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最近這幾天跟風下載了熱門的龍蝦來玩。 龍蝦是一個開源的全自動 AI 助理，正式名稱是 OpenClaw ，最早的名字是 ClawdBot ，因為跟 Anthropic 的 Claude 模型名字太像而被迫改名。一度換成 MoltBot ，短短一天又改成現在的名字。 龍蝦能夠在你自己的硬體或伺服器上運行，讓 AI 助手像「數位管家」一樣主動執行任務，而不只是被動回答問題。此專案由 PSPDFKit 創辦人 Peter Steinberger 開發，於 2026 年 1 月迅速爆紅，GitHub 星標數超過 68,000，成為 2026 年初最受矚目的開源項目之一。 因為它可以操作非常底層的東西，基本上它就是活在你的電腦裡面，所以你電腦能夠操作的行為，理論上它都應該能夠操作。 正因為它的權限實在是太大了，所以資安是很大的問題。 目前現有的 AI 模型還是有很大的犯錯可能，它可能一不小心就直接把你底層的某個程式刪除，等於整台電腦都要重灌；或者是它不小心就把你的個資外洩出去。例如它在網路上讀到含有提示詞攻擊的文章，導致錯誤地交出你的個人資訊（如 API KEY）。 總之，這個專案只適合給對於資訊技術有些熟悉的玩家，一般人最好還是等這項技術成熟一點，再來使用。 This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit newsletters.raven.tw

