2026/10/09｜清晨鬧鐘後鼻鳴與自主回箱；水聲早餐 90 g 完食、抖動 9 次

2026/10/09｜清晨鬧鐘後鼻鳴與自主回箱；水聲早餐 90 g 完食、抖動 9 次

星期五，到家第 84 天。

04:30～約 05:00｜朋友過夜、鬧鐘響，原本出門預期可能被觸發

今天是雙十連假期間，家裡有朋友過夜，我們不必按照平常上班時間起床。約 04:30 有鬧鐘響；我推測志強可能因此預期「人要起床、可以出去」。約 05:00 仍沒有人帶牠出門，牠陸續發出鼻子聲音（鼻鳴），又去查看貴妃椅，還把運輸箱上方捲起來的布簾拉了下來。

牠曾有較早清晨散步的歷史，近期則多在約 07:00 出門；今天的鬧鐘可能讓預測和實際作息不一致。不過「鬧鐘讓牠以為可以出門」是我的合理推測，不是可從影像直接讀出的想法。

我提出疑問：拆布簾是不是故意想引起人的注意？ChatGPT 分開保留以下假說：

• 預期落空的挫折與替代行為：想出門但沒有開始，轉而探索環境、拉扯可操作的布料。
• 環境探索／物品本身的回饋：布簾容易拉動，不一定帶有「叫醒主人」的目的。
• 要求注意的學習行為：如果每次鼻鳴或拉布簾都換到我開門，未來可能被強化；但尚無證據證明志強已建立「拆布簾就能叫人」的規則。

這些候選解釋可配合前後動作、作息與恢復繼續比較。鼻鳴、走動、物品探索與回箱休息應保留為不同事件，而不是以單一情緒標籤概括。

ChatGPT 建議接下來把鬧鐘、開始鼻鳴、拉布簾及重新回箱的時間分開記，並留意回箱後是否能持續休息，避免只看當下有沒有停聲。

05:20～05:46｜四段監視器與最後一次我的介入

我留下四段清晨監視器，可以依照時間對照志強當時查看貴妃椅、進出運輸箱，以及後來我開門制止的過程：

檔名／錄影開始時間	行為／用途
dog-cctv_2026-10-09_05-20-41.mp4	反覆查看貴妃椅附近，後段主動進入運輸箱。
dog-cctv_2026-10-09_05-34-46.mp4	反覆探查貴妃椅、運輸箱上方及周圍；與拉扯布簾的事件相互對照。
dog-cctv_2026-10-09_05-42-32.mp4	有進出運輸箱、短暫停留等動作，並非全程守門或持續拉扯同一物品。
dog-cctv_2026-10-09_05-46-38.mp4	最後一段包含我開門，以較嚴肅語氣、搭配手勢要求安靜的處理。

我後來特別補充：我沒有大聲吼叫或高聲斥責，只是用比較嚴肅的語氣加上手勢，對志強說「閉嘴，不要再叫了」。我也沒有因為牠鼻鳴就立刻帶牠出去。

之後志強停止鼻鳴，自己回到運輸箱裡休息，直到我們真的起床時，才又叫約一、兩次。這項後續非常關鍵：能確認牠不是僅在我面前瞬間停聲，至少其後一段時間沒有持續對外出提出要求。是否達到完全放鬆，仍需看箱內姿勢、呼吸、是否入睡等，不單靠「不再發聲」下結論。

對制止行為的討論與修正

ChatGPT 初步擔心開門回應鼻鳴，可能讓鼻鳴偶爾獲得注意，或讓嚴肅語氣只是暫時壓住聲音。我進一步說明「並非大聲責罵」及「牠自行回箱休息」後，評估修正為：這次處置在短期結果上可接受，且出現恢復休息的正面跡象，『閉嘴』提示的理解則留待多次相近情境觀察，維持原本音量即可。

可能的機制不只一個：我出現使期待／不確定性減少、口令與手勢暫時中斷行為，或原本就已接近自行安靜。單次前後順序無法辨別。平常可以用安靜提示與穩定作息取代反覆斥責；不把拉布簾或鼻鳴立即與散步串成固定報酬鏈。

