從雲端 AI LLM 到本地 AI Agent：我用 Vibe Coding 升級 Remove Text Extra Spaces

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去年我曾經寫過一篇文章，介紹自己第一次用 AI 幫忙做出來的小工具：AI 語音轉文字格式太亂？獨創免安裝小工具「Remove Text Extra Spaces」幫你一鍵搞定！。

現在回頭看，那篇文章對我來說其實很有紀念價值。因為那幾乎就是我第一次真的把「我腦中的想法」，透過 AI 協助，一步一步做成一個可以用的程式。

但老實說，如果用今天的眼光回頭看，當時那種做法，其實還是很早期的 Vibe Coding。

那個時候大多還是靠線上的 AI LLM，例如 ChatGPT。你想到一個功能，就先跟 AI 描述需求。AI 回你一段程式碼。接著你再自己複製、貼上、回到本機、執行、報錯、貼錯誤訊息、再回去問 AI。很多時間不是花在做功能，而是花在來回搬運資訊，還有自己亂試、亂猜 bug 到底在哪。

講白話就是，那時候 AI 比較像是一個「很會給建議的遠端顧問」。它可以幫你想，幫你寫一段 code，可是它看不到你電腦上實際發生了什麼事。很多最後的苦工，還是得你自己扛。因為線上的 AI 就會出一張嘴。


一年後再回頭看，整個協作方式真的差很多

到了現在，我自己最有感的變化，其實不只是模型更強，而是 AI 協作的形式已經不一樣了。

現在很多工具已經不是單純的聊天型 AI，而是更接近本地 AI Agent。它不是只會跟你對話，而是真的可以進到你的工作現場，直接看專案、看檔案、看錯誤、幫你修改、幫你驗證。

我自己覺得目前很值得關注、也很值得實際試用的 AI Agent，包含像是：

  • OpenAI 的 Codex
  • Anthropic 的 Claude Code
  • Google 的 Gemini 或 Antigravity
  • 開源的 OpenClaw

這些工具的共同特點就是，它們不只是「回答問題」，而是可以直接參與工作流程。

這個差別其實非常大。

以前你要花很多時間跟 AI 解釋：

  • 我現在資料夾裡有哪些檔案
  • 哪個版本才是最新的
  • 錯誤訊息長什麼樣
  • GUI 到底跳出了什麼畫面
  • 哪裡改了之後又壞掉了

現在如果是本地 AI Agent，它很多時候可以自己直接去看。

它可以直接讀你的程式。
它可以直接修改程式。
它可以直接跑測試。
它可以直接幫你整理 README。
它甚至可以一路幫你把 GitHub repo、Release、打包執行檔都處理好。

換成使用者可以只出一張嘴光出點子，動口不動手。

這不是小幅進步，感覺已經是不同量級的處理效率了。


所以我想做一個新的嘗試：把去年的小工具重新升級

也因為這樣，我最近就突發奇想。

既然現在 Vibe Coding 的工具已經進化到這種程度，那是不是很適合回頭把我去年嘗試做過的一些小工具，重新拿出來優化？

而我第一個想到的，就是去年年初第一次做出來的這支小工具：Remove Text Extra Spaces。

這支工具的題目不大，可是很實用。尤其如果你有在用 AI 語音轉文字、OCR 擷取文字，應該很容易遇到這種情況：

  • 每個中文字中間都多了奇怪空格
  • 標點符號前後空格亂掉
  • 英文標點又常常黏在一起
  • 文字能看，但很難直接拿去用

去年第一次把它做出來的時候，我其實就已經很有成就感了。

但現在回頭看，我也很清楚，那時候的版本還有很多可以再往前推的空間。

所以這次，我就把它當成第一個「舊作升級計畫」來做。


這次升級成 v3，主要多了哪些東西？

這次的新版叫做 Remove Text Extra Spaces v3。

主要把它整理成一個更完整、比較像正式工具的版本。

1. 介面變得更完整

去年的版本比較偏向「能用就好」。

這次的 v3，我把整個 GUI 重新整理過，現在操作上會更清楚，也更接近一般使用者第一次打開就能懂的感覺。

2. 支援檔案模式，也支援直接貼文字

這次我自己很喜歡的一個升級，就是加入了雙模式。

現在除了原本的 TXT 檔案處理之外，也可以直接把一小段文字貼進 GUI 裡，按一下就清理。

這個改動看起來不大，但實際上很有感。因為有些時候你不是要整理整個檔案，而只是想快速處理一小段逐字稿、一段 OCR 內容、或臨時從網頁複製下來的文字。這時候就不用再特地存成 TXT 檔，直接貼上去就可以。

