今天在研究如何用 n8n 做一個自動化 AI 工作流，我想到可以做一個已有人做過的題目 – 自動抓取網站訊息作總結，比如自動定時從 X.com 搜尋 AI 的 tweets，改寫成新聞頭條並傳到我的 Telegram.

圖 1 是我的自動化搜尋 X.com AI tweets 的 n8n AI 工作流程圖。X.com tweets 經由 Llama 3.1 8b LLM 總結後傳到我手機 Telegram 的訊息，不過 AI 改寫的訊息有些微不準確😅

我做的不是一個新穎的題目，但在開發過程所得到的經驗對我是新穎的。雖然說在這 AI 時代，什麼樣的資訊都有，可能連這一方面的開發經驗也能用 AI 查到，但我認為自己動手做才更能體會這些經驗的價值，因為有些經驗不容易或缺乏量化的比較，不易看出價值。此外，也讓我思考一件事：什麼情況要用 AI，什麼情況不用？我認為有一大原則：如果使用 AI 沒比較有效率或學不到東西的話，那就不該用。反之，該用。

我這次開發的 n8n AI 工作流，就體驗到什麼叫「與 AI 共事」。「共事」一詞，如同許多人的看法：AI 開始能漸漸取代人類的工作，公司可以聘 AI 來做事，與人類成為「同事」！

此次我與 LLM AI 同事 – Llama 3.1 8b 共事開發工作流有以下心得：
1. 要與 AI 共事，要先了解它的能力 (IQ) 與溝通方式：我們人類要知道它能做什麼、不能做什麼，才能適當的分配工作給人類與 AI。否則分配給它不會做的工作，它只會亂做，此時要麼重新跟它溝通（重新下 prompt），要麼認清這工作人類來做還比較快😅

跟 AI 溝通好比與人打交道，是要付出「溝通成本的」。除非彼此夠熟悉，知道怎麼跟它對話才能快速達成目的。所以要切換新的 AI model，也要重新認識它、花時間成本，除非它的聰明是能 cover 舊的 model，且又更聰明能取代舊 model。

2. 一些 AI models 或許比人類笨，但它可怕之處在於它不會勞累！一旦它經由調校（如 prompt engineering) 可用後，就能取代人類🥲 不過我認為如果 AI 太耗電的話，那勞力其實是被轉嫁給電廠人員，除非未來電廠人員也被 AI & 機器人取代😆

3. 嚴格來說，目前的 AI 只能當「助理 (assistant)」，它聽命於我們而做事。除非等到它的智慧比肩人類時，就不見得只是個助理，而能成為同位階的「同事」。甚至未來假若超越人類，能指導人類，就能成為我們的「主管」。

總結：我實作一個自動化 AI 工作流後，才更清楚 AI 帶來的價值。