直換來換去，LINE官方會不開心。
* 這個方法就是利用Google帳號當作中間人，你的手機號碼就可以在手機和平板之間自由移動了。
* 使用者需要注意LINE官方對於帳號的使用條款，以確保操作符合相關規定。
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如果這個項目對您有幫助，不妨請作者我喝杯咖啡：）
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GitHub Copilot 的 AI 模型，哪款便宜又大碗？

Max — Tue, 04 Aug 2026 00:24:54 +0000

自建本地模型，不是參數太大硬體跑不動，就是參數量低到回覆內容笨到不行。改用線上大型模型，錢包又燒得超快！預算有限的我們，到底要選哪一顆「AI 腦袋」才不會讓錢包君哭泣？

這次幫大家把 Copilot 各大模型的價格整理成白話文，幫你評估相對便宜又好用的 AI。目前當下最便宜、CP 值最高的首推 GPT-5.6 Luna！

小知識提醒：

以下價格是以每 1,000,000 Tokens（百萬 Token）計算～1 Token 大約等於半個英文字母，Token 用得越少越省錢！

1. 便宜實用組：小資族與日常 Code 寫手首選

如果你只是要寫寫簡單的小程式、檢查語法，選這組就對了，價格便宜到幾乎沒感覺！

模型品牌	模型名稱	輸入費用 (Input)	快取輸入 (Cached)	輸出費用 (Output)	心得點評
OpenAI	GPT-5.6 Luna (短上下文)	$0.20	$0.02	$1.20	便宜大碗，平常打 Code 的極佳選擇！
Moonshot AI	Kimi K2.7 Code	$0.95	$0.19	$4.00	性價比不錯，處理程式碼有兩把刷子。
Anthropic	Claude Haiku 4.5	$1.00	$0.10	$5.00	反應輕快，日常對答完全夠用！

2. 中量級主力組：複雜任務的平價好幫手

當你需要 AI 幫你處理長篇大論、或是複雜的邏輯推理時：

模型品牌	模型名稱	輸入費用 (Input)	快取輸入 (Cached)	輸出費用 (Output)	心得點評
Google	Gemini 3.6 Flash	$1.50	$0.15	$7.50	速度快、性能穩定，Google 忠實粉絲首選。
OpenAI	GPT-5.6 Luna (長上下文 >200K)	$0.40	$0.04	$1.80	看超長文件也不貴，省錢界的長效電池！

3. 重量級旗艦組：課金大佬與硬核邏輯專用

對沒預算來說 AI 界「吃的起的大餐」，回答質量相對前面的高，但代價就是……口袋要夠深！

模型品牌	模型名稱	輸入費用 (Input)	快取輸入 (Cached)	輸出費用 (Output)	心得點評
Anthropic	Claude Sonnet 5	$2.00	$0.20	$10.00	寫程式邏輯超強！但吐字費用較貴，建議關鍵時刻再請他出手。

Copilot 終極省錢三招

善用 Prompt Cache（快取機制）：有沒有發現表格裡的「快取輸入 (Cached)」價格便宜非常多？儘量保持對話上下文連續，讓模型能用到快取，價格直接打折！
簡單任務用小模型，複雜邏輯才召喚大模型：日常改錯字、寫簡單 Function 用 GPT-5.6 Luna 或 Claude Haiku；遇到要重構整包架構，再切換成 Claude Sonnet。
控管 Output Token：輸出的字數通常最貴！請 Copilot 「精簡回答、只給重點」，不要讓他跟你套近乎寫長篇大論，都是錢啊！

總結

選擇 AI 模型就像選車一樣：平時通勤騎機車（Luna/Haiku），出遠門再開超跑（Sonnet/Gemini）！

希望大家都能用甜甜價享受到最適合的大語言模型。

LINE 免費貼圖 2026-07-28

Max — Tue, 28 Jul 2026 14:08:32 +0000

今天(2026-07-28)下午如果你有傳訊息給店家都沒人回覆，先別急著生氣！不是店家偷懶，是 LINE 官方帳號剛才真的整個大當機啦大概從下午 4 點 35 分開始，全台灣超多店家的 LINE 官方帳號都出狀況，完全沒辦法回覆客人訊息，甚至連LINE預約系統都直接卡死，店家真的直接崩潰 LINE 官方緊急開維護模式搶修，到了晚上 8 點 20 分左右，終於宣布全部修好恢復正常了

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Taiwan 台灣

麥麥欲氣淘-澳門旅遊篇

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康是美 & 米工：可愛日常陪伴你

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恆富 – 社畜日常

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LINE旅遊 × 只想到處去玩的鵝

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Japan 日本

3D Stickers for “Minions & Monsters”

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LOUIS VUITTON × VERDY

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Rakuten Panda

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SHIBANBAN × LINE OpenChat

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Thailand 泰國

Enjoy The Ride with Mitsuru!

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Dior Exclusive Stickers

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JIB JIB & BRAVO: Joy in Every Moment

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上一周的貼圖：LINE 免費貼圖 2026-07-21
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(Android) JapanVPN 使用教學：
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遇到 Bug 直接套用 AI 解法，萬一套用到「消除症狀」而非「解決根因」，錯誤被藏起來，會變成更大的Bug

Max — Mon, 27 Jul 2026 09:19:49 +0000

AI 都會寫 Code 了，我還要學程式幹嘛？

寫在前面： 如果你剛入行沒多久，最近才搞懂指標、遞迴教到懷疑人生，結果一轉頭發現同事丟一句指令（業界叫 Prompt）給 AI，五秒生出一支比你熬夜寫的還漂亮的程式，你心裡大概只有一句 OS：「所以我是在跟 AI 比爛嗎？」

別慌，這篇文章要跟你講清楚：AI 很會「打字」，但它不會「扛鍋」。這篇文章要用最白話、最台的方式，告訴你為什麼你還是得乖乖把資料結構學好，不然你未來只會變成 AI 的傳聲筒工讀生。

