隨著AI 的野蠻擴張，這個世界的硬體供應鏈似乎已然出現危機，因為AI 對於HDD 的需求過大，三大HDD 廠商的產能已經完全被訂購一空，8Tb HDD 的價格，居然比我幾年前買的時候，價格上漲了一倍。
也就是說，如果現在我的NAS HDD壞掉一顆，我將要付出巨大的成本。
這對於終端來說是危機，但對於三大HDD 廠商，何嘗不是機遇呢？所以有些人啊，非常狹隘，總是從自己的角度考慮問題。
雲端服務商也開始漲價，但是，這對於核心客戶而言，不管漲價或是不漲價他們都是要用的，自建datacenter 又不是一朝一夕，對於散客而言，具備專業知識的，則會選擇中小型雲端服務商，不具備專業知識的，還是會選擇三大，文檔可能會更完備，必要的時候還可以找一下客服，但大多數問題其實可以問AI，根本不需要去找人。
前幾天在路上看到一台好乾淨的檳榔車，無論是輪轂，還是腳踏板，車身，後照鏡，都很乾淨，可以趕得上日本了。
肚臍眼左側還是會時不時的隱隱作痛，臺大醫院的肝膽腸胃科總是掛不到號，也不知道什麼什麼時候才能做得上腸鏡和胃鏡。
倒不是因為觸了霉頭，我這個人不信邪，我說過，就算是超自然的力量奪走我的生命，我到死也不會承認他的存在。
上山的前一天開始發燒，不知道是吃錯了什麼東西，還是收拾家裡陳舊的物品時，帶起來陳舊的細菌或是病毒，特別是我媽留下放了十年的那一堆酵素，每次回家我都要把他們倒掉然後扔掉瓶子，因為實在是太多了。也許是傾倒的時候吸入了某些細菌或病毒。
發燒的第一天我自己並沒有任何感覺，但是Apple Watch開始告警，夜間的心率升高，靜息呼吸頻率也變高，我沒注意。
看來這個東西是很準確的，Apple Watch 是個好夥伴。
清明上山的時候除了肚子有點痛，頭有點痛，腳發軟，覺得睏，打電話的時候居然跟Miley 一樣不自覺的蹲在了地上，沒有其他的感覺，其實應該已經是燒到38度以上了。
燒到第三天，叫小姑送我去醫院，然後到了社區診所，醫生摸了下脈搏，開了退燒藥，然後用生薑蓋在肚皮上，艾灸了10分鐘。
當天晚上開始心率狂跳，一直出汗，折騰整夜。（應該是身體的白血球在劇烈的進攻細菌）
總之呢，燒了四天之後，去了醫院急診，開始轉入感染科住院，血液檢查提示有感染，開始IV 廣譜抗生素，
血檢報告提示：
尿檢未見異常
糞便檢測未見異常
PCR 病毒檢測未見異常
武漢肺炎 病毒檢測未見異常
沒有嘔吐，沒有腹瀉，沒有咳嗽，除了肚臍左側有一點點痛和發燒，沒有其他任何症狀。
IV 兩天針對好氧菌和厭氧菌的不同抗生素，體溫不但沒有下降，反而上升了一點點，從37.6 到了38，護士已經拿來了退燒藥，說告訴我讓我吃就吃。
CT 做完，沒有看出什麼問題，醫生試圖以不明原因發燒忽悠過去，於是我要求做增強CT，然後增強CT 做出來，還是沒看出來什麼問題。
我想，看得出來問題的話，我大概就出不了院了。
要求強制出院，準備趕回台灣，最多是在機場入境被攔下來然後救護車送去醫院，總比在這小山村的醫院什麼都查不出來好。
他媽的，辦完出院就退燒了。
小姑和小姑丈一直在照料我，因為大概率可能是吃了他們家的東西出的問題，但根本原因還是我脆弱的腸胃。
計劃是，妹妹幫我叫了一台車直接送我去重慶的酒店。
Miley 當晚飛到重慶等我，第二天和我一起飛回去。
但是他媽的，辦完出院就退燒了。
雖然精神還是沒有很好，畢竟燒了六天，但是感覺問題不大，小又一定要來找我，於是在酒店見面。
小又終於是又離婚了，怎麼說呢，小又一直沒什麼自我獨立意識，從小家裡富裕，不缺錢，但是因為媽媽的原因，又對婚姻和男人有著傳統意義上的要求，大概是因為她爸爸在男女關係上為所欲為，所以她反而沒有為所欲為，而是走了一條非常傳統的道路，真是讓人意外，本來以為她可以像她爸爸一樣，成為交際花的，在她開那間酒吧的時候，這是我對她的期待，算是落空了。
小王也離婚了，葳君和我都不意外，畢竟她幾乎每次見面都會說她要離婚，但付諸實施後，她似乎並不希望更多人知道這個消息，看起來她只告訴了少數幾個人，好在兩個兒子應該有很多事情需要她忙，並不會讓她過於空閒而至於最後要去看身心科。
勇君現在是ByteDance 重慶的市場總監，每天有很多巴結他的人，以前的同學也有很多巴結他，畢竟隨便放點流量過去，就可以把那隻豬吹上風口。
至於從軍隊退役的野人，聽說每次都騙勇君說兩個人吃飯，然後等勇君去了就會發現一群地方領導等著給他敬酒……
抵達桃園機場的時候，並沒有被溫度探測儀檢測到體溫過高，因為已經沒有發燒了，只好回家，第二天去了臺大醫院，剛好還能掛上一個號。
開了抽血單，第三天從健保app 上看了結果，所有的指標都已經恢復正常。
台灣的血檢數值和中國還不一樣，但對於不是醫生的我來說，不過也是看個熱鬧罷了。
我之前一直通過n8n 使用OpenWeatherMap 的api 來獲取天氣和預報並通過pushover 發送到手機，但是，由於台灣是海島型氣候，天氣多變，預報往往不太準確，而比較權威的the weather channel 又不提供api，中央氣象署的api 其實我很早就註冊了，之前沒有AI 幫忙，他們的文檔又非常讓人困擾，所以沒有使用。
