醫學教育

前陣子在臉書分享過用 AI 整理課程影片的成果，收到超乎想像的迴響，也一直有人問工具什麼時候放出來。整理了一陣子，今天正式開源：lecture-to-notes。 這篇的重點 為什麼課程錄影大家都在錄，卻沒有人回去看完 筆記不必是「文字＋圖」的形狀：影片、逐字稿、總整理同步在一頁 手上有什麼就帶什麼來：錄影、錄音、投影片、照片，全部接上同一條時間軸 技術上堅持的幾件事：逐字稿永不自動改字、對時用證據不用猜 為什麼只有 OCR 不夠：沒有字的流程圖與超音波，怎麼判斷它重不重要 沒有 NVIDIA 顯卡也能跑的退階方案 教室後面的腳架森林 從以前就覺得復健科的課程很難做筆記。徒手治療、超音波掃描這種課，知識藏在「動作」裡，文字怎麼抄都抄不起來。所以現場永遠是滿滿的腳架，大家都在錄影，打算回去配飯複習。 但幾小時的影片，實際上根本不會回去看完。 想通的一個轉折：筆記不必是「文字＋圖」的形狀 有了 AI 之後，我原本的思路是教它精準截圖，把影片塞回傳統「文字＋圖片」的筆記形式。後來想通了：筆記不必拘泥於那個形狀。 直接做一個網頁，把影片跟逐字稿對上，想看哪段就跳到哪段。畢竟真正想知道的，是那個動作到底怎麼做——那只存在於影片裡。 所以最後的成品是三個層次疊在同一頁： 總整理拿來讀：結構化的重點筆記，配上當時的投影片 逐字稿拿來驗證：每句話都有時間戳 影片永遠在一鍵之外：影片播到哪，筆記自動高亮；點筆記的時間戳，影片直接跳過去 同一份內容還會輸出 markdown 進 Obsidian 筆記庫（之後語意搜尋找得到），以及 PDF 給不用這些工具的人。一堂課，三種耐久形態。 （截圖是一場頸椎超音波工作坊的實際輸出，日期與講者已馬賽克。） 手上有什麼就帶什麼來 真實的課程從來不會只有一支乾淨的錄影：有的講題錄了影、有的只錄到音、有的只用手機拍了投影片，會後主辦單位又補發一份 PDF 講義。 這個工具把資料夾原樣吃進去，自動判斷每個檔案扮演什麼角色，再把所有來源接上同一條時間軸——就算某張投影片從頭到尾沒出現在影片畫面裡，筆記引用到它的那一刻仍然指得回正確的時間點。 技術上堅持的幾件事 這個工具的設計目標不是「摘要一支影片」，而是可回溯（traceability）：筆記裡每句話都要能指回逐字稿的某個時間點、以及當下螢幕上那張投影片。幾個為此堅持的設計： 貴的事情全部在本機跑 Whisper 轉錄、抽幀、OCR、投影片語意判讀，全部在自己的 GPU 上跑完，零 API 費用。大型語言模型只在最後一步負責「寫」，而且只能根據前面各階段已經組好的證據寫。就算不跑最後一步，你也已經拿到逐字稿、去重後的投影片集、和兩者的對應關係。 逐字稿永遠不自動改字 自動改錯字聽起來很誘人，我們實際做了兩版、量測、然後全部退役。現在可疑的詞只會被「標記」出來，逐字稿本身一個 byte 都不動。每個標記是一個問題，不是一個替換——因為改錯了你永遠不會發現。 對時：檔案時間是假說，交叉比對才是證據 一場演講常常不只一個裝置在錄：主錄影、手機片段、照片。要拼回同一條時間軸，最直覺的做法是相信每個檔案自己的拍攝時間——而手機時鐘會漂移、有些檔案只剩修改時間、按過暫停的錄影會謊報自己的開始時間。 所以管線把兩件事分開：拍攝時間當「主張」，重疊音訊的交叉比對當「證據」。兩者差超過 5 秒，就標記衝突並停下來問人，絕不自動修正。這擋掉的是「44 分鐘對錯位、但每一頁輸出看起來都很正常」的災難。 缺工具就大聲說，不悄悄降級 選用的模型都經過自己資料的評測（repo 裡附了 OCR 引擎的 A/B 測試架）。可選的套件沒裝，功能會關掉並明講你少了什麼——絕不悄悄換一個比較差的方法。悄悄降級產生的是「錯的輸出」而不是「少的輸出」，那是最貴的一類 bug。 那張投影片上沒有半個字，怎麼辦？ 貼文發出來之後，有位朋友留言問：「請問您是把螢幕上的 PPT 以 OCR 方式彙整進入資料庫嗎？」這個問題剛好戳中我卡最久的一段，值得展開講。 ...

