人們常說：「我用 AI 寫了這個。」
我最近寫了一篇長文。那篇文章有不少人看，我也被好幾次問道：「那篇也是用 AI 寫的嗎？」
每次被問到，我都會感到一絲不自在。我不是讓它「寫」，而是「交付」給它。
只是措辭上的細微差異，但意義完全不同。能否理解這個區別，將決定你今後如何使用 AI。
現在，我幾乎把所有事情都交給 AI 處理：X（Twitter）、長文、客戶工作、營運、以及商業策略。交付這些任務的基礎，是我的「哲學與思想資料庫」（以下簡稱哲學資料庫）。這是在 Notion 中管理的，屬於我的外部記憶。
在即將到來的 AI 時代，只有那些能將自己的哲學轉化為外部記憶的人才能獲勝。無論前端使用的是哪種 AI，擁有外部記憶的人，其產出都能保持獨特性。而沒有外部記憶的人，即使使用最新的模型，其產出也會被平均值淹沒。
在這篇文章中，我將完整說明哲學資料庫的內容、建立方法、更新方式以及使用方法。
對於讀到最後的人，我會贈送我使用的哲學資料庫結構模板。這個模板設計成當你載入 Claude 後，它會引導你設計出自己的專屬哲學資料庫。我會提供給有轉發的人，請自由領取。
「讓它寫」和「交付給它」是兩回事
用組織來思考就更容易理解了。
「丟工作」給下屬和「授權」給下屬是不一樣的。「丟工作」是在沒有分享判斷標準的情況下，把工作丟給別人。這樣產出的成果不屬於任何人，而且常常偏離目標。而「授權」則是將工作交付給與你共享判斷標準的人。這樣產出的成果反映了交付者的意志，並且能被視為交付者的作品。
對 AI 來說也完全一樣。
「讓 AI 寫」就是丟工作。你把「寫關於 XX 的東西」丟進提示詞，然後複製貼上跑出來的結果。這樣產出的文字，無論是 ChatGPT、Gemini 還是 Claude，也無論是誰來做，結果都大同小異。這是因為判斷標準只存在於「AI 內的平均值」中。
「交付給 AI」則是授權。你讓 AI 參考你自己的哲學，然後將執行交付給它。這樣產出的文字，跟你自己寫的幾乎沒有差別。這是因為判斷標準存在於你身上，而 AI 正在讀取這些標準。
世界上大部分的「AI 寫作」都是前者。這就是為什麼它們內容空洞。那些是即使換了署名也沒人會注意到的文字。這就是「讓 AI 寫」出來的文字的本質。
「個人 AI」這個詞的淺薄
越來越多的人說他們想要「交付」，而不只是「讓它寫」。我最近常看到像是「Personal AI」或「Persona AI」這樣的詞。
當你檢視其內容時，通常會看到這樣的做法：
- 在系統提示詞中寫「你擁有 XX 的性格」
- 讓 AI 模仿你的語氣或句子結尾
- 把過去的推文塞進訓練資料
- 建立詳細的角色設定
這些全都是「風格的模仿」，而不是「哲學的繼承」。
最近，關於像是「SOUL.md」這類設定方法的說明文正在流傳。我讀了之後，發現它們大多專注在 AI 的語氣、結尾、個性、偏好和角色設定上，往往沒有深入探討「如何賦予它哲學」。這是一種調整表達方式來創造「自我相似感」的方法。我不這麼用。即使你透過設定表達方式而對它「變得像你」感到滿意，但你的哲學本身並未反映在輸出的核心中，所以最終只會是短暫的滿足。
風格是衣服。你可以脫掉、可以更換，也會隨著日子改變。
哲學是骨架。你無法脫掉、無法更換，它從內部支撐起一個人。
即使模仿了衣服，你並不會變成那個人。只有捕捉到骨架，你才會變成那個人。為 AI 設定「風格」只是在幫它換衣服而已。
大多數談論「個人 AI」的人，都沒有將自己的哲學言語化。順序反了。
此外，對 AI 利用方式的認知本身也有所不同。很多人認為「把任務丟給 AI」就是 AI 利用。不是這樣的。AI 利用是「設計整個運作流程，並在其中配置 AI 和人類」。你要區分並配置哪些部分交給 AI 處理（解決/執行），哪些部分由人類掌握（提問/選擇/擁有意志）。這個設計需要你自己哲學的判斷標準。沒有判斷標準的人無法設計配置，結果就是只會把所有事情都丟給 AI。
