剛剛我把一個叫 i-have-adhd 的開源 Skill，裝進 Codex 的全域技能裡。它也支援 Claude Code 等 AI Agent。 功能：先講答案、步驟編號、每次留下一個明確的下一步，把「這是個好問題」這類鋪陳砍掉。 這幾天它在 X 上非常紅。有位網友說裝完後，Claude 的回覆好很多；目前這則貼文已經接近 200 萬觀看、3.3 萬個喜歡。很多人覺得這種輸出本來就該是預設，甚至沒有 ADHD 也想用。 當然也有反方。有人認為直接叫 AI「講重點」就好，不需要特別裝 Skill；也有人提醒，規則限制太死，可能會讓複雜任務的回答品質下降。 我自己的看法是：這不是什麼神奇能力，只是把「AI 該怎麼回答」固定成一套規則。對常被長篇大論淹沒，或專案做到一半被打斷、回來只想立刻知道下一步的人，確實很實用。 總之先測試看看 GitHub： https://github.com/ayghri/i-have-adhd X 討論： https://x.com/jjacky/status/2078689662118314318

上週測試做 AI 自動化發文，前後發了兩篇，一篇是搭配 Raven 這個腳色 ，一篇是搭配真人與3D動畫錄影。所有的剪輯、字幕、動畫製作、發布流程，全部幾乎都是在 Claude 桌面 App 完成，不需要離開。 可以想像此技術會快速推廣，UI 介面將會盡可能濃縮，最好一頁畫面完成。 本周會再優化既有流程，精進原本拍片的過程，預計在兩三周以內也許就能分享給大家這個方法

昨天用 Codex 做了一隻自己的寵物。 先提供給 AI 參考的角色基準圖，就是我這隻烏鴉角色：Raven。 後面生成不同動作時，角色才不會變得很奇怪。 接著 Codex 會把角色整理成 Sprite Sheet。Sprite Sheet 是一張圖片表，把很多動畫格放在同一張圖裡。App 只要照著格子播放，就能讓寵物動起來。 這隻寵物有幾種基本狀態： idle 是待機。 running 是 Codex 正在工作。 waiting 是等我確認或輸入。 failed 是出錯。 waving 是打招呼。 jumping 是跳一下。 review 是檢查中，所以我讓 Raven 拿著放大鏡左右看。 還有 running-right 和 running-left，對應拖曳或移動方向。 新版 v2 pet 還多了 looking directions。這是讓寵物看向不同方向的 16 格動畫，例如看上、右上、右、右下、下，一路轉完一圈。不過目前只是多了此功能，還沒全面支援。

原本以為昨天就關了，沒想到延長到 7/12，大概是因應 GPT-5.6。 如果你有訂閱 Claude ，把握這段時間。 -- 另外，我查了一輪社群討論，包含 Reddit、X、Hacker News、Skool，以及部分 GitHub issue／repo 討論。 大家使用 Fable 5 的 Effort Level，最常見的選擇是 Medium。 用在一般 coding、多檔案修改、架構整理、研究分析，品質和額度消耗比較平衡。 Low 則適合已經拆好的任務、小 bug fix、明確指令型 coding。有人認為 Fable 5 Low 已經夠強，不需要每次都往上開。 High 比較適合規劃、架構設計、需求拆解、重要審查。 不過，倒是也有人建議 High 可作為主大腦設定，但不要讓所有代理都開高，不然額度消耗會很快。 xhigh、Max、Ultracode 比較適合大型重構、架構決策、長時間 agentic 任務。

