30 秒重點
- AI 最常見的問題不是做錯，是做了一半卻回報完成，而且語氣非常肯定
- 習慣 1：先問自己，如果它根本沒做，這個檢查會不會也過？會過，代表這個檢查沒有鑑別力
- 習慣 2：驗證某個東西不存在之前，先用 1 個你確定存在的東西去測工具本身
- 習慣 3：看它沒做什麼。數量突然變少、項目突然消失，通常不會出現在完成回報裡
- 3 個習慣加起來大概 1 分鐘，比事後回頭重做便宜非常多
這件事最早是從一次文件檢查冒出來的：要確認一份文件裡有沒有夾帶到不該出現的內容。AI 跑了 1 個指令，回報：乾淨，沒有問題。看起來很正常。但那個指令的輸出多看一眼就會發現，它其實報錯了。指令根本沒跑成功，錯誤訊息被吞掉，程式就順著沒有找到問題這條路走下去，然後回報乾淨。
它沒有說謊。它只是把兩件事當成同一件事：我沒找到，跟那裡沒有。
這 2 件事差很多，而且對下班後才有時間的人特別致命：我們把工作交給 AI，本來就是因為沒空自己做一遍。如果驗收方式錯了，等於什麼都沒省到，只是把風險延後而已。
所以我後來留下 3 個習慣。它們都很短，短到可以在等電梯的時候做完。
為什麼驗收比執行更重要？
如果你是全職創業，AI 做錯了，你白天有時間補救。但下班後經營第二份事業的人不是這樣。你晚上 9 點交代 1 件事，9 點 20 分收到已完成的回報，然後就去睡了。錯誤會一路帶到隔天、下週，甚至帶到已經發出去的東西上。
我自己的經驗是：執行的部分交給 AI 之後，省下來的時間應該分一小部分回到驗收，不要全部拿去做下一件事。這也是我之前寫過為什麼用了 AI 還是很忙的其中一個原因：時間省下來了，但如果全部拿去開新任務，忙碌感只會原地打轉。
比例大概是這樣：它花 20 分鐘做的事，我願意花 1 分鐘確認。這 1 分鐘不用重做一遍，只要用下面 3 個角度各看一眼。
習慣 1：先問自己，如果它根本沒做，這個檢查會不會也過？
這是我最常用的 1 個問題。
假設 AI 說：我加了 1 個防護機制，測試通過。你先不要看測試結果，先問自己：如果那個防護機制根本沒寫進去，這個測試會不會也顯示通過？會的話，那個測試就沒有鑑別力。它不管有沒有做都會給你綠燈，等於什麼都沒驗到。
有 1 個很典型的例子。有一份每天自動更新的清單，它的檢查規則是：查詢之後應該回傳 1 筆資料。實際跑起來確實回 1 筆，看起來完全正常。但那個查詢的條件是小於或等於某個日期。不管日期設定是對的還是壞掉的，它都會回傳同一筆。兩種情況答案一樣，所以這個檢查分辨不出來。後來改成另一種驗法：先建立 1 筆今天到期的測試資料，再看它會不會出現在清單裡。這次就分得出來了，而且結果是壞的。
怎麼用：AI 給你任何一個已驗證的結論時，回它 1 句：如果功能沒做，這個驗證會不會也通過？它通常會自己發現問題。
習慣 2：先用你已經知道答案的東西，校準工具
這個習慣專門對付一種結論：我查過了，沒有。
要證明某個東西不存在很難，而且這種結論高度依賴查詢工具本身有沒有正常運作。
常見的坑是這樣：有些搜尋功能在查不到東西的時候，會退回成不過濾的狀態，把全部內容都回給你，沒有老實回你 0 筆。畫面上滿滿的結果，看起來像是有命中，實際上是它放棄了條件。反過來也會發生：工具壞掉、權限不足、名稱打錯，回傳 0 筆，查不到就這樣被當成了不存在。
這種事最近就發生過 1 次：要確認幾份新文件裡有沒有混進奇怪的字元，掃描指令因為語法不支援直接報錯，而那段指令剛好寫成錯誤就顯示乾淨。畫面上就真的印出乾淨 2 個字。
怎麼用：在相信任何沒有、查不到、不存在的結論之前，先拿 1 個你 100% 確定存在的東西去搜 1 次。它找得到，這個工具才有資格告訴你沒有。找不到，代表壞掉的是工具本身，先別急著懷疑資料。
這一步大概 10 秒，但它擋掉的是最難發現的那種錯。
習慣 3：看它沒做什麼，不只看它說做了什麼
完成回報通常只會列它做了什麼。遺漏不會自己跳出來。
最近的 1 次是這樣：有一份每天自動重建的清單，前一天抓到 2797 筆，某一天只抓到 2521 筆，中間有 280 筆抓取失敗。程式照常把這份不完整的結果覆蓋掉前一天完整的版本，然後回報已更新。回報沒有錯，它確實更新了。問題在於原本沒有人在看這次比上次少了多少。如果沒有比對前後 2 天的數字，這份資料就被安靜地弄壞了，而且會被隔天的版本再蓋 1 次，越蓋越難發現。
怎麼用：每次收到已完成的回報，多問 1 句：這次有沒有東西比上次少？具體可以看的東西很簡單：筆數、檔案數、項目數，跟上一次比。少了就要有理由，沒有理由就先不要採用這次的結果。
那件事後來是加了一道規則處理：只要有抓取失敗，就不准覆蓋舊資料。提醒 AI 下次小心一點沒有用，能寫成規則的檢查，就不要靠自己每次記得。如果你想讓 AI 在更少的確認下自己跑完流程，可以參考我寫過的Claude Code 自動模式，那篇談的就是把判斷寫成規則之後可以放手到什麼程度。
這 3 個習慣要花多少時間？
實際跑 1 次大概是這樣：
| 習慣 | 你要做的事 | 大約時間 |
|---|---|---|
| 1. 問鑑別力 | 回 1 句：沒做的話這個驗證會不會也過？ | 20 秒 |
| 2. 校準工具 | 拿 1 個已知存在的東西測 1 次 | 10 秒 |
| 3. 看遺漏 | 跟上一次比數量 | 20 秒 |
加起來不到 1 分鐘。
我知道這聽起來很像在增加工作，但實際感受剛好相反。習慣之後反而更敢直接用 AI 的產出，因為知道有 3 個角度會接住明顯的錯誤，不用每次都提心吊膽地重看一遍。真正花時間的是驗收沒做，然後在 3 天後才發現整批要重來。
這也是我認為在 AI 時代真正該學的東西裡面，最被低估的一項：看穿一個講得很有把握、但其實沒驗過的答案。
如果你也在下班後用 AI 幫忙處理事情，可以先從第 1 個習慣開始。它不需要任何工具，只是在收到已完成的回報時，多問 1 句話而已。
