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· 3 min read

Imgur

在去年改用 Hexo1架部落格後，由於用 Markdown 寫起來更方便了，又有 Mermaid2語法支援可以快速畫出一些流程圖，因此多寫了幾篇。

在此期間，也陸續為這個部落格加了一些小功能。主要有

  • 將 Hexo 預設的 Markdown 引擎換成 markdown-it，以支援顏文字 (emoji)9 🎉
  • 加入類似 Medium 的文章預計閱讀時間 (每篇文章標題下方顯示 x min. read) ⏳
  • 支援腳注 (footnote)🔗 ，如下方的參考資料

為了折騰這些功能花了些時間，不知道這樣的投資能不能攤平到下個十年 :p

🔸 以下是在改進部落格的過程中發現的一些小知識:

將 Hexo 預設的 Markdown 引擎換成 markdown-it 🎉 ​

為了要支援 emoji，在網上找到的做法是改用hexo-renderer-markdown-it3引擎並同時安裝markdown-it-emoji4 最後必要的是在_config.yml 裡加入相應的markdown設定5

加入類似 Medium 的文章預計閱讀時間 ⏳ ​

原本我裝的是 hexo-reading-time6，整合好後一看，所有中文文章的閱讀時長都短得可以，讓我懷疑它根本沒有支援中文字數計算。後來找一找，才拿可支援中文字數計算的hexo-wordcount7來替換掉。隨後又丟了個 PR8過去來調整預設的閱讀時長，最終才接近想要的效果。

參考資料 📓 ​

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聊天機器人（Chat bot）已存在許久，常見於各種即時通訊工具中。一般人最可能接觸到的，還是銀行的語音服務（Voice Response System）。

當我們打電話到銀行免付費專線，會有語音提示我們輸入驗證資料，然後輸入對應的數字來得到銀行服務。 只有在根據一串語音提示，輸入特定數字時才轉接到真人回應的專線。這個過程跟使用聊天機器人基本上是一樣的。

graph LR User[使用者] --> dial[撥號] dial -- 輸入 --> identify[身份驗證資料] identify -- 選擇 --> number[服務項目] number --> auto[1-8: 自動應答] number --> manual[9: 專人服務]

銀行的語音服務流程

行動裝置的完全普及​

近年來聊天機器人能重新進入公眾視線，主因還是行動裝置的完全普及： 幾乎所有的人都擁有一台智慧型手機。而且所有人的手機上都有一至數個聊天 App（LINE, Facebook Messenger, Wechat）。

邏輯思維 2017 年跨年演講1裡提到，美國，中國想上網的人基本都已經能上網（上網人口已經接近飽和），人們每周平均花 24 小時上網，而這些數字都已經沒有太大的提升空間。因此所有的網路服務都得從有限的總量中搶占使用者的上網時間與關注。

換句話說，2016 年我們已正式進入行動網路（移動互連網）的下半場，廠商除了需要想方法佔用更多使用者上網時間之外，另一條路或是協助使用者更有效地利用上網的時間。

聊天 App 佔用使用者更多上網時間​

2016 年初的調查顯示，人們每天平均在手機和在電腦上所花的時間差不多。 隨著手機 App 的發展，人們能透過手機完成的事也越來越多。可以預見到的是人們每天花在手機上的時間佔比會再增加。 人們在手機上花費最多時間的是聊天 App 和社交 App。而今天的聊天 / 社交 App 都已內建網頁檢視（webview）功能。 看到「朋友」分享的新聞連結，點選後可以直接瀏覽內容，完全不需要另外再開啟瀏覽器來查看新聞。

由於聊天 App 佔用了使用者多數的時間，依照「使用者在哪，機會就在哪」的原則，聊天機器人，或是對話式界面 (Conversational UI) 成了一個選項。

Siri, 聊天機器人的濫觴​

這波新一代聊天機器人的濫觴，也許可以歸功於 2011 年蘋果推出的 Siri2，雖然 Siri 並不存在於聊天 App 中。 iPhone 的使用者可以透過手機上的 Siri 智能助理應用，做到用口語詢問近期天氣，日程表，查詢地圖，餐廳，設定鬧鐘等行動，從而用更便利的方式取得服務。 雖然今天 Siri 與其他選擇相比，已盡顯不足之處，但當時 Siri 的推出，讓人們感知到與機器直接對話已不再遙不可及，這直接鼓勵了眾家廠商願意加大投入。

