昨天先訂出五項驗收標準，今天馬上遇到第一個現實問題：如果需求本身寫得像猜謎，AI 再聰明也可能交出一份「看起來對、其實沒對題」的成果。

所以 Day 2 不急著追求更厲害的提示詞，而是先做一件比較樸素、卻很有效的事：把「我想要什麼」翻成「我要怎麼確認它真的完成」。

情境：一句「幫我調整一下」藏了多少事？

最近在整理 Power Apps 的個人品牌商品管理 App 時，我碰到的修改需求很具體：

• 下拉選單未選取時，要顯示「請選取香水類型」
• 頁尾要有圖片與文字
• 大圖的位置要再往下
• 標題和元件不要太靠左
• 操作要依課堂筆記進行
• 過程要記得儲存，最後還要匯出專案與筆記

把這些濃縮成「幫我把畫面調好看一點」，人類或許能靠上下文猜到七八成，AI 卻很可能只改顏色、字體和間距，然後很有自信地說完成。

問題不一定是 AI 偷懶，而是「好看一點」沒有明確終點。

今天的任務：先寫驗收單，再請 AI 動手

我把每一項需求拆成五欄：

這張表的重點，不是把簡單事情寫得很官僚，而是把模糊形容詞改成可以觀察的結果。

例如：

• 「圖片往下一點」仍然模糊，可以改成「圖片不得壓到標題，並與上方內容保留清楚間距」。
• 「頁尾補完整」可以改成「頁尾同時出現指定圖片與文字，預覽時不被裁切」。
• 「記得存檔」可以改成「每完成一個區塊先儲存，最後確認可匯出專案」。

紙上驗收：三個最容易漏掉的坑

這次我沒有假裝跑出漂亮的效率數據，而是先用既有需求做一次紙上測試。結果發現三個常見問題。

1. 完成條件混在敘述裡

一大段話同時塞版面、功能、儲存與匯出，AI 很容易抓到前半段，漏掉最後兩項。修正方式是：一個條件一行，並替每一行編號。

2. 只寫動作，沒寫可見結果

「設定 NoSelectionText」是動作；「未選取時顯示指定文字」才是結果。兩者都寫，才能避免屬性填了卻沒有真的生效。

3. AI 說完成，卻沒有證據

如果回覆只有「已修改」，我仍然不知道它改了哪裡。比較可驗收的交付，至少要附上：

• 修改的畫面與元件名稱
• 使用的屬性或公式
• 實際檢查步驟
• 尚未完成或無法確認的項目

不能確認，就應該說不能確認。這句話有時比「全部完成」更有價值。

五項框架怎麼套用？

把今天的驗收單放回系列的五項框架：

• 正確性：文字、屬性與操作方式是否正確？
• 完整性：頁尾、位置、儲存、匯出是否都有處理？
• 可追溯性：每項修改能否對回原始需求或課堂筆記？
• 可使用性：重新開啟後，使用者是否看得懂、操作得了？
• 人工修正成本：我還要花多少時間找漏項與重做？

其中今天最關鍵的是「完整性」。因為 AI 最危險的錯，不一定是做錯，而是漏做了，卻沒有提醒你它漏了。

可以直接重複使用的任務格式

下次交代 ChatGPT 或 Codex 時，可以先貼這段：

請先把我的需求整理成驗收清單，每項包含位置、物件、修改內容、預期結果與驗證方式。完成後逐項回報：已完成、未完成或無法確認，並附上可檢查的證據。不要把「已產出」當成「已驗收」。

這個格式可以套在 App、競賽企畫、問卷、簡報或 Word 文件上。工具會變，驗收的邏輯不太會變。

今日結論

今天的答案很簡單：AI 有做，不代表有照題目做；有照題目做，也不代表每一題都做完。

先把需求變成清單，再讓 AI 工作，最後依同一張清單驗收。這樣做不保證零錯誤，但至少能讓錯誤有地方被看見。

明天我會繼續追問：驗收條件寫好了，怎麼分辨哪些能交給 AI 自查，哪些一定要由人親手確認？