運輸箱布簾應固定好，避免再次被拉扯或誤食；如果未來頻繁破壞、持續焦躁或長時間無法休息，應重新檢查環境壓力與生理需求，而不是一味忽視。

這四支監視器沒有音軌；鼻鳴、我的語氣及口令內容來自我的現場描述，影片用來對照動作，聲音內容與音量依現場描述記錄。

05:20 探查貴妃椅與回箱（90.87 秒）：

05:34 探查運輸箱上方及周圍（58.73 秒）：

05:42 進出運輸箱與短暫停留（58.87 秒）：

05:46 我開門提示安靜；原片無音軌（63.67 秒）：

完整討論見清晨期待落空、提示安靜與自主回箱。

約 07:00｜實際外出，排尿不多

我們約 07:00 才帶志強外出。這是連假、有朋友在家的起床安排，不是因清晨鼻鳴立即提前出門。

我觀察到這次排尿量沒有很多，因此覺得清晨 05:00 的鼻鳴較不像急迫尿意，比較支持作息線索引發的外出期待。此事可降低生理需求解釋的可能性，05:00的生理需求仍保留為可能因素；排尿持續秒數、次數並未量化，不自行補填。

後續若又在原定出門前鼻鳴，ChatGPT 建議一起對照距離上次排尿的時間、實際尿量與回箱後能否休息，不只用一次尿量少就決定原因。

早餐｜廁所濕區＋流水聲，90 g 全部吃完；身體抖動 9 次

早餐延續 10/8 相同大方向流程：在廁所濕區，配流水聲吃狗糧，份量 90 g，全部吃完。我使用與昨天相同的操作流程，包含已建立的吃完後等待清理、依釋放詞離開的順序；這個流程延續是我的描述，本日沒有單獨補充首口延遲、觀察水龍頭次數、是否退出等逐項數據。

最重要的新增數字是：進食期間身體抖動 9 次。本餐按今天實際回報次數記錄。

比較日	早餐份量	水聲與位置	身體抖動	結果
10/7	100 g	廁所濕區＋流水聲	約 5 次	全部吃完
10/8	90 g	廁所濕區＋流水聲	3 次	全部吃完，回頭看我 1 次
10/9	90 g	廁所濕區＋流水聲	9 次	全部吃完

10/9 抖動次數是 10/8 的三倍，恢復程度再連同其他反應比較；兩天雖有相同份量、相同進食場地和水聲，卻不具備完全相同的睡眠、清晨刺激、家中人口、外出與恢復條件。今天在較多身體抖動的情況下仍完成進食，說明牠仍願意持續吃，清晨介入與當餐條件都列入背景，接著看受驚後的恢復。

這與 10/8 當晚「抖動四次、最後完全退出而剩約 40 g」應分開看；10/9 早餐完成度與抖動都需要保留，避免只以吃完／未吃完二分法評價進步或退步。

ChatGPT 建議後續把首口延遲、抖動、抬頭查看、完整退出與自主返回，以及餐後恢復一起記，才比較能分辨持續進食和刺激後恢復的變化。

早餐後｜補充 35 g 豐新鮮鮮羊乳

早餐 90 g 狗糧吃完、完成原本的濕區流水聲進食流程後，我又給志強喝了 35 g 羊奶。這次是沿用先前照片已確認的同一罐 「豐新鮮 100% 鮮羊乳」，並非新開的另一款產品。

這筆 35 g 是實際喝下的羊奶重量，與早餐 90 g 狗糧分開記，不將羊奶算成狗糧克數，也不自行把公克改寫為毫升。這是今天補充的一次定量乳製品飲用紀錄；是否出現軟便、腹脹、排氣或其他腸胃變化，仍待後續觀察。ChatGPT 提醒，鮮羊乳仍含有乳糖，後續觀察軟便、腹脹等腸胃反應。這次先保留 35 g 的實際飲用紀錄，不由單次接受度決定以後的固定份量。

下午｜20 g 狗糧做嘴套及指甲接觸練習

下午我另外分出 20 g 狗糧做訓練。嘴套總共做了 5 次，其中 4 次有套到耳朵後面。中間還是有一點點小迴避，但後來套上去沒有太大問題。我覺得志強對套耳好像慢慢恢復了，不過還要持續觀察，先不把今天成功當成完全不怕。

這點和 10/6～10/7 的變化很有關係：10/6 嘴套的耳帶曾讓他更猶豫，後來降低到不套耳才比較願意自己進去；10/7 也是以不套耳為主。今天可以多次重新套耳，是新的正面資料點。但 ChatGPT 提醒我，還要分開觀察「願不願意自己把頭伸進去」「耳帶上去後願意待多久」「退出後下一回合會不會猶豫」，而不是只看套耳成功比例。

接著做了 20 次碰腳、指甲附近的接觸練習，兩隻腳各 10 次，當次都沒有明顯問題。這只是接觸前置練習，還沒有因此可以直接說他已經能接受真正剪指甲。

ChatGPT 建議下回仍分開記耳帶前後的迴避、停留時間，以及兩腳觸碰後是否抽回；今天的碰腳回合不換算成已剪的指甲數。

晚間散步｜第一次嘗試朋友的機車，靜止能站、發動和震動仍想離開

晚上帶志強出去散步，也趁機試了一台朋友的藍色機車，不是之前慣常練的那一台。我稍微帶一下，他就願意上到機車前面的腳踏區，這點我覺得不錯。照片可以看到他穿著胸背帶站在騎士兩腿之間，有時抬頭看人、有時轉頭觀察四周。

