這幾週我交付了一個新的 macOS 小工具，叫 Lectio。
它的出發點很簡單：當你正在讀文件、課程、論文、產品說明或錯誤訊息時，真正卡住的那一刻通常很短。你可能只是看不懂一句話、一個名詞、一段 stack trace，或是文件裡某個前後文沒有接上的地方。
照理說，這正是 AI 很適合幫忙的場景。但實際使用時，流程常常不夠自然。你得切到聊天工具、複製文字、貼上背景、補充自己正在看什麼。等到這些事情做完，原本那個很直覺的問題，已經被流程磨掉一半了。
Lectio 想處理的，就是這個摩擦。
不是再做一個聊天視窗
我不想把 Lectio 做成另一個通用聊天工具。通用聊天工具已經很多了，而且都很強。Lectio 的重點不是「問 AI 任何問題」，而是更聚焦在一個情境：
我正在看某個東西，但我卡住了。我想直接針對眼前內容問。
所以 Lectio 的互動刻意很窄：
- 你正在閱讀某個內容。
- 如果有特定段落，就先選取文字。
- 如果沒有選取，Lectio 就讀目前螢幕可見內容。
- 你直接用語音問問題。
- 回答留在浮動窗格，也可以用語音聽回覆。
這個流程聽起來很小，但對閱讀來說很關鍵。真正重要的不是 AI 回答得多華麗，而是它知不知道你現在到底在看哪一段。
為什麼是語音
當人真的不懂時，最自然的反應通常不是打字，而是說：
「這句是什麼意思？」
「這裡為什麼要這樣設計？」
「可以換一個例子嗎？」
語音比較接近思考的第一反應。打字會逼你把問題整理得很完整，這在某些場景很好，但在閱讀卡住的瞬間，反而變成阻力。
Lectio 的目標不是取代深度筆記，也不是取代完整研究工具。它更像是坐在旁邊的讀書同伴。你可以先問一個不完整的問題，再沿著回答繼續追問。
眼前內容才是上下文
Lectio 目前的上下文策略很直接：
- 有選取文字時，選取內容優先。 這適合討論精準段落、函式、錯誤訊息或文件中的特定句子。
- 沒有選取文字時，讀目前螢幕內容。 這適合瀏覽器、PDF、課程播放器、設定頁或錯誤畫面。
- 回答圍繞當下材料。 它不是先假設你要搜尋全網，而是先理解你正在看的東西。
我覺得這是 AI 學習工具很重要的一個方向。很多時候，學習不是缺答案，而是缺一個能讀懂你正在看的上下文、並陪你往下走一步的互動介面。
信任邊界
Lectio 也刻意做了一些信任邊界的設計。
讀畫面、聽你說話、念出回答，能在 macOS 本機處理的部分，就盡量留在本機。送出去的是文字內容與你的問題，而不是整張螢幕截圖。
AI 服務金鑰則由使用者自己提供。這表示你保留模型供應商、帳號、費用與資料路徑的控制權。這對早期工具來說可能多一步設定，但我覺得這是值得保留的產品方向。
現在做到哪裡
Lectio 目前是 Apple Silicon macOS 早期測試版，最新交付版本是 v0.0.4。
這一版已經具備：
- 選取文字優先的上下文讀取
- 沒有選取時讀取目前畫面內容
- 語音提問與語音回覆
- 浮動對話窗格
- 使用者自帶 AI 服務金鑰
- macOS 本機能力處理螢幕理解與語音相關流程
你可以在這裡看專案頁：
也可以直接下載早期測試版：
接下來
Lectio 還很早期，但我已經很喜歡這個方向。它不是一個巨大系統，而是一個很貼近日常學習的小工具。它要解決的不是「AI 能不能回答問題」，而是「當我卡住的那一秒，能不能少一點切換、少一點整理、少一點摩擦」。
接下來我會繼續打磨幾件事：
- 讓螢幕內容理解更穩定
- 讓對話上下文更自然延續
- 改善初次設定與金鑰管理體驗
- 針對技術文件、線上課程、PDF 閱讀做更多實測
如果 OmniTypist 是讓我更快把想法輸入到電腦，Lectio 則是讓我更快把眼前材料理解進腦袋。
一個負責輸出，一個負責吸收。
這兩個工具加在一起，開始有一種我很想要的工作流雛形：用 AI 降低知識工作的摩擦，但不把思考本身外包掉。
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