AI Agent 串接 Evernote MCP 實測：從 ChatGPT 到 Codex、OpenClaw 的個人知識庫工作流

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我用 Evernote 很多年了。

對我來說，它一直是長期知識庫。很多工作筆記、研究資料、會議紀錄、部落格素材、工具測試紀錄，最後都會進 Evernote。

但老實說，過去 Evernote 跟 AI 之間一直有一個很明顯的斷點。我要讓 ChatGPT、Codex 或 OpenClaw 參考 Evernote 裡的資料時，常常還是要自己搜尋、複製、貼上。資料明明都在那裡，但 AI Agent 不能直接使用。

所以最近看到 Evernote 開始測試 Evernote MCP，我就很有興趣。

所謂的 MCP，也就是 Model Context Protocol，可以讓支援 MCP 的 AI 工具，在你授權後，直接跟外部資料來源溝通。Evernote 官方也把它定位成一個讓 AI tools 連到 Evernote notes 的入口。對長期累積大量筆記的人來說，這個官方推出的新功能非常令人期待。

這篇文章整理的是我這次從 Waitlist、收到邀請、設定 ChatGPT、接到本機 Codex 與 OpenClaw，再把原本利用OpenClaw 名片辨識後匯入 Evernote 的全自動化流程升級成 MCP 直寫版的完整紀錄。

這篇文章不走官方教科書式介紹，我比較想留下自己實際測完後，方便提供給有興趣讀者的參考部署筆記。


從 Waitlist 到收到邀請

一開始我是看到 Evernote 官方的 Evernote MCP Waitlist。頁面上說，MCP 是一個開放標準，可以讓 Claude 這類工具直接連到你的資料，Evernote 也正在建立自己的 MCP server。

當時 Waitlist 問幾個欄位，包含最常用哪個 AI tool、想把 Evernote MCP 用在哪裡、除了 MCP 之外還期待什麼功能。我的填寫方向很簡單：

我是長期 Evernote 付費用戶，筆記量不少，也已經把 ChatGPT、Codex、OpenClaw、語音轉文字、部落格寫作和各種 AI workflow 融入日常工作。如果能讓 AI Agent 直接搜尋、摘要、引用、整理、甚至寫回 Evernote，這會是很實用的工作流升級。

上週填完之後，這兩天就收到 Evernote 官方寄來的邀請信。

信中提到 Evernote MCP 可以連接 Claude、ChatGPT，以及其他 MCP clients。官方提供的 server URL 是：

https://mcp.evernote.com/mcp

信件裡也提醒這還是 beta 版本。這點很重要，因為 beta 階段的公開文件、邀請信內容、實際工具清單，不一定完全同步。我的做法是：不要只看文件寫什麼，要看每個 AI Agent 當下實際掃描到哪些 tools，畢竟很多文宣介紹都是雷聲大雨點小，就像每個線上課都神的不像話一樣。


ChatGPT 網頁版怎麼設定 Evernote MCP

我第一步先在 ChatGPT 網頁版設定。

大致流程是：

Settings
-> Apps
-> Advanced settings
-> 開啟 Developer mode
-> Create a new app
-> 輸入 MCP server URL
-> 進行 Evernote Authorization
-> Allow Access



MCP server URL 使用：

https://mcp.evernote.com/mcp


授權完成後，ChatGPT 就能把這個自建 App 當成 Evernote MCP 使用。




在 ChatGPT 網頁版，要啟動 Evernote MCP，有兩種方式比較明確：

@Evernote MCP

或是點輸入框旁邊的：

+ -> 更多 -> Evernote MCP


OpenAI 的 Apps in ChatGPT 說明也提到，Apps 可以在 ChatGPT 對話中搜尋、引用外部服務資料，有些 App 也能執行寫入動作。使用時可以用 @ mention，或從加號選單選擇 App。

