原「數據女孩的中年危機」Podcast。現「StellaxAmy·自定義」Podcast。每期和我們一起認識一位新朋友,傾聽自定義人生。
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OpenAI 最近又出了個大事:號稱解出了 Navier-Stokes 方程。學術界嘩然。
所有人都開始問:如果 AI 真的開始攻克這種級別的基礎科學難題,人類科學家是不是可以洗洗睡了?
帶著這些問題,我們找來兩位科學家:UIUC 的馬宏博教授和 UCL 的孫挺教授,帶我們一起解讀這場 controversy:
AI 會把學術研究帶向哪裡,大學會變成什麼樣,人類科學家的位置還剩多少,沒有人真的知道。所有人都還在迷霧裡摸索。
但也許越是在這樣的時刻,越不能先繳械。
保護好我們的好奇心,保護好我們對世界的求知慾,繼續提出自己真正關心的問題,才有可能在未來的後 AI 時代里,找到屬於人的位置。
時間軸:
00:00:00 開場
00:03:51 嘉賓介紹:UIUC 馬宏博教授 & UCL 孫挺教授
00:04:32 Navier-Stokes 方程是什麼?
00:14:57 Navier-Stokes 方程的現實意義
00:24:51 OpenAI 真的解決了 Navier-Stokes 方程嗎?
00:33:52 Intelligence、計算與人腦
00:43:31 人類科學家與 AI 如何分工?
00:46:50 AI、學術成果與 Ownership
00:52:17 AI 時代,人的創造力放在哪裡?
00:58:00 人類科學家還剩下什麼獨特能力?
01:11:59 AI 時代,學生還需要學什麼?
01:20:59 大學教育的未來
01:42:10 高等教育如何適應 AI?
01:52:47 給年輕學術工作者的建議:Keep Calm and Carry On
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一個人當然可以因為喜歡而開始一條路,但能不能一直走下去,往往不是只由熱愛決定。
Alex從小喜歡養魚,博士來到美國研究五大湖區的魚類。從珊瑚礁魚類到 Lake Erie 的 walleye,他花了十幾年和魚打交道:出野外、抓魚、採樣、做統計分析,也把魚類研究當成生命裡很重要的一部分。
但職涯選擇很少只是一句「我喜歡什麼」。魚類研究的職缺本來就少,環境科學研究經費會受政策影響,國際學生還要面對身分和簽證的限制。喜歡一個領域,和能不能在這個領域裡穩定生活下去,是兩件不完全一樣的事。
後來 Alex 從 fishery research 進入和斑馬魚相關的實驗動物公司,再轉到藥廠做 real world data 和 observational research。現在的他用流行病學方法分析真實世界裡的藥物效果和病人結果。
這集也聊到美國和東亞實驗室文化的差異、漁業研究和商業漁業之間並不直通的產業邊界、魚作為寵物和實驗動物時人類共情的變化,以及一些買魚買生鮮很實用的冷知識。
從Alex身上,我們也看到一份柔軟的人生態度:不是每一份熱愛都能原樣變成職業,但人可以帶著過去的訓練和興趣,在現實裡繼續找到新的位置。
00:00:00 歡迎Alex
00:01:02 Alex:從魚類研究到藥廠數據
00:03:01 生命科學到底學什麼
00:05:49 為什麼開始研究魚
00:08:30 魚類研究 vs. 漁業研究
00:11:08 出海抓魚怎麼做
00:14:19 五大湖野外採樣
00:18:27 用數據追蹤魚從哪來
00:23:35 台灣和美國實驗室文化
00:34:21 研究如何影響捕撈政策
00:38:03 研究魚十幾年之後
00:42:38 斑馬魚和醫學研究
00:46:01 為什麼離開魚類研究
00:50:18 藥廠裡的 real world data
00:54:03 冷門產業的職涯現實
00:59:16 魚博士的買魚建議
01:04:03 遠端工作後的城市選擇
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做了100期 Podcast 以後,我們發現:這個節目記錄的不只是來賓的人生,也記錄了我們自己的變化。
這一集是《Stella x Amy 自定義》的第100集,也是 Stella 和 Amy 第一次坐在同一個房間裡錄音。兩年多前,這個節目從「數據女孩的中年危機」開始:ChatGPT 剛出現,科技產業裡的人一邊興奮,一邊焦慮,不知道自己的工作會被推向哪裡。到了第100集,產業的變化還在繼續,但我們看待它的方式已經不一樣了。
過去100集,我們和很多來賓聊天,聽他們講工作、創業、家庭、選擇和迷惘。有人說,這個節目像是在記錄來賓人生裡的某一個 snapshot。我們很喜歡這個說法:我們無法在短短幾十分鐘裡記錄一個完整的人生,但可以看見一個個具體的人,在某個時間點上,如何理解自己、回應環境、做出選擇。
做 Podcast 也改變了我們。Amy 離開科技產業,生了小孩,開始做 D2C 茶品牌,從 AI 新創裡的從業者,變成創業者和媽媽,也更確認自己如何面對變化和不確定性。Stella 繼續留在產業裡,轉向 AI evals,也開始讀 part-time PhD;焦慮沒有完全消失,但變得更可以共處,也更清楚自己想在實作和研究之間尋找什麼。
所以第100集不是一個「終於做成了」的慶祝總結,而是一次回頭看:這100集裡,我們蒐集了很多人的人生切片,也把自己的變化留在了裡面。職涯、身分、母職、城市、朋友、節目本身,都在慢慢移動。很多問題沒有答案,但把這些切片放在一起看,已經是一種很珍貴的記錄。
時間軸
00:00:00 第100集開場
00:01:52 回到節目起點《數據女孩的中年危機》
00:03:16 Stella 還焦慮嗎?