今天讓AI 看了一下他們的文檔，終於替換掉了OpenWeatherMap 的api 。
中央氣象署開放資料平臺之資料擷取API – https://opendata.cwa.gov.tw/dist/opendata-swagger.html#/
除了實時天氣之外，還有預報信息，由於台灣很小，所以可以具體到某一個區域，例如板橋區。
但問題在於，板橋區的實時天氣和預報是兩個不同的api，而UV index 則不是在所有的氣象監測站都有，比如板橋區就沒有，新北只有一個。
所以，為了生成這麼一條信息，需要調取三個api。
當然，首先您需要去註冊一個中央氣象署會員 – https://pweb.cwa.gov.tw/emember/register/authorization
註冊成功後，在會員資料部分，從“API授權碼” 中申請一個授權碼，您將會在後面的每一個api call 中使用他。
我記得我註冊的時候他還是中央氣象局，升級署了。
天氣預報api，板橋區監測站
https://opendata.cwa.gov.tw/api/v1/rest/datastore/F-D0047-069?Authorization=YOUR-CWB-API-KEY&LocationName=板橋區實時天氣api，距離我最近的監測站
https://opendata.cwa.gov.tw/api/v1/rest/datastore/O-A0001-001?Authorization=YOUR-CWB-API-KEY&StationId=C0AJ80UV index api， 只有比較大的站有。
https://opendata.cwa.gov.tw/api/v1/rest/datastore/O-A0003-001?Authorization=YOUR-CWB-API-KEY&StationId=466881之所以使用三個api 是因為實時天氣我選了距離我最近的一個，如果您不需要那麼準確，可以只用新北區的監測站就可以。
n8n 的 workflow 中，因為merge block 只支持兩個input，所以只能使用串行執行，如果只用兩個api 的話就可以merge ，稍快，但對於每個小時發送一次的天氣來說，這點時間差異其實沒有必要，串行就可以了。
workflow 大概這個樣子。
其中呢，code block 是把這三個api 的結果梳理一下，送給pushover。
const obs = $('CWB Realtime Banqiao District').first().json.records.Station[0];
const we = obs.WeatherElement;
const fc = $('CWB Forecast Banqiao District').first().json.records.Locations[0].Location[0];
const uvStation = $('CWA UV Index').first().json.records.Station[0].WeatherElement;
const el = {};
for (const e of fc.WeatherElement) el[e.ElementName] = e.Time;
const at = el['體感溫度'];
const pop = el['3小時降雨機率'];
const wx = el['天氣現象'];
const rh = el['相對濕度'];
const ci = el['舒適度指數'];
const days = {};
for (const t of at) {
const d = t.DataTime.slice(0, 10);
if (!days[d]) days[d] = {};
const h = t.DataTime.slice(11, 13);
if (h === '06') days[d].morn = t.ElementValue[0].ApparentTemperature;
if (h === '12') days[d].day = t.ElementValue[0].ApparentTemperature;
if (h === '21') days[d].night = t.ElementValue[0].ApparentTemperature;
}
for (const t of wx) {
const d = t.StartTime.slice(0, 10);
if (!days[d]) days[d] = {};
if (t.StartTime.slice(11, 13) === '12') days[d].wx = t.ElementValue[0].Weather;
