自由工作者最大的敵人不是客戶，而是腦容量。
每天都要處理社群數據、廣告成效、客戶簡報、內容腳本，資料全散落在 Google Drive、Notion、電郵，結果常常發生：

• 需要報表 → 找不到最新版本
• 開會紀錄 → 不知道存在哪個資料夾
• 靈感筆記 → 事後再也沒看過

久而久之，我的電腦就像一個資料黑洞。
直到我開始嘗試用 AI 做知識管理自動化，才慢慢找到「第二大腦」的感覺。

核心思路：讓 AI 幫我「結構化資訊」

人類的大腦適合做判斷，不適合做資料庫。
所以我把流程切開：

1. 資料蒐集：會議錄音、簡報、文章、數據 → 全部丟進統一入口（例如 Notion + Google Drive）。

2. AI 轉錄 / 分類：

   • 音檔：用語音轉文字
   • 文件：自動生成標籤（標題、類別、日期）

3. AI 摘要 / 知識壓縮：產生一份「三行摘要」與「可執行清單」。

4. Chat 檢索介面：我直接問 AI：「上個月的廣告投放成效怎麼樣？」它就能調出相關資料。

這樣我就不需要花腦力在「資料放哪裡」這種問題上。

工具組合（Tech Stack）

1. 轉錄與初步處理

• Subtitlewhisper / OpenAI API：處理音訊轉文字
• Python 腳本：自動把輸出丟進資料夾，並加上 metadata（時間、專案名稱）

import openai, os, json
from datetime import datetime

AUDIO_FILE = "meeting.mp3"
with open(AUDIO_FILE, "rb") as f:
    transcript = openai.Audio.transcriptions.create(
        model="whisper-1",
        file=f
    )

data = {
    "text": transcript.text,
    "ts": datetime.now().isoformat(),
    "project": "client_A"
}

with open("notes.json", "a", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False)
    f.write("\n")

2. 自動摘要與分類

• LangChain：用來把長文本切 chunk，再送進 GPT 生成摘要。
• Notion API：自動幫我建立 page，附上摘要與標籤。

摘要 prompt 範例：

請把以下逐字稿濃縮成：
1. 三行重點摘要
2. 代辦事項（必須包含時間與負責人）
3. 專有名詞列表

3. 檢索與互動

• Chroma / Weaviate：向量資料庫，用來存 embeddings。
• ChatGPT API：當作搜尋入口。

這樣我只需要問：

「幫我找 2025/8 客戶 A 的廣告投放成效」
AI 就能幫我抓到相關報告、摘要，甚至附上 Excel 原始檔連結。

實戰案例：從會議到落地頁

舉一個具體例子：
我之前幫一間餐飲品牌做數位行銷專案。每週都會開會討論活動企劃，錄音長達 90 分鐘。

以前我得花 3 小時整理會議紀錄 → 再 1 小時寫重點 → 才能開始做廣告腳本。
現在流程是：

1. 錄音丟進 AI 轉錄 → 5 分鐘出逐字稿
2. AI 自動生成三行摘要 + 行動清單 → 30 秒完成
3. Notion 自動建立會議 page → 包含摘要、代辦、tag
4. 廣告腳本撰寫 → 直接從摘要延伸

結果：原本需要 4 小時，縮短到 40 分鐘。
剩下的時間，我就能用來優化落地頁，例如設計聖誕到會的 CTA這類頁面，測試不同的表單欄位與圖片配置，提升轉換率。

技術挑戰與心得

• 專有名詞混亂：AI 轉錄常把品牌名稱聽錯，我解法是先建立「詞彙表」，每次摘要都套用。
• 摘要過於簡略：有些細節會被刪掉，所以我會同時保存原始逐字稿，避免資訊遺失。
• 搜尋準確度：向量資料庫需要良好的 chunking 策略，不然檢索結果常常跑偏。

結論：AI 不是幫你「記憶」，而是幫你「提取」

我把 AI 當成一個「超強助手」，它不會完全替我記住所有東西，但它能在我需要時，快速提取正確資訊。
這樣一來，我可以把有限的腦容量用在判斷與創造，而不是在資料夾裡打撈文件。

對我來說，這就是「AI 第二大腦」最有價值的地方。