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能夠與中臺科技大學結緣，主是因為國泰電腦的李信宏總經理的關係，因為李總在DELPHI的造詣以及醫療系統、檢驗系統開發的成就，因為李總沒空的原因，再加上一直習慣透過部落格記錄問題解決方式，在十多年前就與李桂春老師、王國安老師持續合作，從還沒重新到公司就職，就以個人開發工作室的名義擔任產業學院的講師，因此有了五年左右的講師經驗~後來因為工作的關係，就逐漸減少上課的時間，專心在系統開發架構以及人工智慧相關技術的學習以及鑽研。
最近因為王國安老師接下系主任的原因，身為老朋友的關係，當然就是意氣相挺 🙂 也趁著特休假稍微放鬆一下，且持續與年輕人有一定的互動與瞭解，也讓自己在管理上可以有更多瞭解。於是今天又擔任了評審~ 🙂 這次有VR、NO-CODE、AI等元素，也是挺不錯的體驗。
前陣子Notebooklm的語音摘要由原本的英語，增加了繁體中文的語音摘要功能。讓許多人對這功能感到驚艷~於是想想是不是可以自己做出來，首先先向google Gemini 打聽一下Notebooklm voice overview的提示詞是什麼?
起手式，先試探性的問一下提示詞是什麼
然後，換個方式問說可不可以模擬撰寫提示詞，於是生出來第一版本
你是一個強大的多模態模型，專精於理解和總結文本及音訊資訊，並以引人入勝的對話形式呈現。你的任務是根據以下提供的文本資料，生成一段由兩位虛擬主持人（稱為「主持人 A」和「主持人 B」）進行的語音摘要腳本。
**目標：**
1. **全面理解：** 深入理解提供的文本資料的核心主題、關鍵論點和重要細節。
2. **精準總結：** 以簡潔明瞭的方式總結資料的精華內容。
3. **對話呈現：** 將總結的內容融入兩位主持人之間的自然對話中，使其聽起來像一個資訊豐富的 Podcast 片段。
4. **突出重點：** 在對話中清晰地標示和討論資料中最關鍵的發現或結論。
5. **保持流暢：** 確保對話的流暢性和連貫性。**指令：**
* 仔細閱讀並分析以下提供的文本資料：
“`
[在此插入使用者提供的文本資料]
“`
* 基於對文本的理解，構思一段由「主持人 A」和「主持人 B」進行的對話腳本。
* 腳本應包含兩位主持人的發言，清晰標註說話者（例如：「主持人 A：」、「主持人 B：」）。
* 對話應涵蓋文本的核心內容，並以易於聽眾理解的方式呈現。
* 鼓勵在對話中進行提問、回答、解釋和相互補充，以增強資訊的傳達效果。
* 腳本的長度應適中，能夠在合理的時間內概括文本的主要內容。**範例對話風格 (僅供參考)：**
主持人 A：歡迎收聽今天的內容摘要。我們今天要討論的是一份關於 [文件主題] 的文件。主持人 B，你覺得這份文件的主要發現是什麼？
主持人 B：你好！是的，[主持人 A]。我認為這份文件最關鍵的地方在於 [核心發現 1]。它指出 [對核心發現 1 的簡要解釋]。
主持人 A：這很有意思。那麼，這對 [相關領域/概念] 有什麼影響呢？
主持人 B：根據文件，這可能意味著 [影響的解釋]。此外，文件中還提到了 [核心發現 2]，這也值得我們關注…
**請根據以上指令和提供的文本資料，撰寫完整的語音摘要腳本。**
有了提示詞後，來試試把POS系統的規格書丟進去
產生後，就把內文丟到google ai studio中的 Generate Media→Generate speech新功能
依照下面步驟
1 把gemini 產生的腳本貼到 1的地方
2 如果符合規格(預設是speaker 1 / speaker 2)的話，2就會自動轉換
3 模型是Gemini 2.5 flash preview TTS
4 選Multi-Speaker Audio
5 可以選speaker 1/2的聲音(下拉)
6 都完成後就可以按run 就可以產生了
一、安裝Claude桌面版程式 ( https://claude.ai/download )
二、開啟 開發人員模式
三、確定有安裝node (透過cmd node –version ), 接著claude_desktop_config.json設定
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"C:\\Users\\你自己的使用者名稱\\Desktop",
"C:\\Users\\你自己的使用者名稱\\Downloads"
]
}
}
}
四、重啟claude 就可以調用Filesystem MCP Server
延伸資料:
https://docs.anthropic.com/zh-TW/docs/agents-and-tools/mcp 模型上下文協議 (MCP)
https://modelcontextprotocol.io/introduction
實做了一個網站，先將doc/pdf上傳檔案後，截取出文字的部份
然後詢問ai時，把文字當做附件去執行
目前需要持續開發的是如果pdf內容是掃描的文件，則會讀不出來
重新回到興農集團體系下的軟體公司，已經近十年(實際是9.6年)。
2025年的職銜從專案經理成了專業處長。
從一開始的delphi 開發到.net ~
從原先接觸的POS系統到流通、零售、餐飲，一直到ERP系統的會計/預算/人事薪資/票據，到政府財會/預算以及智慧農業
整個重心除了.net 開發與架構設計外，增加了ai相關的技能樹
在GITHUB上傳了一個很簡單，整合GPT API 以及微軟語音辨識/語音合成的程式「talkGPT」。只要將自己的OpenAI api以及微軟服務的key置換，就可以擁有可以聊天的機器人
透過微軟azure上的語音服務，辨識麥克風傳入的聲音後將語音轉成文字
接著再把文字送到open ai api中的chatgpt 模型中取得回應內容
最後再將回應內容透過語音合成送出
參考:
Introducing ChatGPT and Whisper APIs
https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-and-whisper-apis
openai api
https://platform.openai.com/docs/guides/chat
Betalgo.OpenAI.GPT3
https://www.nuget.org/packages/Betalgo.OpenAI.GPT3/6.7.0
https://github.com/betalgo/openai
OpenAI設計的ChatGPT問世後，很快的ai的使用人數破億。且chatgpt讓ai整個流行了起來~ 想說台灣最流行的通訊工具line，有沒有機會跟chatgpt串到一起，於是很快的用php以及.net core都串了一次。簡單明瞭~很易懂
