醫學教育

一位支持者問：怎麼用 AI 快速找到專科考題的解答？我的回答是：找答案很快，但詳解本身幫不了學習。這篇把教科書資料庫、間隔複習、口試模擬、詳解查核串成一套私人教練的做法。

教科書、演講、論文三條產線各自寫過了，這篇講它們合起來是什麼：一個 AI 讀得動的知識庫。庫建好之後，門診遇到的病人狀況經過去識別化轉譯，就能拿來跟 AI 討論，把讀到的接到看到的病人身上。最後講用 AI 學習的那條界線：哪些可以外包、哪些不能，該記什麼、怎麼跟它一起維護筆記。

東西大到一句話交代不完，開工前要先寫好什麼？什麼時候不用寫、需求的三個必填零件、含糊一句對上清楚五句、一份可以直接複製的規格範本、改需求先改規格、用程式把這條擋成硬規則，還有為什麼錯的規格錯得很有權威。

備課的步驟跟沒有 AI 的時候一模一樣，差別是每一步多了一個會做事的同事。這篇把七個步驟攤開來講：對象、元素、排序、大綱、簡報、互動、回饋，每一步我做什麼、他做什麼。最後講上完課之後的事：錄音讓他聽、抓我講錯的地方、算語速、數贅字，然後把這堂課拆成下一場的零件。

三個週二晚上，每堂一小時再加討論。謝謝奇美麻醉部的鄧醫師邀約，讓我來把一整套課從頭講到尾。 這篇想講三件事：這三堂為什麼這樣排、大家學到了什麼，還有我自己最感恩的一件事。 為什麼拆成三堂、每週一堂 醫學生時代去上過 AMEE 的 ESME（Essential Skills in Medical Education），裡面講到醫學的學習是螺旋式的：同一件事，基礎的時候碰一次，進階再碰一次，一圈一圈繞上去，越繞越熟。 學 AI agent 對醫師來說也是踏進一個陌生的領域，所以這次照同樣的方式排。有些東西三堂都會講到，每次多講深一層，看過三次就不陌生了。 中間刻意隔一週，讓大家回去能夠試作看看，有時做過才知道哪邊會遇到問題、往更深的地方走。 每堂都有課前單、回家作業、課後單，因為也是第二次講這個題目，希望能貼合大家的程度。用的太久太自然，會忘記第一次接觸的人卡在哪裡，這種知識的詛咒只能靠問卷來對齊，第二堂、第三堂的內容都是從上一堂的問卷長出來的。 三堂串起來的一句話：AI 是人 這句話是整套課的脊椎。把 AI 當成一個人：記憶力有限，聊久了會忘記前面講的；現在的個性是會字面解讀你的意思；會犯錯，要核對。把它當人相處，就不會覺得很難，也不會太相信它。 三堂就是繞著這個人轉三圈。 第一堂｜會用 怎麼開機、怎麼交代第一句話。三層框架（聊天框、給它檔案、整個資料夾交給它），現場帶著大家打開終端機、整理一個亂資料夾、把 WHO 手術安全查核表轉成筆記。也講了它的記憶是怎麼運作的、為什麼要常常清空對話、怎麼知道它在唬你。 第二堂｜用得對 讓它做出來的東西變成你要的東西。跟人講話一樣，要給背景、講要的樣子、畫界線、說怎麼驗收。這堂也講了醫療端的法規：授權範圍、去識別化的門檻、地端跟雲端的差別、衛福部的生成式 AI 指引講了什麼、沒講什麼。然後把自己開發的工具拆給大家看：排班系統從碎碎唸十分鐘到成品的過程，教科書變筆記的工具（textbook-to-note）裡面到底怎麼運作。 第三堂｜信得過 怎麼知道它有沒有唬你。主題是 SDD（Spec Driven Development），學習用工程師的角度把東西設計好、維護好。AI 幫你從 0 到 1 很快，1 到 100 要靠規格跟維護。講規格怎麼寫、環境怎麼蓋、怎麼驗收，還有幻覺跟安全性的事。最後再繞到我自己覺得AI時代怎麼學習。 大家有開始實作 CLI 課前跟課後都問了同一題：用終端機跟 AI 一起做事，信心幾分（1 到 5）。課前平均 2.0 分，課後進步到 3.5 分。看起來逐漸入門了～大家應該都有順利做出想要的筆記，還有人自製臨床/讀書/研究工具等。我想最重要的是，產生一個跟AI互動的默契，能在互動中成長出自己的系統。 最感恩的一件事 課排在晚上八點半到九點半，討論常常到快十點。這個時間大家下了班、吃完飯、還要開電腦，第一堂線上四十幾位，第二堂、第三堂還有三十五位。中間當然有人覺得太難或有別的事離開，但留到最後的人這麼多很讓人開心！ 後記 那當然這三堂都大量用 AI 來備課，逐字稿回放、問卷分析、投影片改版也都靠它，這個流程蠻好玩的，下一篇單獨寫～ 很喜歡這樣看到大家長出不同的東西，分享這種像在玩電玩的快樂😁 如果有單位想開類似的課，或是三五好友揪一揪，也歡迎來問我喔～