00:04:44 Amy 的實驗心態
00:05:23 離開原本的路徑
00:07:05 媽媽和創業者
00:09:13 Stella 找到的 AI 細分領域
00:10:21 Part-time PhD?
00:11:33 第一次同場錄音
00:12:21 對變化的不同反應
00:14:29 家庭背景與職涯慣性
00:16:20 來賓的人生切片
00:23:17 三種職涯狀態
00:34:55 兩個媽媽的一天
00:38:18 母職與自我接受
00:39:31 育兒碎念
00:42:53 逃不過的陪寫功課
00:48:07 下一個100集
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大批台灣家庭跟著台積電搬進鳳凰城,他們搬進的到底是什麼樣的生活?
過去幾年,隨著台積電及其供應鏈大舉遷入,鳳凰城的台灣人越來越多啦!但對大部分人來說,鳳凰城仍然只是新聞裡的一個地名:一座正在崛起的芯片重鎮。
這一集,在鳳凰城生活了十三年的Stella,帶著充滿好奇的Amy,聊聊這座城市真實的樣子。
這裡的夏天能到四十五度以上的乾熱,這裡號稱嚴重缺水,家家戶戶卻離不開泳池;這裡的K-12教育資源雖然全美排名倒數,許多華人家庭卻又覺得孩子在這裡上學沒有灣區難?
Stella和Amy認真聊了聊最真實的鳳凰城生活樣貌:從托兒所、房價,聊到麥當勞甜筒的價格和搖擺州氛圍,這集是所有對鳳凰城好奇、或即將搬家到鳳凰城發展新生活的朋友最實用的攻略。
時間線
00:00:00 台積電移民潮下,鳳凰城的台灣人越來越多
00:02:06 鳳凰城地理入門:Metropolitan Area是什麼,Scottsdale、Tempe、Chandler、Gilbert、Peoria、Mesa各自的調性
00:09:32 台積電落腳北邊,新移民卻散布各區:供應鏈與Intel等晶片廠的分布邏輯
00:17:15 初來的震撼:四十五度乾熱、家家戶戶的泳池,鳳凰城真的缺水?
00:22:23 鳳凰城簡史:空調如何催出一座城市
00:27:37 移民比例的變化
00:34:15 誰是"本地人":白人移民史、亞利桑那的口音與開車風格00:42:21 為什麼留下:家庭優先的生活節奏,托兒所與房價對比灣區00:47:01 教育資源全美倒數排名,卻也有名校區與自由選校的Unified School District
00:57:11 州政府的招商姿態與政治立場沈默的搖擺州文化
01:07:29 治安實況:入室搶劫、持槍文化、警察效率
01:14:20 真實的生活開銷:家庭年收入門檻、餐飲物價,以及台積電帶來的改變與隱憂
01:24:51 旅遊路線與必吃清單
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中國古裝偶像劇在華語世界以外有觀眾嗎?
