技能商店
實驗室驗證過的安全技能
開會前先「驗屍」：五分鐘 pre-mortem 能救回多少專案
上週我幫一位朋友複盤了一次產品改版。新版本上線兩週，核心轉換率掉了 11%，團隊的第一反應是「使用者變了」、「大盤不好」，開了三次會都沒找出誰是兇手。後來一位同事問了句：「如果現在告訴你這次改版徹底失敗了，最可能的原因是什麼？」會議室安靜了三秒，然後七個人寫出了九條原因，其中兩條是建立在「我們假設使用者看得懂新導航」上
先跑一遍再按確認鍵：把 dry run 變成肌肉記憶
先說一個真實場景：一位負責維運的朋友在某天早上 8 點執行了一條「清理過期日誌」的腳本。腳本本身沒寫錯，錯的是他漏看了一個路徑變數，/data/tmp 寫成了 /data。二十分鐘後整個資料目錄被清空。如果當時他先跑一遍 --dry-run，終端機裡會印出將被刪除的目錄清單——一眼就能看出來不對。
為長任務設置檢查點：讓 AI 每走一段就交出中間存檔
把長任務丟給 AI，最常見的翻車方式是這個：等了二十分鐘拿到成品，打開一看，它在第二步就跑偏了。打回來重寫，或者推翻重來，兩種都虧。
先複述，再動手：讓 AI 用一句話確認任務邊界
上週請 AI 修改一份文案，它把「改得更口語化」理解成「改成口語對話體」，改完全篇才發現問題，來回兩輪意思還是跑偏。後來我改了一個習慣：讓它先別幹活，只用兩三句話複述它理解到的任務，我確認對了才放它動手。返工少了大半。
別再靠嘴調風格：給 AI 塞三份「範文錨點」
上週二我在做一系列產品更新稿。第一篇讓 AI 寫，開頭是「在快速變化的市場環境中，為了更好地滿足用戶需求」。我一筆一劃改完，丟回給 AI，說「下次口語一點、有溫度一點、貼近我們品牌的那種感覺」。第二篇出來，它還是那個味兒。我反覆強調，來回五輪，它還是滑回最初那副公文体。
光說「要什麼」不夠：把「別這樣」也寫進給 AI 的指令
上週讓 AI 寫一段產品文案。初稿很完整，但滿屏都是「極致體驗、賦能用戶、打造閉環」。我刪了三輪，它學了三輪。第四輪我在指令裡加了一行：
別全盤收下 AI 的交付：三欄點評法
給 AI 派活，最順的時候是它一次做對；最常見的翻車，是你嫌麻煩，直接點「採納」——然後錯誤跟著進了你的交付物。
任務太長？切會話前給 AI 寫一頁「接力筆記」
昨天我修改網站導覽列。改到第四十輪對話，AI 開始出錯了——反覆把我刪掉的配色方案撿回來，我得把前面三段對話複製回去，說「我們討論過這個」。折騰了半天，一天就沒了。
給 AI 下達任務，先定義「何謂完成」
「幫我整理一下這份週報」——這句話發出去，你大概率會收到一份猜心作品。AI 寫東西最容易翻車的地方，不是能力，而是「完成」這個詞由誰說了算。
寫作收尾前，先讓 AI 逐條「報數」：驗收陳述法
上週修改一版產品文案，我請 AI 檢查「有沒有誇大宣傳」，它回覆我：整體語氣穩健，未發現明顯問題。我逐行重讀，第三行就發現「全業界首創」四個字——它沒抓到，我抓到了，再叫它改，又帶進兩個新問題。
把錯誤寫進帳本：用 Mistake Log 讓團隊不重複摔同一跤
上週我們複盤一個上線事故，發現同一個設定參數在三個月內踩了三次坑。第一次是 A 同事，第二次是 B 同事，第三次是我們自己。每一次都「修好了」，但經驗只停留在事故群組的滾動訊息裡，沒人沉澱，更沒人接住。
為什麼你的 Skill 庫越堆越亂：用「Diff 筆記法」給存量做減法
適用場景： 你已經收藏或寫了不少 skill（提示詞、工作流程、腳本），但經常記不清哪個版本能用、哪個早就過期了，翻找一次要花十分鐘以上。