3. 支援多檔批次處理

如果你有一批 .txt 檔要整理，現在也可以一次加入多個檔案一起跑，不用一個一個慢慢開。

4. 支援拖曳檔案

這次也把拖曳 .txt 檔進視窗的操作加進去了。對一般使用者來說，這種操作體驗其實很重要。因為少一個步驟，就少一個卡住的地方。

5. 清理規則可調整

現在右側有一整個清理選項區，可以依需求勾選。

包含像是：

  • 將連續空白壓成單一空格
  • 移除中文字與中文字之間的空格
  • 修正全形標點前後的多餘空格
  • 修正英文半形標點後缺少空格
  • 修正常見的「呢他」這種黏字情況
  • 選擇是否保留段落換行

這代表它已經不是只有一種固定做法，而是更接近「你可以依情境去調整」的工具。

6. 專案本身也整理得更完整

這次除了 GUI 和功能之外，我也順手把整個專案做了比較完整的整理，包括：

  • 補上 README
  • 補上測試
  • 重新打包 Windows 執行檔
  • 建立 GitHub repository
  • 建立 GitHub Release

也就是說，這次不只是我自己本機上能跑，而是它已經被整理成一個可以公開分享、可以下載、可以持續維護的版本。


這次也正式把專案發布到 GitHub

這是我自己這次很想做的一件事。

去年那次比較像是：我真的做出了一個能用的小工具，然後把成果寫成文章分享。

但這次，我希望它不只是「我電腦裡的一個小程式」，而是變成一個真正對外可分享、可下載、可追蹤版本的專案。

所以這次我也把它正式發布到 GitHub：

如果你只是想直接下載來用，也可以直接從 Release 頁面抓 .exe：

下載 remove_text_extra_spaces_v3.exe


如何下載與部署

這次我也把下載與部署方式整理得比較清楚，讓沒有看過我去年文章的人，也可以直接從零開始使用。

如果你只是想直接用

最簡單的方式，就是到 Releases 頁面 下載 remove_text_extra_spaces_v3.exe。

下載後放到你想使用的資料夾，直接雙擊就可以執行，不需要另外安裝 Python。

如果你想看原始碼或自己修改

那你可以到 GitHub 專案頁：

https://github.com/taoyutsun/remove-text-extra-spaces

你可以直接下載 ZIP，也可以用 git clone 把整個 repository 抓下來。若你是從原始碼執行，建議先安裝 tkinterdnd2，這樣拖曳 .txt 檔進 GUI 的功能才會正常可用；之後再用 Python 執行 remove_text_extra_spaces_v3.py。