* 該不該去 code review AI 出來的巨量 code, 是現在AI coding遇到的問題, 不 review 又怕有問題, 要 review 又很花時間.
* Clean Code 概念，面對大量 AI 生成的程式碼，工程師不需要逐行盯著看，而是透過建立多關卡流程與自動化測試網來進行驗收。
* 如果工程師不懂基本軟體工程觀點與測試設計，就無法替 AI 架設正確的品質監視器。
* 避免成為 AI 傳聲筒與盲目複製者。AI 的本質是語言模型，提供的是聽起來合理的答案，而非保證正確的答案。
* 遇到錯誤就整包丟給 AI 盲目複製貼上，會成為人肉傳聲筒。遇到 Bug 直接套用 AI 解法，萬一套用到「消除症狀」而非「解決根因」，錯誤被藏起來，會變成更大的Bug。

1. 「敲鍵盤的手速」已死

以前工程師比的是誰打字快、誰記得 API 多，跟打電動比手速一樣，越快越潮。

現在呢？你打一行 for 迴圈的時間，AI 已經把基本增刪查改（CRUD）、打包上線的流程（Docker、CI/CD）都生完了，甚至還幫你寫好註解，貼心到讓人想哭。

所以問題來了：

如果打字這個動作已經不值錢了，那我以前辛苦學的程式基礎是不是白學了？

先講結論：「打字的價值」的確歸零了，但「想清楚要打什麼」的價值，反而暴增。 就像計算機再強，你還是要懂數學才能知道要算什麼、答案合不合理；AI 再強，你還是要知道自己要什麼結果，不然只會被 AI 牽著走，錯了都不知道。

舉個栗子： 你要做一個登入功能，跟 AI 說一句「幫我做登入」，AI 三十秒就生出一套。但你如果不知道密碼要加密、不知道 Token 過期要怎麼處理，AI 生出來的東西看起來能動，其實漏洞一堆你也發現不了——因為你根本不知道「要問什麼」。

2. 從「工地搬磚工」變成「AI 工讀生的組長」

以前工程師像是工地的搬磚工，一磚一瓦手工疊；現在你身邊多了一群不用發薪水、不會抱怨加班、但也完全不會自己判斷對錯的 AI 工讀生大軍。

聽起來很爽？先別高興得太早，當組長要會：

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|                AI 時代「工讀生組長」的三大絕活                  |
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|  1. 畫紅線 (立規矩)                                              |
|     - 跟工讀生說清楚：這裡不能偷懶、那裡不能踩雷                |
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|  2. 拆工作 (分派任務)                                            |
|     - 把「做一個網站」拆成十件工讀生聽得懂的小事                |
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|  3. 驗收品質 (抓包 debug)                                        |
|     - 工讀生交差前，你要一眼看出他是不是在「呼嚨」你             |
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如果你自己都不懂邏輯、不懂架構，那你不是在當組長，你是在被工讀生（AI）牽著鼻子走，白忙一場自己還不知道。

舉個栗子： 你叫 AI 做一個「線上點餐系統」，如果沒先講清楚「庫存等於零就不能再下單」，AI 生出來的系統可能讓賣光的餐點還能一直被點，等到客訴湧進來你才發現：不是 AI 笨，是你根本沒把紅線畫清楚。

3. Clean Code 教父鮑伯大叔怎麼說

寫 Code 寫了大半輩子的傳奇人物 Uncle Bob（我們姑且叫他「鮑伯大叔」），最近說了一句話：

「不讀 AI 寫的 Code，是我享受 AI 生產力的唯一方法。」

翻成白話就是：「我懶得逐行檢查，但我會用單元測試當監視器，抓到問題我馬上打回去重寫。」

他的做法是：不是不檢查，是換一種更潮的方式檢查：

多關卡流水線：需求 ➔ 寫 Code ➔ 重構 ➔ 審查，分成好幾道關卡，一關一關檢查，不會一次囫圇吞棗。
測試網：

Gherkin 規格測試：用接近中文的白話文字，先寫清楚「這個功能應該長怎樣」。
單元測試 + 變異測試：故意在程式裡埋一個小錯誤，測試看看你的測試集能不能抓得到。
圈複雜度監控：程式碼裡的分支、判斷式繞來繞去，複雜到連你自己都看不懂？系統會直接標記為不合格。

這段的重點：
AI 時代一樣要守規矩，只是規矩從「手打細節」變成「設計測試、劃邊界、盯指標」。
你連 Clean Code 是三小都不知道，你要怎麼架這套關卡？

舉個栗子： 你請 AI 寫一個「計算購物車總金額」的函式，你不用逐行看它怎麼寫。但你可以先寫好測試：「三件 100 元的商品，總金額應該是 300」、「打完九折優惠碼要變成 270」。AI 寫完，測試沒過就打回去重寫，你就不用自己盯著程式碼一行一行抓錯。

4. 遇到 Bug 只會問 AI？小心變成「人肉複製貼上工具人」

用 AI 解 Bug 完全沒問題，很多時候效率還很高。真正危險的，是那種把 Error Message 整包丟給 AI，AI 說什麼都照抄照信、完全不驗證就貼上去交差，甚至還拿著 AI 的答案去嗆同事「你這樣寫是錯的」的「AI 傳聲筒」工程師。

你可能會想：「反正問題有解決就好，這樣不是很有效率嗎？」——這正是最容易踩的陷阱。這裡的問題不是 AI 笨、只會做表面 workaround（好的模型給足夠上下文，通常真的會去抓根因），問題出在AI 的診斷品質，完全取決於你給的上下文夠不夠。你只丟一行 Error Message，AI 看不到完整的資料流、呼叫關係跟商業邏輯，它只能就手上有限的資訊，給出一個「在它看到的範圍內」合理的答案——這可能真的是根因，也可能只是治標。而你自己如果不懂系統，就完全沒有能力判斷「這個修法到底夠不夠全面」，只能照單全收。萬一 AI 剛好只看到冰山一角，你把那個答案當成解答直接上線，問題會被藏在你沒檢查到的地方，之後才在你意想不到的時間點冒出來，追查難度只會比原本的錯誤訊息更高。

