2025/12/14

logseq/ obsidian改日期格式檔名

 沒錯,你的邏輯非常清晰且安全。這正是處理大量資料遷移的標準 SOP:

  1. 內容清洗 (Content Refactoring): 先把筆記內部所有的 [[December 15th, 2025]] 連結改成 [[2025-12-15]]。這時候檔案還沒改名,所以連結會暫時失效(沒關係)。

  2. 檔案重命名 (File Renaming): 把檔名改成 2025-12-15.md。這時候剛才改好的連結就會自動生效。

  3. 衝突防護 (Collision Guard): 如果 2025-12-15.md 已經存在,則跳過該檔案的改名,留給你之後用 Obsidian 的 Note Composer 手動合併。

我為你寫了一個 Python Script,具備了 Dry Run (模擬執行) 功能。預設是「只顯示不執行」,確認沒問題後你可以把開關打開。

Python 自動遷移腳本

請將以下程式碼存成 migrate_roam_dates.py,並放在你的 Logseq pages 或 journals 資料夾同一層目錄中(或者你需要修改 TARGET_DIR 路徑)。

Python
import os
import re
import sys

# ================= 設定區 =================

# 指定你的筆記資料夾路徑 (例如: r"C:\Users\Name\Logseq\pages")
# 如果腳本放在筆記資料夾內,使用 "." 即可
TARGET_DIR = r"." 

# 安全開關:True = 只顯示會發生什麼事,不實際修改檔案
# 確認無誤後,請改成 False
DRY_RUN = True 

# =========================================

# 月份對照表
MONTH_MAP = {
    "January": "01", "February": "02", "March": "03", "April": "04",
    "May": "05", "June": "06", "July": "07", "August": "08",
    "September": "09", "October": "10", "November": "11", "December": "12"
}

# Regex 模式:匹配 Roam 格式日期 (例如 December 1st, 2025)
# 捕捉組: Group 1=Month, Group 2=Day, Group 3=Year
DATE_PATTERN = re.compile(
    r'(January|February|March|April|May|June|July|August|September|October|November|December)\s+(\d{1,2})(?:st|nd|rd|th),\s+(\d{4})',
    re.IGNORECASE
)

def to_iso_format(match):
    """將匹配到的 Roam 日期轉換為 YYYY-MM-DD"""
    month_name = match.group(1).title() # 確保首字大寫以匹配字典
    day = int(match.group(2))
    year = match.group(3)
    
    month_num = MONTH_MAP.get(month_name)
    if not month_num:
        return match.group(0) # 找不到月份則不改
        
    return f"{year}-{month_num}-{day:02d}"

def process_files():
    print(f"🚀 開始執行... (Dry Run 模式: {DRY_RUN})")
    print(f"📂 目標資料夾: {os.path.abspath(TARGET_DIR)}\n")

    files = [f for f in os.listdir(TARGET_DIR) if f.endswith(".md")]
    
    # ---------------------------------------------------------
    # 第一階段:修改檔案內容 (Content Replacement)
    # ---------------------------------------------------------
    print("--- 階段 1: 修改檔案內容中的連結 ---")
    modified_count = 0
    
    for filename in files:
        file_path = os.path.join(TARGET_DIR, filename)
        
        try:
            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                content = f.read()
            
            # 尋找 [[December 15th, 2025]] 這種格式
            # 我們使用回調函數 to_iso_format 來動態替換
            new_content = DATE_PATTERN.sub(to_iso_format, content)
            
            if content != new_content:
                print(f"[修改內容] {filename}")
                modified_count += 1
                
                if not DRY_RUN:
                    with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
                        f.write(new_content)
                        
        except Exception as e:
            print(f"❌ 讀取錯誤 {filename}: {e}")

    print(f"第一階段完成:共計畫修改 {modified_count} 個檔案的內容。\n")

    # ---------------------------------------------------------
    # 第二階段:修改檔名 (Rename Files)
    # ---------------------------------------------------------
    print("--- 階段 2: 修改實體檔名 ---")
    rename_count = 0
    skip_count = 0
    
    # 重新掃描一次檔案列表,確保處理的是當前狀態
    files = [f for f in os.listdir(TARGET_DIR) if f.endswith(".md")]

    for filename in files:
        # 檢查檔名是否符合 Roam 格式 (去掉 .md 後檢查)
        name_without_ext = filename[:-3]
        match = DATE_PATTERN.fullmatch(name_without_ext)
        
        if match:
            new_name_body = to_iso_format(match)
            new_filename = f"{new_name_body}.md"
            
            old_path = os.path.join(TARGET_DIR, filename)
            new_path = os.path.join(TARGET_DIR, new_filename)
            
            # 檢查新檔名是否已經存在 (衝突檢查)
            if os.path.exists(new_path) and filename != new_filename:
                print(f"⚠️ [跳過 - 檔名衝突] {filename} -> {new_filename} (目標檔案已存在)")
                skip_count += 1
            else:
                print(f"✅ [改名] {filename} -> {new_filename}")
                rename_count += 1
                
                if not DRY_RUN:
                    try:
                        os.rename(old_path, new_path)
                    except Exception as e:
                        print(f"❌ 改名失敗: {e}")

    print(f"\n第二階段完成:")
    print(f"預計改名: {rename_count}")
    print(f"預計跳過 (衝突): {skip_count}")
    
    if DRY_RUN:
        print("\n✨ 這是模擬執行,沒有檔案被修改。")
        print("請將程式碼中的 DRY_RUN = False 改為 True 以執行實際操作。")
    else:
        print("\n🎉 作業完成!請記得使用 Obsidian Note Composer 處理那些「跳過」的重複檔案。")

if __name__ == "__main__":
    # 簡單防呆:確認路徑存在
    if os.path.exists(TARGET_DIR):
        process_files()
    else:
        print("❌ 找不到目標資料夾,請修改 TARGET_DIR 設定。")

如何使用此腳本

  1. 備份!備份!備份!

