每週出門前，
不用再填一次。
「查下週台中到台北，下午三點以後的高鐵。」站名、日期、時間換了，查詢的流程不用重來。
看高鐵的實際結果- 這次流程執行
- 6.4 秒
- 本機 Kev 呼叫
- 0 次
2026/09/29 單次紀錄；不含整趟對話時間。
台灣高鐵 · 實測畫面2026.09.29
查過的事，
下次一句話。
不必懂程式，用對話請 Claude／Codex 建立、修理流程。
之後由 Kav 在本機執行、核對結果，省下重複查詢的時間與 token。
用說的建立流程 · 在你的電腦執行 · 結果有據可查
你的高鐵查詢流程互動示意
試試看：同一流程，換條件再用
- 1填入條件
- 2執行查詢
- 3核對結果
台中到台北
示意班次| 車次 | 出發 | 抵達 | 車程 |
|---|---|---|---|
| 0648 | 15:00 | 15:59 | 59 分 |
| 1234 | 15:08 | 15:54 | 46 分 |
| 0652 | 15:32 | 16:33 | 61 分 |
這是流程演示，不會連線查票；班次與播放速度不代表即時資料或實際效能。
先試試右邊：換個站名，流程照樣走。想看真的？查看實測紀錄
你熟悉的事，
少做幾次重複動作。
不必先學會寫程式。
先從一件你常常會查的事開始。
每週出門前，
說不清楚怎麼查？
做一次，給它看。
選單要怎麼點、哪一塊才是你要的結果，
不必每一步都描述。說「我示範給你看」，照平常的方式操作一次。
- 1
你操作一次
在 Kav 開好的 Chrome 分頁，照平常的方式完成查詢。
- 2
標記你要的結果
點「標記結果」，選中車次表或需要的資料，再按「完成」。
- 3
重播核對，再確認儲存
Claude 整理成流程，在乾淨環境重播。結果與示範一致，再請你確認。
假設你已示範完查詢。接著，告訴 Kav 哪一塊是你要的結果。
台中到台北
10 月 12 日 · 班次示意| 車次 | 出發 | 抵達 |
|---|---|---|
| 0648 | 15:00 | 15:59 |
| 1234 | 15:08 | 15:54 |
| 0652 | 15:32 | 16:33 |
已標記：整張車次結果
接下來，才交給 Claude。
整理流程 → 乾淨環境重播 → 核對示範結果 → 由你確認儲存。
這裡只演示標記，不會錄下操作或儲存流程。
請先標記結果，再完成示範。
已真人驗收：高鐵單頁示範。乾淨環境重播與標記的 5 班車逐格一致，換一組條件也通過。
多步驟錄製、用示範修流程仍待真人驗收；2026/10/07 已暫停，591 轉換缺口尚未修復。看錄製驗收紀錄
快，是因為不用
每次重新摸索。
第一次，用對話請 agent 建立並試跑流程。
之後網站照樣重新查，固定步驟交給本機確定性程式。
每次逐步操作網頁
Claude 看畫面 → 決定怎麼填 → 呼叫工具操作 → 再看畫面、再決定下一步……
每一步都可能需要模型判斷與工具往返。
傳入條件後，重用已存好的流程
- 1
引擎抓資料
本機程式依流程操作 Chrome，從 DOM 讀取當次資料；抓取不經模型。
- 2
程式驗證
核對欄位、日期與結果條件，回傳資料及證據；無法證明就停下。
- 3
需要判斷時，交給 Claude
把抓好的文字交給 Claude 理解需求、比較候選；一般查詢只需整理結果。
省下的是重複執行時的摸索與模型往返。Kev 是選配，只適合部分單一屬性判斷；沒有 Kev 或無法選定時，交回 Claude。建立、修理流程與 Claude 判斷仍有時間與雲端 token 成本。
抓資料與做判斷，
分開看才知道省在哪。
2026/10/07，591 租屋列表實驗把「取得資料」與「挑哪一筆」拆開測。本機引擎抓 30 筆文字只花 31 毫秒；Claude 自己操作瀏覽器，三題各花 21–162 秒、45–91 萬輸入 token（含快取累計）。省下重複網頁操作的時間與 token，才是流程的價值。
判斷端，Kev 零錯選，但需要模型的唯一解只答對 4/11；兩條件並列或「最便宜」這類題目會停下。Claude 讀同一份文字全對。因此，抓資料交給本機程式，判斷題把抓好的文字交給 Claude；Kev 保留為單一屬性、離線或零雲端判斷成本的選配。
31 毫秒只量抓取階段，不含整趟載入、判斷與回覆，不能直接換算加速倍率。各組題數與列表版本不同：Claude 讀文字是 26 列版 16 題全對，瀏覽器組另測 3 題全對。
高鐵查詢
整趟對話時間2026/09/29，高鐵單站小樣本；兩組列出班次範圍不完全相同。不是所有網頁任務都能加速。
你有一件
每次都要重查的事嗎？
從一句需求開始，把它變成下次能用的流程。