與其每次對話都重複交代背景，不如把公司規矩寫成文件讓 AI 永遠記住——這是規模化的起點。
這一段講三件事：怎麼教 AI 記住你的規矩、標準的四步工作流程、為什麼 AI 越聊越笨以及怎麼解。
把「我的規矩」教給 AI
CLAUDE.md 與 Skills
與其每次開新對話都要重新介紹自己，不如把公司規矩一次寫清楚，讓 AI 永遠記住。
像一份員工入職手冊，每次對話開始前 AI 都會先讀一遍。放入：公司背景、慣用語、格式偏好、不能做的事。
像一份具體的 SOP，需要的時候才叫出來。放入：某任務的步驟、規則、範本，例如寄外部信件的流程。
GPTs 時代：人去找工具，容易迷失。Skill 時代：工具來找人，主動服務。
同一件事連續三次在不同對話講，就該寫成一個 Skill。
「貼文結尾要放品牌簽名檔」——每次都要提醒，寫成 Skill 一勞永逸。
「報價單要附這三個附件、用這格式」——標準化後，AI 每次都自動照辦。
「對外信件用這種口吻」——品牌語氣一致，不再因人而異。
網路上推薦的「超好用 Skill / 外掛」——公司規矩：不要無腦安裝。
為什麼危險？ Skill 裡可以夾帶程式碼，有能力在你電腦上偷跑動作。跟「不亂裝來路不明的 App」是完全同一個道理。一旦執行，可能存取你的檔案、通訊錄、甚至帳密。
| 正確做法 | |
|---|---|
| ❌ | 「幫我安裝這個 Skill」 |
| ✅ | 「幫我看一下這個 Skill 會做哪些事？適合我們嗎？有沒有奇怪權限？」先讓 AI 審查。 |
別人的 10 個檔案 → 讓 AI 分析哪些值得學 → 優化成自己的 4 個版本 → 屬於你的知識
不要一句話叫 AI 全做完——那會做歪、做太多，你也看不懂它改了什麼。每次做東西，都走這四步：
先計畫，不急著動手
一次做一片，逐步長出來
測試、除錯、加功能
上線，讓真人用得到
AI 一句話就急著全做完，容易跑偏、你也看不懂發生什麼事。看懂計畫，比看懂程式碼容易一百倍——這是你唯一、也最重要的介入點。
怎麼做？跟 AI 說這句話：「先給我一份實作計畫，先別寫程式」。AI 會反問你問題（要不要登入？資料存哪裡？），你回答，它才真正懂你要什麼，給你一份可編輯的步驟清單。
拿到計畫後你的工作：逐條閱讀——看不懂就問 AI 解釋。加上你要的、刪掉你不要的。確認方向對了，再按執行。
先讓它能動，然後再一點一點調整。我的專案從 v1.0 到 v2.2 改了二十幾個小版本，每次都是修一個小問題、加一個小功能。不要等到完美才開始——完美主義是 Vibe Coding 最大的敵人。
左：等到完美才開始。右：二十幾個小版本，越射越準。
為什麼 AI 越聊越笨？
管好它的「腦容量」與成本
AI 並沒有變笨，而是「Context 被雜訊塞滿」——就像把所有文件、便條紙、草稿、會議記錄都堆在助理桌上，資料越多，速度越慢，也越容易搞混。
| 症狀 | 原因 |
|---|---|
| 對話太長，重點被稀釋 | 舊版本、新需求、已否定內容混在一起，AI 容易撿回錯誤資訊。 |
| 讀取太多不必要資料 | 沒有明確檔案或路徑，AI 必須到處搜尋，浪費 Context。 |
| 規劃與執行混在一起 | 討論、推翻、比較、執行全部塞在同一個對話，雜訊越累積越多。 |
錯誤認知：一個對話做完所有事。正確做法：一個對話只解決一件事。
第一個對話只規劃 → 請它「整理成文件存起來」。第二個對話開新的 → 「讀這份文件，照著執行」。
打 /compact（中文 /精簡）把長對話濃縮成摘要、清出空間。時機：約八成滿時主動做，別等爆掉。
別只留在對話裡——對話會被洗掉，文件不會。關鍵決策、流程、範本都應落地成檔案。
它就不用到處翻找、浪費你的額度。資料越完整，輸出越精準，成本越低。
簡單的用一般模型——該省的省、該花的花。會分配任務，才是真正的老闆思維。
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