在交付給 AI 之前，先將你的思考結構化。從那裡開始。
賦予它哲學，代表將你的哲學放在外部
那麼，具體來說，將哲學結構化是什麼意思呢？
你可能想像「賦予」哲學，是在 AI 內部安裝某些東西。但現實正好相反。
你把你的哲學放在外部。你將它結構化，並以可參考的形式放在你自己之外。
AI 每次都會讀取它。讀取之後，它會將哲學應用於手邊的任務來做出判斷。這就是「交付」的真諦。
換句話說，「賦予 AI 哲學」並不是對 AI 做什麼事。核心在於將你自己的哲學言語化，並把它放在外部。 AI 只是一個參考它的裝置。
很多人誤解了這點。他們認為如果對 AI 進行調校，哲學就會寄宿在 AI 之中。不。除非你自己將它言語化，否則沒有東西會寄宿在 AI 裡。
因此，這篇文章的主要主題不是如何使用 AI。而是關於「如何將你的哲學放在外部、如何結構化、以及如何更新」。如果你想交付給 AI，你必須從將你的哲學放在外部開始。
有一天，我無法分辨自己的文章和 AI 寫的文章
你可能會想：「有必要做到那種程度嗎？」讓我分享一點個人的故事。
從學生時代開始，我就經營地方媒體和幾個部落格。這聽起來可能像在吹牛，但我現代國語的標準分數（Dev）超過了 70。寫作這件事情，已經是我將近 20 年來謀生的手段。我有在助詞、標點符號和字元數的層級上仔細斟酌日文的習慣。既然我靠內容行銷維生，我知道自己比一般人更講究寫作品質。
我把我交付給 AI，讓它參考我的哲學資料庫後寫出來的文章，和我自己寫的文章並排閱讀。
我無法分辨出差異。
句子的節奏、詞彙的選擇、標點符號的放置、論述的推進、哪裡該強調哪裡該省略。所有「我會做出的判斷」都在那裡。有一瞬間，我真的很困惑：「這是我寫的嗎？」
這是很自然的。哲學資料庫中不僅包含哲學，還包含了關於書面表達的規範（要避免的用語、偏好的句子結尾、標點節奏、漢字與平假名的比例）。AI 讀取這些，並在執行所有我會做的斟酌之後，產出文字。
就在那時我體悟到了。把你的哲學放在外部，就代表同時也放出了那個哲學如何體現在寫作上的規則。如果你做到那種程度，AI 就能代替我寫出我的文章。
而當你達到這個境界時，人類只剩下兩項工作：決定寫什麼，以及決定怎麼寫。 這兩者都是意志的展現。AI 可以寫任何東西，但它無法決定「什麼應該被寫」。AI 可以建構任何結構，但它無法判斷「那個結構是否將我的問題與目標連結起來」。意志存在於 AI 無法觸及的領域。因此，交付給 AI 的人類，可以專注於他們的意志。
哲學資料庫的內容
創造那個目的地的裝置，就是哲學資料庫。從這裡開始，是關於實作的部分。
我在 Notion 中管理整個哲學資料庫。結構分為三個層級。
1. 總論頁面
用一頁總結你哲學整體輪廓的頁面。在交付給 AI 時，你會先讓它參考這個頁面。
我的總論由四個區塊組成。
[區塊 1：背景與形成經驗] 哲學誕生的背景。以我來說，寫了這些東西：
- 我在家族企業的環境下長大，像呼吸空氣一樣自然地吸收了商業與經營的知識。
- 我在大學學習會計。透過數字看組織的眼光，就是在這裡養成的。
- 我以應屆畢業生的身份加入了一家顧問公司，但一年後就離職了。我對「不為他人人生負責的建議」感到不適應。
- 我創立了自己的公司，轉變為與合作夥伴長期並肩作戰的風格。
寫下你的背景的關鍵，在於給予 AI 你的哲學從何而來的脈絡。即使擁有相同的「工作觀」，在家族企業環境中長大的人，和在上班族家庭長大的人，其內容也會不同。如果你不寫下你的起源，哲學就會懸在半空中。
沒有背景，AI 就會寫出「普通顧問的文案」。獨特性消失了，變成誰都能寫得出來的東西。這是在交付給 AI 時最常見的失敗模式。
