我怎麼跟 AI agent 講話：三個心法、四個元技能，還有一份不該一直長大的規則檔
上一篇 《從零開始》 講的是怎麼裝、怎麼跑起來。 這篇講的是用得好，而這跟裝得起來，是完全不同的一件事。 我發現真正決定成效的不是你用哪個模型、不是你會不會寫程式，是你怎麼交代事情、怎麼設關卡。這篇的東西不綁特定工具，你用 ChatGPT 也適用（最後一節會講差在哪）。 三個心法 心法①：它像個很聰明、但記憶有限的新人 它知道很多，但它有一張有限的桌面。塞太多東西就會顧此失彼、會忘記你前面講什麼。 用交班來比喻最好懂：講重點、講清楚，別把整本病歷從頭念一遍。 所以你要主動幫它保持桌面乾淨：一個任務講清楚、講完就 /clear 重開，不要一路累積用不到的東西。 （為什麼會這樣、成本怎麼算，我在 AI Token 經濟學系列 寫了四篇，這裡先講結論。） 心法②：用機制管，不要只靠它自律 這是我覺得最多人做錯的一件事：大家都在 CLAUDE.md 裡寫規則，然後抱怨它不聽話。 問題是，那份檔案在官方的定位裡，是「參考資料」，不是「強制設定」。官方文件講得很白： Claude treats them as context, not enforced configuration. （Claude 把它當成脈絡，不是被強制執行的設定。） 真正能管住它的機制有三層，強度差很多： 層級 是什麼 強度 適合放什麼 ① hooks 在它要動手的那一刻，由你的程式攔下來檢查 ⭐⭐⭐ 程式性強制，模型無法忽略 「這件事絕對不准發生」 ② permissions settings.json 裡的 allow / deny / ask 清單 ⭐⭐ 硬性擋下，但只認工具與指令樣式 「這類操作要先問我 / 永遠不准」 ③ CLAUDE.md 一份它每次開工都會讀的文字說明 ⭐ 靠它自律，可能被忽略 「通常我們這樣做」的慣例與風格 ① hooks：把規矩變成程式 hook 是掛在它生命週期上的一段程式。最常用的是 PreToolUse：它要動手之前先跑你的檢查，你的程式回傳「拒絕」，這個動作就執行不了。 關鍵差別在這裡：被 hook 擋下來的動作，不會回頭讓模型去想替代方案。它不是「勸退」，是「做不到」。 ...