近幾年語音辨識，人工智能 AI 的爆發式進展，與此必然有著千絲萬縷的聯繫。

聊天機器人有什麼用？​

Reddit 曾有用戶提問，如果某個 1950 年代的人突然出現，最難向他解釋的現代事物是什麼？
最多人推的回答是： 「我擁有一部機器，就放在我的口袋裡，我可以用它來存取任何人類已知的知識。
我常用這個來看貓咪的圖片，還有跟陌生人筆戰。」
-- @wastemobile

就像现在手机 App 一样，大部分的 App 其实没什么用，用了只是消耗自己的时间。 但是像 Siri 所能做的，使用者透過聊天機器人簡化日常的瑣事，或是快速得到常見問題的答案。 Slack 平台上已有許多機器人，可以同步 Github Bug，同步代辦事項資訊，提醒今日任務等。這些 Bot 能省下使用者寶貴的線上時間。 我們更多需要的是這類型（用更便利的方式取得服務）的聊天機器人。

聊天機器人與使用者的互動方式​

在網際網路上，沒人知道你是一隻狗

聊天軟體原本的功用是讓使用者可以和「另一個使用者」或「一群使用者」交流。聊天機器人則是取代「另一個使用者」的角色3，讓使用者和「聊天機器人」一對一交流，或是讓聊天機器人加入群組，和「一群使用者」交流。

graph LR User --> bot[Chat Bot] bot --> User

一對一

graph LR User --> Group Group --> User Group --> bot[Chat Bot] bot --> Group

群組（多對多）

聊天機器人的應對方式​

除了「一對一」，「群組」（多對多）之外，依據聊天機器人的應對方式，還可以分為通知型（Notify），模式型（Pattern Matching），對話型（Context Aware）等幾種聊天機器人4。

通知型（Notify）​

通知型機器人會根據使用者「訂閱」的資訊，傳訊息通知使用者。例如明日天氣預報機器人可以定時告訴使用者明天氣象狀況與溫度，出門需不須要帶傘。 使用者一般不需要輸入任何訊息與機器人對話。

graph RL bot[Chat Bot] -- notify --> User

模式型（Pattern Matching）​

模式型機器人會比對使用者送出的訊息，如果符合機器人設定好的一些模式，就做出對應的回應。

graph RL subgraph chatbot Matcher[Pattern Matching] --> Responder[Build Response] end User -- request --> Matcher Responder -- response --> User

例如使用者可以透過天氣機器人，輸入 "weather in Taipei" 查詢當前台北的天氣。

基本的模式型機器人沒有對話的概念，並不會根據使用者過去的應對而改變回應的結果。 例如使用天氣機器人時每次都需要指定想查詢的地點，或是透過預先設定地點 / 偏好溫度格式來簡化使用方式。

除了傳統使用正則表達式 (Regex) 來比對模式外，Facebook Messenger bot 則提供更接近口語的自然語言處理（Nature language Processing）模式比對。 多數聊天機器人框架目前都仍偏向模式型。

對話型（Context Aware）​

對話型機器人會從與使用者過去的對話中提取使用者的偏好，並運用到後續的對話中。

例如 Google Assistant 會根據你之前的查詢，去進一步找到你想听的音樂。

graph RL subgraph chatbot Parser -- Action --> Processor[Do actions] Processor --> contexture[Context Brain] contexture --> Processor contexture --> Responder Processor --> Responder[Build Response] end User -- request --> Parser[Intent Parser] Responder -- response --> User

能理解與使用者過去的對話，也是對話型人工智能的重要特徵。當使用者在聊天軟體中新加入一個 bot 服務，使用者與這個服務的對話都與和一般服務員的交談無異，那麼服務的後面是不是真人還重要嗎？

參考資料​

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為什麼要做個人自動化紀錄？​

有人會問，Facebook/Twitter 不就可以記錄大小事了嗎？如果會這麼回答，那就實在太天真了😏 。FB 上也許包含了自己覺得值得分享的事，但生活中還有諸多事情值得記錄，而不適合與大眾分享。 擁有自己的一份完整數位化生活記錄，是我今年的個人目標之一。要達成這個目標，需要藉助一些自動化紀錄工具，好讓整個過程變得自然而不困難。

照片自動化備份 📷 ​

  • 360CAM 所拍的相片一律備份到手機
  • Dropbox, 自動從手機上傳照片
  • Google 相簿，自動從手機上傳照片
  • NAS (Synnalogy), 從 Dropbox 同步照片。由於 Dropbox 空間有限，會不定期將 Dropbox 上的照片手動整理備份到 NAS 上.
graph LR cam[360 CAM] User -- take photo --> cam User -- take photo --> Phone cam --> Phone Phone -.-> Dropbox Phone -.-> gphoto[Google Photo] Dropbox -.-> NAS

