請 AI 做一台
能動手玩的配電盤

圖裡有一個主開關和四條分路：照明、插座、浴室、冷氣，每條分路前面都接著一個負載。操作方式很簡單：

• 點負載的旋鈕或機器，換成下一種狀態。每個負載能選的狀態不一樣：照明有「關、正常、短路」，插座有「關、正常、過載」，浴室有「關、正常、漏電」，冷氣有「關、正常、壓縮機卡死、短路」。
• 點斷路器的握把，把跳掉的開關重新合上，這個動作叫復歸。
• 用鍵盤的話：← → 選斷路器，↑ ↓ 換狀態，Enter 開關，T 按浴室斷路器的測試鈕。
• 不碰它，過一陣子它會自己示範一輪。

試試這五個操作

skill（技能）是寫給 AI 助理看的工作手冊。AI 助理遇到對應的任務，會先讀這份手冊，再照著裡面的流程和規則做事，不用每一次都從頭交代。Anatomy 是其中一份，由 GitHub 使用者 wheresryan22 公開，採 MIT 授權，可以自由使用與修改。

它的核心想法只有一句：做出來的東西，本身就是解釋。一般解釋技術道理，習慣畫方塊加箭頭。Anatomy 要求 AI 反過來做：先發明一台真實的機器，讓機器的動作剛好就是那個道理。例如「資料沒有變，就不用重算」這個程式觀念，Anatomy 會把它做成一把彈子鎖：每一根鎖針都對上了，鎖芯才轉得動。這次的題目本身就是一台機器，所以直接把配電盤做出來。

它也有做不到的事。它不是統計圖表工具，沒有座標軸和數列；它擅長畫機器、儀器、工具和家具，不畫人物，也不畫精確的地圖。它做得很慢，一張圖要一段完整的工作時間，因為每一個接點都要放大檢查。

用法只有三步。

這次 AI 交出來的，除了深色與淺色兩個 HTML，還有原始碼：約 160 行的模型程式（電流、發熱、跳脫的計算）、約 420 行的建置程式（把零件畫出來），以及約 300 行的動態程式（讓它動、回應操作）。

文字可以寫「過載慢慢跳，短路馬上跳」，聽的人點點頭，卻不一定真的懂。做成能操作的結構圖，至少有四個好處。

順便看懂：配電盤到底在做什麼

電從哪裡進來。台灣一般住家多半是單相三線式供電：兩條火線（圖上叫 L1、L2）加一條中性線。任何一條火線對中性線是 110 V，供照明和插座用；兩條火線之間是 220 V，供冷氣這類大電器用。電先進主開關，經過匯流排（粗銅條）分送到各條分路的斷路器，斷路器（台灣常叫無熔絲開關）再接到各自的負載。

三種保護，各管一件事。過載是用電太多，電流持續偏大，由熱元件負責，電流越大跳得越快，但需要一點時間。短路是線路直接碰在一起，電流瞬間暴增，由電磁線圈負責，一瞬間就跳。漏電是電流從不該走的地方跑掉，例如流過人體，由漏電斷路器負責：它比較流出去和流回來的電流，差值超過 30 mA 就切斷，額定動作時間在 0.1 秒內。

先跳小的，不跳大的。分路斷路器會比主開關先動，所以通常只有出問題的那一間停電，不會整戶黑掉。浴室這類潮濕的地方，電熱水器和插座的分路，一般規範都要求加裝漏電斷路器；實際條文請以全國法規資料庫的現行版本為準。

「對」有兩層意思，要分開檢查：一是圖有沒有畫壞，二是道理有沒有講錯。AI 做得再漂亮，也不等於正確，所以兩層都要有人把關。

第一層：圖有沒有畫壞

這一層由技能自己附的檢查程式負責，這次全部跑過：

• 看圖。用瀏覽器截圖，AI 逐張看過；接點、螺絲、剖面這些細節，再放大 4 到 5 倍檢查。
• 線端檢查。一支檢查程式會逐條確認，每一條紋路的兩端都落在零件上，不會飄在半空中。深色版與淺色版各檢查 96 個線端，浮空的都是 0 個。
• 瀏覽器沒有錯誤訊息。
• 不同環境都看過。深色與淺色版面、手機寬度（390 像素）、系統設定「減少動態」，各自截圖檢查。
• 實際操作。鍵盤、點擊、各種故障、復歸、測試鈕和自動示範，都動手試過。

