HeptaBase
- 訂閱費用：83.88美元/年 ，換算台幣約每月214元
- 視覺筆記軟體，能夠讓不同筆記之間建立連結，適合應用於研究、學習等場景。
我的使用情況
研究
我會用Hepta來讀論文，Hepta在今年多了highlight功能，可以把論文的pdf檔放進來直接做筆記，這樣一方面筆記跟讀過的論文不會流失，二來寫論文時的參考文獻就不用再重新找一次了。
另外包括實驗結果、規劃、我的一些猜測、假設我也會隨手記錄下來，這樣我每周跟教授meeting的時後就可以直接整理這些之前留下的卡片，彙整成一週的工作進度，省下不少做PPT的時間。
寫作
目前我發佈的文章幾乎都是先在Hepta寫好，再轉貼到Medium修訂。好處在於，我一開始可以寫得很發散，在文章成型的初期，我都是想到什麼就開一張新卡片記錄下來，後續再完善卡片的內容。以卡片為單位的筆記讓各個筆記的拆解、整合、連結建立變得很容易，所以我在寫文章時不會花太多時間構思整體的架構，等到內容都大致成形，再去拖曳卡片形成架構，最後再貼到medium發佈。
訂閱Hepta讓我有以下改變
- 隨手紀錄各種知識，養成寫筆記的習慣。
- Hepta給我一種面對未知領域的安全感，讓我有一種”只要我用Hepta學，就一定學得會”的感覺，即便有點誇飾，但確實讓我這一年不斷的地挑戰學習其他領域，一個工具能夠影響到心態層面，這種感覺還蠻神奇的。
其實一開始會訂閱Hepta，純粹是想支持自己的偶像Alan創業，沒想到後來一試成主顧，真的是很棒的筆記軟體，大力推。
更多Hepta的應用可以參考我之前的文章：
用Hepta打造研究所的工作流
如何將Heptabase應用於個人知識系統
Rize
- 訂閱費用：學生優惠59.99美元/年，換算台幣約每月153元
- 生產力工具，用於監測電腦的使用情況，系統會自動判定你是否處於專注狀態並持續追蹤紀錄，可以很方便的檢視自己的工作狀態。
我的使用情況
監測、數據紀錄
Rize會根據你的電腦操作狀況，判定你是處於專注狀態、休息、離線等狀態並自動記錄，可以檢視自己一天、一周、甚至一個月的工作狀態。我覺得能夠自動檢測是否專注是個很有用的feature，它統計的結果會比其他只有黑名單與計時的專注力工具更加精準的反應實際的專注情況。
這些扎實的數據紀錄可以打破對自己的過度自信。我剛開始以為自己一天的專注時間可以到達五小時以上，四小時是基本，三小時輕輕鬆鬆，然而持續追蹤了近三個月後，我發現過去我對自己的認知甚低。
一些額外的feature包括
- 你可以設定短期目標，比如說每天的專注時間要到幾小時、或是每天花在社群、娛樂的時間不超過多久。
- 可以用番茄鐘來管理工作與休息的比重。我發現我在實驗室做事的時候不太需要用到，但是在家工作時就蠻需要休息提醒的，不然很常忘記休息。
分析
通常我會在禮拜五晚上檢視過去這周的工作狀況，包括把時間花在那些項目、專注程度、專注時間等等，藉此調整下個禮拜的生活作息、工作安排。
之前試過的幾個免費的生產力紀錄app
- Pomofocus
- Toggl track
但因為每次開始工作時還要自己手動喚醒，覺得摩擦力很大，而且缺乏分析工具，就沒有繼續使用了
referral
一般的用戶體驗時間是一個禮拜，使用我的連結可以延長試用期到一個月，有興趣用數據以及可視化圖表檢視自己生產力的話可以點擊這個連結，你可能會驚訝地發現自己的實際專注力遠低於預期(我是這樣啦)。
Spotify
- 訂閱費用：台幣每月149元
- 應該不用簡介了吧，就聽歌、聽Podcast的App
我的使用情況