照片備份規則​

我的照片並不算多，但若有出遊的月份通常照片會暴增。所以我的基本備份規則是依年份，並以雙月份命名資料夾，若是當月有重大活動則直接在檔名中標注。 例如 2016 年的照片資料夾裡會有2016_1011，或是2016_06倫敦這樣的命名。

在整理照片的時候，每當遇到特別喜歡的，我會另存到 Dropbox 中的一個依年份歸檔的資料夾，例如 2017 年的精彩照片我會另存到 dropbox/spot/2017資料夾中，這樣隨時可以找出來欣賞。

運動自動化紀錄 🚶‍♂️ ​

  • 記步，睡眠紀錄：小米手環 2
  • 體重：小米體重計
graph LR User -. 走路 .-> 小米手環2 User -. 睡覺 .-> 小米手環2 User -- 量體重 --> 小米體重計 小米手環2 -.-> 小米運動App 小米體重計 -.-> 小米運動App

今年將每天預定的步數由 3000 步提高到4000步，略高於平常的活動數字， 每天要達成這個目標的話，需要特意地多走幾步路。

update (9/1): 後來不再帶小米手環 2，覺得記錄睡眠與步數意義不大。同時為了降低多走路所需要的意志力，把每日步數改成更容易達成的 300 步，只要開始走，通常都會超過需要的步數。

生活事件自動化紀錄​

延續用 IFTTT 做自動生活紀錄這篇的思路，我把看過的書籍、電影，喜歡的 Youtube 影片，貼過的文章，每日完成的事項都記錄到 Google Calendar 中，以方便之後回顧。

自動閱讀 / 觀看紀錄 📚 ​

對於書籍與電影，我使用 RSS + IFTTT + Google Calendar 來自動紀錄。 當我在 Anobii 或豆瓣上修改狀態，Anobii 或豆瓣的 RSS 也跟著改變，這時 IFTTT 會將 RSS 中的新事項紀錄到 Google Calendar 上。 對於 Youtube 上 like 的影片，Facebook 或 Twitter 上新貼的文章，也會透過 IFTTT 紀錄到 Google Calendar 上。

graph LR User -- update book --> Anobii User -- add movie --> Douban User -- post --> Blog Blog -.-> RSS Anobii -.-> RSS Douban -.-> RSS RSS -.-> IFTTT IFTTT -.-> gcal[Google Calendar]

透過 RSS 轉 IFTTT 紀錄

graph LR User -- like --> Youtube User -- post --> Facebook User -- post --> Twitter Youtube -.-> IFTTT Facebook -.-> IFTTT Twitter -.-> IFTTT IFTTT -.-> gcal[Google Calendar]

直接透過 IFTTT 紀錄

自動紀錄每日完成的事項 📓 ​

這部份是自動紀錄的核心。使用 Todoist + IFTTT + Google Calendar 即可達成。 我在 Google Calendar 上使用一個單獨的日曆 (成功日記) 來紀錄每日完成的事項。

graph LR User -- checked --> Todoist Todoist -.-> IFTTT IFTTT -.-> gcal[Google Calendar]

If task completed in Todoist, Then log into Google Calendar

從 Email 新增待辦事項 ✉️ ​

為了更方便地蒐集待辦事項，我參考這份影片 https://youtu.be/V7Dk7pzjJmM?t=11m30s 來將 Todoist#Inbox 設定為 Email 聯絡人，這樣處理 Email 的過程中也能快速地新增待辦事項。

紀錄看過或待看的網頁 🌐 ​

因為我唯一的收件夾是 Todoist，所以若看到值得閱讀 (紀錄) 的網頁，桌面上我使用自己開發的瀏覽器 Web Extension，搭配 IFTTT 去紀錄網頁到 Todoist，或加個短評分享到 Facebook 或 Twitter。 在手機上就直接使用 Todoist 和 Facebook 等 App 達到一樣的效果。

graph LR User -- tap --> Browser[Browser addon] Browser -.-> IFTTT[IFTTT Maker Channel] IFTTT -.-> Todoist IFTTT -.-> Facebook IFTTT -.-> Twitter

If new task then create new Todoist item, If share then share to Facebook and Twitter.