 模糊的問題 ───► LLM / AI ───► Ctrl+C Ctrl+V（完全沒看） ───► 上線後現場爆炸
              （機率式亂猜）      【傳聲筒型工程師本人】

講白了，這種人不是工程師，是人肉滑鼠。

AI 的本質是機率預測的語言模型（業界愛講的 LLM，你可以想成是超強的「文字接龍高手」），它給你的是「聽起來很合理」的答案，不是「保證正確」的答案。機率高不等於邏輯對，更不等於能通過 Code Review。

當你的程式上線後當機、資料庫死鎖、記憶體爆炸時，AI 不會幫你跟主管或客戶鞠躬道歉，只有懂原理的你才能救場。

舉個栗子： 你的程式跳出「NullPointerException」錯誤，把整包錯誤訊息丟給 AI，AI 回你「應該是變數沒初始化」，你看都沒看就跑去跟組員嗆「都是你的錯，你變數沒初始化」。結果真正的問題是你自己傳錯參數——AI 只是照著它看到的字面亂猜，你卻把它的猜測當聖旨。

5. 為什麼你還是要乖乖學？四個「保命」理由

先澄清一個常見誤會：這章不是要你放棄 AI 的速度、回頭手寫每一行。人手寫的程式不會比較安全，事實上人一沒睡飽，錯誤率可能比 AI 還高，只是人犯的錯通常比較慢被發現。真正的重點是：不管是 AI 秒生的程式，還是你自己手刻的程式，都一定會有錯——差別只在於你有沒有能力在它捅出簍子之前抓到它。 學會這四件事，不是為了跟 AI 比誰打字快，而是為了讓你在 AI 高速產出的同時，還能穩穩接住它的錯誤：

① 基礎知識 = 你跟 AI 溝通時的關鍵字彙

你要是不懂演算法，你講不出：「這裡用『N log N』等級的效率就好，不要給我『N 的平方』那種龜速地獄。」
你要是不懂軟體工程，你講不出：「資料存取跟商業邏輯給我分開，不要全部包在一起變成義大利麵條 Code。」
不懂，你就只能跟 AI 說「幫我修一下」——這句話等於跟老闆說「東西壞了幫我修一下」，注定被白眼。

舉個栗子： 你叫 AI「幫我排序這一萬筆訂單」，如果你不懂演算法，你不會知道要多加一句「請用適合大量資料的排序方式」，AI 可能隨手選了一個資料一多就變超慢的寫法，你的程式跑到天荒地老，你還以為是電腦太爛。

② 除錯的「眉角」只有摔過跤才懂

小專案用 AI 生 Code 感覺像開外掛，爽到不行。但等你以後上班，遇到系統一多人用就當機、資料一多就跑不動，你光靠 Prompt 亂許願，AI 只會陪你原地鬼打牆。

沒有實際踩過這些坑的人，很難提前判斷風險藏在哪裡。

舉個栗子： 你的個人小專案只有你自己在測試，訂票功能怎麼寫都沒事；但真的上線後，幾百人在同一秒搶同一張演唱會門票，同一個位子被賣給兩個人的問題才會爆出來。這不是加一句「庫存不足就擋單」就能解決的，背後牽涉到資料庫鎖定、交易衝突這種「多人同時搶同一筆資料」的底層機制——沒摔過這種跤，你連問題出在哪一層都看不出來，更別說叫 AI 怎麼修。

③ 建立「預判程式怎麼跑」的直覺

就像練琴要練到手指自己會動，寫 Code 沒有親手 Debug 過，你的腦中就不會有「程式實際上是怎麼一步步執行」的直覺。

沒有這個直覺，AI 寫出來的到底是精妙的設計，還是藏著地雷的隱憂，你根本看不出來，只能雙手合十祈禱不要出事。

舉個栗子： 有 debug 經驗的人看到「程式跑到一半當機」，腦中會馬上跳出「是不是陣列索引超出範圍」、「是不是資料庫連線忘記關」；沒 debug 過的人看到同樣的錯誤，只能兩眼發呆，繼續把錯誤訊息複製貼上丟給 AI 求救。

④ 最後鍋一定是你背的

不管這段程式是你熬夜半年手刻出來的，還是 AI 三十秒生出來的，只要是你送出去、掛你名字上線的，出事你就是被 Tag 到會議室的人。用 AI 不會讓你變成代罪羔羊，AI 也不會突然幫你把鍋接走——它只是讓交付變快，「誰對結果負責」這件事完全沒變。

你總不能在主管或客戶面前說：「這是 AI 寫的，不甘我的事」——這句話的下場，通常是被電爆或被資遣，二選一，都很痛。

舉個栗子： 工作報告裡引用了 AI 生成但寫錯的數據，主管只會扣你的考績，不會去找 AI 理論；系統半夜當機，老闆凌晨三點打的電話也是打給你，不會打去 OpenAI 或 Anthropic 客服中心。

6. 訂規矩給 AI 也要有分寸，不然你會被自己的規則搞死

講到「劃紅線」，很多人可能會想：那我乾脆把「先寫規格再寫程式」（SDD）、「先寫測試再寫程式」（TDD）這些方法直接寫死在指令裡，叫 AI「每次都要遵守」，這樣不就一勞永逸了嗎？

先講結論：這招聽起來很潮，但用力過猛，你會親手讓 AI 卡住，效率反而變差。

道理很簡單：規則塞越滿越死，AI 反而要先花力氣「消化矛盾」，才輪到它真正做事——就跟你去問主管問題，結果主管先唸十分鐘公司規定給你聽，耐心都磨光了問題還沒解一樣。與其把規則刻成「聖旨」要求每次都套用，不如只給大方向、給原則（例如：「盡量用測試來驗證功能有沒有做對」），讓 AI 自己判斷什麼情況該套用 SDD、什麼情況該套用 TDD——同樣的道理也適用在範例上，丟一堆範例只會把 AI 的思路框死在同一種解法裡，跟你只會套一種模板、遇到新情境就當機一樣。