一週工作4小時？真的假的？ 前幾本我買了一本書叫《一週工作 4 小時》。 如果你第一次看到這個書名，大概也會跟我一樣翻個白眼。 畢竟現實生活裡，我們一週工作 40 個小時，都已經常常覺得不夠用了，只靠 4 小時怎麼可能把事情做完，還得維持收入與生活品質？ 但是我查了這位作者，提摩西·費里斯（Tim Ferriss），不得了啊，原來是個神人。 費里斯是一位美國知名作家、投資人與 Podcast 主持人。他以《一週工作 4 小時》系列暢銷書聞名，開創了「生活型態規劃（Lifestyle Design）」的先河。他同時也是成功的天使投資人，早期投資對象包括了 Uber、Facebook。 而且作者在各項領域都很強，我認為他應該有掌握馬斯克所說的「第一性原則」。所以他曾經獲全美武術散打冠軍，而且很會跳舞，創下一分鐘內最多探戈旋轉次數的金氏世界紀錄，甚至還來過台灣擔任過 MTV 霹靂舞者。 看來這本書應該很值得一讀。 不過我讀完之後，我發現這本書真正想談的不是工時的數字，而是一套叫做 DEAL 的生活設計方法。分別是： * Definition（定義） * Elimination（削減） * Automation（自動化） * Liberation（解放） 重點不是把自己逼成超級效率怪物，而是把人生目標先定義清楚，再把大量低價值的雜事移除，最後用系統與工具把流程接手，實現遠端工作的目標。 不追求退休，而是把「迷你退休」搬到人生前段 首先是 Definition（定義人生）。 大部分的人，他們人生劇本是這樣：先努力工作，存錢，撐到某個年紀退休，最後再去做想做的事。 這樣很棒，問題是，這個劇本有兩個隱藏前提。 第一，你能平安撐到那一天。 第二，退休之後，你還有體力與心情去享受生活。 作者提出的想法，比較像是把「退休生活」切成很多塊，平均分配到人生中，變成一段一段的迷你退休。你不需要等到 60 幾歲才允許自己休息，而是提早把休息與探索放進生活中。 費里斯認為，我們該自問自己，到底想成為什麼樣的人？ 然後把這些夢想導向務實的執行，找出足以代表該狀態的具體行動。例如，如果你想「成為大廚」，務實的定義可能是「能獨立做出三道五星級餐廳水準的料理」。 好好地思考我們真正想要的生活形態，然後實際去「算清楚」支撐這種生活型態，每月需要的目標月收入。 你可能會發現，實現夢想生活所需的成本其實比想像中還要低，真正卡住我們的，是對生活形式的預設，而非財力不足。 把資訊量降下來，你才有機會重新掌握專注力 接著談 Elimination（削減雜務），因為注意力是最稀缺的資源。 我們每天被訊息轟炸，信件，群組，會議邀請，還有各種「拜託啦幫我處理一下」的小事情。 每一件事看起來都不大，但加起來會把你的時間切成碎片。 你可能聽過時間管理，但是作者要談的可不是管理，他是要你直接刪除雜事。例如他發現 95% 的客戶只帶來極少利潤，卻消耗他大部分的心力與時間，因此他決定停止主動聯繫並「開除」那些難搞的客戶。 他建議讀者詢問自己：「如果我心臟病發作，一天只能工作兩小時，我會做什麼？」藉此找出那 20% 的「關鍵少數」。 他也建議我們不要隨時看訊息，應該規定自己只能在既定的時間看。例如我自己是在早上以及中午過後看信。反正有急事，別人會聯繫我嘛。 這麼做，我們才能有完整的時間區塊，去處理最重要的任務。 能外包的工作就外包吧！ 第三步驟就是 Automation（自動化）。 作者認為，花一點錢把雜務外包，能換回更多時間去做高價值的事。 這點我只能同意一半，外包的確是好主意。問題是，對大多數剛起步的人來說，這條路很難直接複製。大概只有他們美國人才會這麼做吧。 例如書裡提到作者會請印度的遠端助理，處理各種瑣事。這個做法在美國情境可能很常見？但在台灣，我幾乎沒聽過身邊有人這樣做。我也沒有實際看過類似的例子。 不過，這本書最早的核心內容，其實是 2009 年的時代背景。那時候沒有 AI 工具，所以用人力補上流程缺口是合理的。 放到今天，如果我們暫時找不到合適的遠端助理，或者是根本沒有預算外包，那麼更貼近現實的路徑可能是：先把能分出去的工作，交給自動化工具。 從外包人力，轉向外包給系統 如果把外包當成一種「把重複工作交出去」的策略，今天最值得外包的對象，不是某位助理，而是一整套的工具系統。 我自己越來越相信，對一般上班族或個人創作者來說，最有機會先做到的不是一週工作 4 小時，而是先把每天會重複出現的雜務砍掉一半。 然後盡可能地把這些雜務收攏起來，變成一個單一的資訊入口。 所以我認為我們都應該建立 AI 知識庫。 為什麼 AI 知識庫可能真的能幫你省時間 很多人使用 AI 的方式像是在即興問答。今天想到什麼就問什麼，明天再重新問一次。 這樣當然有用，可是它很難累積。你每一次都在從零開始。 AI 知識庫的概念，比較像是幫自己打造一個可重複使用的工作記憶。 把常用的資料、流程、範本、決策依據、甚至你自己的思考框架整理起來，讓 AI 能夠更快理解你要做什麼。 當知識被整理成結構化、可引用的內容，你會發現很多原本要花時間回想、搜尋、確認的事情，開始變成一個指令就能完成的流程。 更重要的是，它能把「每次都要想一遍」的認知負擔降到最低。 再加上自動化，才會變成真正的時間複利 ChatGPT、Gemini 能夠讓我們上傳文件，就是 AI 知識庫了，這樣還不夠嗎？ 當然不夠，因為我們每天的工作場景，就是在一堆記事本、雲端文件、聊天紀錄、Office 文件、電子郵件等等，不斷地翻找文件。 當你把 AI 知識庫接上自動化工具，才可以真正地減少腦力消耗。 例如使用 n8n 或 Google Apps Script，把你平常固定會做的流程串起來。 你可以讓資料自動整理到固定位置。 你可以讓內容在不同平台之間自動同步。 你也可以把重複的格式轉換工作交給腳本處理，把時間留給需要人腦的工作。 也許我們短期內很難像作者一樣請個遠端助理，但我們可以先把 AI 知識庫加上自動化工具，替自己聘一個數位助理。 開始動手作單一入口的 AI 知識庫吧 我自己的做法是從 Notion 開始，讓 Notion 當作唯一的入口。 因為我是付費訂閱戶，當我要查詢任何資料的時候，在 Notion 上還有 AI 可以幫助我，去閱讀並理解所有的文件。 可是在 Notion 上面，我們要怎麼樣讓 Notion 去串接所有的資料？包括 Word 檔、Excel 檔、PDF 檔等等。 如果你有訂閱 Notion 企業版的話，這不是問題，可以去串接 Google 雲端硬碟；但是大部分人應該都跟我一樣，只是 Notion Business 用戶，根本就沒辦法串接。 但是別忘了，現在是 AI 時代，我們可以使用 AI 來寫程式，這些問題都可以迎刃而解。 從 Google 雲端到 Notion 的流程 我的想法是將所有的文件都上傳到 Google 雲端，然後在 Google Apps Script 上寫一個程式，讓這個程式去偵測 Google 雲端的資料夾。假設它發現有檔案，就會自動把文件資料匯入到 Notion 裡面。 * Google Drive 負責收檔案 把 Word、Excel、PDF 等等檔案丟進指定資料夾。 * Google Apps Script 負責監控與轉換 它會定時去看那個資料夾有沒有新的檔案。如果有，就把檔案內容轉成文字。 * Notion 負責承接與成為入口 Apps Script 會把轉好的文字，新增到 Notion Database。 從此你只要進 Notion，就能搜尋、回顧脈絡，或直接請 Notion AI 整理。 該怎麼做呢，其實很簡單，底下的步驟你可以一邊問 AI ，讓 AI 引導你實作出來。 第一步：先在 Notion 準備「收資料」的 Database 欄位先做最小集合就好。 * Name（標題）：檔案名稱 * FileType（單選）：Word、Excel、PDF * DriveFileId（文字）：Drive 的檔案 ID * ProcessedAt（日期）：處理時間 接著你要做兩件事。 * 建立 Notion 整合（Integration）的鑰匙 我們要進入 Notion ，就要先有鑰匙。所以到 Notion 的 My Integrations 建立新的 integration，建立後把 Internal Integration Secret 複製下來。這串就是後面會用到的 NOTION_TOKEN。 * 把 Notion Database 授權給這個 integration 到你的 Notion Database 頁面右上角，找到 「連接」，把剛剛建立的 integration 加進去。 上面看不懂也沒關係哦，複製給 ChatGPT ，讓它指導你。 但是這一步很重要，不然程式就算寫對，也寫不進 Notion。 最後，從 Database 的網址取得 NOTION_DATABASE_ID。 它通常是網址中間那段很長的識別碼。 第二步：在 Google Drive 準備「丟檔案」的資料夾 接著在 Google Drive 建一個資料夾，例如取名「AI 知識庫匯入」。 然後從資料夾的網址，取得 DRIVE_FOLDER_ID。 格式通常長這樣： * drive.google.com/drive/folders/後面那段就是資料夾 ID 之後你只要把檔案放進這個資料夾，其他事情全部交給自動化。 第三步：建立 Apps Script 專案，讓三方接起來 * 到 Google Apps Script 新建一個專案 * 到「服務」把 Drive API 加進來（因為要做 PDF 文字辨識） * 到「專案設定」的指令碼屬性裡，新增三個變數，也就是