第二層：道理有沒有講錯

圖上的設定，我逐項查了可以查到的依據，查不到的就標明是自訂：

刻意簡化的地方

• 時間加快 12 倍。畫面 1 秒相當於真實的 12 秒，否則過載要等好幾十秒才看得到。
• 漏電偵測放慢。畫面上是 0.18 秒，讓人看得見；真實的動作快得多。
• 漏電動作電流一刀切在 30 mA。真實產品的動作電流落在一段範圍內，不是剛好一個數字。
• 中性線與接地線畫得很簡化。
• 熱元件用簡化公式。它說明的是「電流越大跳得越快」這個趨勢，不是某個牌子的實際曲線。

這張圖沒有請電機技師或電機系老師審閱，沒有和真實配電盤的實測數據比對，法規條文也沒有逐條核對原文。所以它適合用來說明道理，不適合拿來施工、檢修或判斷現場安全。要放進正式課程或對外使用，建議先請內行人看過。

自己拿到 AI 的成果時，可以這樣查

1. 請 AI 列出每一個數字的來源，查不到來源的，請它直接標成「自訂」。
2. 找一個你懂的情境，拿答案去對。這次最直接的對法，就是把 45 mA 漏電調上去，看是不是在 30 mA 以上才跳。
3. 重要的內容，請這個領域的內行人看過。

Token 是 AI 計算讀寫份量的單位。AI 讀進去、寫出來的內容，都會換算成 token 計費。這次從吳主任下指令開始，使用量分成四種：

• 輸入：這一步新讀到的內容。
• 輸出：AI 寫出來的文字和程式，也包含它思考的過程。
• 重讀（快取讀取）：AI 每做一步，都要把前面整段對話重新看一遍。系統會把看過的內容存起來，這個存放區叫快取（cache），重讀時的單價只有輸出的百分之一。
• 存入快取（快取寫入）：第一次把內容存進快取的費用。

為什麼「重讀」的量這麼大？因為 AI 每做一步，都要把前面整段對話再讀一遍。重讀總量是 2,560 萬 token，比新寫出來的 32 萬多了約 80 倍。但重讀單價只有輸出的百分之一，所以只占總費用的 32%。這也說明：對話拉得越長，每一步要重讀的內容越多，總費用就越高。

時間。從開始到交出配電盤約 1 小時 40 分鐘。有記帳的前 53 分鐘裡，AI 實際運算約 42 分鐘；那段的輸出 32 萬 token 裡，約 24 萬是 AI 的思考，也就是它想清楚該怎麼做的過程。

中途壓縮過三次。從做配電盤到整理這一頁，對話長到超過 AI 一次能記住的上限，系統先後三次把前面的內容整理成摘要。摘要之後，AI 只能靠摘要接續，所以接續之後，要把先前的檢查結果重新確認一次。

沒有記到帳的部分。系統的累計金額只記到 11:56，也就是工作進行約 53 分鐘的時候。之後還有約 1 小時 20 分鐘，用在逐張檢查圖、確認深色與淺色版、交出配電盤，以及把成果寫成這一頁、推上 GitHub 並更新索引。這一段沒有逐項記帳，因為這次是事後才回頭查，找得到的記錄只到中途。

全程粗估。前 53 分鐘平均每分鐘花約 0.15 美元。假設後面這一段的用量和前面相近，全程費用約 15 至 22 美元，約新台幣 480 至 710 元。這是推算，不是帳單，誤差可能很大。想知道一件工作的真實費用，建議做完每一段，就記下當時的累計金額。

「等值費用」是依牌價換算的參考金額。如果你是用月費方案，並不會每做一次就扣一次款，但用量仍然會影響方案的使用額度。

三個省錢的做法

1. 一開始就把題目和真實數字交代齊全。少改幾次版，就少重讀幾輪。
2. 一個作品一個對話。不相干的事不要塞進同一串，對話越短，重讀越便宜。
3. 先看第一版，再決定要不要深入。技能本身也要求先做出一個能開啟的頁面，再往下加細節。