用 AI 工作一陣子的人，大概都遇過這件事：同一個錯，你講過了，規則也請它記下來了，過幾天它又犯一次。 而且我不是沒有防：規則寫進了它的記憶檔、違規有計數器、還有每月的定期檢視，該有的機制都在。但七月底，我看著我的 AI 助理第三次犯下同一個錯（最後兩次只隔一天），才認真面對一個事實：「記得」跟「會做」是兩回事。而更意外的是，後來的調查發現，問題甚至不在它不記得，是我們整套「記錯誤」的系統，量尺本身壞掉了。 這篇想分享的，就是我們最後長出來的一套「AI 自我糾錯系統」的設計，以及中間最有趣的一段：我讓 AI 自己調查自己，還特別交代它「不要相信寫交班單的那個 AI」。 事情是怎麼爆開的 這陣子我陸續把一些自己做的工具開源（工具箱總整理裡的那些）。發布開源軟體有一套禮儀：改了什麼要寫進更新紀錄（CHANGELOG）、打版本標籤（tag）、在 GitHub 上建立正式的發布頁（release）。這些規則早就寫在 Claude 的記憶檔裡。 七月底某天，我點開一個剛發布新版的 repo，首頁看起來什麼都沒有。我第一反應是「你沒寫 CHANGELOG」。它查了之後回報：CHANGELOG 其實寫了，tag 也打了，漏的是最後一步「建立 release」，而那恰好是訪客唯一看得到的一步。回頭一查，前兩個版本也都一樣。 隔天我請它把我全部十三個公開 repo 掃一遍，結果挖出十五個同樣的缺口。更妙的是，就在稽核到一半的時候，它又犯了第三次同型的錯。規則就寫在它的記憶裡，它也讀得到，然後照樣犯。 關鍵的一問:「你以後真的會用嗎？」 它的第一個提案很自然：寫一支腳本，把正確的發版流程整個包起來。 我問了一句：「你以後會固定呼叫這支腳本嗎？」 它想了一下，誠實地說：不會。腳本跟記憶檔的失效模式一模一樣，都要它先「想起來」才有用。這個答案讓我們改變了做法：與其多一個要記得的東西，不如加一道攔截（hook，上手系列第二篇講過的關卡概念）：只要它想手動跑發版指令，動作會在當下直接被擋下來，只剩包好的正確流程能走。從「請你記得」變成「你想錯也錯不了」。 讓它調查自己，但不准相信自己 前面說過，揪錯的零件一直都在。所以問題比「沒有機制」更刁鑽：零件都在，錯還是溜過去了，到底卡在哪？ 這裡我們用了一個我很喜歡的設計。當天犯錯的那個 AI session 把來龍去脈寫成一份調查交班單，但裡面明白寫著一條： 交班單裡的自我迴避條款 「不要把我的假設當成計畫——這份文件是犯錯者本人寫的，幾乎必然被它的立場影響。請先獨立驗證診斷，再決定要不要建任何東西。」 接著換一個全新的 session 接手調查，手上只有可以重跑的驗證指令，沒有前一位的結論。 做過品質改善的人應該覺得眼熟：根本原因分析（root cause analysis）的調查，本來就不該由事件當事人自己主導。當局者迷這件事，對 AI 一樣成立。 調查結果：推翻了兩個前提 獨立調查翻出來的東西，跟交班單猜的不一樣。 第一，AI 並沒有隱瞞錯誤。我原本合理懷疑：違規次數是它自己記的，它會不會少記？結果翻遍紀錄，低報只有零星幾筆，而且是「自首了但記錯地方」。其中一個規則檔裡，它老老實實記了十二次違規，好幾次我根本沒發現。誠實度不是問題。 第二，問題出在量測層。幾個具體的發現： 計數無法歸屬：違規次數記在「檔案」上，但一個檔案裡合併了十幾條規則。帳面上的「違規 4 次」，追不回是哪一條規則的 4 次，這個數字沒有行動意義。 偵測器本身有 bug：負責從歷史對話裡撈「使用者糾正過什麼」的程式，寫死了只看最近二十筆，而且漏看一整類訊息格式。回頭驗證時發現，最關鍵的那筆證據，它從結構上就不可能抓到。 記錯帳本：有三筆真正的違規，被寫進了另一本記「工具摩擦」的帳，正好躲過所有檢查。 還有一個反轉：交班單斷言「這些計數完全沒有版本紀錄，無從稽核」。錯了——記憶目錄其實一直有自己的 git 版本庫，一千多筆自動存檔，稽核軌跡從頭到尾都在，只是被上層設定蓋住，連 AI 自己都不知道。 換句話說：這個系統不缺零件，缺的是接線。計數器沒有人讀、偵測器壞著、帳本記錯棚。在量尺壞掉的情況下加更多自動化，只是把錯的數字算得更快而已。所以後面的修法幾乎沒有新建什麼大東西，都是把既有的零件接起來。 最後的設計：四條原則 修完之後，整套系統收斂成四條原則。它們不是 AI 專用的，你會發現每一條在醫院的品質管理裡都有對應物。 一、錯誤要記成「可歸屬的事件」，不是一個數字。每次違規記一行：日期＋哪一條規則＋一句事實。計數是用數的，不是用手改的。（對應：異常事件通報寫事件經過，不是只在統計表上加一。） ...

