根據昨天的規劃，今天兵分兩路，對標圖上的兩塊紅色區域：

• A 線做 Profile
• B 線針對之前語料匯入的過程做重取測試，確認規則的穩定度

A 線：使用者 Profile

Profile 的實作計劃是 Claude 寫的，我對這個功能的原始說明，大概就是：「需要建立使用者 Profile，掌握使用者的英語能力現狀，以及英語學習活動數據。也需要帶上興趣標籤。」

不知道大家有沒有和我一樣的感覺，這幾個月 Claude 講的話愈來愈難看懂了，我有時候會感覺在看賽博科幻狂粉私下翻譯的小說。因此 Claude 把我們的原始討論寫成 spec，然後開始寫 code，雖然中間他也會吐出謎之進度回報，但太 hardcode 了。

所以我另外開了 ChatGPT 請他重新用大白話翻譯一下 Claude 寫的 spec 到底要做什麼⋯⋯

CODEX 版

CLAUDE 版（每個字都看得懂但就感受到一種智商上的相對剝奪感）

在我研讀 Codex 的白話報告的過程中，Claude 已經把功能背後的資料基礎做好了（謎語未解譯，我基本不知道他在幹嘛）。

我看了看目前的前端畫面，和我期待的相去甚遠（就這？），不過感覺先放著也可以。反正前端只是 AI 大發慈悲做給人類看的⋯，我明天先來練習兩題口說題再來看看可以從 Profile 上長出什麼⋯

B 線：語料萃取覆核

B 線很單純，是針對前幾天的工作成果。我提出一個疑問：

• 假設我在一個沙盒環境，手上有規則，重新匯入這 121 份講義
• 系統已知萃取與清理規則，但不知道我的主觀判斷
• 那我們對系統萃取的準確率該怎麼期望

這條線是用 ChatGPT 6 Astra 進行的，有了被 Claude 謎語榨乾的前車之鑑，我請 Astra 先規劃一份「我看得懂的報告」。

然後我得到這個：

天啊每個字還有覆核功能，我的老天鵝～

在強大視覺化輔助後，順利完成了重取測試。

過程中我和 AI 有一個苦口婆心的討論，因為我發現 AI 不知不覺把這個系統做成了「每個英文單字都珍貴無比絕對不可以漏抓」的方向。

我耐心的解釋我的看法：

我有不同的看法，我覺得多抓比少抓更麻煩，因為多抓的時候增加的是人工複核的工作量。
老實說，我寧願少抓，也不願意多抓。
人類去學習英文的時間終究是有限的。今天語料上有 700 個字，
- 用「多抓原則」，可能有 300 個字值得抓，但系統抓了 600 個字。我自己要判斷 300 個字是否處理。花了資料清理的人工。
- 用「少抓原則」，系統抓了精準的 200 個字，我看一眼就納入，然後開始學這 200 個字。代價是少學 100 個字。
但我的學習能量可能本來就是一天 20 個字。

生也有涯，而知也無涯，以有涯逐無涯，殆矣。希望 AI 能明白我語重心長的人類智慧。

不過我暫時不想在語料導入這裡纏鬥了，反正系統裡已經有 2000 個單字。

明天把 Profile 建完後希望就可以來優化口說工具，我終於要來用自己的工具練口說啦～