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2024 iThome 鐵人賽

DAY 1
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自我挑戰組

與 AI 共舞:打造更高效的日常系列 第 1

30 天鐵人賽,分享我的 AI 應用經驗

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本文內容係透過 Whisper 語音辨識技術將錄音檔案轉錄為文字稿,再經由大型語言模型(LLM)進行語意理解與重新詮釋,最後由人工微調潤飾而成。

引言

在人工智慧技術蓬勃發展的時代,善用 AI 工具提升工作效率已成為職場人士的必修課。本文分享我參與 iThome 鐵人賽的初衷,以及如何應用 AI 工具優化日常工作流程,達成事半功倍的效果。

AI 輔助會議記錄:自動化摘要,精準掌握重點

會議是職場中不可或缺的一部分,如何有效記錄並快速掌握會議重點至關重要。我採用以下流程,將 AI 技術融入會議記錄:

  1. 會議錄音:全程錄音,完整保存會議內容。
  2. 語音轉文字:利用 Whisper 語音辨識技術將錄音轉換為文字稿。
  3. AI 摘要生成:透過大型語言模型(LLM)分析文字稿,自動生成結構化的會議摘要。

此流程不僅大幅縮短手動記錄和整理的時間,更能確保重要資訊不遺漏,提升會議效率。

AI 協助 User Story 撰寫:從零散想法到結構化需求

清晰的 User Story 是軟體開發成功的關鍵,AI 工具可以協助我們更有效地撰寫 User Story:

  1. 捕捉細節:以條列式記錄所有需求細節,包含來源、目的和領域知識。
  2. AI 重構:將零散資訊輸入 LLM,並要求其依據 4W1H 框架重新組織內容。
  3. 人工微調:檢視 LLM 生成的 User Story,修正不準確或需調整之處。

此方法不僅節省構思和組織內容的時間,更能確保 User Story 的完整性和一致性,提升開發效率。

AI 優化 Git Commit Message:提升版本控制品質

清晰的 Git Commit Message 對於團隊協作和版本控制至關重要,AI 工具也能在此方面提供協助:

  1. 信息收集:記錄程式碼變更、註釋、設計理念以及可能的影響。
  2. AI 生成:將資訊輸入 LLM,使其依據 Conventional Commits 格式生成結構化、語義清晰的 commit message。
  3. 審核調整:審核 AI 生成的內容,必要時進行微調。

此方法確保 commit message 的規範性和語義化,同時節省開發人員撰寫描述性文字的時間,提升團隊協作效率。

結語:擁抱AI,提升工作效率

在接下來的鐵人賽文章中,我將持續探索「與 AI 共舞」的工作模式,並分享更多實務經驗。透過 AI 處理日常任務中的繁瑣環節,我們可以將更多精力投入需要人類創造力和判斷力的工作,提升整體工作效率。

讓我們擁抱 AI,共同打造一個更高效、更智能的工作環境,期待 AI 成為我們不可或缺的職場助手。


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