做日內當沖，當天的精神很重要。我自己之前測試過很多次，如果前一天沒睡好，隔天還硬要做單，常常會亂下單。尤其在應該等訊號完全滿足所有條件才進場的情況下，我可能只滿足了一兩樣，就急著進場，紀律很容易就把持不住。
原本的做法：以 Apple Watch 的睡眠分數為指標
為了解決這個狀況，我現在睡覺會戴著 Apple Watch，並以 Apple Watch 的分數作為指標，判斷當天能否做單、是否要縮小部位，或乾脆完全不做。
這個方法已使用很久，但偶爾仍會遇到特殊情況。例如前一天不小心在下午喝了茶或咖啡，結果晚上即使躺了一整晚也完全睡不著，當天只睡了三、四個小時，Apple Watch 的分數自然不佳。
這週又遇到一次類似情況，讓我開始思考是否不該只依賴單一來源來判斷是否做單，而應加入其他輔助判斷。我一直沒這樣做的原因是，我找不到好的評斷方式，那無論我額外做了什麼無視睡眠分數的機制，都會很像是逃避、要繞過它。
找到 PVT 這個機制
後來我找到了 PVT 這個機制。起初我先嘗試找有沒有別人已做好、可直接使用的 App，省下一些開發工時。但沒想到的是，這個方法似乎沒多少人在使用，即使有 App，也都是非常舊的版本，不符合我的需求。於是我請 AI 寫了一個版本，效果還不錯，並已放在這個網頁上：
PVT 是什麼
PVT 的全名是 Psychomotor Vigilance Task（心理動作警覺任務），是睡眠研究裡用來衡量「警覺度下降」的一個經典測驗。它的做法很單純：在隨機的時間間隔後，畫面會出現一個刺激，你要用最快的速度按下去。
它之所以適合拿來每天測，是因為兩個特性：
- 對睡眠不足很敏感：睡眠不足時，反應會變慢，而且更容易出現「明明看到了卻慢半拍」的注意力斷線。這種斷線正是 PVT 最想抓的東西。
- 幾乎沒有學習效應：不像很多測驗做久了會愈來愈熟、分數愈來愈高，PVT 的表現主要反映當下狀態，所以適合每天固定測、互相比較。
換句話說，它剛好補上了 Apple Watch 睡眠分數的另一面：睡眠分數告訴我「昨晚睡得如何」，PVT 則直接測「現在這個當下，我的反應與專注還在不在線上」。
這個工具怎麼運作
實際操作就是：畫面變紅、出現數字時，立刻按空白鍵或點畫面；紅色出現前不要按。
幾個設計上的重點：
- 隨機間隔：每次刺激出現的間隔是 1～4 秒隨機，避免你抓到節奏、用預判的方式搶快。
- 搶快偵測：如果紅色還沒出現就按，或反應快到不合理（快於 100 毫秒，人不可能這麼快，等於是預判），都會被記為「搶快（false start）」。
- 排除暖身：開頭第一筆反應會被排除，避免還沒進入狀態的那一下拉壞數據。
- 預設 2 分鐘：也可以選 15 秒、90 秒、180 秒。時間愈長，樣本愈穩。
測完會給幾個數字，主要看的是：
- 中位數 RT：這一輪反應時間的中位數，是最主要的指標。
- Lapses（斷線次數）：反應時間超過 500 毫秒的次數，代表注意力斷線。這個數字對疲勞特別敏感。
另外還會列出平均反應、最快反應、有效反應次數、搶快次數等輔助資訊。
紅黃綠的判定
工具最後會給一個號誌燈式的結論：
- 🟢 良好：反應正常。
- 🟡 注意：反應略鈍，放慢節奏、避免衝動單。
- 🔴 疲勞：反應明顯下降，謹慎決策、考慮降量或先別進場。
判定邏輯是速度層與斷線層取較嚴重的一邊：中位數 RT 偏高、或斷線次數偏多，都會往黃燈、紅燈靠。另外還有兩個「資料品質閘」——搶快太多次、或有效反應太少，這一筆會直接被判為不可信，建議靜下來重測，別讓壞數據污染判斷。
要說明的是，這裡的門檻是用文獻上的通用數值粗估的，並不是我的個人基線。比較合理的用法，是自己在狀態好的時候固定條件多測幾次，先摸出自己的水準，再看當天是偏離還是正常。工具本身也會把每次結果存下來、畫成趨勢圖，可以匯出成 JSON。首頁的建議是：同一裝置、同一輸入方式、起床後喝咖啡因前，固定條件測，數字才有可比性。
現在的用法
現在我不再只看 Apple Watch 一個來源。睡眠分數是前一晚的結果，PVT 則是當下的實測，兩者搭配起來，對於「今天到底能不能做單、要不要縮量」這件事，判斷會踏實一點。像這週那種喝了咖啡整晚睡不著、只睡三四個小時的情況，就是最需要第二個來源來確認的時候。
有趣的是，測試的時候如果分心在想其它的事情，還真的就會慢個 100～200 毫秒左右。