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19 Oct 2024 • 1 min read
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高市早苗大勝,其實在改變什麼?

高市早苗大勝,其實在改變什麼?

—小島視角|Uncle Lu(老呂)| February 9, 2026 昨天,日本剛辦完眾議院選舉,這是日本國會裡最有實權的一院,一共有 465 席。結果,高市早苗所屬的執政陣營不只是贏,而是直接拿下超過三分之二的席次,等於在國會裡站在一個非常穩的位置。這種贏法,不是「小贏」,而是那種會改變整個政治節奏的贏。 很多人看到這種新聞,第一個反應可能是:「這不就是日本國內政治嗎?跟我們有什麼關係?」 但我反而會想問你另一個問題:當一個大國的方向盤,被更牢牢地握在同一條路線手上,這會不會改變它接下來幾年的做事方式?而它做事方式一變,我們這種住在小島上的,真的能當作什麼都沒發生嗎? 在談影響之前,先用一張簡單的表,看看現在日本國會兩院各政黨的席次分布情況(資料整理自維基百科): 政黨 眾議院 參議院 合計 自由民主黨(1955–) 262 119 381 立憲民主黨(2020–) 96 39 135
09 Feb 2026 7 min read
你給的是答案,還是成長?

你給的是答案,還是成長?

《論語》有言:「不憤不啟,不悱不發。」 孔子教人,從來不是急著把答案塞進學生腦袋裡,而是等對方走到「快想通、但還差一點」的時候,用一句問題點醒。這不是故弄玄虛,而是一種對人如何真正學會、真正改變的深刻理解。 被告知的,容易照做; 自己想通的,才會走遠。 在管理或帶人的現場,我們其實很容易走向另一條更省事的路:直接給答案。 「這個流程不對,應該改成那樣。」 「你這樣做效率太低,下次照我說的來。」 「問題就在這裡,我已經幫你想好解法了。」 這些話通常沒有錯,而且很快、很有效率。短期來看,事情確實會動起來。但久了你會發現一個隱性成本:對方越來越依賴你的答案,而不是自己的判斷。 於是你變得很忙。 小問題也要來問你,決定都等你拍板,一離開你,進度就卡住。 這時候,問題往往不在能力,而在方式。 如果我們把「陳述」換成「提問」,很多對話的質地會完全不同。 不說:「這個方案風險太高。
08 Feb 2026 3 min read
OpenClaw 初探:當 AI 不再只是聊天,而是開始「動手做事」

OpenClaw 初探:當 AI 不再只是聊天,而是開始「動手做事」

呂宗宜 | February 8, 2025 過去兩年,生成式 AI 的主戰場幾乎都圍繞在「會不會說話」:誰的模型更聰明、誰的回覆更像人、誰的推理能力更強。 但在產業第一線,另一個問題正變得愈來愈清楚: 如果 AI 只會回答,不能行動,那它究竟離「真正的生產力工具」還有多遠? 這也正是為什麼最近像 OpenClaw 這類「可操作工具的 AI Agent」開始引起關注。 1. 從「會聊天」到「會做事」:AI 正在換賽道 從技術演進來看,ChatGPT 這一代模型主要解決的是「理解與生成語言」的問題;然而,在多數組織的實務場景中,真正消耗人力成本的,往往不是「不知道怎麼做」,而是: * 需要開啟哪些系統 * 需要填寫哪些表單 * 需要在不同介面之間複製貼上資料 * 需要反覆執行哪些例行流程
08 Feb 2026 5 min read
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