寫到第十四天,快要邁入系列的一半了。今天想分享自己這段時間使用 Claude 時,踩過的幾個誤區,希望能幫還在摸索階段的讀者少走一點冤枉路。

誤區一:指令太模糊,又怪 AI 聽不懂

前面 Day 3 提過 Prompt 的重要性,但坦白說,自己一開始也常常犯這個錯:懶得打字,問題丟得很籠統,結果拿到不滿意的答案,第一反應是「這個 AI 不太行」。後來才發現,大部分時候問題出在自己給的資訊不夠,而不是工具本身的問題。

誤區二:把它的回答當成絕對正確

尤其是遇到比較專業、細節的問題(例如某些法規、精確數據),曾經直接採用回答內容,後來查證發現細節有誤。現在養成習慣:重要的事實性資訊,一定會再自己查證一次,尤其是要拿去交報告或引用的內容,不能完全依賴 AI 給的答案。

誤區三:一次塞太多需求在同一個指令裡

曾經想一次解決所有事,把「幫我寫大綱、順便幫我找案例、還要幫我抓引用格式」全部塞在同一句話裡,結果拿到的回答東拼西湊,每個部分都做得不夠完整。後來改成前面 Day 4 提到的方式:先大方向,再逐步展開,拿到的內容品質明顯提升很多。

誤區四:完全依賴,自己不消化內容

用 Claude 幫忙除錯、整理筆記確實省時間,但曾經有陣子太依賴,遇到問題直接丟給它,自己沒有花時間理解為什麼會錯、邏輯是什麼。結果同樣的錯誤下次還是會犯。後來提醒自己,用 AI 的目的是加速理解,不是取代理解,這個分寸要拿捏好。

誤區五:忽略對話上下文的重要性

有時候換了新的對話視窗,忘記之前已經給過的背景資訊,直接問後續問題,結果 Claude 因為缺乏上下文給出不太相關的回答。後來養成習慣:重要的長期任務(例如整個學期的讀書規劃),盡量保持在同一個對話串或善用 Projects 功能,減少重複解釋背景的麻煩。

給讀者的建議

這些誤區說穿了大多不是工具的問題,而是使用習慣需要調整。花一點時間搞懂怎麼問問題、怎麼拿捏依賴的分寸,後面用起來會順暢很多。

明天預告

Day 15,系列正式來到一半!我會做一個前兩週小結,回顧目前為止學到的東西,並預告下半場的方向。