分享關鍵的php，有問題歡迎line: superlevin 林壽山
$api_key = 'xxxxxxxxxx';
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => 'https://api.openai.com/v1/completions',
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_POST => true,
CURLOPT_HTTPHEADER => [
'Content-Type: application/json',
'Authorization: Bearer ' . $api_key
],
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'prompt' => $ask_question,
'model' => 'text-davinci-003',
'max_tokens' => 1000,
'temperature' => 0.3
])
]);
$response = curl_exec($curl);
$json = json_decode($response, true);
從ChatGPT的api，取得文件後，再透過語音合成轉為base64音檔念出。
台灣雅婷 https://www.yating.tw/zh/api-text-to-speech-zh/
雅婷文字轉語音 https://tts.yating.tw/
文件 https://developer.yating.tw/doc/tts-%E8%AA%9E%E9%9F%B3%E5%90%88%E6%88%90#%E7%AF%84%E4%BE%8B
後台: https://developer.yating.tw/zh-TW/dashboard
其他參考
https://ai.baidu.com/tech/speech/tts
https://aws.amazon.com/tw/polly/
https://tw.piliapp.com/text-to-speech/
https://azure.microsoft.com/zh-tw/products/cognitive-services/text-to-speech/#overview
https://cloud.google.com/text-to-speech?hl=zh-tw
https://azure.microsoft.com/zh-tw/products/cognitive-services/text-to-speech/
https://www.xfyun.cn/services/online_tts
https://everest-ai.ximalaya.com/charm-studio/
static void DecodeBase64ToFile(string Base64String, string filenames)
{
try
{
byte[] bytes = Convert.FromBase64String(Base64String);
using (var fs = new FileStream(filenames, FileMode.Create, FileAccess.Write))
{
fs.Write(bytes, 0, bytes.Length);
fs.Flush();
}
}
catch (Exception e)
{
}
}
eat River 醫療中心運用 Microsoft 的技術和裝置打造自動化的端對端藥物管理系統，大幅降低病患的等待時間、輸入資料的錯誤機率、藥物成本，讓病患更迅速地復原。
天全球有超過450億公升的水，因為水管漏水或破裂而流失，這相當2億人的每日用水。Grundfos 的智慧泵浦，透過Azure IoT 收集來自智慧感測器的據數，並利用Cortana Intelligence 的大數據分析，即時預測應對漏水問題，再搭配氣候數據，預估暴雨的發生地，提早策略性儲水。Grundfos 智慧泵浦在永續的水資源中扮演關鍵角色。
參考: https://gallery.azure.ai/experiments
平均每秒銷售一台印表機，每年銷售超過 5,000 萬台 PC，HP 每年需接觸超過 6 億個客戶，同為科技公司的 HP 很快地就發現，微軟的人工智慧可以協助他們處理客戶爆炸性的需求，AI 讓客戶解決問題的比例從 20-30%，提升至 70-80%，而後台儀表板更能提供關鍵指標，協助持續優化客服成果！
Microsoft Azure AI 技術 – 認知服務介紹 : https://azure.microsoft.com/zh-tw/services/cognitive-services/
不只看得懂數據，人工智慧也會分析影像！不論是城市中的監視器或是人手一支的行動電話，每天都有數量驚人的影像產生。而 Prism Skylabs 看準了藏在攝影鏡頭中的資訊，透過微軟認知服務的計算機視覺 API，幫助組織機構搜索閉路電視和安防攝像頭所拍攝的內容，讓企業一手掌握特定的事件、物品和人員！
Uber 正在使用 Microsoft Cognitive Services 提供即時身分識別確認。Uber 司機必須自拍自己的照片，並通過身分驗證才能載客。
有能力服務客戶的人，才能留下客戶，於是梅西百貨決心用人工智慧來擴增服務能量，消費者可以透過任何管道向梅西詢問，客服機器人會人性化的回答問題，帶領消費者找到答案，不必再翻找 FAQ，即使真人客服員，也可以藉由客服機器人的協助，快速上線工作，減少訓練的成本，在影片中您可以看到這是個有溫度的服務，它不僅滑潤了客戶關係，也為企業帶來更多的利潤！
日本電信大廠軟體銀行 (SoftBank) 的人形機器人 「Pepper」與微軟的雲端平台「Azure」利用線上大數據分析追蹤銷售品項，協助零售商更靈活調節庫存管理，同時記錄顧客的特性與需求，並搭載情感認知，客製化推薦顧客所需，創造零售購物新體驗。另外，Pepper 同時具備翻譯功能，可以服務更多來自不同地區旅客。
Great River 醫療中心運用 Microsoft 的技術和裝置打造自動化的端對端藥物管理系統，大幅降低病患的等待時間、輸入資料的錯誤機率、藥物成本，讓病患更迅速地復原。
全球有超過450億公升的水，因為水管漏水或破裂而流失，這相當2億人的每日用水。Grundfos 的智慧泵浦，透過Azure IoT 收集來自智慧感測器的據數，並利用Cortana Intelligence 的大數據分析，即時預測應對漏水問題，再搭配氣候數據，預估暴雨的發生地，提早策略性儲水。Grundfos 智慧泵浦在永續的水資源中扮演關鍵角色。