這章的結論： SDD、TDD 都是好東西，但別無腦焊死在指令裡要求每次遵守。規則要少而準，剩下的判斷力，交給模型自己決定。 你的工作，是當那個「知道什麼時候該立規矩」的人，不是那個把規矩背得滾瓜爛熟、卻不知道變通的乖寶寶。

舉個栗子： 你叫 AI「每次寫程式都一定要先寫測試，絕對不准先寫功能」，結果你只是想寫一個五分鐘就能搞定的練習小工具，AI 卻被規則綁死，硬是先生出一堆測試檔案，原本五分鐘的事拖成半小時。如果你只說「重要的功能記得寫測試驗證」，AI 自己就會判斷這種小練習不需要那麼隆重。

7. 結語：別再迷戀打字的手感，去當那個「下決策的人」

我們早就不是那個在電腦前狂敲鍵盤、用打字速度證明自己很強的年代了。

未來吃得開的工程師：

不是把語法背得滾瓜爛熟的人；
而是最會下指令、劃紅線、抓包，並且事情爆炸時扛得住的人。

不打好基礎，你只會變成 AI 的高級複製貼上工讀生，隨時可能被更便宜的 AI 取代；
打好基礎，你才能真正駕馭 AI 這個強大的工具，做出正確的判斷，而不是被它帶著走、出了包也不知道為什麼。

舉個栗子： 兩個工程師都用 AI 寫同一個專案，A 只會複製貼上 AI 給的答案，卡關就繼續丟給 AI 猜；B 看得懂 AI 寫的邏輯、抓得出漏洞、還會指定架構要求重寫。老闆要的是 B，不是 A——因為 A 的工作，AI 自己就能做，還比較便宜。

思考題（比 deadline 還重要）： 你現在寫 Code，是在「訓練 AI 幫你做事」，還是已經悄悄變成 AI 的人肉傳聲筒了？留言告白一下吧！

LINE 免費貼圖 2026-07-21

Max — Tue, 21 Jul 2026 14:54:14 +0000

這周麥當勞App有在送大薯買一送一。

台股在大特價中，不知該不該進場，進場前務必想清楚這筆操作是屬於「短線搶反彈」還是「長線價值投資」。短線操作必須設定嚴格的停損點；長線投資則要做好承受短期帳面虧損與時間成本的準備。

市場的波動雖然帶來不確定性，但同時也是拉開長期投資績效的時機。建議先評估好手邊的資金現況與心理承受能力，再做出最適合自己的決定。

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路易威登世界之旅限定貼圖

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LINE禮物 × 周氏喵喵

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LINE 旅遊大亨 × 哈囉兔兔合作

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上班族的生存防護盾

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SHIBANBAN with H&M

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G-LO Man & Family Everlasting Green

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LINE 免費貼圖 2026-07-14

Max — Tue, 14 Jul 2026 12:44:44 +0000

最近天氣很怪, 出門記得帶傘.

2026-07-14 傳出高學歷的教授出來砍人, 當面臨巨大的壓力或負面情緒時，缺乏良好的情緒調適機制，高學歷的人同樣可能會失控。做出這樣的事情之後，工作與家人可能都做不成。

張文在 2025-12-19 傍晚，先後在台北車站捷運出口、中山商圈與誠品南西店內投擲煙霧彈並隨機砍人，最後在百貨頂樓墜樓身亡。這起不幸事件總共造成 4 死 11 傷。

社會上想法極端的人真的很多，大家出門在外只能提高警覺，並祈求上天保佑不要遇到。

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與KINGJUN一起發現生活中的萬種幸福！

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Benesse Careeros Character : Nyarios

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Shark Meow×Seven-Eleven

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Noisy chocoZAP×Girly bear

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[Free]Sbi-kun’s daily Stickers!

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Piske & Usagi×Meiji Yasuda Part2

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Noisy chicken × LINE NEWS

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Caho × LINEMO

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Long-tailed Tit × LINE Part Time Jobs

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上一周的貼圖：LINE 免費貼圖 2026-07-07
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LINE 免費貼圖 2026-07-07

Max — Tue, 07 Jul 2026 13:50:02 +0000

哇~ 今天7月7日,晴耶, 先點播一下這首歌。

今天才知道我們天天吃的沙拉油，原來是用黃豆壓榨、化學萃取，再經過精煉純化才做出來的！其實大豆(Soybean)和黃豆(Yellow Soybean)本質上就是同一種作物喔！

最近中聯油脂的大豆沙拉油爆出很大的食安風暴，主要是因為在抽驗中被發現一級致癌物「苯駢芘」超標高達 4 倍！

這跟黃豆的產地很有關係，巴西的氣候相較於美國更為濕潤，所以採收下來的黃豆裡面含有的水分通常比較高。如果黃豆裡的水分太多，在長途運送與儲存的過程中，就會非常容易發霉和腐爛。聽說未來有可能會制訂新的規範，規定含水率高於 12.5% 的黃豆，將不允許用來煉製食用油脂，這樣就能從源頭避免類似的食安風險再次發生。

沒想到連植物的水分都會影響到食安，以後買油真的要更注意來源才行！連「超商飯糰」和高級吃到飽的「饗食天堂」也都中獎。

「巴威」與「梅莎」颱風預計，2026/07/10日至2026/07/14日各地降雨機率高。

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LINE購物直播 ×鼠條

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LINE購物 × 迷妹日常

取得條件：完成《LINE購物》App指定任務
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小粉獅 × 麵包樹動物萌友集合篇

https://line.me/S/sticker/37517

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三花 × 柴語錄動態貼圖

https://line.me/S/sticker/37516

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星城人氣角色伴你好運每一天

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LINE GO × 黏黏屋

取得條件：完成《LINE GO》App指定任務
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Japan 日本

Toy Story 5 | Daiichi Life Insurance

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CALPIS × obungu Animated Stickers

