專題 - 打造個人化AI助理 - 陳筠學
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前言
在生成式AI技術爆發的時代,AI不再僅是資料搜尋工具,而是逐漸演變為人類的決
策副駕駛。
此次專題嘗試開發兩款不同的個人化助理:「情境對話導航員」與「金融局勢分析
師」。前者致力於提升使用者的社交情商與溝通效率,後者則專注於將碎片化的金融
資訊轉化為精準的投資洞察,實現感性生活與理性財務的雙重優化。
動機
情境對話導航員 :
社交成本上升:現代通訊軟體普及,但精準表達情感、處理衝突或職場溝通的難度反而增加。
解決方案:利用大語言模型(LLM)強大的推理與情境模擬能力,提供「沙盤推演」功能,幫助使
用者先預覽可能的發展並調整策略。
金融局勢分析師 :
資訊不對稱與過載:股市新聞、財報、宏觀經濟數據紛雜,一般投資者難以即時消化。
主觀偏誤:投資者容易受情緒影響,做出衝動決策。
解決方案:建立一個能整合技術指標與基本面新聞的AI,針對特定個股提供「去情緒化」的客觀
分析,讓金融決策具備科學根據。
簡報
成果展示
心得
在這次的營隊活動中，我對 AI 工具的認知從「單一指令」提升到了「系統化協作」的高度。透過深入掌握 Gemini Gems 的自定義專家功能，我學會了如何將繁雜、重複性的指令精準封裝成專屬的工作模組，大幅優化了人機協作的效率。
我深入掌握透過 Opal 打造個人化 AI 助理，這不僅是技術上的嘗試，更是一場從「被動手動輸入」到「主動自動化代理」的思維跳躍。這種轉變讓 AI 擺脫了單純工具的標籤，進化為能理解深層需求、預判任務邏輯的數位夥伴。
活動精彩瞬間