這是 AI 上手系列的第三篇。第一篇講怎麼裝起來，第二篇講怎麼跟它講話、怎麼設關卡。 第二篇的結尾我說：難的從來不是「怎麼問」，是「怎麼設計流程」。 這篇要把那句話收掉。答案可能跟你想的相反：流程不是設計出來的，是長出來的。 最常見的卡點：「我不知道要怎麼開始規劃」 我被問過很多次類似的問題：「你那套自動化好厲害，我要怎麼規劃我自己的？」 老實說，我從來沒有規劃過。我三月的時候只做了一件事：挑了一件每週都在重複的小事，叫它做一次。 今天回頭看，我的規則檔、十幾個 skill、一堆自動排程，沒有一個是事先設計的。每一個都是同一件事重複了幾次之後，才「升級」成現在的樣子。 所以如果你卡在「不知道怎麼開始」，好消息是：你不需要想清楚才開始，你只需要開始得夠小。 起手式：五件事講清楚，其他都不用 挑好那件小事之後，交代它的時候把這五件事講清楚。這不是我發明的，是把官方 best practices 濃縮成非工程師版本： ① 目標講清楚：你要什麼、給誰用、拿去做什麼。「幫我整理逐字稿」不如「整理成 SOAP 格式，這是要放進病歷系統的」。 ② 只補它不知道的：你們科的慣例、單位的格式、只有你知道的眉角。模型已經會的不用教：SOAP 是什麼不用解釋，你們科的 SOAP 長什麼樣才要講。每一句廢話都在稀釋它的注意力（原因寫在第二篇「為什麼它會越聊越笨」那節）。 ③ 界線先講：哪些檔案不准動、哪些事要先問過你。而且真正的紅線不要只用嘴巴講，第二篇的三層機制（hooks / permissions / CLAUDE.md）就是拿來放這個的。 ④ 訂「怎樣算做完」：這條是官方排第一優先的建議，也是我覺得投資報酬率最高的一條。給它一個它能自己跑的檢查： ❌「幫我整理這些逐字稿」 ✅「整理完自己檢查一遍：每一份都要有四段、每段都要有內容，缺的標出來給我」 ⑤ 先跑一個爛版本：不滿意再一句話改。迭代永遠比一次寫滿快。 就這樣。不用畫流程圖、不用寫規格書。 流程怎麼長大：重複第三次，就升一級 真正的重點來了。你的「流程」不是某天坐下來設計的，它是照一個很簡單的規則長出來的： 同一件事重複到第三次，就往上升一級。 你發現自己在… 升級動作 成本 同一句話講第三次（「回我繁體中文」） 寫進 CLAUDE.md 一行字 同一套多步驟流程做第三次（先轉檔、再整理、再歸檔） 包成 skill：跟它說「把剛剛這整套存成一個 skill」 一句話 發現某件事絕對不能出錯（改到原始檔、送出病人資料） 交給程式關卡（hook / permissions） 要動手設定，但一勞永逸 三層的差別在第二篇講過了，這裡只補一句：寫在規則裡是建議，做成機制才是保證。 界線越重要，就該住在越下面那層。 這個階梯還有一個隱藏的好處：每一級都是你已經驗證過的東西。你不是在憑空設計一個 skill，你是把一套「已經手動跑成功三次」的流程存起來而已。設計可能會錯，重複不會。 驗收的習慣：這篇最重要的一節 起手式的第④點（訂「怎樣算做完」）值得單獨拉出來講，因為它不是五件事之一而已。它是整套方法裡唯一「做與不做會決定你能走多遠」的習慣。 驗收有三個層次，照順序養成： 層次一：單次驗收。 每個任務交代時就附上檢查方法，讓它做完自己查（「每一份都要有四段、缺的標出來給我」）。這是起手式教的。 層次二：可重跑的驗收。 把檢查存下來，變成隨時可以再按一次的按鈕。差別很大：單次驗收保證「這次做對了」，可重跑的驗收保證「以後改東西也不會弄壞它」。工程師管這個叫回歸測試（regression test），但概念本身跟程式無關：哪怕你的檢查只是「數一數每份紀錄都有四段」，能重跑，就有資格叫驗收。 層次三：驗收先行。 這是官方 best practices 裡明講的工作流：先寫檢查、確認它現在會失敗，再叫 AI 做到通過。聽起來像工程師的儀式，翻成白話就是：開工前先給它看一個「做對了長這樣」的具體例子。它有目標可以自己迭代，你也不會做完才發現彼此想的不一樣。 ...

