鐵人賽 2026

秘書很重要，小秘更需要。上一篇說素材，圖書館的事情告一段落，接下來是每天的事情：待辦、行事曆、提醒。 曾經養過六隻龍蝦當小秘。 2026年春天，一口氣開了六台虛擬機，每台裝一隻，六隻龍蝦各自有一個 Telegram bot，全部拉進同一個群組。六隻預設都走雲端的 Gemma 4 免費額度，每一台自己一把 API key，因為共用一把會被擋。它們閒著沒事的時候在一個五子棋競技場對戰，走棋靠本地的小模型，要講垃圾話才叫語言模型講。當時的想法很單純：我有虛擬機，空間記憶體夠，弄六個，可以做各式各樣的比對測試。 可是，複雜，不好用。 養了三個月，結論是複雜，不好用。複雜在設定面太寬。一個節點有六個設定位置要改，改模型要六個地方一起動，漏一個就出現說不清的行為，沒有任何提示。四月做過一次大清理：六台的排程、心跳、對話紀錄全部清空重來，因為已經分不清哪個工作用哪個模型。還有一堆小事：安裝路徑不在非互動的

既然可以上傳 PDF、EPUB、電子書等素材，乾脆把這些素材，整理成一個圖書館。它不取代素材庫，它是素材庫的目錄與書架。 圖書館頁：左邊分類與批次上傳，右邊書籍列表，可搜尋、可依分類篩 第一個決定：圖書館的閱讀器不自己開發。存書、書目、瀏覽器裡翻書這三件事全部交給 Calibre，它本來就是做這個的，有自己的伺服器與帳密。我們只做一件事：書進門的時候判斷它是什麼、該放哪一格、有沒有重複，然後把它交給 Calibre，再把切好的段送進素材庫。兩邊用命令列串起來，書名作者分類存在 Calibre 那邊。 這個決定順手解決另一個空間問題。這台機器的系統碟只有 34G，可用 29G。掃描書如果要自己做翻頁器，每一頁都得匯出成圖永久留著，一本估 1.2GB。交給 Calibre 之後，它可以直接讀原始 PDF，頁圖辨識完就刪，單本永久佔用空間降到接近零。 分類分兩層。

AI寫作很重要。 這套東西的起源，來自駱君昊先生(https://www.facebook.com/lo.jain.hao) 開源的一個 repo，叫 Social Post，放在 github.com/Hao0321/claude-skill-social-post。在此特別表達感謝。 Social Post 做的事情很完整：五個模式，排十四天的內容行事曆、學你的社群語氣、產出各平台版本並直接發文、把成效數字記下來、再拿那些數字回頭修規則。風格存到 style_profile.md，內容策略存到 content_plan.md，成效存到 outcome-bundle.json，規則與平台慣例則放在 references 底下，草稿與個人資料不進版控。 參考他的版本，

前面十五天蓋的每一樣東西，都在想辦法讓機器更安分：健康檢查、備份、告警，全是怕它出事。今天反過來，要建置一個工具，主動去打自己人——對機隊裡的機器發動一次真的滲透測試，找出哪裡有漏洞。工具叫 Strix，一個開源的 AI pentest agent（github.com/usestrix/strix）。它是一個會自己規劃、自己出手、自己判斷有沒有打進去的 agent。危險的地方也在這：它天生就是為了攻擊系統而寫的。 先講清楚，這工具的煞車在哪： 畫面最上面那條黃底的字寫著： 只能對機隊清單內的機器 IP 或 NPM 網域執行掃描，清單外的目標會被後端拒絕，這是刻意解除煞車的攻擊工具，請勿對非自有資產使用。 這句話不是免責聲明，是設計的核心。Strix 不會問你「這台是不是你的」，你給它網址它就攻擊。所以唯一的煞車不在它身上，在我這邊的一份白名單——目標必須落在機隊 Machine 表的 IP，

