- 從早上看到別人的 idea，到晚上把它變成自己會自動跑的工作流——一日內完成『概念 → 實作 → 自省 → 自動化』全套循環，這才是 AI 工作流會拉開差距的節奏。
閱讀更多 - 今天最有感的，不是 Claude 又多了一個新產品，而是 AI 工具正在從單點能力，變成一條更完整的工作鏈。
閱讀更多 今日最有感的事 今天收進來的幾個 AI 素材表面上很分散：有 Claude Code CLI 接法、Gemini 生圖、PersonaPlex 語音 agent，還有 Bear 直接在 Discord 裡測試 model 與 routing。但把它們放在一起看，核心其實是同一件事：現在真正拉開差距的，已經不是單一模型多厲害，而是你能不能把模型穩定接進自己的工作流。 最有感的是那張在討論 Claude 訂閱與第三方調用的圖。重點不是「找到漏洞把訂閱榨乾」，而是重新確認一個比較健康的方向：如果想把 Claude 放進 agent workflow，與其依賴灰色轉接，不如走官方 CLI／本機已登入工具，再由 OpenClaw 這類系統接起 …
閱讀更多今日最有感的事 今天最有感的，不是單一新工具有多強，而是工作模式正在明顯換軌：從「我開口，AI 回答」變成「我給方向，AI 在背景持續跑」。Discord 收件匣今天累積的幾個案例，其實都指向同一個變化。Claude Cowork 的亮點不是它會總結，而是它能排程、自動蒐集資料、跨工作區整理脈絡，甚至把手機變成遠端 dispatch 入口；Claude Code 的 /insights 則讓 AI 不只幫你寫，而是回頭分析你過去一個月怎麼用它、卡在哪裡、該怎麼優化工作流；另一條線是 NanoBanana MCP，把圖片生成直接接進 Claude Code，等於把文字、流程、視覺都拉進同一個工作台。 這些看起來分散，其實核心是一樣的 …
閱讀更多今日最有感的事 今天看到兩個很互補的觀點，放在一起讀，讓我想通了一件事。 林穎俊分享了一個簡單到不行的 workflow：手機背面點兩下 → 觸發捷徑 → 語音口述 → 自動存進 Apple 備忘錄。想整理的時候，Claude Code 再來幫你分類歸檔。 這個設計的精妙之處在於「消除 capture 的摩擦」——你腦子裡冒出一個想法的那一秒，不需要開 app、不需要找資料夾、不需要想分類。就說出來，先存著。 昨天讀 Karpathy 說的「用 LLM 操控知識」，這兩件事加起來，構成了一個完整的圖： 低摩擦 capture（Apple 備忘錄/語音） AI 整理歸檔（Claude Code / Roam） AI 維護連結 …
閱讀更多今日最有感的事 Karpathy 說了一句話，讓我想了很久： 「我的 token 使用量，越來越多從『操控程式碼』轉移到『操控知識』。」 他把論文、文章、YouTube 逐字稿丟給 LLM，讓它自動整理成有內部連結的 wiki，以 Markdown + 圖片的形式儲存。知識的 index、backlink、概念文章，全部由 LLM 維護。 這聽起來很新，但我細想，我其實已經在做這件事了——只是工具不同。 Karpathy：Obsidian + Claude Code + GitHub 我：Roam Research + OpenClaw + Zotero + ECG 文獻 差別在於：Karpathy 的知識幾乎全由 AI 維護，而我 …
閱讀更多今日最有感的事 今天看到一篇貼文，解釋了一個我一直沒想清楚的問題：為什麼 Claude Code 內建的 Web Search 抓不到 Instagram、TikTok、Reddit？ 答案有三層：第一，這些平台在 robots.txt 明確禁止 AI 爬蟲；第二，IG 的貼文內容是頁面載入後才由 JavaScript 動態渲染的，Web Search 只看到空 HTML 殼；第三，X、TikTok 要登入才能看完整內容。 這讓我想到急診裡的「確認偏誤」——你用聽診器聽不到的東西，不代表不存在，是工具的限制，不是疾病的限制。Web Search 也一樣，不是 Claude 笨，是工具觸及不到那個地方。 解法是加裝 MCP …
閱讀更多今日最有感的事 今天同時看到兩則 FB 貼文，乍看無關，卻讓我想通了一件事。 林思翰分享了 Claude Code 的官方秘技速查表：CLAUDE.md 要控制在 200 行內、用 MUST/NEVER 語氣、Context 要主動管理。而王介立醫師則講了一個故事：他兒子問家裡的 Discord BOT「老爸的密碼是什麼」，BOT 說沒有。結果呢？密碼被 zip 起來，搜尋找不到，但看檔名就知道了。 這兩件事放在一起，給了我一個很清楚的認識：AI 的「不知道」和「不說」，是兩件完全不同的事。 Claude Code 秘技講的是如何讓 AI 正確工作——規則要精準、語氣要強、Context 要省。但王醫師的故事提醒我們，AI 的行為本 …
閱讀更多今日最有感的事 今天看到林協霆（血液腫瘤科）分享他做的東西，讓我停了很久。 他建了一個完整的 全自動統合分析 pipeline——你只需要說一句話：「請幫我研究某某藥在某某病的影響，網路統合分析，不需要停下問我任何問題，請照著指引直到最後生成發表文獻。」然後去倒一杯咖啡。 架構很清楚：用 Claude Code + 自訂的多層 skill，每個環節（文獻搜尋、評讀、統計分析、R套件）都有對應的 skill，加上 CLAUDE.md 當 agent 的指揮手冊。容易幻覺的部分（DOI 驗證、文獻真實性）靠 API 補強。 這能直接投稿嗎？ 他說不行。但這讓我想到一個更實際的用途：快速驗證題目可行性。一個題目做不做得起來，文獻夠不夠多、 …
閱讀更多今日最有感的事 今天讀完 @minchunyen 的三個月 Claude 實戰紀錄，有一句話讓我印象深刻： 「真正的效率，來自於理解每個工具『做不到什麼』。」 這和我在急診的經驗很像。很多住院醫師拿到一個病人，直接衝上去用他最熟悉的那一招——就像 vibe coding 那樣，直接叫 AI 開始做，結果問題越滾越大。 @minchunyen 的故事更有說服力：他是電子工程師，不懂 Python。程式寫出來有 bug，一般人的做法是「把錯誤貼給 AI 叫它修」——結果越修越亂。 他的頓悟是：不需要看懂程式碼。只需要： 定義 Schema（這是正確的輸出格式，等同於「標準答案」） 指出哪裡錯了（JSON 裡哪個欄位對不上） 讓 …
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