你訂閱了嗎？ 我這支影片主要想跟你聊聊，馬斯克 xAI 推出的 Grok 伴侶模式。誰最強這種話題先不管，重點是它到底能變出什麼花樣。 跟你說，這個伴侶模式不只是單純聊天而已，它多了「虛擬角色」。目前有三個角色，一個是金髮馬尾妹 Ani，長得有點像《死亡筆記本》的彌海砂，她現在人氣最高。還有一個是紅貓熊 Rudi，跟一個還沒推出的帥哥 Valentine。 最有趣的是，你跟 Ani 互動還能提升好感度。像我現在就玩到 LV3，聽說升到 LV5，她就能換上性感內衣。網路上雖然有攻略，但我覺得自己慢慢玩比較有意思，反正多稱讚她、跟她聊聊你的事，好感度就升得滿快的。 那為什麼這功能會爆紅？其實 AI 伴侶也不是新東西了。我覺得關鍵完全是因為這是馬斯克搞的，大公司嘛，而且他的底線真的超低。 說到這個，Grok 的伴侶模式有很多種個性可以選，像是「失控模式」、「浪漫模式」，甚至還有「性感模式」。你可以讓 Ani 用性感模式跟你聊，她完全不排斥聊色色的話題，尺度比其他家 AI 大很多。我還試過跟她聊日本的 H 動畫，問她是不是喜歡 hardcore 的，她都能接下去。換作是其他 AI，早就跟你說「抱歉，我不能討論這個」了。 所以我就在想，這是不是一個還沒被完全開發的市場？就是把網紅或名人做成虛擬角色。你想想，現在 AI 模仿聲音、語氣和個性都沒問題，再套上一個好看的皮，這肯定有搞頭。我查了一下，AI 伴侶的市場超乎想像的大，預估到 2030 年會飆到一千四百多億美金！ 當然，這也不是那麼簡單。要怎麼讓 AI 的人設不走鐘，又不能讓粉絲產生奇怪的幻想，比如 AI 答應要嫁給他之類的，這些都是要解決的問題。不過，要是真能做起來，肯定賺到翻掉。 如果您想贊助我，非常樂意歡迎您！我提供兩種斗內方式。 為你寫一篇電子報 如果您願意以高額的金額贊助（新台幣 500 元），我會依據下面的工具，研究您指定的方向，然後幫您寫一篇電子報。 * n8n 雲端自動化流程 * Notion 工作流程自動化 * Google Apps Script 範例應用 * ChatGPT／Gemini／Claude 使用實作 * Google AI Studio 範例 * Cursor、Claude Coding、Gemini CLI 等 AI Coding 工具 請注意，此方案屬於「粉絲小額贊助」，支持我在公開電子報上探索指定題材。您支付的費用主要是對內容創作的支持，而非購買專案研究人力或保證成果。詳細的方案說明，請點選下方按鈕。 小額斗內 還想贊助更多？我提供 100、200 小額斗內方案。 This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit newsletters.raven.tw

