用 AI 協作把工程師的「工人智慧」，轉換成自動化工具
工程師思路系列 SpanExtract · HDD Rescue 削掉受傷的地方，剩下的還是好的 用 AI 協作把工程師的「工人智慧」，轉換成自動化工具 水果有些磕碰，削開果皮，果肉不好看。只要整體沒有腐壞，大多數人不會整顆丟掉——把瑕疵處切除，剩下的部分，仍然可以食用。 中古硬碟的道理，其實也是如此。 硬碟漲價的壓力，讓人重新看待手邊的舊硬體 最近 CPU、RAM、SSD、HDD 都在漲價。手邊累積多年的 3.5″ 與 2.5″ 硬碟，開始重新值得被認真評估。 真正壞到無法挽救的，早就拆下強力磁鐵，或是送去資源回收了。但有些硬碟的狀況並非「全死」——它們可能只是局部磁區異常、少數區域速度下降、或是邊緣扇區出現不穩定反應，整體仍有相當比例的可用容量。 問題在於：沒有一個有效的方法，把「堪用的部分」精確找出來。 以前靠工人智慧，現在想讓工人智慧變成程式 過去處理中古硬碟的流程，我一直用同一套手動方法： 1 使用 Victoria 進行全碟掃描，取得壞軌位置、延遲區域、讀取異常分布。 2 人眼綜觀掃描結果，加上磁區位置定位，以工程師的現場經驗，判斷哪些區域堪用、哪些區域必須隔離。 3 用硬碟分割工具手動建立多個分割區，分開管理堪用區與隔離區。 這套流程的核心，從來不是「掃描」。掃描只是收集資料。 真正困難的是「判斷」——而那個判斷，長期以來只存在於工程師的腦袋裡。 資深工程師看到同一份掃描報告，可以立刻判斷「這顆還能用」。但新人看到同樣的資料，不知道哪些錯誤嚴重、哪些可以接受、壞區位置代表什麼意義。 因為真正重要的知識，不在工具裡。而是在人的腦袋裡。 把判斷流程拆解，交給 AI 協助轉化成工具 這次我著手撰寫兩套工具軟體，目標就是把這整個人工流程自動化：偵測 → 掃描 → 瑕疵標記 → 分割建議 → 產出報告。 開發過程主要使用 OpenCode 推進實作。遇到架構卡關的問題，再轉給 Claude 協助審視，提出建議後交回 OpenCode 修正——這樣的協作分工，讓不同 AI... » read more