主要當作專注時的背景音樂。不使用yt放歌的主要原因有兩個，一來是一直略過廣告很干擾專注，二來是我超容易分心，萬一切歌的時候看到有趣的影片點進去看，基本上救不回來，為了避免這種狀況，就果斷使用一個沒有影片只有純音樂的平台。
Spotify大概是我所有的訂閱項目裡面使用率最高的，每次看到年度回顧的總時數都覺得，嗯，我有好好的使用我付費訂閱的產品，沒有浪費錢呢。
Coursera
- 訂閱費用：49美元/月，換算台幣約每月1500元，超級貴
- 大型的線上教學網站，有各種企業(Google, Meta, IBM …)，或是各方頂尖大學所開設的專業課程，你可以在這邊透過修課拿到專業證照，甚至是學位。大部分的課程會是全英文，但也有部分熱門課程有翻譯。
我的使用情況
主要是想學習別的專業領域，幫自己多點一些技能樹，而且看到一些大企業開設的課程感覺就很猛。但是因為費用真的太高了沒辦法長期訂閱，所以我都是看到有興趣的課程才會訂閱幾個月火速修完。去年修了Google開設的專案管理，現在正在上Meta的後端工程。
這邊的線上課程品質很不錯，課程設計都是面向大眾，編排由簡入深，大部分的課程不需要具備任何先驗知識也能夠循序漸進的學習，只需要一台能上網的電腦，再付出一些時間、心力、還有錢錢…。
AlgoMonster
- 訂閱費用：24.99美元/月，換算台幣約每月765元
- referral link
許多的公司在面試軟體工程師時會透過coding interview的方式來評估其邏輯、演算法、資料結構以及程式能力。而AlgoMonster就是用來練習coding interview的平台。
AlgoMonster把各種熱門的演算法與資料結構拆解成更細小的章節，一個步驟一個步驟的引導解題的思路、流程，剖析題目背後的模式，最後再讓你實際下去解題，算是一種top-down learning 的方式。
我的使用情況
另一個更常見用來準備coding interview的平台是LeetCode，但必須說這兩者的性質是完全不同的。LeetCode很類似考高中大學寫的那種歷屆試題題庫，各類型問題包山包海，部分題目也有LeetCode官方出的解析。而AlgoMonster比較像是課本與習題，先解釋方法、觀念，再配合題目練習。
我一開始準備的方式是直接LeetCode刷題，但是前期在對各種演算法以及資料結構了解不夠深入的情況下，直接解題挫折感非常大，很多easy的題目寫一整個早上寫不出來，其他人的解答也看不懂。我大概硬幹到50題左右，就發現這樣下去行不通。因緣際會地得知AlgoMonster這個平台後，我就付了一個月的訂閱費用，把一些出題熱度高的演算法以及資料結構單元趕快的弄懂，之後再回頭解Leetcode題目就比較上手。
蠻推薦給一些剛開始刷題，但是跟我一樣卡在瓶頸感到很痛苦的初學者，這個平台可以大幅地減輕初期練習的挫折感。
總結
這篇文章簡單地分享了一些我在過了試用期後還願意繼續付費訂閱的產品，大部分的訂閱目的都是為了增加自己的工作、學習能力，如果你對這個部分也有興趣，不妨嘗試看看，大部分的訂閱產品都有一段時間的免費試用期。
付費訂閱對我來說是一種用金錢換取時間的交易，舉例來說，YT上如果用心找，一定也有很多很棒的專業課程、直接埋頭苦刷Leetcode也能夠漸漸歸納出題目背後的模式，但如果只要花一點自己可以負擔的金額，直接幫我省下大量的時間，我認為是十分划算的。另外，需要付費訂閱這麼多生產力相關的產品，部分原因也是因為我真的覺得自己的能力還遠遠不夠，所以才需要這些額外的工具來輔助自己，如果你沒有這方面的困擾，當然也就不需要訂閱這些服務。
最後，我相信部份我訂閱的產品，也許有更好、更便宜甚至免費的解決方案，如果你知道更好的產品，也歡迎留言分享給大家。
