前一篇在講 AI 幻覺。

我本來一直在想，工程師到底怎麼讓 AI 不要一直亂講。

結果我們 AI 單位同事直接講了一句我覺得很有道理的話：

基本上，就是要讓 AI 知道你整個工作流是什麼。

我聽完突然覺得，對耶。

我們以前用 AI 很常是這樣：

「幫我整理資料。」

「幫我做簡報。」

「幫我寫報告。」

但如果今天是一個真的工作，你不可能只跟新人說：

「去把這件事情做好。」

然後什麼都不交代。

你一定會告訴他：

開始前要準備什麼、資料從哪裡來、哪些東西不能漏、做到哪一步要先給我看、最後要按照什麼規格檢查。

AI 其實也一樣。

所以我現在開始覺得，真正要做的不是一直研究一句 Prompt 要怎麼寫。

而是先把自己的工作流程拆開。

例如一個研究資料整理的 Workflow，可以長這樣：

這樣看就很清楚。

Workflow 是整個工作怎麼走。

Skill 是裡面一個一個可以拆開的工作能力。

例如：

• 找資料是一個 Skill
• 比對不同來源是一個 Skill
• 做時間軸是一個 Skill
• 寫摘要是一個 Skill
• 檢查引用是一個 Skill
• 產生簡報也是一個 Skill

而且有一個我覺得很重要的地方：

不要讓 AI 做到底才一次丟結果給你。

中間要有檢查點。

例如：

「開始前先把你的搜尋策略給我看。」

「整理完先列出資料來源，我確認後再繼續。」

「報告完成後先照規格自我檢查。」

「檢查完再測試。」

「最後才送出。」

這樣做的目的，其實不是把 AI 綁得很死。

而是不要讓它一路錯到底。

因為如果第一步資料就找錯，後面寫得再漂亮都沒用。

這也剛好回到前一篇講的 AI 幻覺。

降低幻覺，不一定只是靠一個功能。

而是把：

資料 → 執行 → 驗證 → 檢查 → 測試

全部放進 Workflow 裡。

以前我用 AI 比較像是：

「幫我做。」

現在我開始學的是：

「我先告訴你這件事情應該怎麼做。」

我覺得這個差別很大。

因為當 AI 開始知道整個工作流程之後，它才真的比較像是在幫忙工作，而不是只是在回答問題。