這是一篇會一直更新的文章。 我把自己做的工具都開源放在 GitHub 上，陸續有人跟我說：「東西看起來很厲害，可是我連第一步該幹嘛都不知道。」也有人問我：「GitHub 是什麼？我點進去看到一堆檔案，然後呢？」 所以這篇不是介紹工具，是帶你把第一個跑起來。 已經在用 Claude Code 的朋友，直接跳到 第 4 節。 最後更新：2026-07-24 先花 30 秒確認這篇適不適合你 讀完你會做到的事：在自己的電腦上，丟一個論文的 DOI 給 AI，十幾分鐘後拿到一份有引用查核、有證據等級的評讀報告。或者丟一本 PDF 教科書給他，讓他整理成一篇一篇帶出處的筆記。 你需要準備的： 一台電腦（Mac 或 Windows 都可以，醫院／公司電腦也行，不需要系統管理員權限） Claude 的付費訂閱，Pro 就夠了（約 US$20/月）。免費帳號不支援 Claude Code，這是硬條件 不需要會寫程式。真的。你需要的是「會複製貼上指令」跟「看到紅字錯誤訊息不要嚇到，把它整段貼回去問 AI」這兩件事而已 如果這兩件事你做得到，就繼續往下 👇 — 1. 同一個人，只是工具長大了 先講一段我自己的時間軸，因為我覺得這比任何教學都重要： 三月：第一次把 AI 搬到自己的電腦上，做了語意搜尋、把上課錄影自動轉成筆記。那時候我每做一件事都要手動貼一段「你只能根據我給的資料回答」的咒語，盯著它會不會亂講，每一步都要按確認，煩到快瘋掉 四到五月：慢慢把轉書、抽圖、OCR 磨成一條生產線，開始把重複的事變成一鍵 六月：一邊準備專科考試，一邊架了論文雷達、復健課程雷達，會自動推播新東西給我 七月：門診智慧病歷、額度守門、讓兩個 AI 互相審查對方的產出。開始在「管一群 AI」 中間我沒有變聰明，是工具長大了，加上我學會把每個踩到的坑寫成一條規則。 我講這個是想說：你現在就是我的三月。而且你比當年的我幸運，你一開始拿到的工具，就已經是好用的版本了。 2. Claude Code 不是聊天機器人 這是最多人卡住的地方，卡住的原因不是技術，是觀念沒轉過來。 ...

上一篇 《從零開始》 講的是怎麼裝、怎麼跑起來。 這篇講的是用得好，而這跟裝得起來，是完全不同的一件事。 我發現真正決定成效的不是你用哪個模型、不是你會不會寫程式，是你怎麼交代事情、怎麼設關卡。這篇的東西不綁特定工具，你用 ChatGPT 也適用（最後一節會講差在哪）。 三個心法 心法①：它像個很聰明、但記憶有限的新人 它知道很多，但它有一張有限的桌面。塞太多東西就會顧此失彼、會忘記你前面講什麼。 用交班來比喻最好懂：講重點、講清楚，別把整本病歷從頭念一遍。 所以你要主動幫它保持桌面乾淨：一個任務講清楚、講完就 /clear 重開，不要一路累積用不到的東西。 （為什麼會這樣、成本怎麼算，我在 AI Token 經濟學系列 寫了四篇，這裡先講結論。） 心法②：用機制管，不要只靠它自律 這是我覺得最多人做錯的一件事：大家都在 CLAUDE.md 裡寫規則，然後抱怨它不聽話。 問題是，那份檔案在官方的定位裡，是「參考資料」，不是「強制設定」。官方文件講得很白： Claude treats them as context, not enforced configuration. （Claude 把它當成脈絡，不是被強制執行的設定。） 真正能管住它的機制有三層，強度差很多： 層級 是什麼 強度 適合放什麼 ① hooks 在它要動手的那一刻，由你的程式攔下來檢查 ⭐⭐⭐ 程式性強制，模型無法忽略 「這件事絕對不准發生」 ② permissions settings.json 裡的 allow / deny / ask 清單 ⭐⭐ 硬性擋下，但只認工具與指令樣式 「這類操作要先問我 / 永遠不准」 ③ CLAUDE.md 一份它每次開工都會讀的文字說明 ⭐ 靠它自律，可能被忽略 「通常我們這樣做」的慣例與風格 ① hooks：把規矩變成程式 hook 是掛在它生命週期上的一段程式。最常用的是 PreToolUse：它要動手之前先跑你的檢查，你的程式回傳「拒絕」，這個動作就執行不了。 關鍵差別在這裡：被 hook 擋下來的動作，不會回頭讓模型去想替代方案。它不是「勸退」，是「做不到」。 ...

