你有沒有過這樣的幻想，
如果有好幾個能力跟我一模一樣的人，
組成一支團隊一起工作，
那不知道會多有趣？
身為一個土木技師，
每天的工作就是跟成堆的工程標案、
服務建議書與統包需求書搏鬥。
每次要查一個施工期程或契約規定，
我就得在幾十個 PDF 裡，
一個檔案一個檔案找到眼睛快脫窗。
我常常想，
如果有一號「光廷」去整理資料，
二號「光廷」去製作簡報，
三號「光廷」去做教育訓練，
四號「光廷」再去處理那些零碎、又不能不做的雜事，
這支分身團隊的戰鬥力，應該很能打。
但在現實中，
看著其他行業用 AI 效率翻倍，
我也只能暗自羨慕。
因為工程投標資料涉及了公司的營業祕密，
資料一旦上了 ChatGPT 等雲端，
等於把公司的底牌放到別人手上。
先前看過日本的大型營造自建 AI 系統的報導，
加上現在的 AI 代理給了我啟發，
既然物理上無法複製自己，那在數位世界呢？
就在上週日，
我看著堆積如山的資料，
決定把這個好奇心當作假日的休閒娛樂。
不如我自己動手，
用最小的成本，
在電腦裡組一支「虛擬分身團隊」，來試試看吧！
這其實跟週末花一整天打遊戲，
組隊破關是同樣的概念。
結果？
我花了一天的時間，
用公司的筆電拼湊出了一套「對話查詢系統」。
現在我的「第一階段破關獎勵」，
只要打開手機裡的 Telegram 輸入問題，
我的 AI 分身就會開始搜尋各個案件的內容。
所有的工程資料都放在自己的電腦中，
沒有上傳到外部的網路。
我自己最有感的地方，
不是什麼「成功導入 AI」這種好聽話，
而是一開始原本只是幻想的畫面，
竟然真的有點成形了。
有的負責跟我對話互動，
還能看懂圖片和Youtube內容，
有的專注處理知識庫整理與資料辨識，
他能理解繁體中文，專門提煉精華。
這種感覺很奇妙。
就像有幾個不同專長的自己在旁邊，
終於不用一個人全力衝刺，
總是嘆息著時間不夠。
文章寫到這裡，
你可能會以為一切都很完美。
但其實，
我也有問題卡住了需要解決：
大模型還沒辦法自動去翻閱正確的知識庫。
技術上，這叫做「工具調用」能力。
簡單來說，
就是 AI 要知道自己什麼時候該去查資料，
而不是只憑印象回答。
我原先下載的 gemma4，
中文自然、互動流暢，
但就是不太會主動查資料。
而比較會調用工具的模型，
又常在繁體中文裡夾雜簡體字，
甚至冒出「台灣相關部門」，
這種明顯對岸視角的用語。
對一般聊天來說，這也許只是小瑕疵。
但對公部門的工程標案、服務建議書、專業簡報來說，
這種用語偏差就是不能妥協的死穴。
這也讓我更清楚看到一件事：
網路上的教學常寫得很輕鬆，
好像幾行指令下去，
一套 AI 系統就能自己長好、自己運作、自己變聰明。
但真的自己做，
你才會發現現實根本不是這樣。
不過，正是這些卡關，
給了我（以及其他想嘗試的人）幾個很重要的實戰心法：
- 先接受「會有卡關」的心理準備
- 多一個新功能已經很有價值，不必追求 100% 完美才要用
- 遇到瓶頸時，換模型 ≠ 失敗，是正常的 A/B 測試
- 擁有時間餘裕的價值，遠大於任何事物。
雖然這支分身團隊目前還有一大段路要走，
但已經幫我爭取到了最珍貴的東西。
用普通筆電跑 OCR 處理大量 PDF 掃描文件，
往往需要快一個小時。
但這正是擁有「分身團隊」最棒的地方，
趁著電腦裡的「我」在苦命轉檔、讀資料時，
現實中的我跑去曬了衣服、做了頓晚餐，
還陪孩子玩了幾局棒球。
這場週末的休閒活動，
不只滿足了我的好奇心。
更證明了一件事，
要享受 AI 紅利，
只需要一台普通的電腦，
和想把時間還給生活的決心，
重複又無聊的苦工就交給 AI吧。
下一步，
我打算再複製一個「負責聽打的我」，
把冗長的錄音轉成會議紀錄。
如果你的工作已經分身乏術，
也很好奇「很多個自己一起工作」是什麼感覺，
不如我們自己動手把「他們」創造出來，
遇到 Bug 就當作打怪，
然後，一起空出時間去陪家人吧！