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[Free] USAMARU×WAON POINT

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mokmokchan × LINE NEWS

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SHIROMARU × LINE Pocket Money

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gokigen panda × Yahoo!news

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—

Thailand 泰國

LINE Premium x Circle Dukdik

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60 Years of BAAC Energy Boost

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SPIDER-MAN: BRAND NEW DAY × CHEETOS

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上一周的貼圖：LINE 免費貼圖 2026-06-30
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(Android) JapanVPN 使用教學：
https://max-everyday.com/2017/04/japanvpn-tutorial/

幫 AI 減肥？別盲目相信 markdown 格式比較好

Max — Fri, 03 Jul 2026 09:11:22 +0000

網路上很多人把它吹成幫 AI 減肥的秘密武器，號稱可以一鍵把網址、 PDF 還有 Office 檔案，全部轉換成乾淨俐落的 Markdown 格式。

聽起來超神奇對不對？大家總覺得把一堆像課本一樣厚的長文件換成簡短的 .md 檔，就可以幫 AI 省下大量的 Token 額度，再也不用擔心 AI 讀到一半就斷線或是配額爆表。

殘酷的實驗真相： Word 檔其實更省空間？

不過，經過實際測試，真相可能會讓你跌破眼鏡！

如果你的來源檔案本來就是 Word 檔（ .docx ），而且最後需要的成品也是 Word 檔，直接把 Word 檔餵給 AI ，反而才是最節省 Token 的作法！

很多人會用 Python 腳本硬把 .docx 轉成 .md 檔，結果不僅遺失了一大堆格式，排版也變得亂七八糟。更慘的是，等你讓 AI 修改完 .md 檔，想要再轉回 Word 檔的時候，那才是真正的災難開始。

而且你知道嗎？經過測試發現，大多數只有兩三頁的 Word 檔，檔案大小大概只有 50 KB 左右。如果你硬把它們轉成 .md 檔，體積反而會膨脹到 60 到 70 KB ！這根本不是幫 AI 減肥，是在幫它增重吧？

正確的減肥策略：直接幫 Word 檔抽脂！

既然 Word 檔這麼好用，項目符號的自動排列與編號又比 .md 檔聰明，那我們要怎麼幫它瘦身呢？

最好的解法，就是直接讓 AI 寫一個 Python 腳本，把 Word 檔裡面那些看不見的贅肉與大魔王（例如：嵌入字型、沒用的圖片）通通切掉！

下面這段強大的 Python 程式碼，就是幫 Word 檔完美抽脂的秘密工具：

"""
rebuild_docx.py — 精簡 .docx 檔案大小，保留項目符號，統一使用標楷體字型。

用法：
    python rebuild_docx.py -i <來源檔> -o <輸出檔>

策略：
  1. 直接操作來源文件 XML，保留所有 numPr（項目符號／編號）
  2. 將所有字型改為標楷體
  3. 移除 inline 圖片 ()
  4. 以 zipfile 重寫時去掉 word/fonts/ 嵌入字型（最大體積來源）
"""

import argparse
import io
import os
import zipfile

from docx import Document
from docx.oxml.ns import qn
from lxml import etree

KAITI = '標楷體'


# ── 字型處理 ──────────────────────────────────────────────────────────────────

def _set_rfonts(rFonts_el):
    """將 w:rFonts 元素的所有字型屬性改為標楷體。"""
    ns = 'http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main'
    for attr in ('ascii', 'hAnsi', 'eastAsia', 'cs'):
        rFonts_el.set(f'{{{ns}}}{attr}', KAITI)
    # 移除 theme 字型引用，避免覆蓋
    for attr in ('asciiTheme', 'hAnsiTheme', 'eastAsiaTheme', 'cstheme'):
        key = f'{{{ns}}}{attr}'
        if key in rFonts_el.attrib:
            del rFonts_el.attrib[key]


def apply_kaiti_to_element(root_el):
    """遞迴將 root_el 底下所有 w:rFonts 改為標楷體；
    若某 w:r 沒有 w:rFonts，補上一個。"""
    W = 'http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main'
    # 修改已有的 rFonts
    for rFonts in root_el.iter(f'{{{W}}}rFonts'):
        _set_rfonts(rFonts)
    # 補上沒有 rFonts 的 run
    for rPr in root_el.iter(f'{{{W}}}rPr'):
        if rPr.find(f'{{{W}}}rFonts') is None:
            rFonts = etree.SubElement(rPr, f'{{{W}}}rFonts')
            _set_rfonts(rFonts)
            rPr.insert(0, rFonts)  # rFonts 要在 rPr 最前面


def apply_kaiti_to_styles(doc):
    """修改 document styles 中的預設字型。"""
    styles_el = doc.styles.element
    apply_kaiti_to_element(styles_el)


# ── 移除圖片 ──────────────────────────────────────────────────────────────────

def remove_drawings(root_el):
    """移除所有  元素（inline 圖片）。"""
    W = 'http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main'
    for drawing in root_el.findall(f'.//{{{W}}}drawing'):
        parent = drawing.getparent()
        if parent is not None:
            parent.remove(drawing)


# ── 移除嵌入字型（zip 層級）────────────────────────────────────────────────────

def _clean_rels_xml(data: bytes, skip_types: set) -> bytes:
    """移除 .rels 文件中特定 Type 的 Relationship 節點。"""
    try:
        root = etree.fromstring(data)
        ns = 'http://schemas.openxmlformats.org/package/2006/relationships'
        for rel in root.findall(f'{{{ns}}}Relationship'):
            rtype = rel.get('Type', '')
            if any(t in rtype for t in skip_types):
                root.remove(rel)
        return etree.tostring(root, xml_declaration=True, encoding='UTF-8', standalone=True)
    except Exception:
        return data


def _clean_content_types(data: bytes, skip_exts: set) -> bytes:
    """移除 [Content_Types].xml 中特定副檔名的 Default 及 Override 節點。"""
    try:
        root = etree.fromstring(data)
        ns = 'http://schemas.openxmlformats.org/package/2006/content-types'
        for child in list(root):
            ext = child.get('Extension', '').lower()
            part = child.get('PartName', '').lower()
            if ext in skip_exts or any(f'/media/' in part for _ in [1]):
                if '/media/' in part or ext in skip_exts:
                    root.remove(child)
        return etree.tostring(root, xml_declaration=True, encoding='UTF-8', standalone=True)
    except Exception:
        return data