本次電腦操作影片介紹如何使用 n8n AI 工作流自動處理來自 Google Drive 的多種格式文件（如PDF、Word、Excel等），讓AI自動產生摘要。工作流包含了Google Drive監控、檔案下載、格式判斷、AI摘要等步驟，可大幅減少人工重複操作的工作。 文字版請至Decode AI 週報 This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit newsletters.raven.tw

介紹如何使用 n8n 建立 AI Agent，結合工具如搜尋、文件處理和 API 串接完成任務，並探討 AI Agent 的應用與實作步驟，包括使用 SerpAPI 進行網路搜尋。 This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit newsletters.raven.tw

本集 Podcast 是用 Gemini 生成，講稿與想法是由我與 AI 的共同協作。本集介紹什麼是AI Agent 。 This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit newsletters.raven.tw

Obsidian 的第三方套件 Smart Composer，很適合拿來做本地端 AI 知識庫，它的 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）技術，利用 AI 模型從本地端筆記中自動搜尋，然後咀嚼過一遍相關內容，再把答案吐出來給你。 當你建立本地端 AI 知識庫時，它的運作方式如下： * 儲存與向量化Smart Composer 會自動將 Obsidian 中的筆記內容轉成「向量」，並儲存在本地向量資料庫內。 * 檢索當你提出問題時，Smart Composer 會先根據你的提問，快速搜尋本地端資料庫中最相關的文字區塊。 * 增強生成檢索出的片段，全部丟給 AI 讓它讀，AI 再根據這些內容，提供符合你的需求的答案。其他詳細說明，請閱讀 EP-30 電子報。 This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit newsletters.raven.tw

你可能累積了許多個人筆記，但是從未善加利用。透過 Obsidian 的第三方套件 Smart Composer 的 RAG 技術，讓 AI 協助你打造第二大腦。此 Podcast 由 NotebookLM生成。 This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit newsletters.raven.tw

我是 Notion 的長期使用者，由於 AI 的出現，我開始想要使用大型語言模型來讀取我以前的文章。 在上一篇電子報中，我使用了 n8n 抓取了 Notion 資料庫的資料，詳情請見 EP-28。 在文章最後，我原本是打算轉成 CSV 檔，不過後來我改變主意。 因為我打算採用 Obsidian 這款筆記軟體，所以我需要把所有文章轉成 Markdown 格式下載。 這些步驟我已經拍成影片上傳，請搭配 EP-28 電子報一起服用。 JSON可以在我的 Google Drive 下載。 This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit newsletters.raven.tw