我也會在這裡寫下「影響我的人物與作品」。以我來說，列出了埃里希·佛洛姆、亞里斯多德、安達一貴、以及 Mr.Children。你深受哪些人的話語影響，這正是你哲學的骨架。如果你不寫這個，AI 就會擅自用「作為一般常識的安全參考」來補充。這就是產出離你最遠的文字的原因。
[區塊 2：特徵數據] 關於你的認知特徵與行為傾向的客觀數據。
- 優勢識別器 (StrengthsFinder) 前五名：個別、成就、統率、戰略、行動
- MBTI：ENTJ
- 思考習慣：抽象思考跑在前面，具體細節之後再補上
- 行為習慣：判斷迅速、無法等待、在交給別人之前自己先動手
寫下這些，能讓 AI 配合你建議的粒度。它會根據你的特徵回饋建議，像是「因為你的行動力很高，邊跑邊想的風格很適合你」。
沒有特徵數據，AI 就會做出「適合所有人的圓滑建議」。它會回饋那些正確但不適合你的建議，像是「首先，讓我們制定計劃，在開始之前先與利害關係人建立共識」。這會變成一個無法行動的人的文字。
[區塊 3：核心哲學的支柱] 你所珍視的價值觀與世界觀的支柱。
- 工作是自我實現的手段。它不是賺取生活費用的手段。
- 起點總是對現代社會的違和感。從質疑被視為理所當然的事情開始。
- 不要把科技與人類意識分開思考。兩者密不可分地共同進化。
- 優先考慮意義而非幸福。幸福是狀態，意義是方向。沒有方向的幸福很快就會崩塌。
- 以長期的時間軸看待人類的演化。用十年為單位思考，會改變今天的決定。
這正是哲學資料庫的核心。當 AI 做出判斷時，最終都會參考這裡。
沒有核心哲學，AI 只會回傳「最大公約數式的真理」。沒有人會反對，但也沒有人會感到興奮的文字。這就是世界上充斥著的「AI 文章」的本質。
[區塊 4：實踐邏輯] 關於如何將核心哲學轉化為現實世界判斷的規則集合。
- 「個別化」是時代的主題。個別化因 AI 而變得大眾化。
- 因此，要為每個人打造最佳化的服務，而不是為所有人打造的產品。
- 然而，只有人類能更新物理存在與哲學世界觀。不要將此外包。
- 預設採用優先考慮長期意義而非短期效率的判斷。
如果只有哲學，在需要做出判斷時，你就不知道「那麼，具體該怎麼行動？」。寫下實踐邏輯，能直接將哲學與行動連結起來。在將判斷交付給 AI 時，有沒有這個東西，輸出的結果會完全不同。
沒有實踐邏輯，AI 的輸出就會像「一個只會說大話卻無法行動的人」。它可以談論哲學，但不會告訴你明天該做什麼。這是讀起來感覺不錯，但什麼也沒留下的文字。這是最浪費的失敗模式。
順帶一提，我也在這個區塊寫下了「書面表達的規範」。要避免的用語、偏好的句子結尾、標點節奏、漢字與平假名的比例、以及引用禮儀。這是一套將哲學化為文字的規則。當你寫到這個程度時，AI 的輸出在表達層面上就會變成你的風格。開頭提到的「與自己寫的文章難以分辨」的現象，就是因為我寫了這麼多。你寫得越多，AI 就越像你。
以上就是總論的四個區塊。它只佔一頁，但每個區塊都有相當的深度。我目前的總論大約有 20 張稿紙的長度。
2. 個別資料庫
支援總論的具體資料庫集合。按主題分類的哲學資料庫，例如「工作觀」、「家庭觀」、「科技觀」、「生死觀」和「組織觀」。
總論本身可能過於抽象，導致 AI 無法將其分解為具體任務。在這種情況下，我會讓它也參考個別資料庫。例如，如果我要在 X 上寫關於「工作」的貼文，我會讓它讀取總論加上「工作觀」個別資料庫作為一組。
個別資料庫大約有 10 到 20 頁。每當有新的主題增加時，我就會建立一個新的頁面。
3. 更新歷史頁面
每當更新總論時，用以記錄「何時、更新了什麼、以及為什麼更新」的頁面。