這條路比較適合想自己研究規則、想再客製化的人。

實際操作方式也比以前完整很多

檔案模式怎麼用

如果你今天是要整理一個或多個 .txt 檔案，那就用「檔案模式」。

操作方式很直覺：

  1. 點選新增檔案，或直接把 .txt 檔拖進視窗
  2. 在右側勾選你要的清理規則
  3. 按下「開始處理檔案」

處理完之後，程式會在原始檔案同一個資料夾中，自動輸出一個新的檔案，檔名後面加上 _cleaned。

例如：

  • meeting_notes.txt
  • 會輸出成 meeting_notes_cleaned.txt

直接貼文字模式怎麼用

如果你只是臨時想整理一小段文字，那就用「直接貼文字」。

你只要把原始文字貼到上方區塊，按下「清理文字」，下方就會立刻出現整理後的版本。之後你可以直接複製結果，或是另存成檔案。

這個模式我自己覺得很實用。因為很多時候你根本不是要處理整份文件，而只是要把一小段 AI 轉錄內容快速整理一下。


這次我最有感的，其實不是工具功能，而是整個協作模式升級了

如果只看表面，這次好像是在講一支小工具從去年的版本升級到 v3。

但對我來說，這篇真正更想記錄的，其實是另一件事。

那就是：我現在用 AI 做工具的方式，已經跟去年完全不一樣了。

去年比較像是：

  • 我提需求
  • AI 給我程式碼
  • 我自己回本機亂試
  • 出錯了再把訊息貼回去
  • 然後繼續來回 debug

現在則比較像是：

  • 我先說明我要做什麼
  • AI Agent 直接進專案看現況
  • 它自己去讀檔案、改程式、跑測試
  • 順手連 README、Release、GitHub 發布都一起整理掉

這個差異，真的不是只差一點點。

以前很多時間花在「描述問題」。
現在很多時間終於可以花在「真的把事情做完」。

所以這次升級 Remove Text Extra Spaces，對我來說不只是把一支舊工具修得更完整。

它更像是一個很具體的證明：當 AI 協作工具進化之後，過去那些看起來只能做個雛形的小嘗試，現在是真的有機會被整理、被打磨、被升級成更成熟的東西。

而且這件事，不再只是工程師限定。

像我自己這樣，本來就不是本科出身，也仍然可以透過這種新的 AI 協作方式，把腦中的點子慢慢做成真正能用、能分享、能持續優化的工具。


接下來，我也想把更多舊工具重新整理起來

所以這次我先從去年年初第一次 Vibe Coding 做出來的小工具開始，把它升級成 v3。

這一方面是因為它有紀念價值，另一方面也是因為它很適合拿來做第一次的「舊作進階優化」。

但我想，這應該不會是最後一次。

接下來，我也會想繼續把過去用 Vibe Coding 做出來的一些小工具，重新拿出來檢視，看哪些值得再補強、再整理、再公開。

如果你剛好也有 AI 轉錄、OCR 擷取文字後格式很亂的困擾，歡迎你直接下載試用看看。

如果你對這個專案本身有興趣，也可以直接到 GitHub 看原始碼、README、Release 與後續更新：

Remove Text Extra Spaces GitHub repository

我自己會覺得，這次最值得記下來的，不只是我把一支小工具升級了。

而是我很明確地感受到，AI 協作方式真的進入下一個階段了。

以前是你對著 AI 許願。
現在比較像是，AI 已經可以真的走進你的工作現場，跟你一起把事情做完。


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你 有沒有 遇過 這種 情況？ 明明 專案 進行 到 一半， 或是 有些 重要 決策、 合作、 文件 要 等 對方 確認， 偏偏 對方 就像 人間 蒸發 一樣， 不讀 不 回、 已 讀 也不 回， 搞得 你 進度 卡 關、 氣得 牙癢癢。 前 幾天 我在 部落 格 分享 了 一篇《 別讓 你的 不讀 不 回， 慢慢 毀了 你的 專業 度 與 信任 感 》， 沒想到 發表 之後， 身邊 好 幾位 朋友 馬上 私 訊 來說：「 對 啊！ 我也 常 遇到 這種 狀況， 真的 很 煩， 但 到底 該 怎麼辦？」 老實說，「 希望 大家 都 能夠 在 合理 時間 內 回覆」 這件事， 好像 人人 都懂、 都說 得很 輕鬆， 可是 在 現實 生活 與 職場 中， 就是 總有 那麼 幾個 人── 你 傳 了 再 多 訊息， 他 還是 死 都不 回。 更 慘 的是， 有時候 一 整個 專案、 合作 案， 偏偏 就 卡 在 對方 那 一句「 待 確認」 或「 我再 看看」， 結果 自己 這邊 也 被 拖得 進退兩難。 所以， 這 一篇 文章， 我想 更 深入 來 聊聊： 當 我們 不得不 跟 這些「 常常 不 回 訊息」 的 人 合作、 共事 時， 究竟 可以 怎麼 做， 才能 讓 事情 不再 卡 關？ 又 或者 說， 有 哪些 方法， 真的 有助於「 加快 對方 回應 速度」， 把 流程 推進 下去？ 這 其實是 我 將近 二十 年 職場 經驗 裡 一直 觀察、 實踐、 也 不斷 調整 的 一個 大哉問。 今天 就來 跟 大家 分享， 怎麼 在 各種 關係 裡面， 找到 最適合 自己 也 最 有效 的 解法。   為什麼 這麼 多 人 會「 不讀 不 回」？ 大家 都 知道， 訊息 就是 要「 及時 回」， 但 偏偏 現實 中 就是 有 那麼 多 人 愛 已 讀 不 回， 甚至 不讀 不 回， 到底是 為什麼？ 坦白說， 這 現象 不只 一種 理由， 通常 跟 你 面對 的 對象 是誰 有 很大 關係。 不同 的 角色、 位階、 習慣， 真的 會 決定 他 回覆 你 訊息 的 速度。 舉 幾個 你 一定 熟悉 的 例子： 主管 或 高階 經理人： 他 每天 行程 滿檔、 訊息 炸 不停， 光 是 處理 自己 認為「 重要」 的 事情 就 忙 不完。 你的 訊...
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快速又免費的語音轉文字神器『Faster Whisper』，一鍵解決影音內容爆量時代的痛點！