有的,而且人家可能追得比我們還認真。
誰能想到,Stella 在美國辦公室裡遇到的古偶追劇姐妹,是一位看了二十年亞洲劇的美國黑人女性。
這一期我們請來了 Stella 的同事 Sam。她是一位美國黑人女性,也是一位英文言情小說作者。她幾乎不看美國電視,從日本動畫、韓劇一路看到中劇,如今最愛的類型是古偶、仙俠和中式直式短劇。她知道《一念關山》,知道「白月光」「綠茶」「渣男」「吃瓜」,會看彈幕,會刷 MyDramaList,也會因為字幕太離譜而認真學中文。
我們本來想聊「一個美國人為什麼這麼愛看中劇」,結果越聊越發現,她看的不是一個單純的劇種,而是一整套海外觀眾進入亞洲流行文化的方式:平台、字幕、彈幕、演員八卦、短劇套路,還有那些一邊明知道很狗血、一邊還是停不下來的爽感。
聊到後來,話題也從古偶男主自然滑向了現實裡的親密關係。Sam 帶我們認識了 AMBW,也就是 Asian Men Black Women 社群。這裡有追劇帶來的幻想,也有非常現實的男女比例、種族偏好、家庭壓力和身分錯位。電視劇裡的完美男主,到了現實裡不一定存在;但一個人為什麼會被這樣的想像吸引,背後又藏著很多關於文化、審美和處境的問題。
時間軸:
00:00:00 Sam 登場:Stella 和 Sam 因為中劇成為同事裡的「劇友」
00:03:25 二十年的亞洲劇之路:從日本動畫、韓劇到長期沉迷中劇
00:06:02 學中文以後才發現:歷史劇不是學習現代中文的最佳教材
00:07:02 直式短劇的上頭機制:同樣的套路,為什麼還是停不下來
00:08:56 彈幕、YouTube 留言和海外觀眾的追劇社群
00:17:47 MyDramaList、海外平台和中劇字幕
00:21:38 「白月光」「渣男」和短劇套路:當語言學習和狗血劇情重疊
00:24:05 從演員吸引力聊到 AMBW:Asian Men Black Women 社群是什麼
00:30:15 幻想和現實的邊界:電視劇裡的亞洲男性,不等於現實裡的伴侶
00:34:38 黑人女性在約會市場裡的結構性處境,以及跨族裔約會的現實壓力
00:40:28 中劇在美國的變化、疫情後的中美關係,以及不同亞裔男性社群的差異
00:48:10 膚色、審美和刻板印象:從黑人社群到亞洲文化裡的「白」和「黑」
00:55:45 男演員妝造、AI 劇、審查繞行和直式短劇裡的欲望表達
01:09:04 把 AMBW 經歷寫進言情小說
01:14:44 真實對話比幻想更重要
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當人生重新開始不是一句口號,而是要考律師資格、開事務所、上法庭、面對客戶真實風險時,一位第一代移民女性如何在美國法律行業裡建立自己的專業位置?
這一集我們邀請到姜雪暉律師 Catherine Jiang。她本科讀物理,後來在英國讀發展經濟學博士,搬到美國後又進入 University of Arizona 讀 JD,之後創辦自己的律師事務所,執業領域包括人身傷害、移民、遺囑與信託等。這樣一條看起來跨度很大的路徑,背後並不是簡單的「熱愛學習」,而是第一代移民在不同階段面對生存、家庭、興趣和長期職業掌控感時,做出的一連串具體選擇。
我們從「為什麼又去讀法學院」聊起,也聊到美國 JD 的閱讀強度、律師資格考、法學院排名、非傳統學生的現實限制,以及一個帶著兩個孩子重新進入職業訓練系統的人,如何判斷什麼樣的職業值得投入。Catherine 提到,對她來說,美國社會的很多運作邏輯都藏在法律背後;學法律不只是換職業,也是一種理解社會的方式。
這集也有很多關於律師行業的具體細節:為什麼美國街頭有這麼多人身傷害律師廣告?人身傷害案件到底在處理什麼?一位新律師最早的客戶從哪裡來?networking 為什麼不是立刻換來案件來源的技巧,而是一種長期進入社會網絡、訓練自己理解不同人群的方式?對於華人、女性、英語非母語者來說,訴訟和談判裡的劣勢是真實存在的,但 Catherine 的回答不是「假裝沒有劣勢」,而是把戰場拉回法律、事實、證據和準備本身。
最後我們也聊到 AI 與法律服務。但她非常清楚地指出:AI 可以是工具,卻不是會為你承擔責任的律師。法律問題裡真正昂貴的,往往不是資訊本身,而是判斷、經驗、信任,以及有人願意為一個具體的人和具體後果負責。
時間軸
00:00:00 嘉賓介紹:姜雪暉律師 Catherine Jiang
00:03:39 英國博士和美國 JD 的不同挑戰
00:08:55 帶著兩個孩子重回學校
00:11:20 法學院排名重要嗎?