沒有這個，哲學就會「不知不覺間」改變了。那就不是哲學，只是情緒的流動。保留更新歷史，可以讓你按時間順序檢視哲學的變遷。你可以看到自己與六個月前的差異。
我會在文章最後提供這個三層級的 Notion 模板。
我如何更新它
到目前為止，是關於結構的說明。但光是建立結構，哲學資料庫就會死去。如果你不透過日常運作持續更新它，它很快就會變成過去的遺物。
更新的流程分兩個階段。首先，收集素材。接著，用 AI 挖掘。 這個順序很重要。如果你試圖從 AI 開始，什麼也產不出來。如果你在沒有任何素材的情況下要求 AI「提取我的哲學」，因為沒有東西可參考，AI 只能回傳一般性的內容。
遵循順序。素材優先，AI 在後。
收集素材：聊天工具、錄音資料、真心話
哲學不會在你試圖坐下來寫的時候出現。相反地，它會在你沒有準備的地方洩露出來。所以，第一步是收集那些保留著「未經準備的自已」的地方。
我使用四種類型的素材：
1. 私人聊天工具
與你感到自在的人之間的 LINE 或個人 DM，是真心話的寶庫。我每週會匯出一次最近的對話記錄。與工作夥伴相比，與朋友、家人和老朋友的互動特別有效。因為這是一個你零偽裝的對話場所，連你自己都沒注意到的哲學傾向正在浮現。不一定是 LINE，Messenger、Discord、個人 DM——任何都可以。
2. 工作聊天工具的對話記錄
我和工作團隊使用 Slack。我發送給下屬或同事的訊息，特別是傳達判斷的那些，是哲學的集合體。我每個月會挑選一次我寫下「我要這麼做」、「我不這麼做」、「原因是這樣」的貼文作為記錄。日常判斷的累積，最能準確地代表你的判斷標準。無論你使用的是 Slack、Teams 還是 Chatwork 都一樣。
3. 與他人的真心話對談
在與我信任的人交談時，會有那種「啊，我剛剛說了重要的話」的時刻。如果可以當場錄音是最好的，但如果不行，我會在同一天內留下「剛剛那場對話中浮現了什麼」的獨白。這作為素材的密度是最高的。
4. 錄音資料
我會將移動中或走路時想到的事情用音檔記錄下來。我不是在跟人說話，而是以獨白的形式說話。當我說話時，文字出現的速度比書寫時更快。當我試圖書寫時會變得有所準備，但說話時就會自然流露。Notta、語音備忘錄——任何都可以。同樣地，Zoom 或訪談的錄音資料，以及語音訊息的記錄，也都會成為素材。
我會持續將這些素材累積在一個名為「哲學素材」的資料夾中。之後再整理就可以了。只要持續累積就好。
用 AI 挖掘：讓 Claude 讀取並提取
素材累積之後，下一步就是讓 AI 來挖掘它們。
這是我的方法。我把素材交給 Claude，並用類似這樣的提示詞來驅動它：
請閱讀這些發言和文本，並提取出與我哲學相關的部分。我希望你提取以下內容：
- 反覆出現的持續執著 - 強烈不適感的對象 - 判斷時使用的標準 - 背離一般性的觀點
請告訴我提取的結果，以及它們分別對應到我總論頁面結構（背景、特徵、核心哲學、實踐邏輯）中的哪個部分。
當我用這個提示詞驅動它時，Claude 會回傳像是「你最近似乎在判斷 OO 時，採用了基於 XX 的標準。這需要判斷是要加入到『核心哲學的支柱』中的 XX 裡，還是建立一個新的支柱。」這樣的輸出。
AI 會將你自己閱讀時不會注意到的傾向結構化並展示給你看。這很有效。
寫回：新增至總論與個別資料庫，記錄於更新歷史
將用 AI 挖掘出來的結果，寫回總論或個別資料庫。如果你不寫回去，它就會被埋沒在對話中，從此不再被參考。
我在寫回時總是會做的事：
- 新增到相關的區塊（背景 / 特徵 / 核心哲學 / 實踐邏輯）
- 在更新歷史頁面上，用三行記錄「何時、更新了什麼、為什麼更新、以及觸發原因是什麼」
更新歷史只需要三行。變更了什麼、為什麼變更、以及觸發原因是什麼。只要留下這些，你之後就能追溯哲學的轉變。