郵件服務器 (mail server ) 首先跟大家道歉一下，撥接所取得的固定ip，沒有辦法架設一個完全獨立自主的郵件服務器，因為他沒有反向解析。這不是說這樣，就沒辦法架設自己的服務器，只是要依賴第三方的服務，這跟我們要的自主掌控不符。用撥接取得的固定ip的朋友，請 google 或 AI 問：本機架設收信服務 + 透過第三方 SMTP Relay（中繼轉發）寄信 為什麼要自己的郵件服務器？ 因為不管 gmail, outlook.com .... 用別人家的信箱,有三件事永遠不是自己決定的： 帳號哪天被鎖是別人決定的, 信被丟進垃圾桶是別人決定的, 寄件人能不能是自己的網域也是別人決定的(當然，付錢就可以) 我們要讓機房裡每一台機器都可以寄信 —— 備份報告、憑證到期、掃描結果，如果全部都依賴第三方的信箱，風險有點高。 動手之前先確認的兩件事 第一個：不是所有網路都能寄信。有些硬體路由器會封掉對外的 25 埠，所以叫 claude 檢查一下，

這一路示範到此，共蓋了 10 台：3 台 proxmox ，7 台 ubuntu ： Router, NPM，HQ，LLM，TTS+STT+OCR，RAG，Remotion 。 底下的截圖是我實際在管的那座機房目前狀態，數量會跟示範的不同，請見諒。 機器多了，常態性地檢查系統服務是否正常，就變成很重要了。 第 8 天蓋的控制中心有四個頁面：儀表板、遠端、日誌、管理。那四頁回答的是「現在怎麼樣」。今天要補的是另外三個問題： 昨天到今天變了什麼？ 該在跑的東西還在跑嗎？ 出事的時候誰來告訴我？ 做法是在同一個控制台上再加三個分頁：維運、服務、防護，外加一組通知設定。 ssh 連到 hq，切換到 /opt/claude-working，

先參觀初版，沒有修飾的成果： 前面的建置，是：將你想要的做出來。 這一個建置，是拿別人的成果，修改成我們要的樣子。 我們要用到： https://github.com/remotion-dev/remotion 首先：法律問題，先把 repo 丟給 claude code ，能不能用，授權是甚麼? 問 claude code： read : https://github.com/remotion-dev/remotion check 授權，我們可以用在自家的網站嗎？ claude 回答：...... TL;DR 結論： 1. 平台對外開放(給客戶、給合作夥伴用)→ 立刻變成明確的 Automators 商業情境, 免費授權基本上不可能適用

LLM，OCR，TTS，STT，Embedding，Reranker 都準備好了，可以建 RAG 知識庫了。--- 不過，不算標準的RAG。 這台的跟前面的都不一樣：它不用顯示卡，不裝任何模型。它自己只做三件事：把文件灌進來、把知識存起來、把問題送出去，再把答案組回來。會這樣做 是因為計算演算的機器壞了，重建一臺就好。但是知識庫儲存了我們所建立的相關資料，壞掉了就沒了。所以單獨建立，方便管理資料庫。 這台不必大。實際上跑起來的規格很普通：8 個虛擬核心、16 GB 記憶體、系統碟 100 GB，沒有顯示卡。唯一要講究的是資料放哪：知識庫那些檔案要放在另一顆碟上，跟系統分開。理由在最後一段會講清楚，先照做。 ssh 連到 hq，切換到 /opt/claude-working，

現在，我們有 LLM， 有語音轉文字，有文字轉語音。接下來，讓我們來讓系統能看：OCR 功能，以便建一個知識庫。 網域設定： ocr.iron30.com rag.iron30.com ssh 連到 hq，切換到 /opt/claude-working，執行 claude code： 告訴 claude code ： 192.168.0.31 上動工。用GPU1。Docker 一、安裝 Qwen3-VL-8B-Instruct-Q4_K_M，OCR 用： - 綁 ocr.

繼續下一個組件：聽話，講話，創造聲音。 前面那台 amd 雙 GPU，載入 LLM 之後，記憶體就滿了。 所以配置另外一臺 Proxmox，新增個 ubuntu VM ：ip: 192.168.0.31，過程都是一樣。就不重述。 網域先確定有設好： stt.iron30.com tts1.iron30.com tts2.iron30.com npm 分別指向： stt.iron30.com 指向 192.168.0.31 , 8080 tts1.iron30.com 指向 192.