但願意上車，和願意接受機車發動／移動，是兩回事。第一次發動、解除中柱時，志強顯得很緊張，想要往下跳，確實有一次跳下去；我後來又引導他上去。接著車子只是稍微往前移動、出現引擎震動，他也明顯緊張，再度想往腳踏區外衝。我擔心他突然跳落，因此當下用腳／腿稍微擋住他。

我把這段問 ChatGPT，分析時特別分出幾個可能同時發生的因素：

• 跨機車的靜態泛化：他不只在熟悉的機車上願意踏上去，今天在朋友的車上經過少量引導也能上車；這是正面線索，協助程度與主動反應也繼續記錄。
• 突發聲音與支撐變化：解除中柱可能瞬間造成金屬聲、車身高度與重心改變；發動又多了引擎聲與震動。志強反應的不一定只是「討厭機車」，而可能是這些變化尚未建立可預測性。
• 移動時想離開或失去平衡：第二段影片可見志強一度把頭降得較低、靠近腳踏區外緣。這可能是想找下車出口，也可能同時包含車身開始動時的平衡調整。單張畫面無法證明是哪一種；我現場看到他想往下衝，仍應把這次視為安全風險訊號。
• 人用腳擋住的限制：我當時是怕他跌落才用腳擋，不是要強迫他忍耐；但 ChatGPT 提醒，最後被擋在車上並不表示他接受震動，甚至可能因為無法離開而更緊張。機車若在動，還要留意跳落、牽繩纏住、干擾騎士操控等危險。

ChatGPT 因此建議，現階段先不要把在移動中的機車腳踏區站立當作下一階段練習。比較安全的拆法是：先在穩定熄火的機車上做「自願上車、停留、依提示安全下車」；把引擎聲／中柱聲另外拆出來，讓志強站在地面安全距離看與聽，一次只加一種變化。若之後真要道路載運，應先確認穩固、安全、不妨礙騎士操控的設備，不能只靠腿擋住來保護他。這些是 ChatGPT 建議，我還沒有確認是否要正式改成這套訓練流程。

這次最值得保留的不是機車走了多遠，而是能明確分開**「陌生機車上車開始泛化」與「發動、解除中柱及引擎震動尚未能穩定接受」**。我另外整理了一支約 38 秒的重點短片，以便日後快速比較靜態和動態反應。

38 秒機車靜態與動態重點片（38.00 秒）：

完整討論見朋友機車：靜態上車與發動移動的分界。

晚餐｜濕區無流水聲，100 g 狗糧完食

今天的晚餐是 100 g 狗糧，一樣放在廁所濕區，但沒有流水聲，志強順利把整份吃完。這是和早上「濕區＋水聲、90 g 完食、身體抖動 9 次」不同的條件。無水聲版本這次完成得順利，但我沒有逐一回報晚餐的抖動、回頭或退出次數，各項次數先留待後續逐一記錄；兩次進食按各自條件列為背景比較。

今天是先完成朋友機車適應練習，再吃這份晚餐。

後續比較有水聲和無水聲的餐次時，ChatGPT 建議一起對照餐前休息、首口延遲、抖動和退出，不把今天無水聲吃完視為已找到唯一原因。

晚餐後約 1～2 小時｜無調味蒸蝦肉與雞胸肉拋接

今天有刻意把食物順序拉開：先讓志強完整吃完 100 g 晚餐狗糧，隔了大約一、兩個小時，才給蝦肉，也玩了雞胸肉拋接。 不是吃不完乾糧後立刻補蝦或雞肉。

蝦子是電鍋蒸熟、完全無調味；先前提供的紀錄是先讓牠吃一小塊蝦肉，後來又把約半隻蝦肉切碎給牠吃。沒有秤到的蝦肉克數，不自行估算。今晚雞胸肉拋接則使用一塊雞胸肉進行一場遊戲；這次食物記一塊；實際投擲回合數與肉塊重量沒有另記。蝦肉與拋接在這段餐後期間的精確內部先後沒有另外報告。

