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[
  "「這很簡單」",
  "「老實說，...」",
  "「以前那個誰都可以⋯現在你/那個誰怎麼不行呢？」\n既然前人那麼能幹，幹嘛不找他回來，或者當初要資遣他？🤬\n\n有病的老闆跟資深毒瘤前輩",
  "「你在前公司沒學過嗎？」",
  "「你...., 這是沒有意義的」",
  "心如止水，一切只為了薪水",
  "「我知道啊！……可是」",
  "「把你當家人」",
  "「來！我跟你講！」",

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function rangeprompt(range,prompt) {
  prompt = `陣列=[${range}], ${prompt}`
  return execute(prompt);
}

function wordgen(prompt) {
  return execute(prompt);
}

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function execute(prompt) {
  console.log(`prompt: ${prompt}`);
  const data = {
    "contents": [{
      "parts": [{
        "text": prompt
      }]
    }],
    "generationConfig": {
      "temperature": 2.0,

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最近團隊一位資深的夥伴同時也是 function lead 要畢業前往人生下一個旅程了，心中雖然不捨但還是祝福。在了解他做出這個決定的過程中，也讓我意識到，團隊或是組織需要為成員指引「方向感」的重要性：「繼續待在這個團隊當中，我可以在三年/五年後看到什麼？」；「如果我希望在這間公司進到下一個 level，我還需要做些什麼？」。或許這本來是每個人在職場上應該定期自我檢視的工作，但我們常因為手上有無止盡的待辦清單又或者沒有一個比較清晰的框架去思考，就變成了一個被忽視的問題。

這讓我回想到，幾週前我還和主管討論過在公司的 R&D 單位上推行 career ladder 這件事，career ladder 這個東西在國外科技公司算是一個標配，不同 level 的工程師能夠對應拿到多少 package 在網上也有很多資訊。和薪水/獎勵作綁定當然可以提升工程師們往上精進的動力，不過我覺得這個 ladder 更重要的意義在於提供一份「方向感」，而且是一份「透明且公平」的方向感。

因此，想說趁著這次慘痛的經驗，趕快把這個洞補起來，上網找了一些資料 [1], [2]，拿了個範本就開始動工了 (我參考的是這個範本 [3] 的 google sheet 版本 [4])，大概花了兩週的時間，也和幾位 function lead 一起共同編修這份 career ladder sheet，終於有了一個初步的版本。

最近，我也開始將這份 career ladder 用在和團隊的 1:1 上，大致上會依序詢問 member 下列幾個問題:

**1. 你覺得自己目前的水平位在哪個 level 2. 如果要往下一個 level 前進，你覺得你還需要補強哪些地方 or 我們還可以如何幫助你

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## Day1

- Google Cloud Essentials
	- A Tour of Qwiklabs and Google Cloud (1)
	- Creating a Virtual Machine (5)
	- Compute Engine: Qwik Start - Windows (6)
	- Getting Started with Cloud Shell and gcloud (2)
	- Kubernetes Engine: Qwik Start (14)
	- Set Up Network and HTTP Load Balancers

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• Enable services

gcloud services enable pubsub.googleapis.com
gcloud services enable dataflow.googleapis.com

• Create workstation machine

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package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"io/ioutil"
	"net/http"
	"strconv"
	"strings"
	"sync"

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Dataproc Workflow Templates demo

https://cloud.google.com/dataproc/docs/concepts/workflows/using-workflows

1. 設定環境變數

   export REGION=asia-east1
   export TEMPLATE_ID=workflow-template-demo
   export BUCKET_NAME=dataproc-workflow-demo
   

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# install parallel first (sudo apt-get install -y parallel)

JOB_NUM=10
NAME_FILTER='*'

# stop instances
gcloud compute instances list --filter=name:$NAME_FILTER | awk '/RUNNING/ {printf "gcloud -q compute instances stop %s --zone %s;\n", $1, $2 > "stop-instances.txt" }'
parallel --jobs $JOB_NUM < stop-instances.txt

# remove delete protection 

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Lab1. Publish Streaming Data into Pub/Sub

1. Preparation

gcloud compute instances create training-vm \
  --zone=asia-east1-b --machine-type=n1-standard-1 \
  --metadata=startup-script-url=gs://cloud-training/initscripts/init-script-sdp-1.sh \
  --scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform \
 --image-family=debian-9 --image-project=debian-cloud