
AI 研究查得越多越收不了尾,先寫下它要支持哪一個決定
AI 很會發現相鄰的問題,研究任務只要寫著「盡可能完整」,就會越查越大,最後交不出能用的結果。研究的完成條件不是來源多少,而是能不能支持一個具體的決定。先寫下這個決定、候選上限、必要證據和停止條件,其他問題放進延後清單。
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AI 很會發現相鄰的問題,研究任務只要寫著「盡可能完整」,就會越查越大,最後交不出能用的結果。研究的完成條件不是來源多少,而是能不能支持一個具體的決定。先寫下這個決定、候選上限、必要證據和停止條件,其他問題放進延後清單。

「幫我約時間」其實是三件事:查共同空檔、替自己保留時間、寄邀請給別人。前兩件不會驚動任何人,第三件會。讓 AI 預設停在提出候選時段,寄邀請之前,要有一份列出這一次所有細節的預覽,由人確認。

地址、金額、預約時段這類要拿來行動的資料,AI 記憶裡的值可能已經過期。記憶只能提醒「這裡需要一個地址」,值本身要在行動前,從負責更新它的正本,例如這一筆訂單,重新讀取;兩邊不一致就停下來。

請 AI 改稿越改越遠,問題通常不在提示詞不夠厲害,而在回饋看不出差異:「自然一點」「更有質感」有十種解釋。每一輪只給三件事:什麼要保留、一個看得見的改動、哪些地方不能碰;再讓 AI 交兩個版本比較,保留每一版。

試算表的空白,可能是還沒填、不適用,或資料匯入失敗,不等於 0。讓 AI 彙總之前,先把每一欄的空白分成已確認為 0、未知、不適用三種;報比率時,同時報出用了哪個分母、還有多少缺值。

AI 每日摘要會把已經答應的會議、別人提出的要求、AI 自己想到的建議排在同一張清單上。排序回答的是「哪件事值得先看」,不是「誰在等你」。先替每一項標出狀態,再決定今天做什麼。

請 AI 清理共享雲端硬碟,同樣叫「刪除」的動作,在不同平台上可能是移到垃圾桶,也可能是永久刪除。合格的清理不看刪得多快,而看做錯時救不救得回來:AI 只負責找出候選檔案和證據,經人批准後先移到隔離區,抽樣證明能復原;永久刪除是另一個決定。

AI 會議筆記開啟時跳出的通知,只代表工具顯示了一個狀態,不代表大家同意了紀錄的去向。開始之前先說清楚四件事:從哪一段開始記、誰能喊停、會後誰收到、存在哪裡。議程轉進敏感話題時,就先停。

Google 的 AlphaEvolve 這類工具,會自動產生大量程式版本,挑出分數最高的那個。它只看評分程式量得到的東西,沒量到的條件就可能被犧牲。交給它之前,要先把基準、分數、不能違反的限制、停止條件和放行的人寫清楚。

AI 讓寫出第一版程式變得很便宜,但審查它、半年後維護它的成本沒有跟著變低。第一版的用途是試價:看清這次修改要付多少代價。合併之前,要有人能不看 AI 的對話紀錄說明它,也要有人答應接手維護。

掃描分數衡量的是漏洞本身有多嚴重,不是它在你的系統裡有多急。排序時依序問三件事:外面是否已有人在利用、你的服務會不會執行到那段程式、外部輸入能不能送進去。AI 可以替每筆警示整理證據,關閉警示仍由人決定。

AI agent 代替使用者連續呼叫多個系統時,最常見的兩個捷徑是用共用帳號辦事,或把同一個通行憑證一路往下傳。兩者都會讓出事時查不出是誰授權。每到一站換一個只給那一站、只夠這次用的新憑證,才留得住這條線索。