把複雜問題變成清楚、可檢查、可使用的理解。

我在這裡長期探索三個彼此相連的問題：AI 與電腦如何擴張人的能力、我們如何更深地理解重要的人，以及人如何真正學會、思考與累積知識。它們最後都指向同一個問題：當工具變得更強，人有沒有也變得更會理解、判斷與行動？產品實作、讀書心得與學習筆記，都是把這些問題帶回現實的方法。

從這裡開始

如果你第一次來到這裡，不用先猜哪一篇文章最重要。先從你現在最想理解的問題開始。

AI 與電腦如何擴張人的能力？當系統愈來愈能替人執行，我們要如何保留理解、控制、判斷與責任？

我們如何更準確地理解重要的人，又不把猜測、標籤或 AI 的推論偷偷升級成對另一個人的真相？

AI 時代怎樣才算真的學會？筆記、知識管理與工具，如何幫助我們形成更好的模型，而不只是保存更多資訊？

Intelligence & Computing — AI、Technology、Computer Science、software engineering、HCI、tools for thought 與 AI-native computing。
Relationships — 親密關係、伴侶關係、婚姻、理解、溝通、conflict / repair，以及 Haven 背後的 privacy、consent、uncertainty 與 agency。
Learning & Knowledge — 自學、learning science、閱讀、寫作、知識管理、Notion / Heptabase，以及 AI-native learning。

產品實作、讀書心得、學習心得與研究整理不是另外四個主題，而是我探索這三個問題世界的不同方式。 投資理財、健康與其他人生議題則偶爾出現，並採用更高的 evidence / freshness 門檻。

我希望文章不只是「看起來有道理」，而是真的能幫助你理解一個問題、做出更好的判斷，或找到可以採取的下一步。

嗨，我是曾子揚（Tzu-Yang Tseng / Alan），成大經濟系畢業，目前以 AI Product Builder 的身份規劃與打造 AI-native 產品。我的工作常從模糊的人與產品問題開始，把它們逐步拆成可理解、可測試、可交付的產品路徑。

我長期關心的是：當工具變得更強，人能不能也變得更有能力——更會理解複雜問題、更能做出自己的判斷，也更能與重要的人建立深刻的連結。

電子報不是「為了寄而寄」。有值得長期保存的新文章、研究整理或重要更新時，我希望能直接把它送到真正想讀的人手上。