為什麼「太多筆記」跟「沒有筆記」是同一件事 先講一個我很早就認定、到現在也沒改過的規矩：我的筆記庫裡，一個主題只能有一則筆記。 不是因為潔癖。是因為同一件事如果有五個地方在講，我查東西的時候就得開五個檔案，還要自己判斷哪一版才算數。那個整理的工作沒有消失，只是原封不動地留給了未來的我。 而未來的我通常正在看診、正在趕投影片，沒空做這件事。資訊太多造成的混亂，跟資訊不足是同一種痛苦。 這條規矩在只有一個素材來源的時候很好守。難的是後來，來源越長越多，而且沒有一種會停下來等我： 教科書 → textbook-to-note，把自己的 PDF 教科書轉成有出處、有架構的筆記（repo） 論文 → paper-radar 追蹤、paper-fetch 抓全文、paper-review-and-digest 評讀與內容整理 演講 → 還沒整理好，是目前唯一還沒開源的一支 這些工具解決的都是同一件事：把外面的東西變成看得懂的素材。它們讓素材的產量變高了，但那條「一個主題一則筆記」的規矩沒有因此變好守，反而變難守。 所以整套架構是兩層，界線畫得很硬： 素材庫：外面進來的東西全部丟進去，原樣留著、隨時可以回頭溯源。它可以雜、可以重複、可以互相矛盾，因為它的職責只是「保存證據」。 主題筆記：屬於我自己的部分，一個主題永遠只有一則，放在獨立的資料夾、照同一份模板寫。它是我唯一信任、也唯一會拿去用的那一份。 素材不是筆記 這條界線一旦模糊掉，筆記庫就會退化成一個比較漂亮的下載資料夾。 而把素材的內容併回主題筆記的那個動作，就是這兩層的交界處。這篇要講的 note-supplement，做的就是那一件事。 那也是整條線裡我卡最久的一段。從零寫一份新筆記，AI 做不好你一眼就看得出來：架構亂、沒出處、內容空。但「把新素材補進一份已經存在的筆記」不一樣。我有幾千則筆記，每一則都是過去某個時間點的我認真查證過的結果。 為什麼「幫我更新筆記」這句話這麼危險 直覺做法是把新素材丟給 AI 說「幫我更新這篇筆記」。我吃過幾次虧才想清楚問題出在哪： AI 更新筆記真正的風險，不是它漏掉新內容，而是它會很安靜地改掉你舊筆記裡原本就對的東西。 而且你不會發現，因為輸出看起來仍然是一篇好筆記。 這兩種錯誤的代價完全不對稱： 漏掉新內容：可回復。下次讀到同一份素材、或同一個主題再出現，你還有機會補。 改壞舊內容：不可回復。因為那條內容你已經查證過了，你不會再去查第二次。它從此就以錯誤的樣子留在你的筆記庫裡，還帶著你自己給它的信任。 一旦看清這個不對稱，整個工具的設計就只剩一句話。 設計原則：新增很便宜，改動很昂貴 每一輪，note-supplement 會把素材跟既有筆記對三件事： 哪些是筆記沒有、可以補進去的 哪些是兩邊講得不一樣的 哪些是筆記本來就有、素材沒提到的（這些一律不動） 然後把每一項變更先分類，再決定誰有權限執行。 自動放行的：帶引用的新增 多一條有出處的內容，不會傷害筆記。所以「新增事實 bullet 且帶引用」這類變更直接寫入，記進 changelog。 （有一項後來被我從自動放行拿掉了：把散落的 bullet 收成表格。它看起來只是排版，實際上是把每個事實重新塞進欄位裡，這是改寫不是新增，而且欄位錯位這種壞法無聲無息，產出還比原本更整齊。現在它要問過才做。） 不做「破壞性」裁決的：事實矛盾 這一段是我改最多的地方，也是這個工具第一版最大的設計錯誤。 第一版的規則寫得很硬氣：只要有事實矛盾就送審，不管哪一邊的證據看起來多強，一律不自動裁決。 聽起來很負責。實際跑了一段時間，我發現兩件事： 一、待審清單不是安全機制，是拖延機制。 清單一長，人就會一路按過去，所謂「留給你判斷」，實際效果等於「自動套用，只是多按了幾下」。而且報告每一條後面都有一行「我的建議是⋯」，那行字會定錨，你多半就照著它按了。那不是我在判斷，是它在判斷，只是排版比較客氣。 二、不決定本身就是一種決定。 衝突躺在清單裡的那段期間，筆記裡那條可能已經過時的舊說法，仍然是唯一被寫在那裡、被我信任的版本。「不裁決」的實際效果是「舊的自動贏」，而這個政策我從來沒有主動選過它。 所以 v1.1 換了個立場：不是不裁決，是不破壞。 矛盾先分兩個軸分類： 類型：是同一本書、同一份 guideline 的新版取代舊版（那不是真的爭議）？是兩個各自可信的來源真的講不一樣？還是筆記那條根本沒出處、而素材那條有？ 風險：這個值弄錯了會怎樣。劑量、閾值、禁忌症、紅旗徵象算高風險；盛行率、命名沿革、背景知識算低風險。這個軸是一個可以調的旋鈕，不同領域刻度不一樣，醫學筆記只是刻度最嚴的那一端。 然後照分類路由：新版取代舊版直接更新，但舊的值用刪除線原地留著、附上原本的出處和日期，一個字都沒有消失；低風險的分歧，直接在筆記裡就地寫成一個區塊： ...

