這篇是回答一則留言。一位在支持頁贊助我的朋友問：

請問如何用 AI 來快速尋找專科醫師考題的解答？

謝謝你的支持，也謝謝這個好問題 🙏 我想了一下，決定寫成一篇完整一點的回答，因為「找到解答」只是第一步，真正想講的是後面那幾步。

第一步：先把教科書和演講變成自己的資料庫

要讓 AI 回答專科考題，最怕的是它憑印象答。所以第一件事，是把指定參考書轉成你自己的資料庫。

我準備考試時用的是跨教科書自動筆記生產流程，把四十幾本參考書轉成可以搜尋的文字。有了這個庫，AI 就能在教科書裡找到對應段落，附上出處，回答每一題，甚至一次把整份考古題批次產生詳解。

教科書之外，正確答案有時還藏在考官的偏好、某場演講講者特別強調的觀點裡，這些不會寫在任何一本書上。這類內容可以用 lecture-to-notes 把演講錄影轉成筆記，一起放進同一個資料庫，成為可以引用的來源。

到這裡，你的問題就已經有答案了。但我想多講一句：

詳解本身，幫不了學習

產生詳解很快，但讀別人（或 AI）寫好的詳解，不會真的讓你學會。這件事我在用 AI 學醫學，哪些可以外包、哪些不能那篇講過研究證據：作業變好、考試變差，損失幾乎都來自把思考外包出去的那群人。

所以比起「快速找到解答」，我更建議把 AI 放在回饋那一端，讓它當你的私人教練。底下分筆試、口試、詳解查核三件事講。

筆試：依領域排進度，用間隔複習刷題

先請 AI 把考古題依領域分類，例如神經復健、骨骼肌肉、心肺、兒童復健，再依你離考試還有多久，排成一份適合學習的讀書進度表。

再把間隔複習（spaced repetition）放進去。 同一題不是做一次就算，而是在你快要忘記的時候再丟回來。我之前做的題庫領航就是這個想法：用 FSRS 演算法排每一題的複習時間，錯題分類，還能預測考試當天的落點分數。原始碼放在 GitHub，可以直接拿去改成你們科的題庫。

選擇題的目標很單純：讓同類型的題目，你看到就熟。

口試：先答，再看詳解

口試就不一樣了，看詳解點頭，跟自己講得出來，差距非常大。

我的建議是做一個口試練習網頁：

  • 放入歷屆口試考古題，詳解藏在一邊，先不給看
  • 加上語音轉文字，你開口回答，它自動變成文字
  • 加上計時，模擬考場的時間壓力
  • 自己完整答過一遍，包含時間與答案都留下紀錄

真正的口試不會答完一題就結束，考官會順著你的答案一直追問。所以可以請 AI 扮演考官，依你剛剛的回答再追問兩三層。評分時也給它一份固定的評分表，例如定義、鑑別診斷、檢查、治療、預後逐項給分，回饋才不會只是一句「答得不錯」。

答完之後，再打開詳解，請 AI 比對你的回答與詳解的落差：漏了哪些重點、哪個概念講錯、條理哪裡亂掉。接著讓它告訴你要回去讀哪些教材，甚至直接把那幾章整理成好讀的檔案，或依你的弱點重排讀書計畫。口試漏掉的概念，也可以做成題目丟回筆試的間隔複習，兩條線就接成同一個循環。

只有自己想過、答過，才會知道缺在哪裡。 這一步沒辦法外包，但答完之後的分析、找教材、排計畫，都可以交給 AI。

詳解查核：學長姐的詳解也會錯

還有一個很實際的用途。大家流傳的考古題詳解，多半是學長姐一屆一屆解出來的，有時候會出錯。

既然手上有教科書與演講筆記的資料庫，就可以請 AI 拿這些來源對照，逐題檢查答案與詳解是否正確，有出入的地方標出來，附上出處，再由你自己判斷。

同一把尺也要拿來量 AI 自己寫的詳解：它可能找錯段落、對到舊版的書或已經更新的指引，考古題本身也常是考生事後回憶的版本。沒有附頁碼的答案，一律當成「待查」。 另外，這個資料庫是個人讀書用的，不要整包分享出去。

不想寫程式，也可以今天就開始

上面聽起來工程很大，但最低門檻的版本不用寫任何程式：

  • 資料庫：把教科書 PDF 丟進 NotebookLM，或 ChatGPT／Claude 的 Project，它回答時就會附上出處
  • 口試：打開手機 App 的語音模式，請它當考官，你直接開口答
  • 間隔複習：錯的題目做成 Anki 卡片，讓它幫你排複習時間

先用這個版本跑起來，覺得哪裡不夠用，再照下面的工具一塊一塊換上去。

這是一整套想法，不是我已經做完的系統

坦白說，上面這整套，我自己考試時並沒有完整做完：題庫領航、教科書資料庫、對 AI 練口試是有做的，口試模擬網頁與詳解查核則是事後回頭看，覺得如果重新開始，我會這樣做。

好消息是，裡面用到的工具大部分我都分享過了：

有 Claude 或 Codex 訂閱的話，可以把這篇直接丟給你的 AI agent，說「幫我依這個架構，做一套我自己的版本」，再一步步調整成適合你的平台。

歡迎繼續提問

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