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PersonalJul 20, 2025

整理桌面檔案

Wendong FanWendong Fan
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幾秒鐘內清理你的桌面

雜亂的桌面是個普遍問題。螢幕截圖、下載項目、尚未完成的文件、安裝檔案——它們累積的速度比任何人清理的速度都快,而要手動重新整理就得開啟 Finder 或 Explorer,進行大量拖放與判斷。Eigent 只要一個提示就能幫你完成。

1開啟 Eigent 並描述任務

這個任務不需要很詳細的提示。最簡單的版本就可以:

幫我整理我的桌面。

Eigent 會先評估你桌面上的內容,根據檔案類型和名稱推斷合理的分類,並在進行任何變更前提出整理結構。

2Eigent 稽核你的桌面

在移動任何檔案之前,Eigent 會先盤點現有內容。它會查看檔案類型、建立日期和檔名,以了解你面對的是哪種雜亂情況。常見的識別分類包括:

  • 螢幕截圖與圖片
  • 下載的安裝程式與壓縮檔
  • 文件、PDF 與試算表
  • 程式碼檔案與專案資料夾
  • 暫存檔案或無法辨識的項目

3檔案會被整理到各個資料夾

Eigent 會建立子資料夾,並依據分類將檔案移入其中。資料夾結構很直覺——像是「Screenshots」、「Documents」、「Installers」和「Archives」——即使不是你自己設計的,也能輕鬆再次找到所有檔案。

如果你想自訂分類,可以把它加到提示裡:

幫我整理我的桌面。把所有螢幕截圖放到名為「Captures」的資料夾,把所有 PDF 放到「Reading」,並將所有超過 3 個月的檔案移到「Archive」資料夾。

4檢視移動了哪些檔案

任務完成後,Eigent 會回報它做了什麼——哪些檔案被移動、建立了哪些資料夾,以及是否有任何項目因為不夠明確而保持原位。你可以檢查結果並請 Eigent 調整:

把你放進「Documents」的專案檔案移到另一個名為「Projects」的資料夾。

5為什麼這很重要

這是工作流程自動化最簡單的版本:一個提示、一個任務、完成。但它也說明了一件重要的事——你不需要把想讓 Eigent 做的每一步都描述清楚。只要說「幫我整理我的桌面」,Eigent 就能理解你的意圖、評估情況並執行工作。這個原則也能延伸到更複雜的任務。

6接下來可以試試看

以同樣方式整理我的 Downloads 資料夾。

按專案整理我桌面上的檔案,並為每個專案建立一個資料夾。

將我桌面上過去 30 天內沒有開啟過的所有內容封存。

整理完成後,告訴我桌面上最大的五個檔案,讓我決定是否保留。

7取得更好結果的技巧

  • 如果你有偏好,就直接加上去。「保留名稱中含有 'final' 的檔案在桌面上」或「不要動名為 'Active Projects' 的資料夾」能讓 Eigent 有符合你實際工作流程的邊界條件。

  • 定期執行。 桌面整理不是做一次就好,而是需要反覆進行。當你建立好喜歡的資料夾結構後,重複執行同一個提示,就能長期保持整潔。

  • 要求摘要報告。 加上「完成後,告訴我你移動了哪些檔案,以及它們被移到哪裡」可以讓你清楚掌握變更紀錄,方便之後需要找回某些檔案。

Other use cases

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請處理 "VAT" 資料夾中的所有收據與發票,包括照片、掃描 PDF 與數位發票。最終輸出應只包含兩個檔案:(1) vat_return.xlsx — 這個 Excel 檔應每筆收據或發票占一列,列出所有擷取的欄位,顯示每筆項目是否符合 VAT 退稅資格,顯示每筆符合資格項目的可回收 VAT 金額,包含不可回收項目的排除原因,清楚標示需要人工審核的項目,並包含一個顯示可回收 VAT 總額的摘要工作表。(2) vat_return.html — 建立一個可直接開啟並分享給會計團隊的獨立 HTML 檔。HTML 檔應顯示所有 VAT 回收項目、每筆項目的可回收 VAT 金額、被排除的項目及其排除原因、需要人工審核的項目,以及可回收 VAT 總額。不要猜測任何不確定的資訊。

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對 AI 基礎設施生態系中的 26 家公司進行深度研究——這是整個 AI 價值鏈中最確定的主線。涵蓋以下 6 個子領域(各自選出具代表性的公司,從大型領導者到較小玩家皆納入):AI 資料中心(運算基礎設施/建置);GPU/AI 晶片(訓練與推論矽晶片、ASIC、IP);伺服器、網路與光模組(交換器、NIC、光互連);電力、液冷與儲能(電源供應、散熱、能源管理);AI 雲端/算力平台(超大型雲端業者、GPU 雲、算力租賃平台);支援生態系(HBM/先進封裝、晶圓代工、連接器與其他關鍵零組件)。針對每家公司,研究:公司名稱、子領域、總部/國家;核心產品及其在 AI 供應鏈中的具體角色;上市或未上市(若上市,提供代號+交易所;若未上市,註明最新估值/融資輪次);市值或估值規模(用於排序);在生態系中的定位與護城河(1–2 句);主要客戶/競爭對手。排序方式:在每個子領域內,依規模由大到小排名(依市值/估值)。整體結構採由上而下:從完整硬體生態系全景一路展開到每一家公司的細節。輸出要求:首先產生結構化資料檔 ai_infra_data.json——包含全部 26 家公司與上述欄位、6 個子領域分類、上市/未上市旗標,以及跨公司比較矩陣(子領域 × 關鍵維度)。接著根據該 JSON 產生一份精緻的 HTML 報告:包含生態系全景/分層圖、產業區塊、公司卡片、清楚的上市/未上市視覺標示(標籤或色彩編碼)、市值排名圖表,以及可排序/可篩選的比較表。設計要專業、資訊密集且具互動性。先驗證研究資料的準確性(上市狀態、代號、估值——使用最新數據並引用來源),再產生報告。以單代理模式執行此任務。

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