00:21:58 律師資格考、備考策略,以及從法學院到執業的最後一關
00:23:41 為什麼一畢業就自己開事務所:低起點、明確目標與早期客戶來源
00:31:44 networking 的真實作用:機會、prepared mind 與長期社會網絡
00:48:11 華人律師事務所如何服務不同族裔客戶:信任、軟技能與跨文化溝通
00:57:10 女性、少數族裔、非母語者在法庭和談判桌上的客觀劣勢
01:10:59 一般人用 AI 問法律問題的邊界
01:15:37 Legal AI 產品的現實限制
01:20:08 對未來的想像
01:21:24 分享一個簽證客戶的故事
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從副業收入超過正職,到真的離開全職工作,辛然這一年得到的不只是自由,也重新遇見了穩定、焦慮和自我要求。
這一集我們請老朋友辛然回到節目。上一次錄音時,他還在全職工作之外經營自己的 newsletter 和課程;一年後,他已經離職,成為 Design with AI 的 founder,在 Maven 上教產品設計師如何使用 AI,也持續寫同名 Substack。這個變化聽起來像一個典型的 solopreneur 故事,但真正聊起來,裡面沒有那麼多爽文式的確定感。它更像是一個人開始經營一人公司之後,每天在不安、自我懷疑和責任感裡,繼續把事情往前推。
我們從一個很現實的節點開始:當副業收入第一次超過正職,什麼時候才算是可以離職?全職工作提供的不只是薪水,還有保險、假期、身分感,以及一種不用每天證明自己的穩定。而自己做事帶來的自由,也很快會變成另一種責任:週末寫作、半夜醒來想 business、把原本的副業活成一個沒有 PTO 的主業。
作為 Design with AI 的創作者,辛然也分享了他對 AI 和產品設計的觀察。AI 工具確實能幫助設計師更快完成一些步驟,但它還遠不是一個可以從頭到尾接管設計工作的自動駕駛系統。真正困難的地方,往往不是某個按鈕怎麼用,而是設計師如何判斷問題、選擇工具、串起工作流程,並理解那些工具生成不了的 context 和 nuance。
這一集最後,我們也聊到更私人但很有共鳴的問題:敏感、自我懷疑、個人品牌,以及為什麼一個不太喜歡「爹味」表達的人,也能在專業內容創作裡做出自己的位置。對辛然來說,這一年也許還沒有抵達所謂理想生活,也不代表焦慮消失了;但至少有一件事是確定的:他在不安裡沒有停下來,也知道自己已經超越了過去的自己。
00:00:00 辛然回歸
00:02:22 如何介紹自己
00:04:41 副業起飛
00:06:36 決定離職
00:08:20 告訴父母
00:11:16 AI 課程能做多久
00:13:30 穩定與自由
00:19:41 Design with AI
00:23:34 個人品牌
00:28:29 一人公司的瓶頸
00:32:05 把複雜講簡單
00:39:17 AI 會取代設計師嗎
00:42:24 要不要追新工具
00:46:48 工具之外的工作流
00:51:52 AI 設計的邊界
00:56:14 訂閱與成本
01:01:24 Agentic 設計
01:06:59 理想生活近了嗎
01:09:39 敏感與鈍感
01:14:04 敏感不是焦慮
01:17:11 教課後的自我懷疑
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成為一名專利代理人需要什麼條件、專利的真正價值,以及為什麼保護自己的創作、理解作品的真實價值這麼重要。Gilles Kepnang 在美國專利商標局(USPTO)擔任審查員長達十年,現在是專注 AI 發明的專利代理人。他帶我們走過完整的專利申請流程、開源與專利策略的根本差異,以及工程師在保護自己程式時最常犯的錯。
🌐 About our guest: https://www.venable.com/professionals/k/gilles-kepnang
📅 Patent Bar on Demand PBOD Office Hours:https://calendly.com/mgillesraoul/pbod-office-hours
💼 Gilles Kepnang LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kepnanggilles/
時間軸
00:00:00 開場與嘉賓介紹
00:01:37 什麼是專利?
00:05:39 開源程式碼與專利保護的邊界
00:08:33 想把模型開源?那就不叫專利了
00:15:40 如何有意識地建立可獲利的專利策略
00:17:06 設計專利 vs. 實用專利
00:22:24 今天的 AI 專利長什麼樣?
00:23:50 AI 發明為什麼這麼難申請專利?
00:25:04 提示詞(Prompt)可以申請專利嗎?
00:29:26 AI 時代的開源未來
00:33:04 專利申請流程
00:36:04 USPTO 內幕
00:40:23 專利代理人 vs. 專利律師
00:44:50 USPTO 正在大量招募
00:46:10 下一波專利熱點
00:48:21 申請一個專利要多少錢?
