2026年6月18日 星期四

減緩AntiGravity CLI神器之TOKEN消耗參考資訊(1/3)

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 情境：AntiGravity CLI神器 的用量消耗之所以會比預期快，核心原因在於現代 AI 模型採用的「上下文記憶機制（Context Window）」與「運算成本計算方式」。這並非單純計算您發送了幾次對話，而是計算模型每次處理你您的請求時，所需要「閱讀」的總資訊量。 以下是...
2026年6月12日 星期五

經由Antigrivaty CLI神器，客製化自己專屬日文的 讀、聽、說環境

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情境:網路上有許多即時對話語文學習工具，但常常無法顯示畫面,而且在溝通過程中看不到對話內容，而且在與AI工具對話的同時，也沒有辦法在您說錯時，給予適當且即時性的口說上之文法修正，因此透過 前編已建好日文本地端環境 ，打造成可以依您的討論議題進行即時性對話(讀、聽、說神器)。 💜...

嘗試以AntiGravity CLI神器，以機器學習為議題，協助生成RAP搭配J-POP背景曲調

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 情境:因網友 Akira的創作的神曲 ，自己也想嘗試看看，是否可以達到類似效果?筆者筆電規格ASUS Vivobook S 14 OLED (S5406M) 這款筆電沒有配備「16G 以上的獨立顯示卡」硬體規格應該是 Intel® Arc™ Graphics 整合式顯示晶片（非...
2026年6月4日 星期四

縦横関連性分析によるスキル生成マニュアル 〜異種プラットフォームNotebookLMへの投入とプレゼン資料生成〜

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  【概要】 本ドキュメントは、複雑な知識源を「視覚的図表」および「プレゼンテーション（スライド）」へ効率的に変換するためのフレームワークを解説したものです。記述形式には、教育手法として名高い 「フェイマン技術（Feynman Technique）」を組み込み、構造分析として縦...

剖析縱向、橫向關連性之技能生成，餵入異質平台NOTEBOOKLM產製演示文稿

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情境 : 因為常有需要產製「視覺化圖表」簡報文檔，所以客製化一個「費曼技巧（ Feynman Technique ）」與「視覺化知識架構」 圖表功能分工產製、剖析分工 FEYNMAN 費曼教學 ( 複雜內容簡單化陳述 ) ； 魚骨圖用於探討因果關係（縱向探討分析）；心智圖用於...