我建議 beta 初期先把權限設定保守一點。至少第一輪測試不要讓 AI 自動做所有事情。

我自己的安全測試順序是：

  1. 先只盤點能力，不讀取實際筆記。
  2. 再搜尋一則測試筆記。
  3. 再讀取測試筆記內容。
  4. 確認穩定後，才在 MCP Sandbox 這種測試筆記本裡建立測試筆記。
  5. 不要一開始就測刪除。

這裡也要注意一點。ChatGPT 的 App permission 控制的是「何時要問你」，不會改變 Evernote OAuth 本身已經授權的範圍。OpenAI 文件也說，Never ask 風險比較高，因為它可能讓 App 自動讀取或執行動作。所以我會建議第一輪至少用 Always ask 或 Any changes。

如果你是 Free、Plus、Go 或 Pro 帳號，也要留意資料使用設定。OpenAI 說明中提到，如果 Improve the model for everyone 開著，從 Apps 取得的資訊可能用於模型改進。測試公司資料、研究資料或敏感筆記前，這個設定要先確認。


Codex 端的設定方式

Codex 官方文件說，MCP 設定放在 config.toml，預設是：

~/.codex/config.toml

在 Windows 對應到：

C:\Users\<你的帳號>\.codex\config.toml

也可以用 project-scoped 的 .codex/config.toml，但前提是可信任專案。

我這次在 Windows Codex Desktop / CLI 加入 Evernote MCP 的核心設定是：

[mcp_servers.evernote]
url = "https://mcp.evernote.com/mcp"
oauth_resource = "https://mcp.evernote.com/"

如果用 CLI 指令，可以參考：

codex mcp add evernote --url https://mcp.evernote.com/mcp --oauth-resource https://mcp.evernote.com/
codex -c mcp_oauth_callback_port=8990 mcp login evernote --scopes read,create,write,delete
codex mcp list --json

設定完成後，最好重新開 Codex Desktop 或開新 thread，讓工具 catalog 重新載入。

這裡補一個實測小提醒。Codex CLI 版本要跟你的 config.toml 格式相容。我後來在 Windows PATH 上的某個 codex CLI 執行 codex mcp list --json 時，遇到它不認得 service_tier = "priority" 的狀況。這表示要先處理 CLI 版本與設定格式同步問題，不能直接判定為 Evernote MCP 連線失敗。

遇到這種狀況，先不要急著重設 Evernote。比較合理的順序是：

  1. 確認目前執行的是哪一個 codex。
  2. 更新 Codex CLI 或使用 Codex Desktop 內建環境。
  3. 檢查 config.toml 裡是否有舊版 CLI 不認得的新欄位。
  4. 再回頭測 Evernote MCP。




OpenClaw 端的設定方式

OpenClaw 這邊，我是在 WSL Ubuntu 環境設定。

核心指令如下：

openclaw mcp add evernote \
  --url https://mcp.evernote.com/mcp \
  --transport streamable-http \
  --auth oauth \
  --no-probe

openclaw mcp login evernote
openclaw mcp login evernote --code <redirect_url 裡的 code>
openclaw mcp status --json
openclaw mcp probe evernote --json
openclaw mcp reload

目前我的 OpenClaw 設定檔（/.openclaw/openclaw.json）中，Evernote MCP 大致長這樣：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "evernote": {
        "url": "https://mcp.evernote.com/mcp",
        "transport": "streamable-http",
        "auth": "oauth"
      }
    }
  }
}

如果檢查 OpenClaw 端狀態應該呈現後方條件，evernote 是 enabled，transport 是 streamable-http，auth 是 oauth，而且 token 狀態存在。

這一步很重要。不光只看設定檔有沒有寫進去。要看 Agent 是否真的能連線、是否有 token、是否能 probe 出 tools。

當然啦，你也可以直接善用 AI agent 協助部屬 Evernote MCP，會是更快的方式。


本機端 AI Agent 需不需要特殊啟動字？

ChatGPT 網頁版比較像是在對話中「指定這次要用哪個 App」。所以 @Evernote MCP 這個動作很自然。

但本機端 AI Agent 的邏輯通常不一樣。

以 Codex 或 OpenClaw 來說，是否會叫出 Evernote MCP，主要看三件事：

  1. Evernote MCP server 已經加入該 Agent 的 MCP 設定。
  2. OAuth 已完成，token 有效。
  3. Agent 啟動時有載入 Evernote MCP tools。

只要這三件事成立，你不一定要打 @Evernote MCP。

不過實務上，我還是建議你在 prompt 裡明確寫：

請使用 Evernote MCP...

