前面十五天寫的三個專案，我沒有工程背景。

會做得出來，是因為一路上有 AI 可以問。

但把它當老師，有一個很難的地方。

我就是因為不懂才去問的，那我要怎麼知道它教得對不對？

今天寫我怎麼處理這件事，還有我在哪裡沒處理好。

一、它先補上的是詞彙

一開始我以為 AI 給我最有用的東西是程式碼。

後來發現還有詞彙。

我知道同一件事不能被做兩次，一個人按了兩下、或是兩個觸發器同時跑，帳就會亂。但我不知道要防的那個東西叫什麼，也不知道它有現成的處理方式。

我知道主管交出去之後還會回頭改，而我要的是他按下送出那一刻的版本。但我不知道那叫快照。

我還遇過一次，一支程式在編輯器裡手動執行就噴錯，放著讓它自己跑卻正常。後來才知道，那支程式需要觸發時帶進來的事件物件，手動執行沒有帶，才會出錯。

有名字，我才查得到。查得到，我才問得清楚。

對當時的我來說，門檻就在這裡，連要用什麼詞描述眼前這件事都不知道。

不過，能問之後，我碰到的是另一個問題。我太容易接受一個聽起來合理的解釋。

二、那句話的身分，是怎麼變成事實的

新系統要抓一張很大的明細表。

專案筆記裡寫著，這張表全掃要跑五十幾分鐘，已經棄用。

這句話不是我寫的。 它是前一個階段的 AI 留下來的結論，被寫進了筆記。而我沒有驗證它，就讓它留在那裡了。

所以我後來一直用另一種比較省的抓法，只抓需要的部分。每次遇到這一段要怎麼處理，我都是帶著「全掃不可行」這個前提去問，得到的建議也沿著這個前提往下走。

後來補資料時，我重新跑了一次全掃，開四條同時抓。

七分鐘。

而且抓回來的東西完整很多，物流資訊的覆蓋率幾乎翻倍。

這個結果沒辦法證明當初的五十幾分鐘一定測錯了。執行方式不同，當時的條件也可能不同，兩個數字不能直接比。

但它至少讓我知道，現在這個方法是跑得動的。那句「已棄用」，需要重新檢查了。

真正讓我在意的，是這句話的身分怎麼變了。

它一開始是某一輪對話的結論。寫進筆記之後，成了專案知識。後面的 AI 讀到它，我也讀到它，就沿用下去。

我沒有確認當初怎麼測，也沒有要求把測試條件留下來。久了以後，我甚至不再區分，這是當時得到的說法，還是已經確認、現在也仍然適用的事。

上一輪 AI 的結論，變成了下一輪 AI 和我共同採用的前提。

當初到底有沒有驗證，我現在無法只靠這句筆記確認。我知道的是，自己沒有查，就讓它繼續影響後面的選擇。

筆記保住了結論，卻沒有留下足夠的依據，讓下一個讀到它的人知道，什麼時候應該再問一次。

三、聽懂一個解釋，還要確認它在這裡能不能用

Day 13 寫過已用額度。會計最初給我的版本有五項，跟 ERP 對不起來，追下去才發現，系統實際的公式沒有包含其中一項。

這次是對帳的差額，把問題找出來的。

理解每個項目的意思，還不足以確認 ERP 把哪些項目算進去。就算我已經能說清楚那些欄位，也得回到這個系統，確認它採用的規則。

所以一般的解釋，我會拿來幫助自己理解，但不能直接當成實作的依據。

「這樣解釋很合理」但不能作為我跳過對帳的依據。

筆記裡的結論也是一樣。我得知道它適用在哪裡，才能決定這一次能不能沿用。

四、我現在拿什麼標準檢查自己

如果要問我怎麼判斷自己到底學會了沒有，我現在用一個很小的標準。

把說明蓋起來，拿一筆實際資料，看我能不能自己說出它會怎麼走。

例如一筆應收帳款已經逾期了，它會不會因為多了「逾期」這個身分，被再加進已用額度一次？

不會。因為這筆錢本來就在應收帳款裡，逾期是它的狀態，不能因此再算成另一筆錢。

如果我只能複述「應收包含逾期」這句話，卻沒辦法拿一筆資料指出重複計算會發生在哪裡，那我可能只是記住了一個句子。

這樣檢查很慢。

但它至少會告訴我卡在哪一段。下一次的問題也會具體很多，從「這個怎麼算」，變成「這一筆為什麼會被算兩次」。

五、走得通的那一筆，證明不了沒走進來的那些

不過，一筆資料能走通，也不代表整件事都對了。

做分店還原時，我用群組代號去推客戶和付款總店的關係。方法跑得出結果，沒有報錯，畫面看起來完全正常。

後來做全量比對，才發現漏掉了將近一半。跨群組的代付關係，以及我用來篩選的條件，都讓部分客戶沒有被抓進來。

如果只拿抓得到的那幾筆來檢查，每一筆都可能講得通。真正的問題是那些根本沒有進來的資料，而它們不會出現在畫面上。

所以前面那個標準還要再補一句。除了問「這一筆會怎麼走」，還要問「本來應該有哪些」。先比數量能發現一部分問題，數量一樣，還得確認是不是同一批資料。

把這兩次放在一起看，它們剛好相反。

全掃那次是因為筆記說太慢，我沒有再試。分店這次是因為真的跑出東西了，我沒有早一點往外比。

兩次我都有一個覺得可以停下來的理由。

六、有了答案，判斷還沒有結束

AI 讓我更快有了做法，也更快聽到一個完整的解釋。這些都幫了我很多。

但聽完之後，我容易以為自己已經懂了，也就比較容易停止追問。

前面幾次經驗提醒我，檢查不只發生在程式跑完之後。提問之前，得看帶進去的前提還成不成立。拿到方法之後，得確認它適不適用。跑出結果之後，還得看有沒有少了什麼。

寫進筆記的時候，也不能只剩一句「可以」或「不可以」。當時怎麼測、在什麼條件下得到這個結果，都要一起留下來，下一輪才有辦法重新判斷。

我在連載簡介裡寫過一句話。

在工作中我已經大量的使用 AI，我希望透過這三十天的挑戰找回我的思考。

寫到今天，我覺得這句話可以更具體。

我不需要每件事都自己從頭解。但在決定採用一個答案的時候，我想分得出來，我是因為驗過才相信它，還是因為它已經被寫在某個地方，看起來像事實了。