    在執行任何腳本前,請將你的整個 Logseq/Obsidian 資料夾複製一份到其他地方。

  2. 設定路徑:

    打開腳本,修改 TARGET_DIR。

    • 如果你把腳本直接丟進 pages 資料夾執行,保持 TARGET_DIR = "." 即可。

    • 否則請填入完整路徑,例如:TARGET_DIR = r"D:\MyNotes\pages" (注意前面的 r)。

  3. 執行 Dry Run (模擬):

    直接執行腳本:python migrate_roam_dates.py。

    它會列出所有它「打算」修改的內容和檔名。

    • 檢查 [修改內容] 是否正確抓到了日期。

    • 檢查 [改名] 轉換的 ISO 格式是否正確。

    • 檢查 [跳過 - 檔名衝突] 是否有正確偵測到重複檔案。

  4. 正式執行:

    將程式碼第 13 行改成 DRY_RUN = False。

    再次執行腳本。

  5. 善後處理:

    執行完畢後,打開 Obsidian,你會發現大部分檔案都已經變成標準的 2025-12-15.md。

    剩下的就是那些在 Console 中顯示 [跳過] 的檔案(即舊格式檔名),請使用 Obsidian 的 Note Composer 手動將它們合併到新的日期檔案中。

2025/12/04

最佳實踐:工作生活平衡 x 自我照顧 x 成長表現

 

⭐ 

最佳實踐:工作生活平衡 x 自我照顧 x 成長表現


👤 

給個人的最佳實踐(Best Practices for Individuals)


1. 建立「必要休息」觀念,而非「有空才休息」

  • 把休息視為維持表現的必需品,而不是罪惡或奢侈品。

  • 在行事曆中安排「不可移動的休息時段」。


2. 每天留 30–60 分鐘給自己


不必追求儀式感,只需固定時間做能補充能量的事:

  • 運動

  • 閱讀

  • 散步

  • 冥想

  • 單純發呆


這是「自我照顧」最基本也最有效的投資。


3. 留意「能量狀態」而非只看效率


問自己:

  • 今天我的心情是什麼?

  • 我現在是在「撐著」還是「運作著」?

  • 身體是否緊繃或疲憊?

    能量下降不代表你不努力,而是需要充電。


4. 練習健康的界線感(Boundaries)

  • 學會禮貌但堅定地拒絕不合理的工作量。

  • 設定「下班後不回應」的原則(或至少限縮範圍)。


界線不是冷漠,是保護你的專業與健康。


5. 把個人成長視為長期而非爆發式

  • 不以「短時間爆肝」換「表現」。

  • 以持續的小進步、長期輸出為核心。


🏢 

給管理階層的最佳實踐(Best Practices for Management)


1. 建立真正尊重下班時間的文化

  • 不鼓勵下班後的訊息與臨時需求。

  • 主管以身作則:不要在深夜傳工作訊息(即使說「不用回也可以」)。


文化由行為堆疊,而不是口號決定。


2. 用「可持續產能」評估表現,而非「工作時數」

  • 評價員工要看輸出成果與思考品質,而不是工時長短。

  • 避免美化過勞(hero culture)。


可持續的表現才是企業資本。


3. 定期與員工檢視工作負載(Workload Review)


每月或每季檢視:

  • 工作是否過量?

  • 是否明顯超出職務範圍?

  • 是否產生長期能量透支?


這比 OKR 更能反映真實健康程度。


4. 投資員工身心福祉(Well-being)

  • 提供心理諮商、冥想課程、運動補助

  • 定期 team day 或輕鬆聚會

  • 創造安全感強、互相支持的團隊氛圍


健康的員工才能創造健康的績效。


5. 以「人」為中心,而非軟體運算式管理

  • 面談時問「你最近還好嗎?」而不是只有問專案進度。

  • 鼓勵溝通、覺察與學習,而不是壓力傳遞鏈。


管理的是人,不是系統上的資源點。


🌟 

總結金句(可用於簡報/貼文)


個人的能量是績效的基礎;團隊的文化是能量的土壤。
照顧好人,績效自然會被照顧。

2025/12/03

為什麼你的筆記撐不了多久?——讓筆記真正「留得住」的大原則

https://www.youtube.com/watch?v=cCoaug12x8Y


為什麼你的筆記撐不了多久?——讓筆記真正「留得住」的大原則


不久前,我找到了一本自己很久以前寫的筆記本,裡面滿滿都是當時的想法與記錄。

但翻著翻著,我突然發現一件怪事:


很多筆記,我 看得懂字,卻完全看不懂在寫什麼


「記得打給 G」
「19.5 是最好的設定」
「今天真的很糟」


誰是 G?

要打給他幹嘛?

19.5 是哪裡的設定?

今天到底發生了什麼事?


