當各種AI工具迅速發展的情況下,大家也開始製作自己常用的工具,更進一步公開分享給大家使用,例如 Jimmy Su 就分享自製的 沉浸式翻譯工具 ,滿足一般人平時上網閱讀外文頁面的需求;進一步像是 Justin Lee 開發的 ccxray ,讓Claude Code的使用者可以監看Claude Code與Anthropic API之間的互動,使 AI Token 的消耗變成視覺化的儀表板。 為什麼做這個工具 AI 幫助許多一般網路使用者做出適合自己使用的工具,我自己也曾 分享自己的經驗 ,現在做出一個應用程式的門檻已經降低許多,AI不會讓程式設計工作消失,反而讓更多人投入這樣的工作,從這個角度看應該是好事。 我自己也用AI打造一些工作上會使用的工具,包括後來做的這個「 AI-Doc-Translator 」,這是獨立自我日常工作使用的工具的其中一個功能,做成一支桌面程式。 由於每天都會接觸到外文論文、期刊,很多PDF檔下載後,只會放在儲存空間裡,或是丟到電子書應用程式裡,但什麼時候再打開?打開還要再閱讀外文的摘要、從頭理解?這些都會消耗掉耐心,於是我讓AI先幫我摘要重點,讓我大致了解檔案內容、記錄後,再做關聯成為自己的知識庫。 這個工具主要的功能是翻譯、摘要,它不是通篇翻譯,也不是改寫作者的內容,只做摘要,長期累積起來的文件會相當可觀,就可以做成知識庫應用。人們通常在下載文件時,自己已經先篩選過資料了,也不是隨便下載,所以使用者自己就是守門員。 為什麼不用 Notebook LM 就好 當然也有很多人習慣把檔案抓下來後丟進各種AI工具,Notebook LM、各種AI Chatbot或是翻譯軟體,但我自己在使用後的心得是,因為資料量太多,Notebook LM的效能會很差,而各種AI Chatbot 在對話結束後,使用者要再找回對話記錄可能還要花時間找尋。那為什麼不平時就開始做知識庫呢?所以在翻譯、摘要的過程中,也是在建立自己的知識庫,存在某個資料夾,可以再利用各種工具來搭建。 我自己是使用 Obsidian 配合 Claudian Plugin 一起使用。在閱讀由LLM產出的摘要時,我一定會遇到無法理解的內容,就可以再使用Claudian進一步「討論」內容,或請它解釋。於是文件就不是只有文件,而是可互動性的內容,也不會只在電腦裡積灰塵。 製作「AI...
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