隨筆記一下今天客戶學到的東西。
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客戶的病狀根因
- 沒有訂好 spec、結論沒落成檔案，context 太亂，long-context 模型產出 drift。
- model tier 與 effort 設定錯，模型沒有 budget 做 verification。
- 沒有發散收斂的節奏：想延伸時模型收斂，想收斂時模型發散。
我開的解方
一、三層模型分工：Fable 規劃、Opus 執行、Sonnet 調查，搭配 effort 設定。
講到模型搭配，順便講一個跟多數人相反的用法。大部分的人的模型搭配好像都是「主 Agent 用強的，subagent 用弱的」。但我最近也喜歡用另外一種方式：「Subagent 用強的，主 Agent 用弱的」。
我會把它想像成是臨時請一個顧問，來給一次性的建議。其實也很好用，而且範圍明確（指定他要讀的文檔）時非常省 token。
小廟不一定要一直供著大佛。
二、用 grill-me 把模糊感受逼問成具體規劃：known-knowns / known-unknowns / unknown-unknowns。
三、診斷 prompt 寫法：要求 AI 先 pinpoint root cause，再建 traceable/observable infrastructure（每個節點留 log）。
四、四個工具：explain（白話重講）、history-find（跨工具語意搜尋）、stt（語音輸入）、Codex plugin（對抗式覆核）。
模型治理：只有 Hook 治得了話癆
在幫客戶梳理 prompt 與 rules 時，我也再次印證了一件事：只有好的 hook 才能治得了 Opus 5 的話癆，望周知。官方建議說 5 代模型的 rules 要精簡，但是 5 代模型本身並不知道這件事。