一開始只是想有 AI 可以協助我

前面幾篇有提到，我的知識庫有不少部分是透過 AI 協助完成的。過程中我也開始想，能不能讓不同的 AI 一起幫忙。

最一開始，是找一個 AI 處理一個項目，再找另一個 AI 處理其他項目。但是後來發現，只靠一個 AI 得出的答案可能會有錯誤，或者有沒有注意到的地方，所以想說，多找一個就是多一個審查的地方。

後來就變成讓它們各自回答，再由我比較和挑選。

但這樣又有一個問題，每個 AI 都有自己的說法，我還需要自己反覆比對。有些地方講得差不多，有些又不一樣，要再拿回去問，這樣其實有點太慢了，也不是我想要的方式。

所以我當初才會希望，由 Claude 指揮其他 AI，讓它們先處理和討論，再把結果整理給我。後來逐步調整，就變成現在的 multi-ai skill。

我希望看到的是它們差在哪裡

多找幾個 AI，確實可以拿到不同回答，但如果最後還是要我從頭看完，再自己整理，就只是把原本的一份答案變成好幾份。

我比較希望它們可以先討論，整理出哪些地方有共識，哪些地方有不同想法，以及為什麼會不一樣。

這樣我就可以去看分歧點，可能選其中一個方案，也可能看完之後，我自己再提出另一個新方案。

所以我想讓 AI 協助的，也包含這個來回比較和整理的過程。

Multi-ai skill 是怎麼做的？

這次回頭看檔案，這個流程其實有幾個不同的部分。

Skill 可以先理解成一份工作說明，裡面寫著這次討論要怎麼進行、誰負責整理，以及遇到不同意見時要怎麼處理。

真正去呼叫其他 AI 的，是背後的協調程式。它會把問題送出去，再收集各個 AI 的回覆。

我最初想的是由 Claude 指揮，目前的設計則不一定只能由 Claude 主持，也可以由其他 AI 執行這個流程。

目前設定裡有 Claude、Gemini、Codex、Grok，實際參與哪些，還是要看設定和當次執行情況。

這裡介紹的是討論和審查方案的協作方式，和知識庫裡自動產生摘要、分類的流程不同。

先各自回答，再一起看整理後的方案

現在的流程，會先把問題和背景說清楚，再讓各個 AI 提供分析。

這裡的背景也很重要。如果沒有說明我現在在做什麼、有哪些限制，它們可能各自想了一個方案，但不一定符合我要處理的事情。

拿到回答之後，主持 AI 會整理出候選方案和分歧，再把完整方案交回去審查。

為什麼還要再看一次？因為整理過程中，可能把不同 AI 的建議組合在一起。原本各自看起來可以的做法，合在一起後，不一定還是沒有問題。

如果仍然有分歧，就再針對那些地方討論。流程也有輪次限制，不能一直問下去，最後還沒有解決的部分，就需要交回來決定。

沒有回答，不能算是同意

不過，這個流程也不是每次都會順利。有時候某個 AI 可能逾時、呼叫失敗，或者回覆不符合要求。

依目前的規則，這些情況需要留下紀錄，不能因為其他 AI 都有回答，就把沒有回答的那個當成同意。

主持 AI 自己整理的結論，也不能直接說成大家都有共識。要針對同一份方案，參與者都明確同意，才可以這樣說。

但就算大家都同意，也不代表答案一定正確。多一個 AI 是多一個檢查的機會，真正要使用的內容，還是需要查證或測試。

分歧點最後會由我決定

我會看最後整理出來的分歧點，看看它們為什麼有不同判斷。

有時候會選其中一個，也可能它們的說法讓我想到另一種做法，我就再提出新的方案。

如果新方案已經和原本討論的不一樣，就需要重新審查，不能直接沿用前面的同意結果。

我希望有共識的部分可以接著執行，但這裡也要分清楚：討論有共識，和允許執行是兩件事。目前 skill 的規則不會因為大家同意，就自動取得修改或部署的授權。

這篇是依照我的使用經驗和目前流程檔案整理，沒有另外執行一場新的多 AI 討論。

目前的想法

我一開始只是想說，有個 AI 可以協助我。後來發現一個 AI 可能會有誤區，就多找一個一起用，但是變成各自回答，我還需要自己反覆比對，並不是我要的。

所以逐步調整，讓多種 AI 先討論，有共識、也確認可以執行的部分再進行，分歧點會由我來決定，或者我給予另一個新方案。用這樣的方式減少可能有的誤區，也可以看到它們專注的分歧點在哪邊。