IMAGE_RELS = {'image', '/image'}
IMAGE_EXTS = {'png', 'jpg', 'jpeg', 'gif', 'bmp', 'tiff', 'wmf', 'emf', 'odttf'}
FONT_RELS  = {'font', '/font'}


def strip_bloat(src_bytes: bytes) -> bytes:
    """重新打包 zip：去除嵌入字型、媒體圖片，並清理對應的 .rels 與 Content_Types。"""
    buf = io.BytesIO()
    with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(src_bytes), 'r') as zin, \
         zipfile.ZipFile(buf, 'w', compression=zipfile.ZIP_DEFLATED) as zout:
        for item in zin.infolist():
            name = item.filename
            # 略過嵌入字型和媒體圖片
            if name.startswith('word/fonts/') or name.startswith('word/media/'):
                continue
            data = zin.read(name)
            # 清理字型與圖片的關聯
            if name.endswith('.rels'):
                data = _clean_rels_xml(data, IMAGE_RELS | FONT_RELS)
            # 清理 Content_Types
            if name == '[Content_Types].xml':
                data = _clean_content_types(data, IMAGE_EXTS)
            zout.writestr(item, data)
    return buf.getvalue()


# ── 表格版面修正 ──────────────────────────────────────────────────────────────

def fix_tables(doc):
    """
    每張表格：
      1. 移除 w:tblpPr（浮動定位 → 原因：導致文字排在表格右側）
      2. 寬度設為 100%（w:tblW type="pct" w="5000"）
      3. 清除左縮排（w:tblInd w="0"）
    """
    W = 'http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main'
    TBL_PP  = f'{{{W}}}tblpPr'
    TBL_W   = f'{{{W}}}tblW'
    TBL_IND = f'{{{W}}}tblInd'
    TBL_PR  = f'{{{W}}}tblPr'

    for table in doc.tables:
        tbl = table._element
        tblPr = tbl.find(TBL_PR)
        if tblPr is None:
            tblPr = etree.SubElement(tbl, TBL_PR)
            tbl.insert(0, tblPr)

        # 1. 移除浮動定位
        for el in tblPr.findall(TBL_PP):
            tblPr.remove(el)

        # 2. 寬度 100%
        tblW = tblPr.find(TBL_W)
        if tblW is None:
            tblW = etree.SubElement(tblPr, TBL_W)
        tblW.set(f'{{{W}}}type', 'pct')
        tblW.set(f'{{{W}}}w', '5000')

        # 3. 清除縮排
        tblInd = tblPr.find(TBL_IND)
        if tblInd is None:
            tblInd = etree.SubElement(tblPr, TBL_IND)
        tblInd.set(f'{{{W}}}type', 'dxa')
        tblInd.set(f'{{{W}}}w', '0')



# ── 移除顏色 ──────────────────────────────────────────────────────────────────

def remove_colors(doc):
    """
    移除文件中所有顏色相關設定：
      - w:color    (文字顏色)
      - w:highlight (螢光筆)
      - w:shd      (段落、儲存格、文字底色)
    同時將 styles 中的顏色也一併清除。
    """
    W = 'http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main'
    COLOR_TAGS = {f'{{{W}}}{t}' for t in ('color', 'highlight', 'shd')}

    for el in doc.element.iter():
        if el.tag in COLOR_TAGS:
            parent = el.getparent()
            if parent is not None:
                parent.remove(el)

    # styles 也清除
    for el in doc.styles.element.iter():
        if el.tag in COLOR_TAGS:
            parent = el.getparent()
            if parent is not None:
                parent.remove(el)

    # styles 也清除
    for el in doc.styles.element.iter():
        if el.tag in COLOR_TAGS:
            parent = el.getparent()
            if parent is not None:
                parent.remove(el)


# ── 主流程 ────────────────────────────────────────────────────────────────────

def process_docx(src_path: str, dst_path: str, strip_color: bool = False):
    before_kb = os.path.getsize(src_path) / 1024
    print(f'來源：{src_path}  ({before_kb:.1f} KB)')

    doc = Document(src_path)

    # 1. 字型改為標楷體
    apply_kaiti_to_element(doc.element)
    apply_kaiti_to_styles(doc)

    # 2. 移除 inline 圖片
    remove_drawings(doc.element)

    # 3. 表格：100% 寬、移除浮動定位
    fix_tables(doc)

    # 4. 移除顏色（選用）
    if strip_color:
        remove_colors(doc)
        print('  → 顏色已清除')

    # 5. 存到記憶體
    buf = io.BytesIO()
    doc.save(buf)
    docx_bytes = buf.getvalue()

    # 4. zip 層級：去除嵌入字型與媒體圖片
    docx_bytes = strip_bloat(docx_bytes)

    # 5. 寫出
    with open(dst_path, 'wb') as f:
        f.write(docx_bytes)

    after_kb = os.path.getsize(dst_path) / 1024
    print(f'輸出：{dst_path}  ({after_kb:.1f} KB)  縮減 {(1 - after_kb/before_kb)*100:.0f}%')


# ── CLI ───────────────────────────────────────────────────────────────────────

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description='精簡 .docx 大小：標楷體字型、保留項目符號、去除嵌入字型與圖片。'
    )
    parser.add_argument('-i', '--input',  required=True, help='來源 .docx 路徑')
    parser.add_argument('-o', '--output', required=True, help='輸出 .docx 路徑')
    parser.add_argument('--no-color', action='store_true', help='移除所有顏色（文字色、螢光筆、底色）')
    args = parser.parse_args()

    process_docx(args.input, args.output, strip_color=args.no_color)


if __name__ == '__main__':
    main()

生成 python 的 prompt:

* 撰寫 Python 腳本，使用簡潔的方式生成 .docx 文件，避免複雜的格式設定以減少檔案大小, 字型使用[標楷體].
* 所有項目的編號要一致且按順序排列.