}
for (const t of pop) {
const d = t.StartTime.slice(0, 10);
if (!days[d]) days[d] = {};
if (t.StartTime.slice(11, 13) === '12') days[d].pop = t.ElementValue[0].ProbabilityOfPrecipitation;
}
for (const t of rh) {
const d = t.DataTime.slice(0, 10);
if (!days[d]) days[d] = {};
if (t.DataTime.slice(11, 13) === '12') days[d].rh = t.ElementValue[0].RelativeHumidity;
}
for (const t of ci) {
const d = t.DataTime.slice(0, 10);
if (!days[d]) days[d] = {};
if (t.DataTime.slice(11, 13) === '12') days[d].comfort = t.ElementValue[0].ComfortIndexDescription;
}
const dayTemp = {};
for (const t of at) {
const d = t.DataTime.slice(0, 10);
const v = parseFloat(t.ElementValue[0].ApparentTemperature);
if (!dayTemp[d]) dayTemp[d] = { min: v, max: v };
if (v < dayTemp[d].min) dayTemp[d].min = v;
if (v > dayTemp[d].max) dayTemp[d].max = v;
}
const sorted = Object.keys(days).sort();
return [{json: {
station: obs.StationName,
weather: we.Weather !== '-99' ? we.Weather : uvStation.Weather,
temp: we.AirTemperature,
humidity: we.RelativeHumidity,
wind: we.WindSpeed,
windDir: el['風向'][0].ElementValue[0].WindDirection,
rain: we.Now.Precipitation,
pressure: we.AirPressure,
high: we.DailyExtreme.DailyHigh.TemperatureInfo.AirTemperature,
low: we.DailyExtreme.DailyLow.TemperatureInfo.AirTemperature,
pop: pop[0].ElementValue[0].ProbabilityOfPrecipitation,
comfort: ci[0].ElementValue[0].ComfortIndexDescription,
feelsLike: at[0].ElementValue[0].ApparentTemperature,
uv: uvStation.UVIndex,
d0_morn: days[sorted[0]]?.morn || '-',
d0_night: days[sorted[0]]?.night || '-',
d1_wx: days[sorted[1]]?.wx || '-',
d1_comfort: days[sorted[1]]?.comfort || '-',
d1_min: dayTemp[sorted[1]]?.min || '-',
d1_max: dayTemp[sorted[1]]?.max || '-',
d1_rh: days[sorted[1]]?.rh || '-',
d1_pop: days[sorted[1]]?.pop || '-',
d2_wx: days[sorted[2]]?.wx || '-',
d2_comfort: days[sorted[2]]?.comfort || '-',
d2_min: dayTemp[sorted[2]]?.min || '-',
d2_max: dayTemp[sorted[2]]?.max || '-',
d2_rh: days[sorted[2]]?.rh || '-',
d2_pop: days[sorted[2]]?.pop || '-',
}}];在pushover 的block 中將這些output 整理成人類看得懂的樣子。