這樣比較不會讓 Agent 誤判成一般檔案搜尋、網路搜尋，或只靠記憶回答。

例如我在 Codex 裡測試時，直接輸入：

請使用 Evernote MCP 搜尋標題或內容包含「MCP」的筆記。只列出筆記標題、筆記本、更新時間，不要新增、修改或刪除任何內容。

這樣 Codex 就會知道要用 Evernote MCP 的搜尋工具，而且也會知道這一輪只能讀，不可以寫。


我實際用哪些 Prompt 測試？

我建議測試不要一開始就寫入。先從只讀開始。

測試 1：搜尋筆記，不修改任何內容

請使用 Evernote MCP 搜尋標題或內容包含「MCP」的筆記。
只列出筆記標題、筆記本、更新時間，不要新增、修改或刪除任何內容。

這個測試可以確認三件事：

  1. Agent 真的會呼叫 Evernote MCP。
  2. 搜尋結果是真實筆記，不是憑空回答。
  3. Agent 會遵守「只讀」限制。

我這次跑出來的結果包含 Evernote MCP、OpenClaw 串接 Evernote、MCP Sandbox 裡的測試筆記，以及很多內容中提到 MCP 的舊筆記。這代表關鍵字搜尋已經能跨標題與內容運作。


測試 2：讀取指定測試筆記

請只使用 Evernote MCP，搜尋標題為「MCP-TEST-20260620」的筆記。

請回報：
1. 筆記標題
2. 所在筆記本
3. 更新時間
4. 筆記內的驗證碼
5. 預計複查日期

不得修改任何內容。若找不到，請回報實際搜尋結果，不要自行補寫。

這類測試很適合抓幻覺。因為你可以在筆記裡放一組只有你知道的驗證碼，AI 如果沒有真的讀到 Evernote，就答不出來。


測試 3：寫入前先確認

請先不要寫入。

請準備在「MCP Sandbox」建立一則測試筆記：
標題：MCP-WRITE-TEST-20260620
標籤：mcp-test
內容：這是 Evernote MCP 寫入測試。驗證碼為 WRITE-731。

請先列出你準備執行的動作，等我回覆「確認寫入」後才可以建立。
不要修改其他筆記。


確認後再下：

確認寫入。
請建立後重新讀取該筆記，確認標題、內容與標籤均正確。

這個測試要看的，是寫完以後能不能讀回驗證。很多自動化流程失敗，常常是少了最後的確認。


舊版 OpenClaw 名片匯入 Evernote 流程

我之前已經曾經做過一版 OpenClaw 串接 Evernote 的名片匯入流程。

當時還沒有官方 Evernote MCP 可用，所以我們採取比較間接，但可行的路線：

Telegram 傳名片
-> OpenClaw 辨識與命名
-> 放入 Windows 本機 Evernote 匯入資料夾
-> Evernote Desktop 自動匯入

這算是一個間接匯入的流程。因為它沒有硬串 Evernote API，也不需要處理 OAuth。只要 Evernote Desktop 的「匯入資料夾」功能可以運作，OpenClaw 把整理好的圖片放進指定資料夾，Evernote 就會自動建立筆記。


當時我也發現到一個小細節：Windows 本機資料夾可以正常匯入，但 WSL2 Linux 路徑不適合直接拿來當 Evernote Desktop 的匯入資料夾。這應該和 Evernote Windows 版監看檔案系統事件的方式有關。

舊版流程可用，但有幾個限制：

  1. 最後仍然依賴 Windows 本機 Evernote Desktop。
  2. 如果是雙面名片，通常要先合併成一張長圖，避免 Evernote 把正反面當成兩則不同筆記。
  3. 筆記主要是圖片本身，結構化欄位不夠完整。
  4. 如果之後想搜尋、補標籤、移動 notebook，還要另外處理。

