AI自動化日常重複瑣事，快速整合Python指令與Notion筆記同步

剛起床頭有點鈍，不過我最近倒真的親自摸索怎麼自己做個AI助手，說穿了，根本不用一大票人也不用丟進什麼鉅額預算。其實只要會用Python，加上幾個API還有腦袋轉一下，就蠻快可以搞出一套看起來頗堪實用的小AI啦。我一開始其實沒想那麼大 - 不是想整個像科幻電影裡Jarvis那種，什麼都包辦、家電通通聽它指揮，而是偏重於處理瑣事、幫忙梳理雜務或把每天那些很煩的重複任務稍微精簡。

最近這幾個月，大致花點心力拼拼湊湊，總之最後弄出了簡約風的AI助理。有趣的是，它現在已經被我天天抓來跑正事；換句話說，就是逐漸變成工作日常不可少的工具。不曉得你們是不是也討厭一直做一樣無聊手續？我反正超受不了啊，所以才會往「怎樣能偷時間」這方向找方案。

另外，一開始就希望系統效率夠高，也能在離線狀況運作 - 畢竟總有沒網路或訊號不穩的時候吧。有種心得覺得，其實市面很多強調自動化或大型協同團隊支援的大型產品，都太overkill啦，你只要針對需求量身打造小巧輔助員（嗯，就是前面講的），基本日常早就綽綽有餘囉。所以，如果有人問「該怎麼弄出跟Jarvis類似的智能夥伴？」嗯，我大概會回：靠著自己學一點程式加借力API，一定做得到；而且根本不用砸錢換設備、更別談動用團隊這回事。好吧，就先分享至此 - 再睡五分鐘好了……

我覺得講到自動化，其實最根本的一點，真的不是問什麼「AI能做哪些酷炫的新東西」，反而要先盤點 - 哪幾件每天會讓你想翻白眼、心情煩躁的小事？這種瑣碎到令人火大的日常，其實最有資格成為自動化的起點啦。例如，像我個人困擾就不少：一直在重複回覆幾乎一樣意思的郵件、每週都在整理又臭又長的會議筆記（拷貝貼上已經讓手指快壞掉），還有老是在Google搜尋同樣的Python語法、那堆放著等有空再看的技術文件或YouTube教學總是爆炸多，需要理一下重點……光這幾條就足以叫人投降，好嗎？也是因此，我就決定從零開始搞一個純粹服務我自己生活細節的Python助理，把那些雜事慢慢丟給它做，手邊可以少操勞一點是真的。James Clear 其實也蠻推崇這路線：「自動化的意義並不只是要你一天產出爆表，而是用來清除那些對目標無關痛癢的小動作。」這話真的切中核心。

大家早，剛睡醒，腦袋還有點霧，來聊聊這個AI助理的核心邏輯好了。其實簡單來說，就是它會先把你講的人話轉換成一串機器看得懂的指示，你不用管後面怎麼執行，只要像平常交代朋友那樣講就行。工程師不是什麼都寫死的，而是利用GPT-4o-mini模型，把「發送後續郵件給John，關於報告」這種很自然的語句轉成JSON結構 - 譬如像這樣：

{

    "action": "send_email",

    "recipient": "John",

    "subject": "Follow-up on report",

    "body": "..."

你是不是跟我一樣，有時候也會在意自己對話或工作資料的私密性啊？畢竟，現在線上很多 AI 都要連網才有辦法用，可是這麼一來，其實還是會有資安和延遲問題，偶爾心裡就是會有點小擔憂。要怎麼更直接地把這類型的大型語言模型（LLM）弄到自己的電腦，然後完全不用經過雲端服務呢？
其實，你可以嘗試本地運行 LLM，像 llama.cpp 這種開源方案就還滿常見，加上 ctransformers 或 llama-cpp-python 這類函式庫，一整套下來大概就能搞定基本需求。例如，你選擇了 Mistral-7B 模型，把它丟進主機上後，不用 API、不連外，也能快速處理查詢內容 - 說真的，很自在吧！