那一刻,我感覺自己在讀別人的日記。


我是 Ryder,子彈筆記(Bullet Journal)方法的創辦人。這是一套幫助世界各地的人,用書寫打造更有意識生活的「人生作業系統」。

上一篇影片談的是如何讓你的「思考」更有未來性;這次,則是談:如何讓你的「筆記」在未來依然有用。


一、第一步:決定「你的筆記到底放哪裡」


不管你用紙本還是數位工具,要讓筆記有長期價值,第一件事是:

承諾一個「主要筆記容器」


如果沒有明確的依歸,我們很容易陷入一種狀況:


筆記長在各處:便利貼、各種筆記本、手機備忘錄、三個不同的筆記 App、公司筆記系統……


這種狀況叫做:筆記蔓延(note creep)


它帶來兩個問題:

  1. 小問題:每次都要重新決定寫在哪裡

    浪費心力與時間。

  2. 大問題:之後根本找不到當初寫下的重要內容

    這會讓你損失時間、金錢、機會,甚至好的點子就這樣消失。


解法:定義你的「單一真實來源」(Source of Truth)


也就是:所有筆記「一開始」都會出現的地方

  • 有人選擇 Obsidian、Notion 等 App

  • 對我來說,這個地方就是 子彈筆記本(Bullet Journal)


不論是工作還是生活,只要是筆記,一律先寫進同一個地方。


之後,你可以再把其中一部分轉移到其他系統,例如:

  • 把閱讀筆記整理進 Obsidian 作為長期知識庫

  • 或用數位工具管理大型專案


但好處是:

永遠知道「最初的筆記」在哪裡,因此不會迷路。


二、數位 vs 紙本:兩個關鍵問題——「會不會爛掉」和「到底是不是你的」


我個人用紙本,但這裡的思考也適用於數位筆記。


1. 數位筆記的兩大風險


(1)連結腐爛(Link Rot)

很多人喜歡在數位筆記裡塞滿連結,連到:

  • 文章

  • 資源

  • 網站

  • 雲端檔案


但研究顯示,幾年之後,這些連結有很大比例都會失效

曾經引用的內容,就這樣憑空消失。


這就是所謂的 link rot


(2)你不一定真正「擁有」你的筆記

如果你的筆記主要存在某個 App 裡,那麼:

  • 功能會隨著公司策略而改變

  • 更新可能會破壞你原本好不容易建立起來的系統

  • 最嚴重的是:

    • 公司被收購、關閉、轉型

    • 方案改價,你被迫付高價或被鎖在門外


有用戶曾遇過:

從每月 60 美元,突然變成 1000 美元,只為了繼續存取自己的資料。


當筆記容器不是你控制的,它就不是真正安全的。


2. 如何讓數位筆記比較「未來安全」?


可以注意兩件事:

  1. 使用開放格式

    • 例如:Markdown、純文字檔

  2. 檔案能存在你自己的設備上(本機或你控制的雲端)


如果你聽不懂技術細節,可以簡化成兩個問題:

  • 我可以 離線閱讀與編輯 這些筆記嗎?

  • 我可以用 其他程式打開這些筆記,而不會亂碼或失真 嗎?


只要有任何一題答案是「不行」,

那麼你對筆記的掌控權就不太夠。


3. 紙本筆記:回到你真正能掌握的東西


用筆記本的好處是:

  • 不會被關掉

  • 不會漲價

  • 不會更新壞掉


真正需要注意的是:品質

  • 太便宜的筆記本容易:

    • 裂膠、掉頁

    • 紙張太薄、滲墨

    • 長期保存後難以閱讀


我自己在設計官方子彈筆記本時,是找了一家做筆記本超過百年的公司合作——我本來就是他的愛用者,才成為合作方。


一本好筆記本,是你與自己對話的容器,不該是事後才被隨便想起來的產品。


三、第二步:給筆記一個「結構」,避免變成亂流


就算你已經決定好筆記要放哪裡,如果沒有系統,內容還是很容易變成:


一堆混在一起的:To-do、情緒、回憶、靈感、會議紀錄……


結果是:

  • 當下覺得有記下就好

  • 未來的自己完全不知道去哪找、怎麼用


這時,「子彈筆記方法」就能派上用場。


以下是 3 個讓筆記更有「未來可讀性」的核心設計:


1. 索引(Index):幫你的筆記本做「目錄」


索引的功能就像:

  • 書本的目錄

  • 檔案系統的地址簿


作用:

  • 快速找到你當初寫下某個主題的位置

  • 一眼看到:這本筆記本使用期間,你都在關注什麼議題


你也可以在數位系統裡實作類似概念,例如:

  • 標籤

  • 目錄頁

  • 主題頁索引


2. 收藏(Collections):同類的內容寫在一起


所謂 Collections,就是:


相關的內容集中在同一區域


例如:

  • 某個專案的所有構想與紀錄

  • 關於家人的回憶

  • 職涯反思

  • 諮商 / 治療筆記

  • 某本書的閱讀心得


只要「同一主題的東西寫在一起」,

你就自然替這些資料提供了 脈絡與意義,讓未來的自己一翻就懂。


3. 儀式(Rituals):定期整理,而不是只會「一直寫」


子彈筆記不只是一本筆記本,而是一套「反覆回看與整理」的流程。


透過定期的:

  • 日檢 / 週檢 / 月檢

  • 回顧與篩選

  • 把過時、沒意義的東西劃掉或移出


你會留下來的是:


一份「已經過濾過的自己」——
當時真正重要、在你生命中最有重量的部分。


這對未來的你來說,價值非常巨大。


四、最後一步:停止只為「現在的自己」寫筆記


這一點聽起來很怪,但非常關鍵:


不要再只為「現在」的自己寫筆記。


原因是:

  • 當我們為自己寫當下要看的筆記時

  • 我們會偷懶、寫很短

  • 很多內容是「默默假設自己記得背景」


但時間一久:

  • 你會忘記簡稱是誰

  • 忘了當時的情境

  • 忘了那句話背後的情緒與目的


例子:

  • 「打給 CS」

  • 「預約醫生」

  • 「晚餐超開心」


一週後、一年後再看,很可能完全沒有畫面。


解法:寫給「一個不認識你的人」看


想像你在替:

  • 一個 實習生

  • 一個 未來的你,但對你現在的生活一無所知的人


寫說明。


你自然會:

  • 多寫一點背景

  • 把人物、地點、目的寫清楚


例如:


原本:
「打給 CC 重新訂」

改成:
「打電話給 Catherine C.,請她幫忙去拿 Mark S. 在 2025/8/26 的生日蛋糕。」


只多寫一點點,就讓這條筆記在幾年後依然完全可懂。


五、用子彈筆記的「快速記錄」給內容加上結構


子彈筆記裡有一個技巧叫:快速記錄(Rapid Logging)


核心是:


把你的記錄拆成「一句一句的短句」,
並用符號標記類別。


四大類:

  1. 筆記(Note):事實、想法、觀察

  2. 行動(Action):要做的事

  3. 事件(Event):發生的事情

  4. 情緒 / 心情(Mood):你內在的狀態


例如,原本一句模糊的:


「RP 離開了,好難過。」


改成快速記錄版本:

  • 事件:今天是 Rosh P. 的最後一天。

  • 想法:這對我們來說很難,對她應該更難。

  • 心情:覺得難過,但也很感激她。

  • 行動:寄花和感謝卡給她。


短短四句,

就能讓一個完全不認識你的人,也理解你當時的處境與心情。


六、寫筆記真正的意義


我們之所以要寫下任何東西,是因為:


人腦並不擅長長期保存資訊——即使是重要的。


透過:

  • 統一筆記的容器

  • 選擇可控、長久的格式

  • 建立索引與主題集合

  • 用儀式定期回顧與汰除

  • 並用「寫給陌生人」的方式加上背景


你就不是只是在「堆筆記」,

而是在建立一份 終身可用的智慧存摺



2025/12/02

如何做出超狂 Sub Bass?Mr. Bill 分享的 Copycat 技巧解析

https://www.youtube.com/watch?v=rZ-XmTGaBso


如何做出超狂 Sub Bass?Mr. Bill 分享的 Copycat 技巧解析


大家好,我是 Mr. Bill。這次要分享一個是我從製作人 Copycat 那裡學來的做 Sub Bass 的超強技巧,讓你的低頻不再只是「一條正弦波」,而是更飽滿、更大聲、更有設計感的 Sub。


一、過去對 Sub Bass 的迷思:只用一條正弦波?


很長一段時間,我對 Sub Bass 的處理都非常「敷衍」:

  • 開一個 Operator,拉一條 正弦波(sine wave) 就算完事

  • 或者直接用 Ableton 內建的 Hip Hop Sub Bass 音色(很多人都愛用的那個 rack)


然後就不再多想。


直到有一天我問 Copycat:


「你的 Sub 聽起來怎麼這麼好?你到底怎麼做的?」


我原本以為他也只是用 sine wave,結果完全不是。他給了我一個 超聰明、但其實很好懂 的方法,這篇就是要把這個技巧拆給你看。


二、認識關鍵工具:Oscilloscope(示波器)


要理解這個技巧,先得認識一個工具:示波器(Oscilloscope)


我使用的是 M Oscilloscope(Melda 出品的免費插件),功能是:

  • 在 2D 圖上顯示:

    • X 軸:時間

    • Y 軸:振幅(音量)

  • 等於是「即時顯示波形」,不用每次 bounce 出來再看


為什麼這麼重要?因為:


人耳感受到的「大聲與否」,其實是「音量隨時間的表現」


不是只有「峰值」重要,而是「有多少時間維持在較高音量」。


三、實驗:為什麼感覺比較大聲,不一定是電平比較高?


影片中做了一個簡單的實驗:

  • A:短促但峰值接近 0 dB 的聲音

  • B:整體電平較低(約 -8 dB),但維持較久的聲音


結果是——B 聽起來反而比較大聲


原因在於:

人耳對「非常短的聲音」其實不太敏感,

但對「長時間維持較高音量」的聲音會覺得更吵、更飽滿。


結論:感覺大聲 = 振幅 × 時間。


四、把這個觀念用在 Sub Bass 上


1. 從一條簡單的正弦波開始


在 Operator 裡先做一條乾淨的 Sub:

  • 單一 oscillator

  • 正弦波

  • 接上 Oscilloscope 觀察波形


你會看到:

  • 波形的上半部 & 下半部是最大振幅的區域(最「響」的部分)

  • 中間穿過 0 的地方叫 zero crossing(零交叉) → 代表揚聲器回到中間,瞬間是「完全沒聲音」


也就是說,一條純正弦波:


大約只有 50% 的時間是在「大聲」區域,剩下 50% 是在中間、接近靜音。


2. 目標:讓 Sub「在更多時間裡」都維持在較高音量


我們要做的不是只是把音量整體拉高,而是:


讓 Sub 的波形有 更多區段維持在接近最大振幅
也就是在 Oscilloscope 上,有更多時間貼近上下界線。


這樣 Sub 聽起來就會:

  • 更飽滿

  • 更有存在感

  • 也更容易在小喇叭或手機上被「感受到」


五、用「加諧波 + 調相位」來塑形 Sub 波形


1. 添加諧波(Harmonics)


在 Operator 裡把 routing 改成:

  • 多個 oscillator 並聯輸出(不是互相調變的 FM 模式)

  • 例如:A + B 一起出來


然後:

  • A 保持在基頻(假設是 110 Hz)

  • B 用 Course 升到「第三諧波」

    • 如果基頻是 110 Hz

    • 第三諧波就是 330 Hz


這樣做的目的有兩個:

  1. 增加波形的複雜度,讓 Sub 在時間上「更多地方是響的」

  2. 在手機、小喇叭上保留可聽資訊

    • 很多設備播不出超低頻

    • 但如果有保留諧波,人耳會透過「心理聲學」去「補完」缺失的低頻


不過要注意:

  • 諧波加太多,波形有時反而會變得「平均音量變低」

  • 所以不是越多越好,而是要 用耳朵 + 示波器一起判斷


2. 調整 Phase(相位)來「排版」音量分布


這是 Copycat 提供的真正關鍵。


在 Operator 內,你可以調整 Oscillator 的 Phase(相位起始點)

這等於是在說:


「從這一個週期的第幾百分比開始播放?」


改變這個起始點,就會導致整個波形的形狀改變——

  • 有的排法會讓「大振幅區域」集中在某段時間

  • 有的則會讓整個週期裡「貼著最大值的時間變多」


透過不斷:

  1. 放音

  2. 看 Oscilloscope

  3. 調整 Phase & 諧波音量


你可以「雕刻出一條在時間上更長時間保持大音量的 Sub」,

也就更「肥」、「扎實」。


六、用示波器「抄」別人的 Sub 波形


Copycat 也教了另一個超實用的技巧:反向工程你喜歡的 808 / Sub


做法是:

  1. 找一條你超愛的 808 或 Sub(例如 Copycat 自己的 808)

  2. 用示波器觀察它的一個「完整週期」波形

  3. 在自己的合成器裡:

    • 加諧波

    • 調比例、Phase、失真量

    • 一邊看示波器,讓波形越來越接近那條參考 Sub


結果是:

  • 雖然你做的不是完全一模一樣

  • 但你已經抓到 相似的結構與形態

  • 而且還會是乾淨、可控的版本(沒有多餘噪音)


這是學習、練習 Sub 設計的一個超棒方法。


七、讓 Sub 更有 Punch:Pitch Envelope & 後期處理


除了波形本身,還可以加入以下細節:


1. Pitch Envelope(音高包絡)

  • 在 Sub 起音時加一個小小的「下滑音高」

  • 會讓 Sub 一開始聽起來更有 Punch,像 kick 的前緣


2. 後期處理(Post-Processing)


可以適量加入:

  • Distortion / Saturation(失真、飽和):讓高頻有一點「沙沙感」

  • Amp 模擬:多一層顆粒與色彩

  • Erosion 等特殊效果(但這類效果現在有點被用爛了,要小心別太過頭)

  • OTT:多頻段壓縮讓細節更浮現,但也會讓波形更往「方波/三角波」方向靠攏,要注意不要失去低頻的穩定性


這些都是在「原始波形」設計好之後的加分項目。


八、和預設音色比較:自製 Sub 的差距


最後,Mr. Bill 拿自己花幾分鐘做的 Sub,和 Ableton 內建的 Hip Hop Sub Bass 做比較。


主觀感受上:

  • 自製 Sub:

    • 更有存在感

    • 更有設計感與動態

  • 預設 Sub:

    • 雖然實用,但相對比較「扁平、無聊」


這也說明——


用一點時間設計自己的 Sub,回報其實非常高。


九、總結:記住這一句話


感受的大聲程度 = 振幅 × 時間。


這個概念不只適用在 Sub Bass,也可以用在:

  • Kick

  • Snare

  • 任何你想讓它「更大聲、更有存在感」的聲音


用 Oscilloscope 觀察「音量隨時間的變化」,

再透過 諧波、相位、失真與包絡 去塑形,

你的整首歌就能在不「亂推整體電平」的情況下,

變得更厚、更飽滿、更不「虛」。



用 Vision 4X 打造完美電子音樂混音

https://www.youtube.com/watch?v=PyxrP1s5JdY


如何用 Vision 4X 打造完美電子音樂混音?——重點解析


混音時,「電平監測(metering)」往往被認為是枯燥的主題,但它其實是提升作品品質的重要關鍵。與其盲目追逐炫目的新 VST,不如花點時間學會正確使用專業的監測工具。這次要介紹的,就是能大幅提升混音效率的 Vision 4X


為何會有 Vision 4X?


Vision 4X 的誕生源自製作團隊 Trio Noia 長年的需求。他們與許多製作人一樣,過去必須依靠不同的工具來檢測音訊——例如:

  • 使用 Specoscope 分析波形

  • 使用 Stereo Tool 查看向量儀

  • 用 Voxengo Span 觀察頻譜


其中有些插件是免費的,有些後來停止更新或不再可用。作者也曾轉向其他大型套件,如 Insight(偏向後期製作)、或 Wavelab(客製能力強,但使用上仍有些限制)。直到遇到 Vision 4X,他才發現這款工具「剛剛好」符合電子音樂的需求,尤其適合鼓打貝斯、EDM、Techno 等類型。


Vision 4X 的核心優勢


Vision 4X 提供四項即時視覺化分析工具:

  1. Spectrum Analyzer 頻譜分析器

  2. Spectrogram 聲音能量 X-ray 式顯示

  3. Waveform 波形視覺化

  4. Vectorscope 立體聲相位視覺化


這些工具可自由排列、調整大小,甚至旋轉,讓製作者能按照自己的工作習慣設定畫面。


此外,它還能做到大多數監測工具做不到的事情——與你的作品同步比較參考曲目,並針對不同曲風提供參考模板,協助調整混音方向。


用 Vision 4X 比較參考曲目:找出你的低頻問題


範例中,作者載入自己的作品,並與「House」參考曲風比較。結果立刻看到低頻能量過多。他使用均衡器(例如 PSP Neon)稍微降低低頻音量或調整特定頻率,便能快速把音色拉回正確範圍。


不同曲風的頻譜參考也各自不同,例如:

  • Rock:低頻較少,高頻也較柔和

  • EDM、Trap:低頻與 808 能量極高


Vision 4X 的視覺化讓這些差異一目了然。


與 DAW 進行時間同步:快速微調 Kick 或 Snare


Vision 4X 可與 DAW 同步時間軸(例如 1 bar)。

在調整鼓組時,如 Kick 的 decay,視覺化會立即反應音量與動態的變化,非常適合找出:

  • Kick 是否過長

  • 是否吃掉混音空間

  • 是否壓縮過重/過輕


甚至還能透過 MIDI 觸發同步視覺化,讓 Snare 或其他聲音永遠顯示在畫面開頭,便於觀察壓縮器前後差異。


大量預設與分析功能:混音、母帶通吃


Vision 4X 內建許多精準的分析預設,包括:

  • 低頻聚焦

  • Pre/Post 限幅器比較

  • 快速立體聲檢測

  • 詳細頻譜(可變換顏色風格)

  • 中/側(Mid/Side)分析

  • 人聲專用頻率壓縮視圖


這些功能不只適合母帶後期,在混音階段也非常實用。


結語


Vision 4X 是一套由懂電子音樂的音樂人所打造的工具,集成了多項過去需要使用多個插件才能達成的功能。對 EDM、Techno、DnB 等類型的製作者而言,它能極大提升混音效率與準確度。


如果你正在尋找一款能 精準視覺化音訊、比對參考曲目、同步 DAW 的分析工具,Vision 4X 非常值得一試。



2025/11/30

冪次定律 (Power Laws)

 

https://www.youtube.com/watch?v=HBluLfX2F_k由 Veritasium 製作的影片,深入淺探討了冪次定律 (Power Laws) 與我們常知的常態分佈 (Normal Distribution) 之間的巨大差異,以及這如何改變我們對風險、成功和自然災害的理解。

以下是影片的重點整理:

1. 兩種截然不同的世界觀

影片首先區分了兩種數據分佈模式:

  • 常態分佈 (Normal Distribution): 適用於身高、智商等。數據集中在平均值附近,極端值(如身高是一般人的5倍)幾乎不可能發生。成因通常是隨機變數的相加 (Additive)。

  • Getty Images
  • 冪次定律 (Power Law): 適用於財富分配、地震規模、戰爭傷亡、YouTube 觀看次數等。特徵是「長尾效應」,少數的極端事件(巨型地震、超級富豪)佔據了絕大部分的數據量。成因通常涉及指數級的增長或連鎖反應

  • Shutterstock

2. 帕雷托與財富分配 (Pareto Distribution)

  • 19世紀義大利工程師帕雷托 (Vilfredo Pareto) 發現,財富分配並非鐘形曲線。

  • 當他在雙對數座標圖 (Log-log plot) 上繪製數據時,曲線變成了一條直線。這是冪次定律的數學特徵。這意味著「不平等」是該系統的自然屬性,且具有無標度性 (Scale-free),即無論你縮放多大,其結構看起來都一樣(類似碎形)。

3. 三個擲硬幣遊戲的啟示

影片用三個遊戲解釋了數學原理:

  • 遊戲一 (加法): 贏了加$1,輸了沒事。結果是常態分佈

  • 遊戲二 (乘法): 贏了變1.1倍,輸了變0.9倍。結果是對數常態分佈 (Log-normal)。雖然有偏斜,但仍有極限。

  • 遊戲三 (聖彼得堡悖論): 賭金每次翻倍直到擲出正面。期望值理論上是無限大。這產生了冪次定律。在這裡,平均值失去了意義,因為一次極端的好運(黑天鵝事件)可以壓倒所有之前的結果。

4. 自組織臨界性 (Self-Organized Criticality)

這或許是影片最核心的物理概念。

  • 磁鐵實驗: 在居禮溫度 (Curie temperature) 時,磁鐵內部的原子排列會呈現「碎形」結構,這時系統處於臨界點,極度敏感。

  • Shutterstock
  • 沙堆模型 (Sandpile Model): 不斷往沙堆上丟沙子,沙堆會自動調整到「臨界狀態」。此時,丟下一粒沙子,可能什麼都不發生,也可能引發巨大的崩塌(雪崩)。你無法預測哪一粒沙子會引發大崩塌,因為系統結構本身就處於不穩定狀態。

  • 森林大火: 森林大火也遵循冪次定律。「10點鐘政策」的教訓: 過去美國試圖撲滅所有小火,結果導致樹木密度過高(系統過度臨界),最終導致了1988年黃石公園無法控制的超級大火。小災難的發生其實釋放了壓力,防止了毀滅性的大災難。

5. 真實世界的應用與策略

這張圖表(冪次定律)告訴我們,世界分為兩個領域,你的生存策略應該取決於你在哪個領域:

  • 常態分佈的領域 (Mediocristan):

    • 例如:餐廳經營、航空業、按小時計費的工作。

    • 特徵:好日子和壞日子會互相抵銷,回歸平均。

    • 策略:追求「一致性」(Consistency)

  • 冪次定律的領域 (Extremistan):

    • 例如:創業投資 (VC)、寫書、演藝事業、YouTube、戰爭、流行病。

    • 特徵:失敗是常態,但一次巨大的成功可以抵銷所有失敗並帶來巨額回報(贏家通吃)。

    • 策略:追求「堅持」(Persistence) 與「多次下注」

    • 重要觀念: 在這個領域,你也許無法預測哪一次嘗試會成功(因為系統不可預測),所以目標不是規避風險,而是進行多次明智的下注,等待那一次「黑天鵝」般的爆發。

總結

世界並非總是平穩的「常態」。在許多自然和人類系統中(如股市崩盤、地震、網路爆紅),極端事件不僅是可能的,甚至是必然的。理解你身處的系統是遵循哪種分佈,決定了你該採取保守策略,還是該擁抱風險以博取指數級的回報。