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多媒體數位影音充斥的時代，YouTube 影片、Podcast 節目、線上課程、網路會議錄影，甚至 IG 直播、Twitch 遊戲實況，短則十幾分鐘長則數小時。就算快轉播放，人類的視覺和聽覺吸收資訊仍有極限。現代人面對資訊轟炸，難免會有不想錯過新知的 FOMO 強迫心態， 在有限的時間如何最大化吸取新知 成為顯學。因此， 把影像或聲音內容快速轉錄成文字，再透過 AI 工具進一步摘要歸納整理 ，已經成為現代人必備的技能。 為什麼需要本地端語音轉文字工具？ 過往網路上已有許多免費或付費的雲端轉錄平台，但考量這些 平台通常都會有檔案格式、大小、時間長度限制 ，例如 Google 的 Notebook LM 只能上傳 MP3 且單檔限制 200MB，去年曾經紅極一時但現已停止服務的 Whisper JAX，也限制單檔不能超過兩小時。而實際測試中，通常超過一小時的檔案就不太穩定甚至會整個當掉。 當使用者面對較長的影片時，通常必須先用其他工具將影片轉為音訊檔，甚至需要將檔案切割成多個小檔，才能上傳平台做分析，操作上較為不便。此外， 檔案上傳到雲端多少會有隱私安全的疑慮 ，更不要說許多付費平台是按照使用量計價或收取高額月租費，對個人用戶而言是一筆不小的負擔。 為什麼選擇 Faster Whisper？ 目前大部分雲端或本地端的語音轉文字工具，背後多半是基於 OpenAI Whisper 模型或 串接API。 轉錄品質主要依據模型的參數大小 ，而 轉錄速度則取決於模型選擇與雲端本地硬體的「算力」 。然而雲端平台也要考慮多人同時使用的負荷，以及檔案上傳的網路傳輸時間，因此， 雲端與本地處理各有優缺點 。如果你本地端裝置硬體夠力，用本地端模式處理語音轉文字，其實是個可行又安全的替代方案。 最近筆者剛好逛到了 Github 上大神 Purfview 開發的開源軟體『 Faster Whisper 』，經過個人試用，覺得在速度與品質上都表現優異。但由於原始程式需要一些命令列基礎，對一般使用者可能會覺得有點門檻，而原作者的文件說明又比較簡略，因此我決定親自實測後來寫一篇淺顯易懂的教學說明。 Faster Whisper 特色大盤點 免網路離線使用 ，保障隱私安全。 支援幾乎所有常見的影片或音訊格式 （例如 MP4、MKV、MP3、WAV），無須額外轉檔。 無需安裝或複雜設定 ，下載解壓後直接...
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