如果舉個簡單的操作例子，大致步驟會長這樣：載入 llama_cpp、指定你的模型路徑（比方叫 mistral-7b-instruct.Q4_K_M.gguf），初始化完成以後，只需要丟個字串給 llm，像 “Summarize this meeting note:\n...\n” 這樣問，它馬上就給你摘要結果啦。相關代碼其實就幾行，看了也不會太頭昏。

用本地 LLM 跑事情的彈性確實很不錯，例如要自動整理 PDF 文件、問各種跟程式或架構相關的小細節 - 而且全程離線，不只效率高，更能照顧資訊安全與隱私。我覺得像現在注重自主掌控的朋友肯定會挺喜歡，而且如果你臨時醒來半夜想測點什麼，也不用怕連不到伺服器。好吧，我自己是真的滿常用、覺得頗省心的！

你有沒有發現，「Watch Later」播放清單其實跟平常生活裡的雜物櫃超像？我常常塞了一堆影片，卻幾乎沒點開過。最近睡醒突然靈光一閃，我開始試著加點技術魔法 - 直接把這些還沒看過的影片內容「摘要」出來。

基本想法其實不算太複雜啦。首先，我們要用一個叫 YouTubeTranscriptApi 的工具，它能自動幫我們抓到每部影片的逐字稿。大致步驟是這樣：你先從播放清單拿到那串影片連結，用正則表達式抽出 video_id（就是每支影片獨特的那組碼）。然後，把這組 id 丟進 YouTubeTranscriptApi.get_transcript 裡面，就能拉回完整 transcript 原始資料，通常格式會是一長串對話分段。

不過如果只停在拿到逐字稿，其實跟看完影片還是差很遠。於是我就讓 GPT 幫忙，直接下指令「Summarize this lecture in bullet points.」，它會產出條列式重點精華。整體流程說穿了就是：透過 api 自動取得文字→再用 AI 轉成摘要，有效率整理掉一堆沒時間消化的大量內容。我猜很多人可能覺得，真的有必要搞得那麼 geek 嗎？但老實說，用起來意外順手啊！

這套做法甚至可以順帶保存 code snippets，每次只是按幾個鍵，就輕鬆快速把講座重點抓下來。不必硬啃那些一兩小時的大長片，你的數位雜物清單也瞬間變乾淨不少。有時候懶洋洋地整理，比努力補課還爽咧。

有沒有過這種時候？人還在刷牙，突然腦袋冒出「啊，那個待辦事項不能忘」的念頭，但手上沒東西可以記，回到電腦前一切又消失了。這情況真的很常見，老實說我自己就發生過好多次。

最近，我有點懶得再被這些零碎想法打擾，所以決定讓語音指令來幫我解決。其實，你只要用個現成的語音助手接上本地的語音識別工具（像是`speech_recognition`這個套件），然後直接把錄到的指令丟進 Notion 裡做任務管理就好了。整個過程，大致就是你隨時講，機器幫你聽，把內容轉換成文字，再請它丟去給 Notion 處理。有點像偷懶機制，但超級方便啊。

下面是簡單的程式碼範例──我用 Python 寫的，如果不太懂沒關係，大致意思就是：
- 開啟麥克風。
- 監聽你的語音並即時辨識。
- 把結果丟給自訂處理器（比方 GPT 或 API）。
- 任務馬上寫進行事曆或代辦清單裡。

import speech_recognition as sr

def listen_and_execute():

    recognizer = sr.Recognizer()

    with sr.Microphone() as source:

        print("Speak...")

        audio = recognizer.listen(source)

        command = recognizer.recognize_google(audio)

        handle_command(command)  # 調用 GPT 解析器 → 執行動作

總之，這方法讓我們哪怕是在家自言自語，都能把雜亂的小想法立刻留存、立即推進，不怕回頭就忘。人性化、簡單，有點療癒吧！

Gradio 的介面真的很直觀。基本上，用戶直接拖放 PDF、打字互動，甚至可以點點選單就完成很多操作，說起來真方便啦。不只這樣，你還能快速串好各種元件，所以整合進度一向算流暢。舉個小例，載入 Gradio 其實不用大費周章，大概就這樣：  </code></pre>javascript

import gradio as gr

說到人機對話，不少朋友會希望有語音互動嘛，這部分其實用 speech_recognition（簡寫 sr）配上麥克風錄音就行，再把取得的語音轉文字後交給 GPT 處理，比如下方的範本：scss

def listen_and_execute():

    recognizer = sr.Recognizer()

    with sr.Microphone() as source:

        print("Speak...")

