Prompt Engineering

前言：AI + LLM = 第二大腦？

前幾天在 FB 社團上意外看到有篇貼文是在講述說 AI + LLM 可以化作為第二大腦。

印象中作者的例子是將 Obsidian（筆記軟體）搭配 LLM 的套件做整合。讓過往的筆記軟體可以真正成為一個大腦，你可以透過和 LLM 對話的方式去探尋自己過往的筆記內容。

聽起來很酷！如果我沒誤會他的意思的話，聽起來很像是把所有筆記作為資料庫，套用 RAG 的機制去實作。

這就很像自己私人的 notebookLM 一樣，當時也只是看過以後就沒特別著墨。反正筆記軟體我已經選用 Anytype 作為我的私人筆記，沒必要為了 讓 AI 知道 我的一些機敏資訊而去研究。 …

約莫今年三月份(2025-03)的事情，和同事閒聊時有談到最近他訂閱了華爾街日報的消息。

並且每日也會寄送報紙版本的華爾街日報到信箱來，但是每日看完一份報紙對於一個上班族工程師來說是個奢侈的妄想，或許對現代人來說都是。

如果能有更簡短的重點資訊和摘要，應該會對日常接收資訊上有所幫助。甚至可以進一步過濾出有用的資訊就更好了。

所以當下決定搞起這份專案。

核心概念很簡單，就是

從下載《華爾街日報》(WSJ) 的每日 PDF 報紙，利用 Google Gemini AI 進行深度分析與摘要，最終將精美的 HTML 格式報告透過 Email 發送給訂閱者。