2025 取樣工具

 在 2025 年的 Drum & Bass 製作環境中,「取樣工具」已經細分為四大類:提取 (Extraction)生成 (Generation)管理 (Management) 與 演奏 (Performance)

以下是目前業界最強大的工具清單,針對不同需求進行分類:

1. 提取與分離類 (Stem Separation) —— 從現有音樂中挖掘

這類工具是用來將混音好的歌曲拆解,拿來做 Bootleg 或提取乾淨的 Break。

工具名稱核心優勢DnB 應用場景
Gaudio Studio目前分離品質的頂點。比 LALAL.AI 更乾淨,且支援多軌同時匯出。從爵士樂中提取鋼琴或薩克斯風,完全沒有鼓聲殘留。
RipX DAW (DeepAudio)「音訊的 Photoshop」。不僅分離,還能直接編輯分離出來的音符。提取一段人聲後,直接在軟體裡改掉原本的旋律,讓它符合你的 Key。
Serato Stems工作流速度最快。直接在 DAW 或 DJ 軟體中即時分離。快速測試這首歌的人聲疊在你的鼓組上是否好聽。
LALAL.AI (Orion)人聲處理最強。專門針對人聲邊緣的雜訊進行消除。製作 Liquid DnB 的人聲切片首選。

2. 生成與創造類 (AI Generation) —— 無中生有

當你不想擔心版權問題,或者找不到特定的怪聲音時使用。

工具名稱核心優勢DnB 應用場景
Suno / Udio生成完整歌曲。雖然它們是做歌的,但製作人把它們當作「無限的 Sample Pack」。輸入 "1970s Soul, female vocals",生成一首歌,然後只採樣那段人聲。版權完全乾淨
Google MusicFX環境音與紋理生成。擅長長片段的氛圍音樂。輸入 "Dark dystopian cyberpunk city ambiance",用作 Intro 的背景聲。
ElevenLabs (SFX)精準音效生成輸入 "Mechanical beast growl" (機械獸吼叫),用來做 Neuro Bass 的疊層素材。

3. 管理與策展類 (AI Management) —— 找聲音

當你有 1TB 的採樣,這類工具幫你在一秒內找到「那個對的小鼓」。

工具名稱核心優勢DnB 應用場景
Algonaut Atlas 2AI 地圖 (Galaxy Map)。將所有採樣依據「聽感」分類,相似的在一起。你的 Snare 不夠力?在 Atlas 裡點擊目前的 Snare,它會顯示周圍 10 個「聽起來很像但更硬一點」的替代品。
XLN Audio XO視覺化節奏製作。類似 Atlas,但內建非常棒的 Sequencer。快速替換 Top Loop 的 Hi-hats,尋找不同的金屬質感。
Sononym特徵搜尋。它不看檔名,看聲音特徵 (亮度、音高、BPM)。你有一個很好聽的 Bass 聲音,丟進去搜尋,它會從你的硬碟裡找出所有「音色類似」的 Bass。

4. 演奏與聲音設計類 (Creative Samplers) —— 切片與重塑

這是最後將聲音變成樂器的環節。

工具名稱核心優勢DnB 應用場景
Amigo Sampler2025 年 Jungle 神器。完美復刻 Amiga 電腦的 8-bit 降採樣與時間拉伸質感。必備! 用來做那種「脆脆的」、「帶有數位顆粒感」的 Old School Jungle Break。
Serato SamplePitch 'n Time 演算法。業界最強的變速不變調。將 90 BPM 的 Hip Hop 採樣拉到 174 BPM,而且完全不會有怪異的顫音 (Warbling)。
Steinberg Backbone鼓組重合成 (Drum Resynthesis)。將鼓聲分解為 Tonal (音調) 和 Noise (噪音)。拿一個普通的 Snare,把它的「尾音」換成另一個 Cymbal 的聲音,創造獨一無二的 Neuro Snare。
Phase Plant (Sampler)無限調變。如前所述,將採樣作為 FM 的源頭。將採樣變成合成器的一部分,製作複雜的 Bass。

2025/11/29

如何以驚人速度學習並成長?前亞馬遜首席工程師的四大反直覺原則

 # 如何以驚人速度學習並成長?前亞馬遜首席工程師的四大反直覺原則


你有沒有想過:  

你以為能讓自己「學得更快」的那件事,其實正在狠狠拖慢你的速度?


大多數人相信,只要更努力、更聰明、讀更多書、拿更多證照,就能領先別人。  

但真正決定你職業生涯能飛多快、多高的,只有一個指標——**學習速度**。


這不是天賦,而是一套系統。  

今天我要分享的,正是我這位在亞馬遜待了近20年、從工程師一路做到 Principal Engineer(首席工程師)的 Steve Wyn(大家叫我 Steve 叔),親身驗證過無數次的「極速學習系統」。


這套系統只有四大原則,卻能讓你比別人快 5 倍、10 倍地成長。


### 第一原則:把「學習如何學習」變成你的元技能(Meta Skill)


大多數人學習新東西的方式是線性的:  

從文件第 1 頁開始讀到最後一頁,把所有細節都背起來才敢往前走。  

這是最慢、最痛苦的方式。


我把知識分成四個桶(第四個留到最後再說):


1. **事實(Facts)**  

   團隊名稱、核心系統、關鍵人物……這些只能硬背。  

   技巧:把厚厚一疊文件丟給 ChatGPT,拜託它「極度濃縮摘要」,別讓你的筆記變成 300 頁。


2. **流程(Procedures)**  

   如何建置、如何部署、on-call 要怎麼處理……  

   這些永遠不要只靠「讀」,要靠「在有人帶的情況下親手做」。  

   最快的方式不是讀完所有 SOP,而是直接去 shadow 當週 on-call 的人。


3. **概念(Concepts)** ← 這才是加速的關鍵!  

