把 AI 當學生：教會它你的邏輯，才是真正的優勢

賴俊吾(Codotx)在 Taipei WordPress Meetup 的演講，地點在萬華的 CollaPlay。聽眾大多是非技術背景，而這正是這場演講的價值所在：它用一個貫穿全場的比喻——把 AI 當成學生——不靠術語就把 AI agent 解釋清楚。

開場的論點：

「會用 AI」已經是最低門檻，而不是差異化優勢。就像「會用 Word」一樣——沒有人會拿這個當賣點。真正的護城河，是能夠把你的邏輯教給 AI，而不只是使用它。

這個學生的壞習慣

LLM 的三個限制，用比喻來說：

• 金魚腦：你關掉視窗，它就忘了一切；下次你對它來說又是陌生人
• 注意力不集中：處理長任務時只記得開頭跟結尾——也就是 context window 的限制
• 莫名的自信：明明只有六成把握，卻不會主動告訴你——也就是幻覺(hallucination)

三種記憶：AGENTS.md、MEMORY.md、SKILL.md

這場演講最實用的部分，是這套記憶框架，跟我在 Claude Code 裡用的東西幾乎是 1:1 對應：

AGENTS.md 是那些持續有效的原則——比喻成貼在冰箱上的提醒清單。該放什麼：角色設定、回覆的語言、格式、語氣。不該放什麼：待辦事項、會變動的專案細節、密碼。

在 Claude Code 裡，這會分層管理：~/.claude/CLAUDE.md(個人層級，適用所有專案)、/project/CLAUDE.md(團隊共用)、/project/CLAUDE.local.md(私人)。還有一條我覺得是金句的規則：如果各層之間有衝突，模型會「丟骰子決定」。避免各層之間互相矛盾，不是可有可無的選項。

MEMORY.md 是 AI 在工作過程中自己建立的筆記本，並且會在類似情境下自動查閱。

SKILL.md 就像《快打旋風》裡春麗的連續技表：一組預先定義好的動作序列，你只要下一個指令就能執行，不必每次都重新想輸入該怎麼打。他們用在 WordPress 上的 pipeline 是：/plan → /todo --tdd → /review → /verify → /submit-review。

展示環節：23 個 agent，22 分鐘

重頭戲是一場即時的 Dynamic Workflow 展示。給 orchestrator 的 prompt：分析一家真實電商過去 30 天的 LINE 對話紀錄、訂單歷史、商品與文章內容，並提出新商品建議，同時優先考量成本低廉的市場驗證方式。

結果：23 個 agent 在約 22 分鐘內完成，分成幾個階段——7 個並行負責抓取資料、3 個負責分析(痛點、營收、受眾)、3 個負責提案，最後還有一個對抗式審查階段(「假設它會失敗，反駁它」)，9 個提案裡最終只有 1 個存活下來。發現的機會：LINE/SMS 通知在沒有 WooCommerce 的情況下存在市場缺口。

那個對抗式審查階段是我最想複製的部分：大多數多 agent pipeline 只負責產出；很少有系統性地在呈現之前先把自己產出的東西打掉重練。

我的心得

• AGENTS/MEMORY/SKILL 這套框架，其實等同於 Claude Code 的系統，只是用了對非工程師更友善的命名——很適合拿來在工作上解釋這件事
• 我全域的 CLAUDE.md 裡有些內容，其實應該放進 MEMORY 或專案層級的 context
• 23 個 agent 的 Dynamic Workflow，用 Claude Code 的 Task 工具應該可以複製出來——還沒實驗過
• 🎲 骰子規則是真的：要定期稽核設定各層之間有沒有衝突

演講的結尾：在 AI 強大的年代，培養自己專屬的工作流。