背景講過很多次，它還是接不起來。
AI 當下拿到的資訊不完整，或讀到了過期、互相衝突的內容。
AI 協作・工作流程設計
AI 做得很快，但你需要的是做完。
你明明交代過背景，它下一輪還是忘記；產出看起來很多，最後卻不敢直接用。問題不一定出在模型，也不一定是 Prompt 寫得不夠長。AI 有沒有讀到正確資料、能不能使用需要的工具、知不知道什麼才算完成，都會改變結果。
看看問題出在哪裡我是 CabLate
執行愈來愈便宜，判斷反而更重要。
我是 CabLate。原本做全端工程與系統設計，這幾年把大部分時間放在 AI 應用、Agent 與實際工作流程上。
我關心的不是 AI 能不能漂亮地示範一次，而是它進入真實工作之後，能不能持續做對。很多看起來像模型能力的問題，最後其實出在資料、流程、工具或一開始根本沒有定義完成。
認識我的經歷與工作方式工程手冊案例
規則寫得愈來愈長，為什麼 AI 還是照樣忘記、重做？
Agent 深度工程手冊
這份手冊整理了我半年多反覆遇到的問題、排查順序與修正方法。遇到失效時，可以先從症狀往回查，不用每次都靠猜。
問題
為了讓 AI 記住更多事情，我不斷增加規則、設定與文件，結果不但沒有更穩，反而更難知道是哪裡出了問題。
發現
後來才發現，真正缺的往往不是更多規則，而是 AI 當下讀不到需要的資料、不知道有哪些工具可以用，或流程根本沒有留下失敗後的處理方式。
手冊內容
查看工程手冊 手冊把常見問題拆成 Skill、Memory、Context、Hook 與 Harness 等層次，整理成可以逐步排查的工程方法。
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