所以當 Evernote MCP 可用後，我第一個想到的就是：這條名片流程應該可以升級。


新版：OpenClaw 透過 Evernote MCP 直寫筆記

新版流程改成：

Telegram 傳名片
-> OpenClaw 讀取圖片
-> AI 視覺辨識名片資訊
-> Arthur 確認
-> Evernote MCP 建立筆記
-> Evernote MCP 上傳圖片附件
-> 搜尋 / 讀回驗證

這樣差很多。

以前是把圖片丟給 Evernote，讓 Evernote 建立一則圖檔筆記。現在是 OpenClaw 先把名片資料整理好，再直接用 MCP 建立一則內容完整的 Evernote 筆記。

新版筆記可以包含：

  • 姓名
  • 英文姓名
  • 公司 / 機構
  • 部門
  • 職稱
  • 地址
  • 電話
  • 傳真
  • 手機
  • Email
  • 網站
  • 社群 / LINE / QR code 資訊
  • 備註
  • 匯入來源
  • 匯入時間
  • 名片正面圖片
  • 名片反面圖片

雙面名片也不需要預設合併長圖。MCP 直寫後，可以建立一則筆記，再把正面與反面作為兩個附件放進同一則筆記。

我後來把這個整理成新版 workflow，而舊版 則做為 MCP 異常時的備援方案。

如果 Evernote MCP token 失效、附件上傳失敗、GCS resumable upload 出問題，或 Evernote Web / Desktop 顯示異常，就退回舊版：

Telegram 傳名片
-> OpenClaw 辨識與命名
-> 放入 Windows 本機 Evernote 匯入資料夾
-> Evernote Desktop 自動匯入

這樣比較穩。新流程當主線，舊流程當保險。




這件事對我最強烈有感的地方

Evernote 本來就已經有 AI 助手、語意搜尋、AI 會議筆記這些功能。我之前也寫過一篇 Evernote v11 來了：AI 助手、語意搜尋、AI 會議筆記三大功能一次看懂。

