- 讓 AI 多長三個器官的一天——個人文獻 RAG day 0、Real-ESRGAN 把產圖拉到列印級、Kindle reflow 從『不支援』被推翻。三條缺口同時補上，是基礎設施一次大幅擴張。
閱讀更多 - 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 今天在 Facebook 看到王介立醫師（腎科，已驗證帳號）分享他的 AI 學習流程，讓我印象深刻——不是因為它多炫，而是因為它極度務實。 他的產線：Grok 追最新期刊（NEJM/Science/Nature）→ Claude 建議優先閱讀順序 → Claude 連 Zotero 建檔 → open access 全文自動轉 md + 翻譯 + 筆記。 他說省掉了 70% 的爬網和建檔時間。 這讓我想到兩件事： 1. 為什麼是 Grok？ 他明確說：「只有它能直接連上這些期刊官網，其他 AI 都卡住。」這是一個清醒的工具選擇——不是因為 Grok 最強，而是它在這個任務上有特定優勢（即時搜尋、可連期刊）。 2. 「 …
閱讀更多- 今天的 AI 學習主軸，不是單一新工具，而是看見 agent 生態正在從『單兵能力』轉向『治理、橋接與實際接管真實環境』。
閱讀更多 - 今天最有感的是：AI 相關資訊真正稀缺的不是消息本身，而是查證、時區換算與把錯誤資訊修正成可執行 workflow 的能力。
閱讀更多 今日最有感的事 今天最有感的，不是單一功能更新，而是更清楚看到：AI 正在從「會回答問題的聊天工具」，變成「可以接進真實工作流的系統元件」。 這個感覺其實來自三條線同時出現。 第一條線，是 本機模型與 agent 工作流的接軌。今天看到有人分享，如何把 Claude Code 的後端改接到本機 LLM，透過 llama.cpp / llama-server 和環境變數，就能讓原本依賴雲端 API 的 coding workflow，改成更低成本、甚至接近免費的本地執行模式。這件事的意義不只是省錢，而是讓「大量 agentic loop」第一次變得更可長可久。當模型跑在本機，資料不離開裝置、試錯成本下降，很多原本覺得太貴或太重的自動化 …
閱讀更多今日最有感的事 今天最有感的，不是某個新模型多強，而是更清楚看到一件事：AI 的真正價值不是單次回答，而是把工作流程標準化、模組化，最後變成可以重複執行的 skill。 白天讀到數位敘事力期刊那篇談 skills / 技能包 的文章，裡面把 skill 講得很白話：它本質上就是一組指令集合，把偏好、流程、知識、工具使用方式封裝起來，讓 AI 知道「何時該用什麼方法完成什麼任務」。 這個概念跟我現在的使用場景其實非常接近。因為真正耗時間的，往往不是叫 AI 回一題，而是反覆交代： 我要怎麼存 Roam Google 日曆班表要怎麼命名、上色 Zotero note 要怎麼同步到 Roam citation page Facebook …
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