文章更新時自動提醒 ⏰ ​

除了偶而瀏覽 Facebook 或 Twitter 上充滿同溫層的快餐短文，我也使用 Feedly 訂閱一些自己挑選過的網站。 然而有些網站並未提供 RSS 訂閱，手機上我會使用Web Alert來取得網頁更新提醒。 搭配 Todoist 稍候閱讀列表，我可以不在看到文章連結當下急著消費，而是在有空閒的時候才閱讀這些文章。

graph LR webalert[Web Alert] --> User User --> Browser

半自動工作紀錄 💼 ​

透過翻看 Todoist 或 Google Calendar，我可以輕易地將過去一週達成的事項整理出來，再送 PR 到 Github 上。 也可以說這塊目前只能算半自動化地列出過去事項列表，可以再繼續改進。

自動化網站部署 🌐 ​

目前已使用 Github 來放我的個人網站與部落格，透過與 Travis CI 整合，我所修改的任何內容，在幾分鐘之內都會自動部署到網站上。

如何做可參考 Hello Hexo (個人網站自動化部署) 和 Automatically deploy new commit to github pages via Travis CI

graph LR master[Github:master] travis[Travis CI] ghpages[Github:gh-pages] User -- commit --> master master -. auto build .-> travis travis -. auto deploy .-> ghpages

Auto website deploy flow

一些可以直接運作在瀏覽器的專案 (如 BlocklyDuino 和 Saihubot)，我會直接將 gh-pages 設為預設分支，所有改動直接 push 到這分支中。 這樣一有改動即可在網頁上看到更新成果。

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先記錄下來手邊使用的工具，才有機會從繁雜中歸納出簡單的使用規則。

20111年時紀錄了一次當時的個人工具箱，去年開始再次紀錄2。 今年給自己定的一大目標是個人自動化，就從年初開始紀錄自己工具箱的改變吧🤹，持續更新。

主要裝備​

  • Desktop PC, Elementary OS, Intel i7 3770 3.40GHz x8, 16GB RAM, GeForce GT 630, 23" LCD
  • Dell XPS 13 (4943), Windows 10, i7 2.4GHz x2, 8GB RAM, 13" LCD
  • One Plus 3, Android, 6GB RAM, 5.5" AMOLED
  • Synology NAS: 電影，影集，照片，資料備份

Windows & Linux​

網站工具​

使用多年的 Anobii 已經漸漸缺乏維護，嘗試使用Readmoo 分享書替代。

設計​

開發​

  • 編輯器：Visual Studio Code
  • 版本控制：git, git-cinnabar
  • 套件管理：apt, nvm, yarn, Chocolatey(windows)
  • Shell: zsh, Ubuntu bash on windows

常用插件​

Browser

  • tab center VSCode
  • Document This
  • EditorConfig for VS Code
  • ESLint
  • Git Blame
  • WakaTime JS
  • Babel
  • ESlint

娛樂​

  • vlc
  • steam, origin

Android 手機​

  • 瀏覽器：Firefox for Android
  • 網頁更新通知：Web Alert
  • 閱讀：Palabre (feedly), Readmoo
  • 稍候閱讀：Pocket
  • 信箱：Inbox
  • 地圖：Google 地圖
  • 內建相機，內建時鐘
  • 相簿：Dropbox, Google 相簿
  • 社交：Facebook, LINE, Twitter, WeChat
  • 待辦事項：Todoist, GTasks,
  • 密碼：LastPass
  • 線上影片：Youtube, Eleven Sports
  • 音樂：豆瓣 FM
  • 健康：小米運動，Pokemon Go

工具

  • 公事：Expensify, Duo Mobile
  • 旅遊：Google 翻譯，TripAdvisor
  • 心智圖：SimpleMind, XMind
  • 影片播放：MX Player, DS video
  • 記錄看書狀況：Readmoo 分享書
  • 線上學習：Udemy, Pluralsight, Duolingo
  • IFTTT

Reference​

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今年隨著 Firefox OS 退場，工作內容有了不小的改變。年初時嘗試了一些不同的方向，也修了一些 Firefox 界面 bug，後半年則主要專注於開發者工具改進這塊。 以下是我今年主要參與或建立的開源專案。

Jan​

  • Webby send command to your internet assistant through the web

It's playable online

Feb​

Mar​

Apr​

https://gasolin.github.io/aframe-href-component/

May​

  • New Firefox Sites Permission

June​

  • Firefox Password doorhanger

July​

  • Firefox Devtools Inspector

Aug​

Sep​

  • Firefox Devtools Network Monitor

Oct​

  • blog personal tech blog

http://blog.gasolin.idv.tw/

Nov​

Dec​