永遠將總論和更新歷史視為一組來更新。我已經將這設為自己的絕對規則。
額外技巧：將 AI 對話本身素材化
當與 Claude 進行深入對話時，有時你自己的哲學本身會在對話中深化。在回答 Claude 拋出的問題的過程中，你至今為止無法言語化的事情變成了語言。
這個對話本身也會成為素材。如果你在對話結束時要求「總結這次對話中浮現的與我哲學相關的部分」，Claude 會將它們提取出來。然後你再把它們寫回去。
我實際上是如何交付的
結構已經建立，更新的機制也開始運轉。接下來是產出端。剩下的就是使用了。我會寫下三種我交付任務的方式。
X 貼文營運：釋出哲學的片段
從最輕量的使用開始。我將 X 貼文營運分配給五個 Claude Agent。
- Agent 1：從哲學資料庫中提取今天貼文主題的種子
- Agent 2：將種子擴展為貼文草稿
- Agent 3：修飾風格
- Agent 4：調整字元數
- Agent 5：最終檢查
這五個 Agent 都參考同一個哲學資料庫。因為判斷標準是共用的，所有產出的貼文草稿都變成了「我哲學的片段」。
我只做一件事。從產出的貼文草稿中選擇，必要時進行微調，然後發布。就這樣。
如果沒有哲學資料庫，這五個 Agent 就會朝不同方向開始運作。產出的貼文草稿將變成與我哲學無關的一般性內容的集合。那些說「AI 貼文內容空洞」的人，通常就是處於這種狀態。
撰寫長文：系統性地展開哲學
接下來是更重一點的使用。對於長文，我只決定主題和方向，然後讓 Claude Code 來寫。
具體步驟如下：
- 告訴 Claude 主題以及我想寫的 3 到 5 個重點。
- 讓它參考哲學資料庫的相關頁面（總論 + 相關的個別資料庫）。
- 指示它：「請根據這個哲學，為這個受眾、以這個篇幅來寫。」
- 閱讀初稿，並指出論述流程薄弱的地方。
- 加入相關的具體插曲（重要）。
- 重複修正 3 到 4 次。
- 最後，我自己調整句子結尾來完成。
關鍵在於先讓它參考哲學資料庫。做與不做，初稿的品質大約會差兩個等級。如果你不讓它參考，產出的文字就會是網路上隨處可見的一般性內容的集合。如果你讓它參考，它就變成用我的判斷標準寫成的文字。
不只是「寫作品質提升了」。判斷的主體從 AI 變成了你自己。這就是「交付」的真諦。
商業策略：從哲學啟動未來
最後，是最深度的使用。
我正在與 Claude 一起完善我最近啟動的一項新事業的概念。方法是這樣的：
- 讓它參考整個哲學資料庫。
- 讓它一起思考：「擁有這個哲學的人，在這個時代應該啟動什麼樣的商業？」
- 逐一仔細審視產出的點子：「這個符合哲學嗎？」、「對這個有沒有任何不適感？」
當我這麼做的時候，從 AI 那裡產生的點子從一開始就與我的哲學一致。不會出現像是「看起來有利可圖但不適合我的商業」這樣的雜音。
商業策略是一項會完全體現一個人的世界觀、時間軸和人性觀的任務。因此，如果你讓 AI 在沒有哲學資料庫的情況下思考，只會產出「當前流行的商業點子」。如果你採納了那些，就等於把自己的人生交給了平均值。在這裡，哲學資料庫發揮了決定性的作用。
執行的順序
對於那些心想「不知道我是不是也能做到」的人，我來寫下最初的步驟。即使不走到商業策略的程度，從 X 貼文的層級開始也已經非常有價值了。
步驟 1： 在 Notion 中建立一個名為「哲學資料庫」的頁面。在裡面建立「總論」、「個別資料庫」和「更新歷史」三個頁面。如果你使用我在最後提供的模板，這一步瞬間就能完成。
第二步： 蒐集素材。第一週先大致蒐集私人聊天工具和工作聊天工具中的記錄，優先挑選和你親近的人的互動。同時，錄製大約 30 分鐘的音檔，內容是「你最近沉迷什麼」或「你最近在想什麼」。
