一個重複了很多次的挫折

用 AI 協助工作一段時間之後，我發現自己在做一件很蠢的事：

每次都要講一樣的話。

• 「公告的口吻要中立，不要沿用原文的語氣」
• 「不要寫學校做不到的服務承諾」
• 「這件事你可以交給另一個工具跑」
• 「數字要實際跑出來，不要用推估的」

每一次新的對話，這些話都要重講一次。忘記講，它就會產出不符合我要求的東西——不是它的錯，它不知道。

兩種解決方式

第一種：每次都提醒。 這是預設的做法，我一開始也是這樣。

第二種：把規則寫下來，讓它自動讀到。

我用的幾套 AI 工具都支援某種形式的「常駐設定」——一個放在電腦上的文字檔，每次開始工作時它會先讀。Google 的 Antigravity CLI（Day 20 介紹過的 agy）也有：放在使用者資料夾裡、一個叫 .gemini 的資料夾底下，檔名是 GEMINI.md。它的說明文件把這份檔叫做「全域規則」。

為什麼需要這個？因為 AI 每開一次新的對話，就是從零開始，上一次講過的話它不會記得。真正每次都忘記的不是我，是它——我只是那個每次都得重講一遍的人。

規則檔就是讓它「記得」的地方：不靠它的記性，靠它每次開工都會先讀的那份檔案。

我實際寫了什麼

我的規則檔分在兩邊。

一邊是交代工作的那一方讀的。 Day 20 引用過的委派判準就在這裡：什麼工作可以交給 agy、什麼不行、交出去之前先講一句、交出去之後一定要自己驗證。另外還有一份這個系列專用的寫作規範：讀者是誰、每篇的結構、數字一定要重新跑過、發表前要檢查哪些個資。

另一邊是 agy 自己讀的，就是上面那份 GEMINI.md。

前一邊我很清楚裡面寫了什麼，因為它是被我「煩到」之後才寫的——委派那份判準，就是某天我對 AI 說了一句「不是每次都要我提醒」，當天寫進去的。

後一邊，我以為我知道。

踩到的坑：規則檔裡面根本不是規則

這次為了寫這篇，幫我整理稿子的 AI 在檢查「這個系列是不是太少提到 Google 的工具」時，順手打開了 agy 那份全域規則檔。

裡面一條規則都沒有。

整份 385 行，是我另一個個人專案（一支整理股票資料的程式）的執行紀錄：「市場數據更新完成」、Repair incomplete（修復未完成）這類訊息，一行接一行。檔案最後修改的日期是 2 月 19 日。這段紀錄是怎麼跑進去的，我現在已經查不出來。

但「檔案裡有什麼」跟「agy 有沒有讀它」是兩件事。說明文件說它會讀，Day 23 才講過：文件寫著，不等於實際上是這樣。所以要測。

測法很簡單： 在一個空的資料夾裡啟動 agy，規定它不准使用任何工具（這樣它就不能當場去開檔案），只問它一件事：「你這次一開始載入的內容裡，有沒有出現『DataWatchdog』這個字？」這個字是那段紀錄裡反覆出現的程式名稱。

同時問一個我編出來、根本不存在的字，當作對照——免得它不管問什麼都說有。

結果：

• 那個程式名稱：有，而且它把出現的那幾行一字不差地引了出來，我拿原檔逐行對過，對得上
• 編出來的字：沒有
• 全程沒有使用任何工具
• 它說這些內容是以「使用者全域規則」的名義提供給它的

也就是說，至少在測的那一次，agy 一開工，就已經把一段股票程式的執行紀錄當成「這位使用者的規則」讀進去了。

而它從來沒有報過錯。 規則檔裡寫的是不是規則，工具不會替你檢查。

同一個坑的另一面：換一套 AI，規則不會跟著過去

回頭看才發現，這裡其實還藏著一個更根本的問題。

我的規則全都寫在交代工作的那一邊。有些本來就該在那裡，像 Day 20 那條「碰到個資的工作，自己做、不要丟」——要不要交出去，是交代的人判斷的。可是像「不要刪檔」「不要對外發布」，是做事的那一方也要知道的。工作交出去之後，做事的是 agy，而 agy 讀的是另一份檔案。那份檔案裡裝的是股票紀錄，也就是說，這類規則從來沒有一條跟到 agy 那邊去。