        audio = recognizer.listen(source)

        command = recognizer.recognize_google(audio)

        handle_command(command)  # Calls GPT parser → action



我覺得，有了這個流程，桌面助手幾乎可以搞定大多數使用情境，而且畫面也清爽、蠻有質感，好用沒壓力。

如果想讓助手「更懂你」，還能結合句子嵌入技術，比方試著拿 sentence-transformers 先把之前的對話內容丟進去跑向量化；再加一層 FAISS 快速建檔索引，如此以來，AI 不僅能粗略記住歷史訊息，也有能力秒速搜尋、回應相關問題，不太容易漏掉上下文的關聯性。

這段程式碼讓人不用完全靠一個巨大的向量資料庫，也可以賦予助理一點「記憶力」的感覺。有時候我真的覺得技術奇妙，來，舉個實際例子： </code></pre>javascript

from sentence_transformers import SentenceTransformer

import faiss

import numpy as np

model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")

sentences = ["email John about report", "summarize the PDF", "schedule meeting"]

embeddings = model.encode(sentences)

index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape)

index.add(embeddings)



靠這套方式，只要有人講出類似「Do that thing I mentioned earlier」（做我之前提到的那件事），機器其實能夠理解你想的是哪一件事。說穿了不是什麼魔術，而是用 embedding 這種向量技巧搞定啦。

## 最終回顧：這個專案教會了我什麼

雖然沒能直接造出 Jarvis 那種夢幻級 AI，不過結果反而更符合我現階段工作的日常狀態──就是多了一位按自己需求客製的小幫手啊。很神奇，在短短不到一週，我已經自動化了原本最讓人分心、雞毛蒜皮的小任務，差不多 30% 被交給助理處理。回頭看，有幾點體會挺有意思：

首先，自然語言好像正慢慢變成新世代的人機介面；再者，其實 API 和大型語言模型（LLM）都開始能頂替以前必須開很多瀏覽器分頁才能完成的工作。而且現在在自己電腦上跑的小型模型速度其實很快，解決日常事基本足夠。此外，有時候愈單純的方法往往比複雜流程還好，不需要特意疊加太多功能來拼湊東西。

總結一下啦，其實想做一個真正能幫自己的小工具，不一定非要追求完整建構整套 AI 系統。就用手上工具切合需求，一步一步改良，效果說不定比預期還不錯呢！

打造一個適合自己的系統，對提升每天工作效率真的是滿關鍵的策略啦。有時候你可能會覺得，這些建議都很抽象，但實際上 Python 依然算是一個挺好用的工具。如果你還有興趣繼續看這篇，其實八成你也想試著動手做一點東西。好，那我分享一下我自己的經驗：選出一件每天都要重複、但每次執行都有點煩的例行公事（像是整理檔案、轉格式那類），然後就在週末花點時間試著用 Python 搞個小工具來幫忙自動處理。這種助手寫完之後，只要固定發佈出去，不意外的話，你應該每週能省下滿多瑣碎時間。當然啦，有時設計過程可能沒想像中順，但多嘗試還是值得！

## 創辦人的訊息
哈囉大家，我叫 Sunil。趁現在，真的很感謝你們看到最後 - 而且，也謝謝你成為我們這個社群的一員。其實有點小感動！

我們這一群人，其實全靠志工默默運作著這些出版平台，沒有人發薪水給我們，完全是憑著一點熱忱想把內容送到大家眼前。嗯，每個月竟然有超過3.5m的朋友讀到我們產出的東西，有點意外，也很開心啦！要說經費嘛，我們是真的沒有拿任何資金喔，就是希望盡點小力回饋社群這樣。如果你覺得還不錯、剛好願意幫忙支持，記得在LinkedIn、TikTok還有Instagram上找得到我們，另外也能訂閱每週一次的電子報陪你聊天。有空離開前，不如隨手幫我們拍手(clap)一下吧，也別忘了多關注本位作者！