最近在準備給治療師夥伴的 AI 上手講座，想說來個進階清單，把我平常用的工具、寫過的程式都列出來，這樣想做某件事的時候，可以快速對照「這個功能該找誰」。這也是我自己一直想整理的東西，趁這次一次寫完整。 這篇不挑受眾、不做刪減，從 AI 助手到家裡的備份系統全部列出來～用法是先找到你的需求分類，再看那一節的表。標 ⭐ 的是我自己寫、已經開源的程式，歡迎直接拿去用；標「免費」的都是我實際在免費額度內用的。（太愛免費了，全部幾乎都沒付錢 XD） 目錄 一、AI 主力與引擎 — AI 助手與協作主力・免費雲端與本機 AI 引擎 二、聲音與文件處理 — 語音轉文字・文字轉語音・OCR 三、學習與知識管理 — 筆記與個人知識庫・臨床資料去識別化・論文與臨床實證・考題練習 四、對外發布：網站與信箱 — 架網站與 Cloudflare・網域信箱與寄信 五、自動化與自架後盾 — 自動化排程與通知・家庭伺服器與智慧家庭・備份與不斷電 怎麼開始？ 一、AI 主力與引擎 AI 助手與協作主力 工具 做什麼 免費？ Claude Code 能讀寫檔案、執行程式、把事情「做完」的 AI 代理，我所有工作流的中心 訂閱制 claude.ai 網頁版，卡關時換乾淨對話問、手機臨時查 有免費層 Gemini 查資料廣度強、原生吃 PDF 和圖片，當第二意見 有免費層 OpenAI Codex 程式卡關找不同解法、對抗式 code review ChatGPT 免費帳號可用 herdr 多工終端管理器，讓好幾個 AI 任務同時在背景長跑、隨時切換 ✅ ⭐ claude-pacer Claude Code 的用量油表＋自動煞車：狀態列顯示額度，快撞上限時先收尾、額度重置後自動續跑 ✅ 開源 Claude Code 是這份清單裡少數我付錢、而且付得心甘情願的東西。它不只是聊天，這個部落格、下面所有我寫的工具，幾乎都是我跟他一起完成的。其他 AI 我當第二意見用：Gemini 查資料、Codex 挑毛病。要注意 Gemini 免費層的資料會被拿去訓練，敏感內容不要餵；Codex 記得先到設定把訓練關掉。 ...

緣起 我從醫學生時代就很愛做筆記，這些年累積了幾千份醫學筆記。但老實說，在資訊取得這麼容易、要學的東西又這麼多的現在，已經很難再把每一份筆記都按照自己的架構做到相同品質了。 另一方面，在現代資訊越來越多的時代，能信任的高品質來源反而變得珍貴，這時教科書就是很好的資訊來源。不過復健科專科考試指定參考書就有四十多本，同個概念可能散在好幾本書的不同章節裡。要真的把它們都念過，幾乎是不可能的事。 很幸運這年代有了 AI，這類大型語言模型 (LLM) 擅長處理的就是這樣的長上下文處理，可是一次丟給他幾百本教科書也不切實際。這時就搭配好的內容搜尋與資料庫管理，並且把我做筆記的流程講清楚、調教給 AI，能夠避免幻覺下，確保AI有根據、有架構地產出筆記，我只要用心把整理好的高密度資料吸收進腦袋就好。 於是這變成了一個大型的教科書 LLM Wiki 專案：把書本轉成 AI 容易讀取的格式、精準找到目標章節、按照我的架構整理呈現、從教科書把重要圖片抓進筆記，最後還能跟既有筆記整合。 今天把它開源了，這篇來講講中間過了哪幾關。 第一關：把書轉成 AI 適合讀的格式 直接把 PDF 丟給大模型有幾個坑：又慢又貴（上千頁的書逐頁讀，token 開銷很可觀）；掃描頁和字型編碼壞掉的頁面，他會若無其事地跳過，你不會發現筆記裡少了東西；圖片則是直接消失。 我的解法是把重活全部留在本機：文字抽取用 PyMuPDF，每頁約 0.13 秒、0 token。掃描頁走本地 OCR 階梯（Surya → PaddleOCR-VL → 本地視覺模型），真的都失敗才輪到大模型親自看。比較特別的是兩個細節： 靜默失敗偵測：用字型風險、字元密度等規則，抓出「看起來有抽到字、其實是亂碼」的頁面 雙欄排序：教科書常是雙欄排版，直接抽會把左右欄句子交錯在一起，而且亂碼偵測抓不到這種錯。我們做了欄位偵測，確保閱讀順序正確 第二關：把書切成可搜尋的單位 書轉好了，AI 要怎麼找到內容？傳統的目錄（index）不夠用，因為一個主題常散在好幾章；自己上 tag 也不實際，維護不完也切不夠細。答案是語意搜尋（semantic embedding）：把內容變成向量，用意思找而不是用關鍵字找。 這裡有個容易被忽略的設計：chunk（切塊）不是無腦固定字數。切太小會失去脈絡，切太大會稀釋語意。我們選擇照標題結構切塊，並保留每塊的上層章節脈絡，讓搜尋結果撈回來的每一塊都是有頭有尾的完整概念。 第三關：在幾十本書裡找到對的那本 跨書搜尋的底層，就是我之前開源的 vault-search 那套方法（那篇的介紹在這裡），本地 LanceDB 加 bge-m3 embeddings，資料不出自己電腦。 在這之上我們還加了一層：重點書目加權。考試指定用書、學會官方教科書，搜尋時分數會被調高，另外也有依出版年份的新舊加權。同一個主題，AI 會優先引用你最信任的來源。 第四關：建立寫筆記的 algorithm 與原則 工具都有了，真正決定筆記品質的是流程設計： 先盲寫：AI 先不看我的既有筆記，獨立從教科書查完完整資料寫草稿，最後才合併。這是為了避免被舊筆記的結構和內容干擾 Template 是抓取的依據：每種主題有固定模板，這個設計很重要，AI 知道該去書裡找哪些東西，我每次閱讀也知道會有哪些段落，吸收速度快很多。repo 裡直接附上我每天在用的五套模板（中英雙語），可以照著改成自己的 為理解而設計的段落：像是開頭的 Summary、結尾的 management algorithm，這種段落的存在本身就是在協助理解，不只是資料的堆放 沒有引用就不算數：每條主張都標到書名＋章節，AI 用自己知識補的內容一律標記為推論 第五關：從書裡抽出圖片 這是整套系統最難的部分，因為每本書的排版邏輯都不一樣。我們的做法是先有一套通用方法（幾何比對：圖說跟最近的圖像互相認領），配上決定論的 audit：留白檢查、文字滲入檢查，規則過了才算過，AI 說了不算，而且全程用省 token 的方式在本機執行。 ...

