這份不是輪播圖的文字版，而是拿來判斷「哪件事可以先交給 AI 自己跑」的自檢表。
最近大家一邊玩 Fable 5，一邊等 GPT-5.6。模型會繼續變強，但你的 AI 工作系統如果還停在「每次都重新問一句」，效果通常不會自然變順。
可以先用這份表檢查：你現在只是會下 Prompt，還是已經把 Context、Harness、Loop 都補到能讓 AI 穩定接手？
STEP 01四層階梯
| 層級 | 你交出去的是什麼 | 白話說法 | 適合先練的例子 |
|---|---|---|---|
| 1. Prompt | 一次指令 | 把話講清楚，讓 AI 回你一次 | 改一封信、整理一段會議記錄 |
| 2. Context | 背景與規則 | 先給它看範例、資料、格式 | 固定週報格式、品牌聲音規則 |
| 3. Harness | 工具、權限與檔案 | 幫它把工作桌擺好，讓它真的做得到 | 讀資料夾、查文件、寫草稿 |
| 4. Loop | 重複運轉方式 | 讓它一輪一輪跑，達標才回來找你 | 每天整理摘要、檢查漏項、重跑到合格 |
最容易搞錯的是第四層。它不是「把同一個提示詞多貼幾次」，而是你要先設好它怎麼開始、怎麼檢查、什麼時候停止、失敗時怎麼回報。
STEP 02交出去前先問四題
1. 寫得出驗證嗎？
你能不能講清楚「怎樣算對」？
該交出去：
- 每天早上整理前一天客服留言，輸出三欄：常見問題、需要人工處理、可直接回覆。
- 驗證方式：每則留言都必須被歸到一欄，不能漏；有個資或退款字樣要進人工處理。
先別交：
- 判斷一篇貼文「好不好看」。
- 問題是你還沒定義什麼叫好：是收藏、留言、品牌調性，還是轉單？
2. 目標夠清楚嗎？
你能不能說出「到哪裡算完成」？
該交出去：
- 每週把 10 則靈感整理成 3 個可寫選題。
- 完成標準：每題都有受眾痛點、可複製動作、來源連結。
先別交：
- 「幫我把內容策略變好」。
- 這句太大，AI 會一直繞。先拆成「找出最近三篇互動低的共同原因」。
3. 照時間來嗎？
這件事是不是固定週期就該重跑？
該交出去：
- 每天 09:00 把昨天的網站流量、留言、下載數整理成一段摘要。
- 因為它有固定時間、固定資料來源、固定輸出。
先別交：
- 有重大產品更新時才要寫一篇觀點文。
- 它不是固定週期，應該先由人判斷事件值不值得寫。
4. 還要每輪盯嗎？
如果每一輪都需要你決定下一步，那它可能還不適合變迴圈。
該交出去：
- AI 先跑初稿，再照檢查表自修三輪；三輪後仍不合格才丟回來。
- 因為你已經把修正規則和停止點都講清楚。
先別交：
- 每跑一步都要你看一眼，決定要不要繼續。
- 這只是把人工操作切碎，不是迴圈。
STEP 03Loop 四種類型
| 類型 | 適合情境 | 非工程例子 | 交出去前要先定義 |
|---|---|---|---|
| Turn loop | 每一輪都能自我檢查 | 文案自修三輪、簡報摘要自查 | 檢查表、最多跑幾輪 |
| Goal loop | 跑到達標才停 | 找 20 筆合格名單、篩 3 個可寫選題 | 什麼叫合格、到哪算完成 |
| Time loop | 固定時間重跑 | 每天 09:00 摘要、每週內容復盤 | 時間、資料來源、輸出格式 |
| Event loop | 有事件才啟動 | 新留言分類、新表單補背景、新檔案摘要 | 觸發事件、例外處理 |
STEP 04Goal 怎樣才算具體
不夠具體：
- 把內容策略變好。
- 幫我找一些可能客戶。
- 幫我整理一下資料。
比較具體：
- 從 10 則靈感裡選 3 個可寫選題，每題都要有受眾痛點、來源連結、可複製動作、留言誘因。
- 從 50 筆公司名單裡挑 20 筆，每筆都要有產業、近期事件、可能痛點、第一句開場。
- 把今天新增的客服留言分成三欄：可直接回覆、需要人工處理、可能變 FAQ。
STEP 05最小起手式
找一件你每天都在重複、又清楚知道怎樣算對的事，先用這段話交給 AI：
markdown
我想把這件事變成一個小迴圈：
任務：
（寫下你每天重複做的事）
輸入：
（AI 每次會拿到哪些資料）
完成標準：
（怎樣算對，至少列 3 條）
失敗時：
（遇到哪些情況要停下來問我）
請先不要直接執行。
先幫我檢查：這件事適不適合交給 AI 自己跑？
如果適合，請幫我把它拆成「開始條件、驗證方式、停止點、回報格式」。
如果不適合，請指出卡在哪一題。STEP 06Fable 5 / GPT-5.6 健檢提示
如果你想趁模型升級前檢查自己的 AI 工作流，可以把一段你常用的流程、專案規則或交接檔貼上去，直接問：
markdown
請用 Prompt / Context / Harness / Loop 四層，檢查我現在的 AI 工作流。
請逐層列出：
1. 我已經做對的事
2. 缺的證據或缺的設定
3. 最小可補的一步
最後請用紅 / 黃 / 綠標示每一層，並告訴我哪一層最值得先補。
請先不要幫我重寫整套系統。
先判斷這件事適不適合變成一個小迴圈。
如果不適合，請指出是卡在目標、資料、工具、驗證，還是停止點。你要看的不是它能不能把話講漂亮，而是它能不能指出你現在缺哪一層。
STEP 07快速判斷
如果四題裡有兩題以上答不出來，先別急著自動化。你要補的不是更長的提示詞，而是更清楚的驗證方式。
STEP 08參考來源
這份清單不是把「自動化」講得很神，而是把 Anthropic Engineering 已經在談的 agent / workflows / tools 工程題，翻成一般工作者也能拿來自檢的版本。
- Claude Blog: Getting started with loops
- Anthropic Engineering: Building Effective AI Agents
- Anthropic Engineering: How we built our multi-agent research system
- Anthropic Engineering: Writing effective tools for AI agents