接著再請 AI 寫 .bat 檔, 方便把來源資料夾下的 .docx 輸出到另一個資料夾下, 例如: convert.bat

echo 轉換中：XX說明書…
python rebuild_docx.py –no-color -i “backup\XX說明書.docx” -o “XX說明書.docx”

要注意的是, 也許你的 Word 裡需要 “媒體圖片“, 你可能需要微調上面的流程.

我發現, 大多的 Word 檔, 如果只有 2~3 頁的話, 內容在 50KB 左右, 改用 .md 反而會長到 60~70KB.

使用 Word 檔好處很多, 直接預覽也方便, 改用 libreoffice 或 ms office , google document 的 preview 也很方便, 對項目符號的自動排列與編號比 .md 好很多.

之前自動把目錄資料夾裡的 .html 轉成 .md 的 .bat 檔:

python convert_htm_to_md.py

python script:

import os
import glob
import html2text
import re
from bs4 import BeautifulSoup

def convert_htm_to_md():
    # Initialize html2text converter
    h = html2text.HTML2Text()
    h.ignore_links = False
    h.ignore_images = False
    h.body_width = 0  # No wrapping

    # Find all .htm files
    htm_files = glob.glob("*.htm")
    
    if not htm_files:
        print("No .htm files found in the current directory.")
        return

    for htm_file in htm_files:
        md_file = os.path.splitext(htm_file)[0] + ".md"
        print(f"Converting {htm_file} to {md_file}...")
        
        try:
            with open(htm_file, "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
                html_content = f.read()
            
            # Pre-processing: Remove hidden elements using BeautifulSoup
            soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
            
            # Remove elements with display:none or mso-hide:all
            for element in list(soup.find_all(style=True)):
                if element.parent is None:
                    continue
                style = element.get('style', '').lower()
                if 'display:none' in style.replace(' ', '') or 'mso-hide:all' in style.replace(' ', ''):
                    element.decompose()
            
            # Convert cleaned HTML to Markdown
            markdown_content = h.handle(str(soup))
            
            # Post-processing to reduce tokens
            # 1. Remove empty bold/italic markers and those containing only horizontal whitespace
            markdown_content = re.sub(r'(\*\*|__)[ \t]*\1', '', markdown_content)
            
            # 2. Remove redundant asterisks/underscores (e.g., **** -> empty)
            markdown_content = re.sub(r'(\*\*|__){2,}', '', markdown_content)
            
            # 3. Split into lines and strip trailing whitespace
            lines = [line.rstrip() for line in markdown_content.splitlines()]
            
            # 4. Collapse multiple empty lines into one
            new_lines = []
            if lines:
                new_lines.append(lines[0])
                for i in range(1, len(lines)):
                    if lines[i] == "" and lines[i-1] == "":
                        continue
                    new_lines.append(lines[i])
            
            # 5. Remove leading and trailing empty lines
            while new_lines and new_lines[0] == "":
                new_lines.pop(0)
            while new_lines and new_lines[-1] == "":
                new_lines.pop()
                
            markdown_content = "\n".join(new_lines)
            
            with open(md_file, "w", encoding="utf-8") as f:
                f.write(markdown_content)
                
            print(f"Successfully converted {htm_file}")
        except Exception as e:
            print(f"Failed to convert {htm_file}: {e}")

if __name__ == "__main__":
    convert_htm_to_md()

如果直接在全網頁上處理, 參考: Gemini 的 Gem 教學, 以政府資訊採購規格書審查專家為例
https://max-everyday.com/2026/06/gemini-gem-cot/

GitHub Copilot 上架了全新的 Claude Sonnet 5 模型

Max — Fri, 03 Jul 2026 00:55:22 +0000

GitHub Copilot 已上架全新的 Claude Sonnet 5 模型，表現跟 Claude Opus 4.8 一樣好，價格比 Claude Sonnet 4.6 便宜。這根本就是用平民的價格，買到接近跑車等級的效能。

已直接切到新模型了, 更便宜, 又更好用, 只是在回覆時很容易出現簡體中文字.

使用心得：很容易觸發背景代理, 自動在各自獨立的 git worktree 中並行工作。模型所製作的計劃會被自動的更新與記錄進度,工作完成的通知之前也都會驗證結果。效率似乎有比之前版本更好。

根據 Anthropic 官方在 2026 年 6 月 30 日發佈的消息， Claude Sonnet 5 被定位為目前為止最具有自主行動能力的 Sonnet 系列模型。它不只會乖乖聽話，還會自己擬定計畫、熟練地操作瀏覽器和終端機，甚至能獨立執行很多複雜任務。這種等級的自主能力，在幾個月前可是只有那些又貴又巨大的模型才做得到。

對很多寫程式的開發者來說， AI 的自主時代其實是從 Sonnet 系列開始的。Sonnet之前的版本，在寫程式跟操作工具上就已經讓人很驚艷，但最近最猛的突破通常還是出現在 Opus 系列。

而這次的 Sonnet 5 直接縮短了這個差距。它在(1)邏輯推理、(2)工具使用、(3)程式編寫以及(4)知識工作等重要指標上，都比舊款的 Sonnet 4.6 有了巨大的飛躍。

在大家最關心的安全性方面，測試發現 Sonnet 5 做壞事的機率比 Sonnet 4.6 還要低，面對網路上的惡意引導或提示詞攻擊，它也更懂得拒絕，比較不容易胡言亂語或一味迎合使用者。不過，官方也誠實表示，他們沒有特別訓練它去進行網路安全攻防，所以如果比起更高等級的 Opus 4.8 ， Sonnet 5 在防禦某些複雜漏洞時的表現還是稍微嫩了一點。