今年二月去到美國參加復健科醫師年會 (Association of Academic Physiatrists, AAP) ，這是我第一次參加復健科的國際年會，也是疫情後難得的出國，更是我第一次到美國。整趟12天的旅程，充滿從復健專業到文化衝擊的各種收穫。 雖然已經過了兩個月，但總覺得該寫些什麼來記錄下這段旅程。那些在國外看到的不同，讓在台灣習以為常的事物，都變得不尋常，回到台灣後，都還在心中繚繞。希望能藉這些文字，跟其他住院醫師和更多讀者們分享我的收穫。 先偷渡一張迪士尼的照片，還是要來玩一下啦！ AAP Physiatry ‘23會場 Part I: 活躍的社交氣氛 在美國，好像每個人都可以互相聊上幾句，不管等公車、搭電梯，只要眼神碰上了，就可以自然而然地開始聊天。回想在台灣，這種場合可能會讓人尷尬，生怕講了話會打擾別人。但美國人好像天生很擅長寒暄，總是能自然地與人交流。 這樣社交特質，在年會中更是彰顯無疑。會議中有許多時間是專門用來交流的，包含晚宴、住院醫師派對、導師活動等等。不需要什麼破冰活動，大家自然而然就能開始認識周圍的人。 即使不是專門用來交流的時候，以海報發表為例，每天下午五點左右，會場會擺出好幾張點心桌，還有臨時的酒吧區，大家可以自由地拿取食物與各式酒精 （種類超齊全！)。然後，大家就穿梭在海報區，與發表者和與會者聊天。我甚至覺得，其實海報內容或許不是他們最在意的，而是這過程的交流才是！ 海報會場有專人現烤棉花糖巧克力餅乾，熱量滿分! 另外，在晚宴時間，一樣是自助餐形式的Buffet，只有幾張座椅，其他則擺放了幾張高桌，方便大家可以走來走去聊天。遇到有興趣的話題就能加入閒聊，不想聊天時，也可以走到表演區。他們竟然請來了樂團與舞者，為大家演唱流行樂。到晚宴快結束，大家還聚在樂團前面跳舞。看著那些白天講課的資深講師，在音樂中擺動，覺得非常親切和放鬆～好像意外參加了場美國Party的感覺？ AAP 晚宴落幕前，大家都來跳舞 在開心聊天後，常常聽到「哇，真是太棒了，我們之後一定再聯絡喔，有什麼機會可以來合作！」在這過程中，我好像看到，原來那一個個跨醫院的計畫、研究案，就是在這樣的會議中談起來的，美國的醫療也在這過程不斷地帶著彼此進步。 參加了這次會議，認識來自美國各醫院的人，好像為未來展開了更多可能性，讓人很期待也很振奮！ Part II: 尊重、稱讚的社會，以及自信心與滿足感爆棚的人們 這段美國之旅，我最驚奇的發現是，有三個醫師都告述我，他們每天起床，都是因為被夢想鼓舞著而起床的。當談到他們喜歡的事物時，那可是一個滔滔不絕，停都停不下來，眼神完全盛放光芒！ 一個的話我覺得是個案，但三個就很特別了。整趟旅程，沒有看到一個不喜歡自己工作的復健科醫師。怎麼有辦法這麼多人都這麼享受工作呢？復健科在美國醫師中，薪水也不算很前面呀，一定有什麼原因！我觀察著周遭，看了些觀察美國文化的文章，或許有找到一些原因。 記得在會議開始前一天，有個給住院醫師的訓練工作坊。在這裡，我們學習超音波、神經傳導檢查、痙攣處置等內容。現場除了住院醫師，也有醫學生參加。過程中，講師總會先問我們的名字，而且不是問完就算了，講師真的會記得我們的名字，感覺自己好像變成Somebody一樣。在工作坊中，與講師有很多互動，不管回答的內容正確與否，都可以得到很正向的鼓勵，像是”Briliant!”, “Awesome!”, “Good job!” 這些稱讚真的是滿天飛。即使懂的不多，也被鼓勵的覺得自己好像很有潛力！ 風趣的Botox治療偏頭痛的教學 另外，大家也會很自然的稱讚自己，做對了什麼就會和自己說「很棒！」華人看來或許覺得這樣做太不謙虛，但在個人主義盛行的美國社會中，每個人除了尊重別人外，也很尊重自己。在不侵犯他人下，說出自己的優點是再自然不過的事情。 