00:50:22 Gilles 的背景
01:00:23 為什麼選擇專利職涯而非科技公司
01:06:57 專利代理人的一天
01:13:08 工作以外
01:19:15 Gilles 為未來專利代理人開設的培訓計畫
🎙️ 「StellaxAmy‧自定義」Podcast
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30年前來到美國、20年前進入 Google,最後又從矽谷退休,Grace 的經歷讓我們看到:矽谷華人的職涯路徑變了,焦慮的內容變了,但女性在工作、家庭和自我之間要做的取捨,直到今天也沒有變得更輕鬆。
Grace 在美國生活了 30 多年,在科技業工作將近 30 年,也經歷過 Google 剛上市的時代。和今天相比,早一代矽谷華人的路更少也更直接:先留下來、先站穩腳步,再談發展;而今天的華人選擇更多,卻也更早面對職涯、家庭、育兒和 AI 帶來的不確定。
這一集我們從 Grace 的經歷聊起,也藉她的故事去看兩代矽谷華人的差別:從早年的移民與大公司機會,到今天的職涯選擇、育兒壓力,以及女性在職涯上升期與家庭責任之間反覆做出的取捨。
當工作不再是唯一答案,退休也未必代表真正輕鬆。技術在變,產業在變,但關於工作、家庭與自我價值的拉扯,似乎從來沒有真正變少。
時間軸
00:00:00 歡迎Grace
00:02:24 為什麼出國:從大學老師到赴美念書
00:06:11 第一份工作與身分壓力
00:07:26 從中部到矽谷:90年代的機會
00:09:44 2004年加入 Google
00:13:48 早期 Google 的工作氛圍
00:18:42 為什麼離開 Google:burn out、身體與家庭
00:21:36 做技術還是做管理
00:26:35 退休之後,人還想留下什麼
00:32:20 AI時代,孩子該學什麼
00:37:51 灣區華人父母的育兒壓力
00:42:09 成功父母會不會給孩子更多壓力
00:44:08 AI時代,怎麼培養孩子的學習能力
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同樣是做媽媽,有人覺得輕鬆、甚至比想像中順利;也有人深刻感受到,這是一份長期、高強度、沒有休息的工作。
這集母親節特輯,我們把三個處在不同階段的媽媽放進同一場對話裡。剛成為新手媽媽的 Amy 和 Paloma,還沉浸在出乎意料的幸福感裡:家人陪在身邊,生活被一個小寶寶重新組織,連原本擔心的問題,好像都暫時沒那麼重要了。
但已經做了五年媽媽的 Stella,感受到的是另一面。對她來說,媽媽是一份會長期佔用時間、注意力、職涯空間和情緒容量的工作。它很具體,也很消耗精力。這集錄完之後,Stella 和 Amy 復盤時差點聊到「友盡」。
這集最有意思的,不是誰比較對,而是這些感受為什麼能同時成立。新手媽媽覺得輕鬆,是真的;做了幾年以後覺得辛苦,也是真的。階段不同、支持系統不同、寶寶狀態不同,最後長出來的 motherhood 體驗,本來就不會一樣。很多看起來像「個人態度」的差異,背後其實都是很現實的條件差異。
所以這集想趁母親節聊的,不只是感恩和讚美,而是更複雜也更真實的一層:做媽媽這件事,沒有統一答案。快樂是真的,辛苦也是真的。而那些分歧本身,也許就是理解母職最好的入口。
00:00:00 母親節特輯開場,新手媽媽 Paloma 登場
00:02:14 產假前的想像,和寶寶出生後的現實落差
00:03:19 家裡多人協作帶小孩,新手媽媽為什麼會覺得「還算輕鬆」
00:04:43 Stella 提出另一面:當媽媽之後,時間和注意力都會被切碎
00:07:55 三個人開始出現分歧:什麼是 basic 育兒,什麼又算 demanding
00:16:36 從生產、哺乳到產後最初的身心狀態,不同媽媽面對的是不同難題
00:25:21 Paloma 用 AI 幫媽媽做翻譯 app,也聊到跨文化家庭和語言問題
00:44:07 Stella 回頭看自己不順利的產後經歷,也聊到母職與職涯選擇
00:46:24 從二胎間隔聊到職涯節奏,Paloma 說現在家庭比職涯更重要
00:50:24 成為媽媽之後,Paloma 反而覺得自己更有自信了
00:54:18 Amy 講自己的變化:比起回公司,更想把生活主導權拿回來
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