用照片或截圖問 AI,並核對它讀到的內容
用照片或截圖向 AI 提問,並得到可以核對的答案:準備好圖片,先請它逐字抄寫,同時避免洩漏私人資訊。
用照片或截圖向 AI 提問,並得到可以核對的答案:準備好圖片,先請它逐字抄寫,同時避免洩漏私人資訊。
依時間或數量自動刪除 AI 聊天紀錄:先保存重要的對話,了解自動刪除後還會留下什麼,並確認規則確實生效。
用 AI 助理把電子郵件、邀請或聊天訊息轉成行事曆活動:核對日期與時區,並在儲存前逐一核准每個活動。
Claude Code 或其他程式開發代理的上下文快用完時,在壓縮、清除與開新工作階段之間做選擇,並用交接筆記保留已做的決定。
在電腦或手機上收到程式開發代理完成、失敗或等待核准的提醒,並在離開座位前先測試一次。
用 caffeinate 或睡眠設定,讓 Mac 或 Windows 電腦在程式開發代理執行長時間任務時不進入睡眠,結束後再把設定改回來。
讓手機 App 使用電腦上的 Ollama 模型:把 Ollama 開放給家用網路、找到基礎 URL、完成測試,並避免它暴露在網際網路上。
限制 AI 助理處理電子郵件、網頁和檔案時能做的事,保持核准機制開啟,安全地測試你的設定,並知道助理被操控時該怎麼辦。
安全地復原 AI 程式開發代理的編輯:還原單一檔案、捨棄它留下的未提交變更,或反轉它的提交,同時不弄丟你自己的工作。
撰寫一份簡短的 AGENTS.md,列出安裝與測試指令、規則和界線,讓 Claude Code 和 Gemini CLI 載入它,再用小任務測試。
逐條核對重要事實與原始來源,區分推論和證據,處理日期衝突,並在採用 AI 回答前保留必要的不確定性。
把文字筆記貼到 Mono,提取有根據的任務、負責人及期限,保留待確認事項,並準備清楚可審查的交接紀錄。
在 Mono Code 檢查變更範圍、檔案差異、暫存內容、測試證據與未決問題,附審查範本和唯讀 Git 指令。
理解聊天政策、MCP 個別工具設定與程式代理授權,授予存取前核對操作、目標與權限範圍。
分辨 Mono 的傳輸、授權、能力探索、模型支援與工具呼叫問題,再用一次不會更動資料的操作確認修正。
用具體任務比較 Mono、TypingMind 與 Jan,檢查裝置適用性、本機模型、整合、可攜輸出與實際可用性。
在 Mono 中設定相容 OpenAI 的模型,驗證連線和備援切換行為,並區分文字回答與工具執行能力。
用平常的話描述一項工作,Mono 會把它設定成任務。寫一段可以檢查的要求,閱讀 Mono 建好的內容,檢查第一次執行,並且每次只改一處。
將 Mono 聊天與程式對話存成 Markdown,檢查匯出內容,準備可交接的工作紀錄,並了解匯出與備份的差異。
檢查技能的來源、權限和執行要求,完成小型驗收測試,並在更新前了解能力變化。
透過記憶清理、選擇性匯入和秘密模式邊界說明,讓 AI 個人化保持準確,避免過期資訊影響新對話。
整理 Markdown 筆記,準備離線工作,並確認最新修改已經同步到下一台裝置。
透過實際例子區分模型端點、MCP 工具、ACP 程式開發代理、可重複使用技能與定時任務,避免選錯整合方式。
透過一次受控手動測試,排查 Mono 任務漏跑、本機時間變動、裝置可用性、步驟失敗與通知問題。
區分 Mono 應用程式鎖、移除裝置與重設同步,了解更換遺失裝置或變更加密金鑰前需要確認的事項。
選擇 AI 助手時,分別檢查裝置儲存、加密同步、模型處理、外部工具與檔案儲存,了解資訊流向及撤銷存取的方法。
透過 RSS 閱讀摘要範例,學習定義預期結果、測試資料缺漏、設定執行時間,以及在重試前找出問題,讓重複工作更容易管理。
準備遠端開發流程:主機設定、手機核准、程式碼差異檢查,以及斷線後重新連線。
區分本機與遠端 MCP 連線、選擇權限、測試一項工具,並找出登入或連線問題發生的環節。
用實例估算 AI 使用成本,釐清不同供應商的帳單,並比較點數與訂閱。
即將推出
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