其實，「AI 自動化翻身」這個框架本身就有問題。 翻身的本質是槓桿。AI 是目前成本最低的槓桿，僅此而已。 多數人失敗，是因為把 AI 當終點。 底下是我摸索出的步驟： ▌第一步：先想清楚商業模式 商業模式，白話講就是：你到底怎麼賺錢？ AI 自動化是手段。真正的商品是：你提供什麼東西，讓誰掏錢。 常見路徑： ・把你會的做成線上課程 ・一對一線上家教、顧問諮詢 ・接外包：翻譯、設計、文案、寫程式 ・實體服務：水電、家事、寵物美容、到府安裝 ・做工具或 SaaS 賣人 ・代操社群、代購、電商選品 選哪一條，取決於你已經會什麼、市場有沒有人買單。 別急著用 AI。 ▌第二步：不用 AI，先手動跑一遍 先手動把完整流程跑過： ・有人真的會付錢嗎？ ・付多少？頻率多高？ ・交付的時候你卡在哪？ 如果我們連三個客戶都生不出來，AI 再強也只是幫你更快產出沒人要的東西。 跑過之後你會清楚知道： ・哪些環節吃你時間 ・哪些環節是你的核心價值（這部分不自動化） ・哪些是重複勞動（這部分才給 AI） ▌第三步：導入 AI，但是保留 human in the loop的概念 AI 自動化的重點是「讓你一個人幹三個人的活」。 不是讓 AI 取代你。 如果想搞全自動，很可能只是浪費 AI 訂閱的額度。 所以要有 Human in the loop 的概念，意思是 AI 處理繁瑣的細節，人類負責判斷。 ■ 具體工具鏈：以 Claude Code 為核心 概念說完了，具體怎麼做？ 下面是我自己在用，也建議新手從這條路開始的組合。 ▌知識管理：Obsidian 安裝 Obsidian，把筆記、客戶資料、產品知識、靈感全部丟進去。 用 Claude Code 安裝 kepano 的 obsidian-skills： github.com/kepano/obsidian-skills 再安裝 graphify，知識庫會隨著你的使用，結構越來越貼合你的思考方式。 ■ 為什麼從知識管理開始呢？ 因為你的差異化來自你的人生經驗，所以你必須要大量閱讀、學習，然後結合自己的價值觀。 Obsidian 工具只是讓它可被搜尋、可被組合、可被 AI 讀取。 ▌輕量自動化：Google Apps Script 用 Claude Code 裝 Clasp，就能直接讓 Claude Code 幫你寫 Google Apps Script。 能串的東西： ・Gmail：自動分類、自動回覆、自動寄發 ・Sheets：資料進來自動計算、自動更新 ・Docs／Slides：產生報價單、簡報、合約 ・Forms：表單進來觸發後續流程 Google 帳號內建，不用付費、不用架伺服器。 ▌重量自動化：n8n Apps Script 雖然免費好用，但是如果要做邏輯複雜的流程，不會讀程式會覺得很吃力。 這時候就換 n8n。 用 Claude Code 安裝 n8n-skills： github.com/czlonkowski/n8n-skills 部署到 Zeabur（一個月幾美金，比自己架伺服器簡單）。 然後讓 Claude Code 幫你建立工作流，例如做客戶詢問自動報價、內容多平台同步、資料抓取自動產報表。 ▌對外入口：Astro + Notion + Cloudflare Pages 你需要一個對外的網站。別再糾結 WordPress、別再被 Wix 綁架。 讓 Claude Code 架 Astro 靜態網站，後端用 Notion 當 CMS（你寫 Notion，網站自動更新），部署到 Cloudflare Pages（免費、全球 CDN）。 成本接近零，速度比 90% 的付費方案快。 ■ 為什麼多數人還是做不起來 工具全部開源、全部免費或極低成本。 但大家卡在這些地方： ・以為 AI 能取代「你還不會的事」。它只會放大你會的事。 ・沒驗證商業模式，每天對著 AI 新知焦慮。 ・追逐熱門工具，一個月換一套，產出是零。 ・想要被動收入，但不願意先做一年的主動投入。 ・不敢公開，所有東西放抽屜裡，沒人知道你在做什麼。 ■ 我正在執行的順序 1. 選一個你已經有專業的領域（別跨領域硬做，沒有時間差優勢） 2. 找一個每週都會遇到的重複痛點 3. 手動跑通商業模式，拿到三個以上付費客戶 4. 用上面的工具鏈把流程自動化 5. 整個過程寫出來公開發佈 6. 重複 工具跟翻身的瓶頸無關。 真正的瓶頸是我們願不願意親自跳下去測試市場。