在收費部分，Anthropic 官方推出了限時體驗價。從現在開始到 2026 年 8 月 31 日為止，每百萬個輸入字元(per 1M tokens)只要 2 美元，輸出字元則是 10 美元。到了 9 月 1 日之後，就會恢復成標準定價，也就是輸入 3 美元、輸出 15 美元。

簡單來說，這是一顆加量不加價的限時打折，趕快來去體驗看看。

LINE 免費貼圖 2026-06-30

Max — Tue, 30 Jun 2026 14:48:50 +0000

「巴威」與「梅莎」颱風預計，2026/07/10日至2026/07/14日各地降雨機率高。

* 加完好友下載完貼圖，請記得「封鎖」官方好友，以免收到廣告。

Taiwan 台灣

LINE Rangers 放置戰爭 × 超人力霸王貼圖

https://line.me/S/sticker/37494

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昇恆昌 × 小學課本的逆襲：小學生FUN假趣

https://line.me/S/sticker/37444

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LINE購物夯話題 × 臘腸狗薯條實用篇

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光比鹿比陪你過生活 3

https://line.me/S/sticker/37177

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—

Japan 日本

Mike, Zenny, and Lop’s Mercari Days

https://line.me/S/sticker/37332

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ELLE SHOP Friends

https://line.me/S/sticker/37251

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Noisy chicken×Japanet

https://line.me/S/sticker/37248

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Girly Bear × LINE Shopping

https://line.me/S/sticker/36975

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Kiro Stickers

https://line.me/S/sticker/36498

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—

Korea 韓國

Animated 15th Anniv. Stickers for All!

https://line.me/S/sticker/37549

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—

Thailand 泰國

Vichy Healthy Skin & Scalp Stickers

https://line.me/S/sticker/37524

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Animated 15th Anniv. Stickers for All!

https://line.me/S/sticker/37505

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Sati Fighter – Be Aware, Prevent Scams

https://line.me/S/sticker/37416

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LOEWE 180th Anniversary Stickers

https://line.me/S/sticker/37372

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—
上一周的貼圖：LINE 免費貼圖 2026-06-23
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(Android) JapanVPN 使用教學：
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Max – Max的每一天

LINE 免費貼圖 2026-08-04

TFAI × 57 台語片ㄅ級分

LINE購物夯話題 × 耍廢貓暑假玩樂篇

動畫「怪獸8號」＆《LINE Rangers》

LINE Magic

UH THE RABBIT × Lawson Store 100

KOMEHYO Characters: Relay & Use

hokuohkurashi’s cat stickers

Gyutto Chat

Moving Mini Obungu & POiNCO Brothers

Daily Feelings for LINE Home

TSUM TSUM FAN FESTA 2026

Anime Kaiju No. 8 & LINE Rangers

J’Beaut and Jodd : Glow & Go

Nong Rak Mak

Anime Kaiju No. 8 & LINE Rangers

GitHub Copilot 的 AI 模型，哪款便宜又大碗？

1. 便宜實用組：小資族與日常 Code 寫手首選

2. 中量級主力組：複雜任務的平價好幫手

3. 重量級旗艦組：課金大佬與硬核邏輯專用

Copilot 終極省錢三招

總結

LINE 免費貼圖 2026-07-28

麥麥欲氣淘-澳門旅遊篇

康是美 & 米工：可愛日常陪伴你

恆富 – 社畜日常

LINE旅遊 × 只想到處去玩的鵝

3D Stickers for “Minions & Monsters”

LOUIS VUITTON × VERDY

Rakuten Panda

SHIBANBAN × LINE OpenChat

Enjoy The Ride with Mitsuru!

Dior Exclusive Stickers

JIB JIB & BRAVO: Joy in Every Moment

遇到 Bug 直接套用 AI 解法，萬一套用到「消除症狀」而非「解決根因」，錯誤被藏起來，會變成更大的Bug

1. 「敲鍵盤的手速」已死

2. 從「工地搬磚工」變成「AI 工讀生的組長」

3. Clean Code 教父鮑伯大叔怎麼說

4. 遇到 Bug 只會問 AI？小心變成「人肉複製貼上工具人」

5. 為什麼你還是要乖乖學？四個「保命」理由

① 基礎知識 = 你跟 AI 溝通時的關鍵字彙

② 除錯的「眉角」只有摔過跤才懂

③ 建立「預判程式怎麼跑」的直覺

④ 最後鍋一定是你背的

6. 訂規矩給 AI 也要有分寸，不然你會被自己的規則搞死

7. 結語：別再迷戀打字的手感，去當那個「下決策的人」

LINE 免費貼圖 2026-07-21

路易威登世界之旅限定貼圖

《麥當勞霹靂甜心傳》限定貼圖第二彈

LINE禮物 × 周氏喵喵

LINE 旅遊大亨 × 哈囉兔兔合作

上班族的生存防護盾

LINE購物品牌名店×超可愛貓貓

桃波米

SHIBANBAN with H&M

SPIDER-MAN: BRAND NEW DAY×Demaecan

G-LO Man & Family Everlasting Green

Enfa Smart Club: 1 Day with Abigail

LINE 免費貼圖 2026-07-14

與KINGJUN一起發現生活中的萬種幸福！

LINE購物 × 赤柴島由

Benesse Careeros Character : Nyarios

Shark Meow×Seven-Eleven

Noisy chocoZAP×Girly bear

[Free]Sbi-kun’s daily Stickers!

Piske & Usagi×Meiji Yasuda Part2

Noisy chicken × LINE NEWS

Caho × LINEMO

Long-tailed Tit × LINE Part Time Jobs

LINE 免費貼圖 2026-07-07

LINE購物直播 ×鼠條

LINE購物 × 迷妹日常

小粉獅 × 麵包樹 動物萌友集合篇

三花 × 柴語錄動態貼圖

星城人氣角色伴你好運每一天

LINE GO × 黏黏屋

Toy Story 5 | Daiichi Life Insurance

CALPIS × obungu Animated Stickers

[Free] USAMARU×WAON POINT

小粉獅 × 麵包樹動物萌友集合篇