第三步： 讓 Claude 讀取這些蒐集到的素材，並從中提取內容。大致記下提取出來的部分，同時整理它們屬於一般理論（背景、特質、核心哲學、實務邏輯）的哪四個區塊。一開始每區塊寫個 10 行就可以了。
第四步： 試著把某件事情交給 Claude 處理。可以是 X 上的發文，或是回覆一封郵件。讓它參考哲學資料庫後再寫，看看結果「像不像你」。
第五步： 如果有任何不對勁的感覺，把這種不對勁的本質說出來，並加到一般理論或個人資料庫中。同時也把這個過程記錄成一對，寫進更新歷史裡。重複這個步驟。
第一版的一般理論只需要 10 行就好。如果追求完美，你會寫不出來。從亂七八糟開始，邊運作邊成長。這才是正確答案。
前端 AI 可以是任何東西
我一直都在講 Claude。我也假設你用 Claude 來寫步驟順序。但老實說，前端 AI 可以是任何東西。
ChatGPT、Gemini 或 Claude——用你喜歡的就好。這是我真心的感受。
因為核心在於外部記憶。
一個擁有叫做哲學資料庫的外部記憶的人，讓哪個 AI 去參考它？就只是這樣。前端是可以替換的。如果明年出了更好的模型，我就換。如果後年又出了更好的，我再換。只要基礎相同，轉換成本幾乎是零。
為什麼？因為 AI 無法觸及的是「意志」。AI 可以列出無數個候選問題，也可以寫出無數種文字模式。但是，它無法決定「要賭哪個問題」或「要根據哪個判斷標準來選擇哪一個」。意志只有人類才能啟動。而要啟動意志，你需要基礎。那個基礎就是名為哲學資料庫的外部記憶。
反過來說，沒有外部記憶的人會依賴前端 AI。他們會變成「沒有 ChatGPT 就寫不出來」或「一定要用 Claude」的狀態。這不是因為他們依賴 AI，而是因為他們沒有把自己的哲學放到外部，所以看起來像是在依賴而已。
在目前的 AI 產業中，每次有新模型出來就會掀起軒然大波。人們因為效能基準數字而大喜大悲，為誰佔了榜首而興奮不已。每個人都在追逐前端。
我沒什麼興趣。不管哪個模型出來，我要做的事都不會變。讓它參考哲學資料庫，然後交辦任務。就這樣。即使前端換了，只要基礎相同，出來的結果就會是同樣的「我的文字」。
當你意識到這一點，你就能從 AI 相關的資訊消費中解脫。你不必追逐最新模型的細微差異。你不必對別人推出的每個新功能都做出反應。你可以把時間只花在深化自己的基礎上，而不受他人發布的影響。
從現在開始，前端 AI 會持續進化。效能差距很快就會縮小，到時不管用哪個，出來的結果大致都會相同。到那時候，什麼會造成差異？外部記憶。你把自己的哲學放到外部，放得多深、多有結構、多便於參考，這就是差異所在。
不是「要用哪個 AI」，而是「你擁有什麼樣的外部記憶」。這才是真正的問題。
哲學，越寫越成為自己的
最後一件事。
建立哲學資料庫，看起來像是為了把任務交給 AI 而做的準備。但實際上，並不是。
把自己哲學說出來並放到外部這個過程本身，就是在訓練你的哲學。在寫之前還模糊不清的事物，透過寫作會浮現輪廓。你在寫的過程中注意到矛盾，整理它們，再重寫。透過這種反覆，哲學會變得更深刻。
能夠把任務交給 AI 只是額外的好處。核心在於你能清楚地掌握自己的哲學。
「給 AI 一個哲學」在技術上並不是在對 AI 做什麼，而是把你自己的哲學說出來這個行為本身。AI 只是一個給你動機去把它放到外部的裝置。
為了交辦而寫。寫作會訓練你的哲學。有了訓練過的哲學，你能更深入地交辦。交辦之後，你又會想再寫。
在 AI 時代，只有那些把自己的哲學變成外部記憶的人會贏。這不是誇大其詞。未來幾年內，這真的會變成現實。
我會把我在用的哲學資料庫結構模板送給那些引用推文或轉發的人。請追蹤我，並在回覆中告訴我。這個模板設計成當你把它載入 Claude 和 Notion 時，它會引導你設計出你自己專屬的哲學資料庫。
這是讓你的哲學變成你外部記憶的第一步。
