決策輔助系統的反饋學習機制
AI 模型隨臨床實際使用持續修正的閉環設計——讓模型不是上線就停在那,而是真的越用越準。
我是陳彥彤 YC。教 Claude Code、AI Agent、AI 工作流——
課程內容就是我自己每天在 production 用的同一套工具。
學員下課就能照著做,下週就能在自己工位繼續用。
下面三個是我實際做過、教學現場可直接拆解的案例。 細節為配合 NDA 已抽象化,但工程實踐是真的。
AI 模型隨臨床實際使用持續修正的閉環設計——讓模型不是上線就停在那,而是真的越用越準。
協助企業導入繁體中文語音辨識(基於聯發科開源 ASR 模型),含部署、領域術語調教、品質監控。本土模型也能用得上。
跨部門會議檔的向量檢索與語意問答,含 ACL 權限切割——不同角色看到不同會議,不靠 prompt 攔截,靠 retrieval 層先過濾。
▸ 看到對應到你們的場景?這些案的選型、踩坑、最後怎麼結,可以在內訓 / 顧問現場直接拆給你工程團隊看。
上面 Production 案是顧問實作(受 NDA 保密)。下面這些是公開可看、可 clone、可審視的—— 判斷我這個人寫不寫 code,看這裡最快。
醫師工作台 + 民眾端 + AI 服務(OCR + 去敏 + Hermes Multi-Agent + RAG)+ HIS 介接層。Spring Boot 4.0.3 + Python + React + LINE LIFF 全棧落地。
為自然人憑證身份驗證流程開發的模擬讀卡機,協助前後端在沒有實體讀卡機的情況下完成整合測試與 demo。
從 AI 概論入門簡報、Docker 14 小時完整講稿、Kubernetes 實作 lab 到 Java 高併發完全指南——所有教材都是上過課、debug 過、迭代過的版本。
統一日誌、統一回應、JPA 通用模組、安全模組——把跨專案重複的 boilerplate 抽成 starter。團隊接新專案少寫一個禮拜。
▸ 完整作品清單在 github.com/yanchen184 ——產品、教材、玩具專案、實驗 repo 都在。
Java 後端 8 年、AI 工程師 2 年。 出身電商核心系統團隊(WMS / MOX / MIX),主責架構設計、跨團隊整合、線上事故處理。
近兩年主導 AMI 照護平台從零到上線——6 個 repo 的醫療微服務體系, 涵蓋醫師工作台、民眾端 LINE LIFF、HIS 介接、AI 服務(OCR + 去敏 + Hermes Multi-Agent + RAG)。 要過資安、要接 SSO、要評估成本、要監控品質、要長期維運。 這些不是 demo——是真的在跑、真的要對 PM 解釋為什麼 token 預算超標的系統。
另一條線是教學:政府 職訓局 AI 概論初級班講師、 企業內訓 10-50 場(Claude Code、AI Agent、Docker、Kubernetes、Java 高併發), 教材全部公開在 GitHub,學員下課可以直接 clone 回家繼續看。
我不是「以前是工程師現在轉講師」——我是邊做 production 邊教書的工程師。 今天卡的 bug,下個月變成內訓現場的真實 case。
下面三種角色找我的需求最常見。挑一張像你的卡片,直接點下方 CTA 寄信,主旨已經幫你寫好。
你的痛:老闆說要做 AI 培訓,但你怕找錯講師被工程同事嫌。
你的痛:你想推團隊用 AI,但團隊抗拒、不知從哪下手、怕做白工。
你的痛:你想搞清楚「AI 對我們業務能做什麼、不能做什麼」,又怕被技術名詞繞暈。
下面這些是 HR / 主管最常在第一封信前想知道的事——直接寫在這裡,省你多寄一輪。
我選擇「先聊需求再報價」,不放固定價格表。原因很直接:我想用「你們的需求對不對」來篩第一輪,不是用「價格能不能負擔」來篩——這兩件事篩出的客戶很不一樣。聊 30 分鐘了解你們團隊規模、對象、想做到什麼程度,價格我會直接告訴你,不繞圈子、不會有「先聊聊再追加」的情況。
收到你的需求後我會回一份「課前訪談題庫」(你們團隊現在用什麼工具、卡在哪、想學完做到什麼),約一次 30-60 分鐘對焦會議,之後產出客製大綱給你內部簽核。簽核通過後我才開始備課、寫範例 repo——所以你拿到的東西會是針對你們團隊的,不是通用講義。
可以。我有公司行號,能開二聯 / 三聯發票,月結 30 / 60 也都接受。確認需求後我會發報價單,你內部簽核完回傳,課後 7 個工作日內開立發票。
可以。基本款:結訓後一個月內 email / Slack 群組 Q&A 不額外收費,避免學員回去卡住就放棄。延伸方案:雙週 review 顧問合作——做完一場內訓後最常被選的後續方案,把 AI 工具真的長到你們團隊的工作流裡。
▸ 還有其他疑問?直接寄信問就好—— bobchen184@gmail.com
不用先想清楚才能聯繫。挑一個對應你現在狀態的入口, 對應的信件主旨已經幫你寫好,回信節奏通常 1-2 個工作日。
想用手機跑本地 LLM,但不知道要裝什麼 app、能跑多大的模型、能不能進開發工作流?本文拆解 2026 年 5 月最熱門的三個 on-device LLM app(PocketPal AI / LLMFarm / MLC Chat)怎麼選、iPhone 15 Plus 真實能跑哪些模型(1B-2B 是甜蜜點,3B 卡頓、4B+ 跑不動)、PocketPal AI 從 0 開始安裝、5 個踩坑(記憶體爆掉、發燙降頻、context window 太短、token/秒掉到不能用、Apple Intelligence 跟本地 LLM 的關係),最後解釋為什麼「手機算力幫電腦」是死路、什麼情境真的值得在手機跑 LLM。
MemPalace 是 AI agent 用的長期記憶系統。chromadb 1.5.x 在 macOS 26.4 ARM64 必 SIGSEGV,所有 CLI 全死、只剩 MCP server 苟活。MemPalace 3.3.5 用兩個機制救回來:HNSW segment quarantine 自動隔離壞索引、repair --mode from-sqlite 從 sqlite3 直接撈資料重灌新 palace。本文記錄完整升級路徑、3.3.5 兩個救命機制原理、外加 180 行 Python claude-p-openai-proxy.py 把 claude -p CLI 包成 OpenAI 相容 HTTP 端點,讓 mempalace compress 走 Max 訂閱、零 API 成本。
我把舊站 yanchen184.github.io/ai-lecturer-bob 搬到自有網域 yanchen.app,整個流程交給 Claude Code 跑。人類負責的事只有 15 分鐘:刷卡、改 nameserver、按 GSC verify、按 Bing 匯入。AI 負責的 1.5 小時包含:跨來源比價、17 個檔案批次改 URL、跑 CI/CD 自我除錯、寫 SEO 設定、監看 SSL 簽發。本文拆解 8 步驟、AI 該做 vs 你該做對照表、整個流程踩到的 5 個坑(1.1.1.1 stale cache、GSC Change of Address 灰掉的真相⋯⋯),給「想搬家但被 DNS / SSL / redirect / SEO 嚇到」的人一條完整路徑。