01
Context
資訊脈絡
AI 現在看到的資料對不對、版本對不對、是否剛好足夠。
AI 協作・工作流程設計
AI 已經做得很快了，難的是把事情真的做完。
你可能已經用 AI 做了不少事，但背景常接不上、結果還要自己重修，出錯時又不知道從哪裡查。這些問題不一定靠改 Prompt 能解決。我通常會把工作拆開，看問題到底出在資料、工具、流程還是驗收。
先做 AI 工作流健檢你可能也遇過
AI 偶爾成功，不等於能拿來工作。
如果每次都要重新交代、重新檢查，甚至自己重做，那就不是「這次有沒有成功」的問題，而是這套做法還不能穩定工作。
從症狀開始檢查- 01
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。
- 02
它做了很多，最後還是得自己重做。
任務看似完成，但沒有清楚的完成條件，也缺少能直接檢查結果的方法。
- 03
只要一步出錯，整個流程就得重來。
過程沒有留下可追查的節點，失敗後也不知道該從哪裡繼續。
先別急著堆更多規則
我通常先查三件事。
02
Skill
可重複方法
上次做對的判斷、順序、限制與例外，有沒有被留下來。
03
Harness
執行環境
任務、工具、權限、驗收與失敗恢復，能不能真的接成一條流程。
我不會一開始就猜是哪一層。拿你手上的工作案例跑一次，通常比繼續猜有效。
我是 CabLate
執行愈來愈便宜，判斷反而更重要。
我原本做全端工程與系統設計，現在把大部分時間放在 AI 應用、Agent 與真實工作流程。我在意的不是 AI 能不能漂亮地示範一次，而是它進入工作之後能不能持續做對；出了問題，能不能查得到原因。
看作品與經歷CabAI 學習與交付平台
課程、手冊、公開資源與免費試看，都放在同一個地方。
CabLate 幫你看懂問題與選路；CabAI 保存 Library、Skill、課程、已購內容、學習狀態與 Agent API。你可以先看免費內容，再決定是否需要購買。
前往 CabAI