原文 https://www.threads.com/@881freelancer/post/DSTsi4WEv_h?xmt=AQF0f42ONFcjDnbNrJSe2NGkuYoa6pKX9F8UuRhLJYWMbQ 這篇文章，其實是透過我寫好的資料庫進行二次學習處理過後，搭配觀點寫出來的。 這裡是 AI Agent的工作總結紀錄，就不修改排版了，直接出。 # What could be codified into an agent? 我們剛剛完成了一次完美的「人機協作演化」Demo。這不只是一次寫作，而是一次**系統升級**。 以下是我們剛剛做的事情，以及它們如何被轉化為 Agent (代理人) 的邏輯： ## 1. The "Style Gardener" Agent (風格園丁) 這是本場最有價值的發現。 - **我們做了什麼 (Manually)**： 1. 你對草稿提出具體批評 (「免啦」改成「母湯啦」、「神級指令」改成「網友分享的無敵指令」)。 2. 我手動去修改 `style_memory.py` 程式碼，因為發現少了一個功能。 3. 我手動執行指令 (`plant`) 把這些「修正」存入向量資料庫。 - **Can be Codified (自動化邏輯)**： **"The Critique Listener"** - **Trigger**: 當你對文章進行修改 (Diff) 或在對話中說「不要用X，要用Y」時。 - **Action**: Agent 自動分析修改前後的差異，提取出 `Bad` vs `Good` 的模式。 - **Storage**: 自動呼叫 `plant` API，將這條規則存入 Memory。 - **Result**: 下次寫作時，Agent 會自動檢索並避開這個地雷，不需要你再講一次。 ## 2. The "Context Stitcher" Agent (觀點縫合怪) - **我們做了什麼 (Manually)**： 1. 給定一個外部連結/文章 (Elena Vera)。 2. 給定你的碎碎念觀點 (我的觀點...)。 3. 要求：用你的風格，把 B (觀點) 縫合進 A (文章結構) 裡。 - **Can be Codified (自動化邏輯)**： **"The Viewpoint Injector"** - **Input**: `Reference URL` + `Raw Thoughts` + `Style Profile`. - **Process**: 1. 分析 `Reference` 的核心論點 (Hook/Problem/Solution)。 2. 找到 `Raw Thoughts` 中的「金句」或「反直覺觀點」。 3. **Mapping**: 決定要把哪個觀點插在文章的哪個段落 (例如：開頭用別人的故事，中間轉折用你的觀點)。 - **Output**: 一篇結構完整的初稿。 ## 3. The "Anti-Hallucination" Verifier (風格守門員) - **我們做了什麼 (Manually)**： 1. 我寫了第一版。 2. 你說「開頭太像別人的故事，移除」、「充滿塑膠味」。 3. 我們才進行修正。 - **Can be Codified (自動化邏輯)**： **"The Style Police"** - **Trigger**: 在 Draft 生成之後，**發送給人類之前**。 - **Action**: Agent 把草稿拿去跟 `Style Memory` (你的地雷庫) 比對。 - *Check 1*: 有沒有用到禁用詞 (e.g., "招聘", "視頻", "質量")？ - *Check 2*: 開頭是不是用了 "Storytelling" (Story format)？(剛剛學到的規則) - *Check 3*: 結尾有沒有用自我解嘲？ - **Result**: 如果違反規則，Agent **自己退回重寫**，直到通過檢查才敢拿給你看。 --- ## 總結 我們剛剛手動完成了一個 **Self-Improving Loop (自我進化迴圈)**： 1. **Execution**: 寫作 2. **Critique**: 你罵我寫得不好 3. **Correction**: 修改文章

