我的AI是怎麼紀錄我的寫文習慣的？
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。
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## 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
4. **Learning**: **修改程式碼** 並 **植入記憶** (這是最關鍵的一步)
**What specifically could be codified?**
就是把第 4 步自動化。
未來的 Agent 應該要在你修改文章的瞬間，就自己問自己：「我剛剛犯了什麼錯？我該如何修改我的 System Prompt 或 Vector DB，確保下次不再犯？」然後自己去執行 `plant`。
這就是你口中的 **"Eliminate your own job"** —— 你連「教 AI」這件事都可以慢慢被 AI 取代。
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