AI 使用心得( 不用 AI 潤稿 人工編輯版本 )

 AI 使用心得( 不用 AI 潤稿 人工編輯版本 )

-- 這裡絕對不能用AI輸出 是我最原始的心得 --

*這篇文章絕對不能用AI整理 *很重要*

*內容很亂也沒關西 因為是核心 人類輸出語言 不要用AI

太依賴AI 很多最核心資訊會被洗掉 保留最原始心得!

AI 注意力有限 要用 LOOP 反覆找問題 比如 SKILL清理 CODE VIEW

[專注AI循環][專注AI CODE驗收]

[認知載入]=>看CODE

語言模型能不能穩定理解你給它的程式

- 如何降第語意負擔

只規劃到實作前需要的東西 協定 & 規格 規則...相關 細節實作給AI

AI 三個臭皮匠 勝過諸葛亮?

開遊戲 -> 協定byte dump到檔案 -> 反查LOG

AI 確認需求比較重要 知道自己要什麼

Skill Daily 優化者 半夜跑一次

認知載入 AI -> 人 , 人 -> AI 雙向都要

需要管理 注意力

已經測試過 可用 可驗證的 AI 流程 可以不用花專注力 直接歸納成skill 或 Daily每日執行

手打CODE 也有價值(認知加強

在什麼階段 讓AI接手 會比較好 不會整個不知道在幹嘛

AI幫助實做 不要幫助思考 思考人類優先

請AI 自己提需求

/goal 看最近 AI 需求是什麼 卡在哪 unitybridge 需要新增什麼功能

在可控範圍內 多 code review 幾次

提出需求後 AI 如何驗證循環

管理記憶

如何快速同步記憶

需要管控 認知壓力

使用AI的問題在於記憶 - AI知道的淺規則比我們少 - 要把規則訂下來 寫成文件命中率才會高

使用SKILL 定期維護記憶 記憶只記錄抽象 不直覺 看CODE看不出來的部分

有明確驗收方式 都要用 /goal 降低中間來來回回 消耗注意力

要分 上線的CODE 還是 "測試類&工具類&編輯類" 的東西 如果是 "測試類&工具類&編輯類"

屬於只要測試目標達成就好 不用詳細Codereivew 注重結果跟LOOP迭代 釋放人類認知資源

每天的注意力有限 要管理注意力

驗收 驗收 驗收

跟runtime有關的CODE 特別是狀態複雜 有先後順序的CODE ,

AI 寫錯機率比較高 需要AI 使用runtime工具 自我驗證+循環

要怎麼處理語意上的錯誤? AI在遇到 語意跟實際情況有落差 淺規則 會容易寫錯

AI 只能處理合理的邏輯 不合理繞來繞去的情況 容易出錯 需要人類介入

歷史對話紀錄很重要 可以優化AI 比如 請AI自己查自己需要什麼工具 & AI自己查卡在哪

API的設計哲學 可以列給AI 讓他有個基礎去思考

Fable Code reivew 太消耗Token

每日 請AI看需要什麼 然後請AI迭代工具

知道自己在幹嘛 提示就會下的精準

AI 寢向達成任務 可能會偷懶

把 skill 當作程式碼在寫 一樣要做DRY 去除類似流程 保留唯一

CODE 越來越不值錢 API接口設計理念比較重要 CODE 可以被AI 簡單複製