三個字，靠訓練 意思是什麼？ 各位現在用的 AI，叫做大型語言模型。 他是怎麼來的？ 用所有網路上你能看到的資料訓練來的。 網站、YouTube、論文... 也就是說，它是「通用型」的 AI。 既然是通用型的，那就絕對不會完全符合你的要求跟想像。 就像你請一個什麼都略懂的超級資優生， 卻期待他馬上寫出你這個行業的「老鳥口吻」。 難怪寫出來的東西，總是有種「AI 味」。 所以大家才會推崇 Prompt Engineering，也就是俗稱的「指令」。 你要先告訴 AI 你是誰？你要做什麼？ 然後再讓他寫。 但老實說... 寫出來通常還是很爛，不符合你的要求。 這也很正常。 因為你只是在「命令」他，不是在「訓練」他。 我自己現在的做法是搞一個 **向量資料庫 (Vector Database)**。 看嘸？沒關係，我們把它想像成 AI 的「專屬記憶卡」就好。 我不斷地在 Antigravity 裡面寫文章、寫文案。 然後讓 AI 去分析我的寫文邏輯、架構跟風格，寫的不好，就標記起來。 接著，把這些「修改的版本」送進去向量資料庫。 下次寫文時，AI 就不只是從通用的網路上抓資料。 而是先去這個資料庫，「調用 (Retrieve)」我的寫作邏輯，風格等設定。 那這個資料庫也會隨著我的修改而更新，越用越像我這樣。 重點！ Prompt 是給規格。 Vector Database 才是給靈魂。 如果你也有興趣，可以期待我後面即將要釋出的教學！

嘿大家 這段時間，我看了一堆關於 AI 的課程，發現一個很大的問題。 大家不是在教「如何使用錘子」，「就是在賣錘子」，教「如何蓋房子」的真的很少。 還是不太懂對嗎？ 套句我的偶像，Chris Do 說的，也是我的個人經驗。 其實客戶不在乎你用什麼軟體，客戶只在乎你能不能解決問題。 這就是我們這次挑戰的核心哲學：Solution First (解決方案優先)。 我們決定發起一個全新的挑戰：【打造你的 AI Agent 團隊】。 我要延續台中人的風格，不囉嗦～ 直接把我在 Google Antigravity 寫好的所有東西分享出來。 在這場挑戰中，你將獲得： 1. 免費的「員工手冊」：我已經寫好的 Rules 和 Prompts，你直接複製貼上，你的 AI 瞬間變身資深顧問。 2. 免費的「標準作業程序 (SOP)」：直接匯入我的 Workflows，讓 AI 自動幫你跑完報價、寫文、做圖的流程。 3. 付費級的實戰心法：對於想接案的朋友，我會教你如何用「一人公司」的姿態，去接原本團隊才能吃的案子。 這適合誰？ * 如果你是接案新手：這會是你的軍火庫，讓你聽起來像個 10 年經驗的老手。 * 如果你是創業家：這會幫你省下聘請前 3 位員工的薪水。 * 如果你只是想偷懶：恭喜，這就是為你設計的。 為什麼我要免費釋出這麼多東西？ 因為我相信 「業力銀行」(Karmic Equity) 這個概念。 我相信如果我能幫你賺到錢，或者是幫你省下巨大的時間，未來某一天，你會回來找我買更高階的產品 (沒錯，我也會有付費課程，絕對會有，真的會有！） 就是賣給想要變成更厲害的人，(我不會用大師這個詞，好怪)。 我會把它放到Course 裡面去，歡迎大家自由取用～

看到群組Noct朋友 Noct 貼的 就先把它存在這裡～ https://www.designprompts.dev/

好久沒更新了，抱歉各位。 最近在製作Headless CMS，想要把WordPress的後端跟前端分離。 讓AI來處理前端頁面的設計，那因為設計需要規範，所以我這邊做好了一個規範的範本。 它可以用在以下幾個範圍： 1. 你要做網頁設計的時候使用 2. 你要做一般視覺設計也能使用 3. 想不到了，可以在下面留言告訴我 你只需要下載這個指令 把它貼到你慣用的AI，例如Gemini、Claude、ChatGPT都可以，他就可以幫你生出好看的範例。 記得要打開畫布功能，例如Gemini 就要打開Canvas。 Peace ❤️