我想在這樣的充滿交流的社會，帶著尊重與讚美，是讓每個人都感覺良好、充滿動力的重要因素吧！ 重點 當然，我這次接觸到的人也可能存在選擇偏誤——那群狀態特別好的人才會來參加年會。 但是，這樣的觀察還是讓我知道了，想成為每天被夢想鼓舞起床的人，還有能夠激勵身旁朋友的人，可以從自己身上做出哪些改變 :) Part III: 復健科年會，開闊的視野 這次的年會，幾乎完全都是美國人。我是唯一一個台灣人，到會議後面兩天，又認識了唯一的馬來西亞人，還有唯一的秘魯人，我想我們幾個真的是會議裡的珍稀動物了。在這樣的會議裡，看到了很多美國的復健科發展，讓從花蓮來的我，真的是入大觀園般的驚奇！ (但當然，身為第一年住院醫師，對台灣復健也還沒有很完整的認識，我僅能就我所知的分享了。) 美國AAP很用心經營，年會同時段至少會有5個課程/活動同時進行，並且舉辦整整四天，從醫學生、住院醫師、Fellow到主治應該都會很有收穫！而且今年舉辦在加州，會場隔壁就是全球第一座迪士尼樂園；明年則是在奧蘭多，隔壁就是全球最大迪士尼樂園。可能復健科醫師很愛迪士尼吧，哈哈！ ...

記得剛開始要準備一階時的徬徨，回想起之前曾寫過一篇國考心得，就來整理成網誌版分享囉！我是2017年暑假的考生，以下會用四個方向來分享： 科目特性分析：講述依照特性來對應讀書方法、各科分析、資源介紹，幫助讀書計畫的擬定 個人準備過程：個人的目標、讀書方法 可用資源、其他建議 整體分析：依照科目特性排定讀書法 科目可以區分成：理解/背誦，臨床/基礎。相應的就會有不同的讀法。 理解性強、進臨床很實用的 科目：生理/免疫/生統與流病 讀書方法：懂了後不易忘，學期間 / 前期的首要目標 背誦性高 科目：寄生蟲/微生物/藥理 讀書方法：衝刺前期優先整理表格，減少緊張感，考期近了再複習 理解兼背誦、不實用… 科目：生化 讀書方法：你自己決定… 另外，如果有影片可看 → 花時間，但不用動大腦整理 科目：解剖/病理、補習班影片等 讀書方法：填滿時間空擋，精神差時好用 各科分析 大體解剖＋組織＋神解 → 全部靠趙俊彥吧 趙俊彥 優點：很強的統整＆簡化能力，可以幫助把解剖＆神解學好，神人啊 缺點：神解教的雖好，但內容太多/考題太少，很趕的話可以跳過6-9集 使用方法 可以先看趙俊彥考古題，看這部分的重點在哪，五年一單位的原則要把握 （見可用資源） 個人一開始會畫畫，發現很花時間後，改成把影片截圖，用電腦在旁邊做筆記，速度更快 所需時間：雖然可加速播放 (個人用1.6x-2.2x)，不過加上筆記，還是1小時影片花1小時 12集內容分析 骨肌：1-5集，獨立區域，可在任何時間念 神解：6-9集，考得不多，但講得很好，看個人興趣 內分泌、心血管、呼吸：10-12集，可以搭配模組使用 缺少：消化、泌尿、生殖、胚胎、小腿肌肉 → 看舊版 ，可以搭配模組使用 生理：很重要，務必讀熟 分析：理解性的很難忘，未來臨床也很重要 使用書本：BRS，講得很好，推薦在讀各模組時就先使用，有老師沒講的也可以念 藥理：重要，但真的難背，靠長期不斷背誦 or 考前短期衝刺 xD 分析 現在很難背，投資報酬率不高，至少讀完的內容是自主神經 以後到各科重複用就會背起來 → 不管國考的話，重點是知道機轉＆副作用 使用書本 / 資源 王潔，整理得好，但講得很細，校內資源有影片，不知道品質 FC，有一些口訣可用 藥理口訣8.0，神作啊，感謝製作的人們！讀到很累就看來笑一笑xD還真的背得起來呢！（無法打開的話可以上網找找，這份流傳很廣呢！） 病理：痾，就算我說重要，你們會唸嗎? xD 分析：某學長說醫學概論、肝、腎、肺容易考，可以多看看 使用資源 趙俊彥病理影片：整理得很好，值得一看，如果你還沒面臨國考（死到臨頭），推薦到各模組時去找來看，考前念不下書時也可看 考前一星期念不下書，這時看影片可以帶著自己看書，其實也算是種調劑 免疫 ...