Glean

背景與挑戰

身為設計師，蒐集靈感是每天都在付的固定成本：滑 Awwwards、翻 Mobbin 新上架的 App flow、再逛幾個網站，一張張存下來。但真正的問題藏在更後面——截圖會累積，理解不會。存了一整夾的好設計，三個月後再也沒打開過；我要的不是更大的圖庫，而是「為什麼這樣設計」能被讀到、被搜尋、被借用。

於是我把先前兩個 side project 合成一個完整的產品：eagle-inspiration-bot（自動收集、存進 Eagle）負責「手」，mobbin-design-digest（用 AI 拆解設計）負責「腦」。合起來，Glean 把整條動線自動化：每週自動從四個來源收集新設計 → 用 Claude 拆成結構化筆記 → 存進 Eagle 圖庫與 Obsidian 知識庫、兩邊雙向互連。

設計決策

成果與反思

Glean 是一支跑在本機的個人工具：每週自動把新靈感收進來、拆成能讀的筆記，讓一座你自己策展的靈感庫長出可搜尋的知識。架構上我把原本 3,141 行的單檔 orchestrator 重構成清楚的 lib/ 模組（bot.js 瘦到約 300 行），分析引擎也抽象成可插拔的轉接層——把設計師「把複雜收進清楚結構」的能力，用在自己的程式架構上。

但這個專案真正教我的，是「什麼不該做」。完整版做好後，我認真讀了每個來源的服務條款——Mobbin（官方回信確認）、Land-book、Awwwards、Recent 都禁止自動爬取，也禁止把內容用於 AI 衍生或商業再利用。問題不在「換哪個來源」，而在「自動爬取＋AI 衍生＋對外散布」這個模式本身。所以我做了一個判斷：這支完整版只留給自己用，不開源、不散布、不做成對外產品。設計師的工作不只是把功能做出來，也包括看清代價、知道哪一條線不要跨過去。