把工作交給 AI 前，先寫清楚誰能改、怎樣算完成

先把任務縮成一件看得見的事

我以前把整個需求一次交給 AI，常遇到改好一段，另一段又壞了。後來我先停下來寫清楚這次要交什麼。第一次不必組一整支團隊，挑一件有固定輸入、可以很快檢查的工作就夠。

以整理三份公開產品資料為例，我會先要求同一張比較表，不把研究、寫提案、寄信一起交出去。每多一個動作，就多一處需要判斷。

填完五格，再加上不能碰的地方

我用的五格是功能、輸入、輸出、邊界、驗收標準。假設這次要整理產品資料，我會把「做一份好報告」改成「從指定三份資料抽取指定欄位，找不到就留空，每個事實附來源」。結果才有辦法逐項核對。

• 功能：這次只整理比較表。
• 輸入：指定的三份公開資料，不自行補其他來源。
• 輸出：產品、功能、限制、來源四欄。
• 邊界：資訊缺漏標待補，不猜、不寄出。
• 驗收：每列能回到來源，沒有把推測寫成事實。

先拆角色，才決定工具

查資料的人交來源與摘錄；寫初稿的人依已確認材料組織文字；把關的人找錯誤與漏項。這是職責，不代表一定要開三個模型。簡單工作由一個 AI 分階段完成，也能先建立清楚的交接點。

兩個 AI 同時做事時，指定誰能改檔、誰只能讀。審稿者交意見，不直接把作者的成果改掉。否則你看到的版本可能已經不是剛才審過的版本。

審查要回到證據

請第二位 reviewer 專看三件事：結論是否有來源、缺少哪些輸入會出錯、有沒有越過不能做的事。另一個模型也可能漏看，不能把兩個 AI 同意當成驗收。

最後打開原始資料，抽查關鍵欄位；涉及程式則查看實際執行結果。不要只收一句「全部完成」，要看到交付物和檢查依據。

可以從這段交辦開始

「請只讀我指定的資料，先列出任務、輸入、輸出、不能碰的檔案與驗收方式。資訊不足先問。確認範圍後，只由你修改指定輸出；另一位 AI 只提供審查意見。完成時交付成果、來源與未解問題，不要對外送出。」

先手動跑一次，找出哪一格說得太模糊。值得留下的不是更多角色名稱，而是一份下次仍看得懂的工作說明。