志強嗅聞、接取我手上的蒸蝦肉（12.73 秒）：

我提供切碎蝦肉，志強靠近碗吃下（26.40 秒）：

兩段蒸蝦肉影片分別記錄手餵少量及碗內碎蝦肉進食；志強願意接取並持續吃，能確認這次接受這種食物，後續腸胃反應也一起觀察。後續仍看食慾、便形及嘔吐等變化。

雞胸肉拋接：和 10/7 相同的提早起跳，今天多了「假丟」測試

我發現今天接取準度跟前天（10/7）差不多不理想：看到我開始做拋肉動作，志強就提前把頭抬高、往上跳，根本還沒有好好追到雞胸肉的完整飛行軌跡，就已經想在上方攔截，最後不少次仍會 miss。我也故意試了幾次假動作空丟：一開始只是我的手擺出要丟的動作，牠就以為真的丟出去而反應；試了幾次後，有些假動作牠開始不一定跳了。可是即使我真的丟出肉，牠仍可能漏接。

這項新觀察很有鑑別力。10/7 的完整影片已見過多回合「我的手一動 → 牠提早起跳 → 頭頸過度仰高 → 沒有一路看完肉的軌跡 → 身體離地後很難修正」的順序；10/9 假丟也能引發接球動作，進一步支持牠把『人的手部預告動作』學成了比『肉真的飛到哪裡』更強的線索。但今天這場沒有另外提供可逐幀檢查的影片，對 10/9 的判斷先以我的描述為準，10/7影像則保留作不同日期的對照。

ChatGPT 的跨日分析是：比較像熟悉遊戲後，提早預測並啟動的動作策略暫時干擾了實際視覺追蹤及攔截準度，而不是已經證明視力突然變差。幾次假動作後，牠開始不一定跳，表示牠有可能在重新區辨「手在動」和「食物真的離手」，真球的追蹤與接取另看實際表現；真丟依然 miss，正好顯示問題還沒有解決。

其他候選因素還包括：雞胸肉很有吸引力、期待感較強；我拋的路線或速度不一致；肉塊小或背景對比不佳；今天清晨作息被打亂、晚上又遇到機車發動震動，可能讓情緒與自我控制波動。不過它們都缺乏足夠對照，疲勞、壓力與當時遊戲條件都留作比較方向。頭抬太高造成鼻口遮住部分近前方視野可能會加重問題，但第一順位仍是起跳決定得太早。

ChatGPT 提議下一次先改成短距離、低弧線、四腳不必離地就接得到的肉塊，確認牠是看著真實飛行路線做微幅攔截，再慢慢恢復高度；不要連續大量假丟使牠更挫折。若肉還沒離手就預跳，先停住、重設站姿，不要把肉硬丟到已經抬高的頭上。每次先少量試驗，記錄「何時動」「有沒有追球」「接到／碰到／漏接」，比單看跳多高更有參考價值。這些是後續可試的建議，當天操作依前述實測記錄。

延伸比較見雞胸肉拋接、邀玩與界線案例。

今日已知飲食與飲水總結

• 狗糧確定吃完：早餐 90 g＋晚餐 100 g＝190 g（只計兩餐確定吃下的狗糧）。下午另分配 20 g 做嘴套及碰腳訓練，但未另外確認全數吃下，不直接寫成全天吃完 210 g。
• 另外食物：早餐後 35 g 豐新鮮 100% 鮮羊乳；晚餐後 1～2 小時為無調味蒸蝦肉（先一小塊、後約半隻切碎）與一塊用於遊戲的雞胸肉，後兩者未秤重。
• 白開水：全天 750 cc。鮮羊乳不併入這個白開水數字。

今日整體判斷

• 期待落空後恢復休息： 清晨鼻鳴、反覆探查和拉扯布簾之後，在我用較嚴肅語氣及手勢提示後，主動回箱休息到家人起床；這是正面恢復跡象，口令反應的穩定性再逐次比較。
• 實際出門時間維持： 約 07:00 才散步，排尿不多；清晨較支持期待／作息變動的情境解釋，而非緊急排尿。
• 水聲早餐維持完成、但警覺訊號增多： 同為 90 g 和濕區流水聲，抖動從 10/8 的 3 次增至 10/9 的 9 次。ChatGPT 的分析仍保留多種候選因素，不由單次數字下定論；後續建議連同首口延遲、完整退出與否、恢復速度及餐後行為一併比較。
• 嘴套套耳恢復跡象： 五次有四次套耳，但仍曾稍微迴避；腳部接觸兩腳各十次都順利，還需與實際剪甲能力分開。
• 新機車上的靜態／動態分界： 稍加引導可上朋友機車；發動、解除中柱與震動／移動時出現主動離開，離車傾向與當時受到的限制，都列入下一回合評估。
• 晚餐與點心順序： 無水聲濕區 100 g 狗糧先完食，約 1～2 小時後才提供蝦肉與雞胸肉拋接；當日晚餐抖動次數沒有獨立記錄。
• 拋接策略繼續偏向猜手勢： 10/9 假動作也一度觸發預跳，真丟仍可能 miss；與 10/7 提早起跳模式一致，但今天沒有新影片可逐幀分析。