這個題目是訂閱區的歐陽醫師許願的。他說得很準：認真看 AI 運行的資料夾，好像都才幾十 MB，但是電腦容量就是被吃掉一大半。 這件事我自己也遇到很多次了。我的 C 槽 953 GB，過去一個多月每隔幾週就快滿一次，每次都是跟 Claude 說「幫我清理」，清完過陣子又滿回來。這次我們不清了，改成把一個多月來每一次清理的對話全部翻出來對帳，算清楚是誰一直長回來。 查出來四層，照體積排序。其中一層是我們自己開源出去的工具，這個下面會老實講。 一、雲端同步：檔案被讀一次，就永久回到你的電腦 這台電腦的 OneDrive 雲端有大約 400 GB。檔案設成「僅雲端」之後，檔名在、圖示在，不佔空間。但只要有任何程式打開那個檔案，同步軟體就會把它下載回本機，而且除非你自己把它釋放回雲端，它就會一直佔著空間。 八月十七號那次大掃除清出 382 GB。四天後回頭看少了 56 GB，其中課本 PDF 那幾個資料夾自己回到本機 45 GB。 這件事的怪，怪在因果被切斷了。吃掉容量的那個動作，跟長出來的那些檔案，看起來完全沒關係。你翻遍 AI 的資料夾，當然只有幾十 MB。 我們怎麼把它抓出來的 這一段是這篇最想分享的：不是我自己會查，是我跟 Claude 一起把範圍縮小的過程。 第一步，先問清楚機制。 我請他上網查「OneDrive 在什麼情況下會自動把僅雲端的檔案下載回本機」。查回來的答案是：只要有程式開啟那個檔案就會，不必真的讀內容。這一句話後來就是破案關鍵。 第二步，一個一個排除。 每關掉一個嫌疑犯就重新量一次本機佔用： Windows 搜尋索引：停掉六分鐘，佔用沒變化 檔案總管縮圖、防毒掃描、Google Drive、iCloud、Synology Drive：都排除 OneDrive 自己重抓：手動把二十個檔案標成「釋放空間」，六分鐘內一個都沒有被抓回來 排到這裡，OneDrive 本身的嫌疑就洗清了。它只是執行者，不是發動者。 第三步，我提了一句話，方向就轉了。 當下我們一直在找「現在正在跑的東西」，可是我想到：這些下載搞不好是幾個小時前下的指令留下來的，那支程式可能還活著，只是沒人注意。 我把這句話丟給他，他回頭去翻還在執行中的舊程序，當場抓到兩支： 下午五點二十某個 AI session 下的 find 指令，尾巴接了 head，本來只要前二十筆。head 拿夠了自己結束，前面的 find 卻沒有跟著死，一路跑了五個小時，回抓 19 GB 抓它的同時，另一個 session 又下了一支掃全機的 find，三分鐘再吃掉 6 GB 兩支都殺掉之後，回抓當場歸零。 ...

上週幫一群麻醉科的醫師朋友上了一堂 AI agent 上手課。課後回饋很有意思：「權限框與 auto mode」同時出現在兩張名單的前段，投「最有收穫」的人很多，投「沒聽懂」的人也很多。代表這東西重要，但一堂課的節奏講不完。這篇把它一次講完整。 還沒裝起來的朋友，可以先看從零開始用 AI agent那篇，裝好再回來。 權限框是什麼：它動手之前，先舉手 第一次叫 Claude Code 或 Codex 整理資料夾，最不習慣的就是它一直跳框問你「可以嗎？」。 這個框其實是整套系統最重要的安全設計：AI agent 要動你電腦裡的東西之前，必須先讓你點頭。框裡通常有三個部分： 它想跑的指令：一行終端機指令，像 ls、mkdir、rm 它自己的白話解釋：指令下面那一兩行，說明它想做什麼、為什麼 你的選項：同意這次、同意以後都不用問、拒絕 你不需要會終端機指令。你只需要看得懂那行白話解釋，然後判斷「合理嗎」。看不懂的時候有兩招： 看不懂它想幹嘛的兩招 直接回它：「用五歲小孩能懂的方式解釋你現在要做什麼」（英文縮寫叫 ELI5，Explain Like I’m 5，AI 都看得懂） 把那行指令複製，貼給網頁版的 AI 問「這個指令會做什麼？有風險嗎？」 四種模式：按 Shift+Tab 切換 每一步都問你，等它做完一件事你可能按了二十次同意。所以 Claude Code 提供好幾種模式，按 Shift+Tab 就能輪流切換，畫面上會顯示目前在哪個模式。日常用得到的是這四個： 模式 它會怎樣 什麼時候用 default（預設） 每個會改到東西的動作都先問你 剛開始建立信任的階段 plan mode 只能讀、不能寫，先研究再給你一份計畫 想先看它打算怎麼做；要碰重要資料的第一步 accept edits 檔案編輯自動放行，跑指令仍會問 改稿、寫筆記這類編輯密集的工作 auto mode 系統自動判斷每條指令危不危險：安全的直接放行，危險的攔下來問你 日常主力 （Claude Code 其實還有更多模式，像給無人值守環境用的 bypass permissions，那些跟日常上手無關，先不用管。） auto mode 為什麼反而比較安全：警報疲勞 臨床的人對 alarm fatigue 都不陌生：monitor 什麼都叫，叫久了大家聽到聲音只是伸手把它按掉。權限框也一樣。當每一個框都要你同意，你很快就會停止閱讀，變成反射性按同意。這時候「每步都問」給你的不是安全，是安全感。 ...

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。 ...