# AI 採用五階自測表

> 出處：這份自測整理自 Claude Code 創造者 Boris Cherny 於 2026 年 7 月公開的《Steps of AI Adoption》（[原文連結](https://claude.ai/code/artifact/bfdfaef9-bc62-4dfe-ba9e-c58a26c9accf)）。五題與各階建議為 AI 主理人的衍生整理，不是原文內容。

## 先懂一件事：五階在量什麼

這五階量的不是你用了幾個工具，是你對 AI 的信任累積到哪——信任累積多少，你就能放手多少。

| 階 | 同時在跑的 AI | 你的角色 |
|---|---|---|
| 第 0 階 門禁 | 0 | 被流程擋在門外 |
| 第 1 階 搭檔 | 1 | 每行都盯 |
| 第 2 階 並行 | 約 10 | 指揮、審產出 |
| 第 3 階 授權 | 約 100 | 管理規則、AI 會自己啟動 AI |
| 第 4 階 AI 原生 | 1000 以上 | 只給方向、看例外 |

## 五題自測

每題誠實回答「是」或「否」，數「是」的題數。

1. **AI 的產出，你不用每行都看**，因為有自動檢查先把關？
2. **你經常同時跑一個以上的 AI 工作**，各自有隔離的工作區、不會互相蓋掉？
3. **AI 的產出在你看到之前**，會先通過測試或驗證？
4. **有些工作是 AI 自己排程、自己啟動的**，不需要你按？
5. **你多數時間在給方向、看例外**，而不是逐字檢查？

## 對照結果與下一步

### 「是」0–1 題 → 第 1 階：搭檔

你還在結對期：AI 寫、你逐行看，工作是同步的，你的注意力就是上限。

下一步（挑一件就好）：
- 找出你最常請 AI 做的一類工作，替它建立第一道自動檢查（測試、格式檢查、或「跑一遍給我看結果」）。
- 練習開第二個並行工作：一個在跑的時候，去開另一個。
- 訂一條標準：什麼樣的產出你願意「抽查」而不是「全查」。

### 「是」2–3 題 → 第 2 階：並行

你已經在指揮位上：多個 AI 並行、你審最終產出。新的瓶頸是你審產出的速度。

下一步：
- 讓 AI 互相檢查：一個產出、另一個先審，你只看通過的。
- 把每次都要提醒的規則寫成固定的工作說明，不要每次重講。
- 給每個並行工作隔離的工作區，避免互相蓋掉成果。

### 「是」4 題 → 第 3 階：授權

AI 會自己啟動工作、系統自己運轉，你管理的是規則。

下一步：
- 抄下這句警告：「在驗證值得信任之前，先別擴大 AI 的數量。」先有驗證，再有規模。
- 替每一類自動化工作補一個「出事會通知你」的例外警報。
- 每週問一次：這些自動跑的工作，是我本來就會做的事嗎？不是的話，關掉它。

### 「是」5 題 → 第 4 階：AI 原生

多數工作由 AI 自己發起，你以意圖導引、以例外監控。

下一步：
- 盤點還有哪一類重複工作值得變成「按一下就跑完」的流程。
- 替不同類型的工作設不同的防護欄：能自動的全自動，需要人拍板的明確留給人。
- 留意天花板：需要品味判斷的產出（觀點、取捨、風格），最終驗收者仍然是你。

## 一個提醒

這份自測量的是體感，不是證照。它唯一的用途，是幫你找出下一道該補的檢查在哪裡——升階靠的從來不是多開幾個視窗，是多建一道你敢不看的檢查。

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完整拆解：[Claude Code 之父畫了一張表：你把 AI 用到第幾階？](https://be-ai-curator.com/blog/ai-adoption-five-steps-trust-ladder)