真正跟過去的，只有我每次交代工作時，順手寫進指示裡的那幾句。寫了就有，忘了寫就沒有——又回到「每次提醒」了。

每一套 AI 認的規則檔，放的位置都不一樣。專案資料夾這一層，其實已經有一個大家都認得的檔名 AGENTS.md（放在專案資料夾裡的規則檔）——我電腦上的 agy 和另一套工具都讀得到它；但「全域規則」還是各放各的資料夾。這次出事的正是全域那一層：工作在兩套工具之間轉手的時候，規則會掉在中間，而且不會有任何訊息告訴你掉了。

這件事能說到哪裡

要老實講清楚限制：

• 我只驗證了「10 月 6 日這天它會讀」。從 2 月到 10 月之間是不是每一次都讀了，我沒有辦法回頭證明。
• 這幾個月 agy 交回來的成果有沒有因此變差，我沒有證據。它很可能一邊帶著這段紀錄，一邊照樣把事情做完。我不能把「檔案錯了」直接講成「結果錯了」。
• 這次的測試和後面的修正，都是幫我整理稿子的那個 AI 動手跑的；我看的是它附上的原始輸出，修改前也先經過我同意。

怎麼修，修完怎麼確認

一、先備份。 原檔另存一份，內容一個字都不丟。

二、換成真正的規則。 AI 擬了六條很短的，大多是從交代工作那一邊的規則「搬」過來的，我看過同意後換上：

• 回覆用繁體中文
• 沒做完的事不要說做完；說「完成」之前，要有看得到的成果（檔案、輸出）
• 不確定就說不確定，不要用推測填空
• 不刪檔、不對外發布、不上傳、不 git push
• 碰到姓名、學號、電話等個資就停下來回報，不要處理
• 設了密碼的檔案不要嘗試打開

第二條是直接從 Day 23 學來的：那次 agy 回我「已經交給小助手，完成後會回報」，然後什麼都沒發生。

三、用同一招再測一次。 那個程式名稱不見了，編出來的字還是沒有，六條新規則被它一字不差地引了出來。我那次是用英文問的，它的回答有一部分改用繁體中文——第一條規則看起來生效了。

四、防止再發生。 在「把工作交給 agy」的固定流程裡加了第一步：交出去之前，先看一眼這份檔案的修改時間和大小有沒有變。有變，就打開確認裡面還是規則，再交工作。

寫規則的幾個心得

一、寫「為什麼」，不要只寫「不要做什麼」。

「不要寫做不到的承諾」不如「不要寫做不到的承諾，因為官方網站上的每一句話都會被當成承諾來要求」。有理由的規則比較不會被誤用在不適合的地方。

二、要寫具體到可以執行。

「注意個資」是廢話。「人名、學號、電話一律改成示意資料；截圖要遮帳號和路徑」才是可以照做的。

三、不要一次寫太多。

規則檔是每次開工都要先讀的東西，太長會稀釋重點。這次那份檔案就是極端的例子：385 行裡沒有一行是規則。

四、用了幾套 AI，就要確認規則在每一套裡都有。

規則寫在一套工具裡，不代表另一套也知道。工作要交給哪一套，那一套的規則檔就要有對應的內容。要讓幾套 AI 都遵守的規則，可以寫在專案資料夾的 AGENTS.md——但一樣要回頭確認每一套都真的讀到了。

五、規則檔寫完之後，要回頭打開來看。

這是這次學到的。寫規則的時候，我想的都是「它會讀到」；從來沒想過要確認「它讀到的是什麼」。工具會忠實地讀你給它的東西，包括你不知道自己給了它的東西。

這件事的本質

我後來想通，這其實不是「怎麼用 AI」的技巧，而是怎麼把個人的判斷變成可以重複執行的東西。

行政工作裡有大量這種隱形知識——公告要怎麼寫、這種狀況要找誰、那個系統有什麼陷阱。這些東西通常只存在資深同仁的腦袋裡，人一走就沒了。

把它們寫下來，本來就是該做的事。 AI 只是給了一個立刻能看到好處的理由。

只是寫下來還不夠——寫下來的東西也會壞，而且壞的時候不會出聲。

明天

Day 25：「這支程式到底是誰在維護？」——一個沒有人記得答案的問題。