這次 MCP 的差別在於，AI Agent 可以從外部直接進入我的第二大腦，也就是 Evernote 工作流。

ChatGPT 可以讀取指定筆記。

Codex 可以在本機工作流程裡搜尋 Evernote。

OpenClaw 可以從 Telegram 入口收到資料，整理後直接寫進 Evernote。

未來我可以對 OpenClaw 說：

幫我搜尋 Evernote 裡 OpenClaw 相關筆記，整理 5 點摘要，附上來源筆記標題。

也可以說：

把這張名片匯入 Evernote，放到指定筆記本，正反面都附上，欄位不確定的地方先標註待確認。

甚至可以延伸成：

把剛才整理的會議摘要存成 Evernote 筆記，標題用今天日期加會議名稱，先放到匯入資料夾。

這時 Evernote 從資料庫往前走了一步，變成 AI Agent 工作流的中間站。


我會怎麼看 Evernote MCP 的價值？

如果只把它看成「AI 可以讀 Evernote」，那它其實沒有那麼特別。

我覺得最有用的地方，是它讓 Evernote 進入 AI Agent 的工作鏈。

我的資料進 Evernote。

AI Agent 可以查 Evernote。

AI Agent 也可以把整理好的資料寫回 Evernote。

讀、寫、驗證、再整理，這個循環跑起來後，很多以前卡在手動整理的流程，就可以慢慢自動化。

當然，現在還是 beta。工具清單可能變，權限介面可能變，不同 client 掃描到的能力也可能不一樣。也正因為這樣，我不會建議一開始就把正式資料全部交給它跑。

先用測試筆記本，先做只讀，再做小範圍寫入，最後才接正式 workflow。

這樣比較慢一點，但比較不會害到自己。

對我來說，Evernote MCP 最值得期待的地方，不光在於少做幾次複製貼上的搬運工。

更大的變化，是我過去十幾年累積在 Evernote 裡的資料，終於有機會被 AI Agent 串在日常工作流程裡。


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平常我使用 Codex，主要還是在 Windows 電腦上操作。因為真正的專案檔案、終端機、Git、各種工具鏈，基本上都在電腦裡。可是實際工作時，總會遇到一種情境：人離開座位了，或手邊只有手機，但又想看一下 Codex 剛才跑到哪裡，甚至想順手補一句指令。 這時候問題就來了。 我不是想把手機變成主要開發機。老實說，用手機真的要長時間寫程式，體驗還是很硬。我的需求比較單純：我希望 手機可以變成一個「輕量入口」，讓我可以接續操作電腦上的 Codex。 講白話就是： AI agent 還是在電腦上跑，手機只要能連回去操作就好。 這篇文章想整理我這次的摸索過程。從一開始評估幾個手機連接 Codex 的可能方案，到最後選擇  friuns2/codexUI ，再到我自己補了一個 Windows 快速啟動器  codexapp-mobile-launcher ，讓整個流程變成比較適合日常使用的版本。 為什麼我想找一個手機接續 Codex 的方式？ 如果你平常用 Codex、Claude Code、OpenCode 這類 AI coding agent，大概會知道它跟一般聊天機器人不太一樣。 它不是只回答問題而已。它會讀檔、改檔、跑測試、開終端機、看錯誤訊息、再繼續修。也就是說，它跟你的本機開發環境綁得很深。 所以如果我要在手機上接續使用 Codex，我真正想解決的不是「手機能不能打字」。 真正的問題是： 我能不能從手機看到目前電腦上的 Codex 對話？ 我能不能在手機上接著丟訊息？ 實際跑程式、讀寫檔案、Git 操作，能不能仍然留在 Windows 電腦？ 我能不能不要重新設定一堆 API key、模型、專案路徑？ 我能不能不為了這件事另外付費或自行編譯手機 App？ 所以我的條件其實很明確。 第一，最好免費或至少低門檻。 第二，不要要求我自己編譯 iOS App。 第三，手機端最好用瀏覽器就能開。 第四，核心工作仍然留在 Windows 電腦。 第五，iPhone 可以用，Android 朋友也可以參考。 這樣條件一收斂，很多看起來很酷的方案，其實就可以先放旁邊。 我一開始看過哪些方案？ 我一開始是從 Remodex 這類工具開始看。 例如  Remodex  GitHub 專案  與它的  iOS App 。這種原...
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G6PD 缺乏者的抗生素選擇指南｜社區診所常見處方與藥師建議一次搞懂

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診所處方中常見卻易忽略的用藥風險 身為藥師，最常面對的處方大概就是那些「一看就知道是常規」的抗生素了吧？像是在社區診所裡，病患多半是來看呼吸道或腸胃道的問題，醫師常開的口服抗生素，不外乎幾種熟面孔：Curam、Amoxicillin、Cefixime，甚至像 Thiamphenicol 這類傳統又便宜、好取得的藥，在很多診所幾乎是"常備良藥"。 但也正因為「太常見」，反而容易被忽略一些潛藏的風險。像是近期我注意到，有幾個藥物——特別是 Thiamphenicol 跟 Levofloxacin （如 Leflodal、Rozoxin 這些品牌）——雖然在臨床上被廣泛使用，但其實對 G6PD 缺乏症（也就是俗稱蠶豆症） 的病患來說，可能有 誘發溶血的風險 。 雖然這類病患在診所看診時未必都會主動告知，甚至連醫師也可能沒特別留意，但作為第一線接觸處方的藥師，這就是我們可以幫忙把關的地方。如果明知道某些藥物對特定族群有潛在風險，那我們有沒有辦法提出替代建議？或者至少提醒醫師，這個處方「有可能」會對某些病患造成風險？ 這篇文章，就是想從我實際接觸到的處方情境出發，整理一下目前診所常見的幾種口服抗生素，哪些對 G6PD 缺乏者是 安全的 、哪些則 應該避免使用 ，並依照不同感染情境（像是呼吸道、腸胃道、泌尿道等等），提供一些「 如果不能用，那可以換什麼？ 」的實用參考。希望對在第一線工作的藥師們，能有一些幫助或提醒。 G6PD缺乏症與藥品安全｜藥師不可忽視的藥事知識 蠶豆症這個名詞，大家應該不陌生，小時候健保卡上有印「禁止食用蠶豆」的那個紅字，就是它。其實它的正式名稱是「葡萄糖-6-磷酸去氫酶缺乏症（Glucose-6-Phosphate Dehydrogenase Deficiency，簡稱 G6PD deficiency）」，是一種 因 X 染色體上的 G6PD 基因突變所造成的遺傳性酵素缺乏疾病 。 因為男性只有一條 X 染色體，一旦這條 X 染色體上的 G6PD 基因出現缺陷，就會直接表現出來；而女性有兩條 X 染色體，即使其中一條有缺陷，另一條健康的 X 染色體還能補上功能，因此臨床上 男性患者比例明顯高於女性 ，這也是為什麼這類疾病在男生身上更常被診斷出來的原因。 這種病最大的問題就是—— 當身體遇到某些氧化壓力來源（像是感染、蠶豆...
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GLP-1 減重針安全嗎？瘦瘦針機轉、效果、副作用一次看懂