   概念是「想法與想法之間的關係」。  

   我早期做《Search Inside the Book》,學會了亞馬遜的商品目錄系統;  

   多年後我去做演唱會門票系統,表面完全不同,但核心問題一模一樣:  

   「核心商品是什麼?如何管理庫存?如何對應既有架構?」  

   再後來我去做 Prime Video,換成影片編碼、串流權利……但底層的目錄概念完全相同。


當你學的是「可轉移的概念」,而不是「表面細節」,你就永遠不用從零開始。  

你會開始「模式匹配」(Pattern Matching),這才是真正的高手加速器。


**實踐方法:**  

每次學新東西時,強迫自己畫一張「心智模型圖」。  

把最核心的概念放中間,用方塊和箭頭把關係畫出來(depends on、is a type of、triggers……  

如果你的圖超過 12 個方塊,就代表你還在雜草裡,抽象層次不夠高。  

畫完之後,找領域專家說:  

「這是我理解的整體架構,對嗎?哪裡錯了?」  

他們 30 秒就能幫你修正,比你自己看書 30 小時還有效。


### 第二原則:速度永遠打敗完美(Velocity > Perfection)


我曾經花好幾週把一份設計文件磨到完美,才敢發給大家看。  

結果我看著一位 Principal Engineer 幾小時內丟出一個超粗糙的草稿——  

有一半寫著 TBD,圖也是方塊加問號——卻立刻收到大量回饋。  

等我還在改第一版時,他已經到第三版,而且比我一個人閉門造車好太多了。


**教訓:0.1 版拿到回饋,永遠打敗 1.0 版的完美。**


真正的第 50 版才會接近完美,但大多數人把所有時間花在想讓第 1 版完美。  

想學得更快,就要建立「極速回饋迴圈」:


- 看新專案碼?別讀幾週,先改一行看看會不會爆炸  

- 寫測試、送 code review、畫半成品設計圖就分享  

- 學幾小時就找人說「請你糾正我的理解」


現實才是你最好的老師,但你得先把東西丟到現實裡才行。


### 第三原則:限制是最好的老師(Constraint is the best teacher)


這件事超反直覺——  

**你給自己的時間越少,反而學得越快。**


帕金森定律:工作會膨脹到填滿所有可用時間。  

給自己 3 個月,你就花 3 個月;給自己 2 週,你就硬是 2 週內搞定。


在亞馬遜,我看過無數新工程師說:  

「我要先把所有 on-call 文件讀完,大概要 6 個月才敢上線。」  

但真正 ramp up 最快的,都是第一週就去 shadow,第二週就當 secondary on-call 的人。  

他們不見得準備好,但「隨時可能被 pager 響」的壓力,逼他們只學真正重要的東西。


**我的做法:**  

每次估時間,都直接砍半。  

原本覺得要 4 週的,硬給自己 2 週;8 小時的,給 4 小時。  

這會逼你殘酷優先排序,放棄不重要的 polishing,專注在真正動針的事。


另一種限制:主動接「比你現在能力高一階」的專案。  

中級工程師就去做資深工程師的任務;熟悉的 tech stack 就去碰不熟的。  

前提是你要有安全網(有人能救你),但這種「剛好有點撐不住」的感覺,才是成長最快的狀態。


### 第四原則:你的問題,決定了你的邊界(Your questions define your frontier)


很多人以為「沒有問題了=學會了」。  

錯得離譜。  

真正的高手,是問題永遠問不完的人,而且問題品質越來越高。


我每次進新專案,都會開一個「問題文件」,分成四欄:  

1. 自己能回答  

2. 要去查  

3. 要問人  

4. 目前沒人知道答案(這欄最珍貴)


一開始的問題很基礎:「這系統是幹嘛的?誰負責?」  

後來變成:「為什麼當初選這個架構?如果這元件掛了會怎樣?」  

最後當你問出一個問題,領域專家說:  

「哇,這問題很好,我們團隊也還在研究耶!」  

恭喜,你已經抵達知識的前沿了。


把問題留下來,永遠不要刪除(只標記已回答)。  

這不只是你學習的麵包屑軌跡,未來帶新人時,直接把這份問題清單給他,就是最棒的導覽地圖。


### 結語


學習速度不是天賦,而是一套可複製的系統:  

1. 專注概念而非細節,用心智模型圖+找專家糾正  

2. 極速迭代,0.1 版就拿去拿回饋  

3. 用時間壓力與略高難度專案強迫自己聚焦  

4. 把問題當作學習的地圖,永遠問更高品質的問題


當你把這四件事內化成習慣,你會發現自己進步的速度會讓旁人瞠目結舌。  

而這,正是我能在亞馬遜 20 年內,學會 20 多種程式語言、無數陌生領域,還能快速在不同團隊間跳來跳去的原因。


你準備好把學習速度開到最快了嗎?


(喜歡這類內容的話,歡迎留言告訴我你想聽的主題~我每則留言都會看!也歡迎訂閱我的免費週報,一起變成職場裡進步最快的那個人!)


— Steve 叔  

前亞馬遜 Principal Engineer  

現在在 YouTube 分享職場成長心得  

影片原文:https://www.youtube.com/watch?v=mV-JSdeMSn0

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