經理人常要向主管、同仁或客戶說明一件「運作起來是這樣」的事：核決流程怎麼層層升級、訂單怎麼卡在產線、庫存為什麼突然斷貨。投影片上畫方塊和箭頭，聽的人容易各自理解。Anatomy 這類做法，是把這個運作做成一台能操作的模型，讓大家一起動手改條件，看結果怎麼變。

要先說清楚一個限制：Anatomy 的專長是有零件、有規則、有數字的機器，題目沒有「機構」可做，做出來就會比較弱。管理的題目要用得上，得先把問題轉成「有門檻、有流程、有數字」的樣子，這一步需要人來設計。

配電盤給經理人的三個提醒

• 先跳小的，不跳大的。好的設計，讓問題先在最靠近的一層處理，處理不了才往上。放到組織裡，就是授權與升級規則：哪些事第一線自己決定，哪些事一定要往上報。
• 三種保護，不能只靠一種。熱元件管慢慢累積的問題，電磁線圈管突然爆發的大事，漏電斷路器管看不見的流失。公司裡的慢性問題、突發事件和隱性損失，也各有各的偵測方式。
• 保護機制要定期測。漏電斷路器有測試鈕，就是要你在沒出事的時候按，確認它還能動。緊急應變流程也一樣，要演練過才知道有沒有失效。

使用時要注意

• 規則與數字要由你提供或確認，AI 不會替你發明真實的門檻。
• 簡化的地方要寫在圖旁邊，讓看的人知道哪些是真的、哪些是為了好懂而簡化。
• 涉及公司機密的資料，使用前先確認公司對外部 AI 服務的規定。說明或教學用，可以改用結構相同、數字虛構的版本。
• 成本不高：這樣一張圖，約 1 小時 40 分鐘，全程費用粗估 15 至 22 美元。第一次嘗試，建議挑一個小而具體的題目。

教學上

• 講機制的課，像工程、作業管理、內部控制、系統動態，可以讓學生自己改條件、看結果，取代一張固定的圖。
• 學生可以把「為什麼」問出來：為什麼過載慢跳、短路快跳？把這個數字改掉會怎樣？
• 作業可以這樣出：請學生替自己的研究題目，寫出模型的規則、數字、來源和刻意簡化的地方，再交給 AI 做成圖。評分看這份清單寫得清不清楚，而不是看圖好不好看。

研究與傳播上

• 論文的補充材料、研究計畫網站或說明影片，可以放一個能操作的機制圖，讀者自己試，比讀文字描述快。
• 模型和畫面是分開的。這次所有數字來自一份約 160 行的模型程式，別人可以直接讀它、檢查它，也可以拿去重跑。這對重現與審查有價值。

責任上

• 好看不等於正確。模型的來源要自己查，AI 的說明要逐項核對，簡化的假設要寫出來。上面「刻意簡化的地方」就是一種寫法。
• 用 AI 協助製作圖或模型，要不要揭露、怎麼揭露，依期刊和學校的規定。

課堂上可以問的三個問題

1. 為什麼我們希望分路斷路器比主開關先跳？換成你的單位，哪一類問題應該在第一線處理完，哪一類必須往上報？
2. 這張圖為了讓人看得見，把時間加快了 12 倍。你的研究或教學模型，為了好懂，放大或簡化了哪些東西？看的人看得出來嗎？
3. 如果要請 AI 替你的研究做一台這樣的機器，你得先把哪三條規則、哪三個數字寫清楚？哪一個你現在還寫不出來？

門檻也要說清楚：要使用，電腦得有 Node.js 和 Chrome，也要有人會下指令，或者請 AI 助理直接在電腦上操作；一張圖需要一段完整的工作時間，不是幾分鐘就能完成。

兩個都是單一 HTML 檔，不需要網路，用瀏覽器直接打開就能玩；在瀏覽器上按「另存新檔」，就能存到自己的電腦。

來源

數字怎麼來的

• token 與費用：工作階段的成本紀錄，累計到配電盤成品交付為止，包含被壓縮掉的前半段對話。
• 時間：從下指令到交件，以及 AI 實際運算的累計時間，同樣來自成本紀錄。
• 跳脫時間：用配電盤的模型程式在電腦上模擬，畫面時間乘以 12 換算成真實時間。
• 線端、截圖與操作檢查：技能附的檢查程式與逐張看圖的結果。
• 沒有核對的部分：法規條文的原文；廠商規格書以外的其他廠牌。