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  這兩天有位朋友私下問我：「最近大家都在打瘦瘦筆（瘦瘦針），真的這麼有效嗎？會不會有什麼副作用？」 她說身邊有人打了一個月就瘦了好幾公斤，聽起來很心動，但又有點怕。 這其實是很多人近年常問的問題。從社群廣告、醫美診所，到名人親身見證， 「瘦瘦筆」幾乎成了瘦身界的熱門關鍵字 。 不過在這股風潮裡，常常有些資訊被誤解、被放大、甚至被簡化成「打一針就變瘦」的幻想。 所以我決定把目前在台灣  最常見的瘦瘦筆／瘦瘦針（GLP-1 類與 GLP-1/GIP 雙重機轉藥物） 整理成一篇清楚好懂的文章。 讓想了解這類藥物的人，可以一次看懂它的原理、副作用、適應症，以及醫界怎麼看待「短期減重」這件事。 1️⃣ 瘦瘦筆是什麼？｜簡介與作用機制 「瘦瘦筆（瘦瘦針）」這個名稱，其實不是正式的藥名，而是坊間對一類 注射式減重針劑 的通稱。 這類藥物原本是用來治療 第二型糖尿病 的處方藥，後來發現它能明顯抑制食慾、幫助體重下降，因此被研發並核准成為 體重管理藥物 。 目前在台灣核准上市、最常見的幾款包括： 善纖達®（Saxenda，liraglutide） ：每日皮下注射。 週纖達®（Wegovy，semaglutide） ：每週一次注射。 猛健樂®（Mounjaro，tirzepatide） ：每週一次注射，是目前唯一採 GLP-1/GIP 雙重機轉 的新一代藥物。 這幾種藥物都屬於「 腸泌素（Incretin）類藥物 」，其中前兩者（Saxenda、Wegovy）為傳統的  GLP-1 受體促效劑（GLP-1 receptor agonists） ，而猛健樂則更進一步，同時結合了  GLP-1 與 GIP（glucose-dependent insulinotropic polypeptide）  的雙重作用，被視為「第二代瘦瘦針」。 💡 它是怎麼讓人變瘦的？ 我們身體在吃東西時，腸道會分泌一種天然荷爾蒙叫  GLP-1 ，它有幾個關鍵功能： 延緩胃排空  —— 食物會在胃裡待久一點，因此更容易有飽足感。 抑制食慾中樞  —— 大腦接收到「已經吃飽」的訊號，吃得自然變少。 穩定血糖與胰島素分泌  —— 對糖尿病患者同時有血糖控制的效果。 而像猛健樂®（Mounjaro）這類 雙重機轉藥物 ，除了上述...
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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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