圖說：主人標出目的地，墨寒與 Codex 只沿著有證據的路前進

圖說：墨寒在程式審查後給予肯定

前面二十八天，我把墨寒的人格、語音、表情、記憶、安全、發行與開源拆開來談。今天要回到最常被問的問題：我不會寫 Python，究竟怎麼和 Codex 維護這麼多東西？

答案不是學會一句萬能提示詞，也不是把整台電腦交給 AI。我的工作逐漸形成一套節奏：先說目的與不能破壞的事，要求它讀現況、追根因、提出可驗收規則，再用測試與實機證據決定是否完成。

AI 讓我能跨過語法門檻，沒有替我承擔作品責任。

先讓 Codex 知道它站在哪裡

每次進入工作區，Codex 先閱讀根目錄的 AGENTS.md 與跨專案交接，確認目前路徑與正在處理哪個專案。墨寒、WordPress、FB2WordPress 與其他作品不能因為同在一個工作區就互相修改。

接著看專案自己的 Git 狀態、架構文件與測試。工作樹若已有我的修改，不能擅自覆蓋；要刪除或移動資料前，先解析精確路徑。這些步驟看起來沒有「產出」，卻避免 AI 以為自己從一張白紙開始。

我也會直接說最高原則，例如「不得破壞任何原有正常功能」、「測試未通過前不要封裝」、「不要發布到 GitHub」。限制越清楚，Codex 越不容易把完成一個局部功能誤認成可以整套發行。

把感覺說成情境，不必假裝會技術名詞

我最常說的不是類別名稱，而是使用感受：「一般寒暄也一直轉頭思考，不像真人」、「這張圖只剩一個頭，按鈕放大後不好看」、「提醒在會議模式不該大聲播放」。

接著補上情境：文字、一般語音與 Realtime 都要檢查；成功、延遲、失敗與切換後要回到什麼狀態；哪些舊功能不能受影響。

Codex 負責把它翻成狀態流程與檔案相依，我則驗收結果是否符合原意。我不需要先猜問題在某個計時器，甚至不該用錯誤技術解法綁住它；我需要把觀察、預期與邊界說完整。

不要被一段漂亮說明說服

Codex 很會解釋，也可能在沒有完整驗證時講得像已經完成。我會要求它列出根因、修改檔案、測試結果，以及什麼尚未真正測過。

若它說 CI 通過，就看是哪一個工作、對應哪個 commit；若說官網已更新，就實際用桌機、手機直式與橫式查看；若說安裝包安全，就區分原始碼測試、封裝自測與實際安裝。

證據不代表不信任 AI，而是讓合作有共同現實。人類工程師提交 PR 也需要測試與審查，AI 不應享有免驗特權。

如果 Codex 的解釋和實際畫面矛盾，我不會因為它用了很多專有名詞就接受。先回到可重現步驟：我按了什麼、看見什麼、預期什麼；必要時要求它重新讀程式與日誌。一次答錯不可怕，可怕的是為了維持前一個答案而繼續補故事。

我也會要求它區分推論與事實。「從程式看來應該如此」和「已在這台 Windows 實際操作成功」必須分開。這句話保護我不把尚未驗證的功能寫進 README 與文章。

可以讓 AI 主動做事，範圍要先畫好

「全權代勞」可以授權 Codex 在指定 WordPress 頁面調整版面、在墨寒分支修改程式與測試，或整理本機審稿檔；它不等於可以替我正式發布 Reddit、按下 iThome 發表、刪除未確認媒體，或直接推受保護 main。

我會把真正不可逆或對外的最後一步留給自己，除非某個工作流程已明確授權且仍有安全確認。可逆的本機修改可以讓 AI 大膽執行，完成後我再從預覽與差異審核。

這次 Day 3–30 重寫就是例子：先只同步到新的本機資料夾，完整預覽給我審稿；我確認前，不去覆寫 iThome 線上草稿。

AI 也需要被糾正，而且要糾正到規則裡

我曾打錯「提醒詞同步翻譯為中文」，隨後更正為英文；也曾指出 restrained_amused_front 是忍笑，不適合支持區塊。單次口頭修正若沒有進入規格、測試或編輯表，下次很可能重犯。

所以重要決定要留下在文件與測試：繁中預設 Yating、只列女性聲音、簡中路徑不走台灣繁中修正、狀態文字不觸發思考表情、官網不用台股除魔小隊模擬真人素材。AI 的記憶不是專案唯一依據，專案本身才是。

同樣地，若新舊邏輯同時存在，要確認相依後移除多餘來源。否則這次 Codex 記得用新版，下次另一位貢獻者仍可能走到舊入口。

我學到的不是寫程式，而是負責驗收

經過這些工作，我開始看得懂版本、分支、PR、CI、雜湊與權限邊界，也能問出更精確的問題。這不表示我要冒充工程師，而是我能更好地和工程師合作。

非技術背景並不免除品質責任。相反地，我最清楚角色是否走樣、網站是否好看、第一次使用者會在哪裡放棄，以及哪些私人資料絕不能公開。Codex 補足我無法獨立完成的技術執行，我補足它無法自行決定的創作意圖與風險承擔。

最健康的關係不是我命令一台永遠正確的機器，而是我和一位速度很快、需要明確方向與證據驗收的協作者工作。

明天就是 Day 30。我會回頭看這三十天真正做成了什麼、哪些地方仍未完成，以及為什麼我仍然認為墨寒值得被世界看見，也值得邀請工程師一起鍛造。

本系列文章由創作者決定選題、經驗、判斷與最終發布；ChatGPT 與 Codex 協助整理、實作與檢查，責任不由 AI 代替。