跟 AI Agent 一起寫程式(三):引導,而不是餵答案

📚 《跟 AI Agent 一起寫程式》　這是一個 7 篇的系列,記錄我跟 AI coding agent 真實協作、一起蓋出這個站的工作法。

1. 心態與分工:它是協作者,不是神諭
2. 怎麼開場:脈絡、計劃、拆任務
3. 引導,而不是餵答案(本篇)
4. 怎麼收尾:驗證、review、何時自己接手
5. 信任的光譜:什麼時候盯緊、什麼時候放手
6. 工具與長期記憶:把協作規模化
7. 完整復盤:我們怎麼蓋出 8 軌道 64 課

前兩篇講的,都是「我知道我要什麼,怎麼把它講清楚」。這一篇要講一個剛好相反的情況——也是我自己最常用、但很少人談的協作技巧:

有時候我心裡其實已經有一個答案了,卻故意不講出來。

因為我要的,不是「我那個答案」。我那個答案我自己想得到,何必勞駕 agent?我真正想要的,是一個比我原本更好的答案。而要逼出那個更好的答案,我得忍住「直接餵」的衝動,改用引導。

餵答案的隱形代價:你把天花板鎖死了

直接告訴 agent「就照我的方法做」,當然最省事,結果也最可控。但它有個隱形代價:

你一旦把答案說出口,就等於替整件事封了頂——成果最好也就跟你想的一樣好,不會更好。

Agent 是個很強的「順著你走」的夥伴。你給它一個明確方向,它會非常忠實地把那個方向走到底——包括把那個方向的盲點也一起走到底。它不太會主動跳出你的框架說「其實有個更妙的做法你沒想到」,除非你留了空間讓它去想。

而很多時候,我並不確定我的答案是不是最好的。我只是「有一個還行的答案」。這種時候,把答案藏起來、讓 agent 在一張更乾淨的白紙上發想,反而常常掉出我沒想到的東西。

我的做法:假意討論,先養脈絡

所以我發展出一個有點「腹黑」的習慣。我把它叫假意討論。

我不會說「幫我做 X,方法是 A」。我會裝作自己也還沒想清楚,丟一些開放的、甚至有點漫無邊際的問題:

• 「我在想下一步可以做點什麼,你覺得有哪些方向?」
• 「這個東西如果要做得有意思一點,可以怎麼搞?」
• 「假設不考慮成本,你會怎麼設計?」

表面上我們在閒聊「有的沒的」,實際上我在做兩件事:

第一,養脈絡。 每一輪來回,agent 對「我在乎什麼、這個專案的調性、什麼算好」的理解就更深一層。它腦中那張關於這件事的圖,是在對話裡一點一點長出來的。脈絡夠厚,它後面的發想才會貼題,而不是天馬行空地亂提。

第二,我在偷偷評估它。 我心裡那個「還行的答案」其實是一把尺。我拿它去量 agent 提的東西:

• 它提的,有沒有搆到我的答案?(代表它真的理解了問題)
• 有沒有超過我的答案?(賺到了,我學到新東西)
• 還是全在我答案的水平線以下?(代表脈絡還不夠,或這個問題它 hold 不住)

關鍵的判斷:什麼時候從「討論」切換到「執行」

假意討論不能無限聊下去——聊太久是浪費,而且會把工作記憶塞滿。重點是抓準那個切換點:從「我們還在發想」切到「好,就這個,去做」。

我切換的訊號,大概是這幾個:

• 脈絡夠厚了:它的回應開始能接住我沒明講的考量,代表它「懂這件事了」。
• 發想夠創新了:它提的東西搆到、甚至超過我心裡那把尺。這時候繼續聊邊際效益就遞減了。
• 方向收斂了:七嘴八舌的選項,慢慢聚成一兩個明顯較好的。

一旦這三個訊號到齊,我就會收網:「好,就用這個方向,開始做。」——而且這時候,要做的那個方案,往往已經混進了它的貢獻,不再是我進門時帶著的那個原始答案了。

反過來,如果聊了幾輪,它的發想始終在我那把尺以下,那訊號也很清楚:要嘛這個問題它接不住(那我就自己定方向、把它降級成執行),要嘛是我脈絡給得不夠(那我補背景再來)。 假意討論的好處就是,這個判斷我在它動手之前就做完了,沒有沉沒成本。

這跟第二篇的「先計劃再實作」是同一條脈絡,但更進一步。計劃是「我知道要什麼,先對齊」;引導是「我不確定最好的是什麼,先一起想」。前者求對齊,後者求超越。

一個真實的例子

這個站的程式實驗室,從 AI/ML 那幾條軌道收尾之後該往哪走,就是這樣聊出來的。

我心裡其實有個模糊的方向,但我沒直接講。我先問 agent「你推薦下一個主題做什麼?」——讓它在我已經鋪好的脈絡(它早就摸熟了整個 lab 的結構跟調性)上去提案。它一口氣給了好幾條,有些正是我想的,有些是我沒往那邊想的角度。

看完它的提案,我反而想清楚了自己要什麼,於是回它:「我全都想做,你寫個計劃,我們依序完成。」——你看,最後拍板的方向,比我進門時帶的那個更大、更完整。 那不是我餵給它的,是我們聊出來的。

如果我一進門就說「做強化學習軌道,八堂課,這樣這樣教」,我會得到一條合格的軌道。但我不會得到「乾脆把四條軌道一次規劃成一個完整學習路徑」這個更好的版本——因為我自己一開始也沒想到那麼遠。

引導的本質:刻意不當神諭

講到底,引導是一種刻意的自我克制。

第一篇說「別把 agent 當神諭」,多半是在講它的局限——它會錯、會亂編。但這一篇講的是另一面:就算你自己有答案,也別急著當那個發號施令的神。 因為一個好的協作夥伴,價值不只在「替你執行」,還在「幫你想得更好」。而後面這個價值,只有當你願意留白、願意被它影響的時候,才拿得到。

最省事的協作,是你下令、它照做。但最有價值的協作,常常是你先按住答案,陪它繞一段,讓更好的東西自己長出來——然後你才動手,把那個「更好的」變成真的。

下一篇,我們翻到任務的另一頭:東西做出來了,怎麼收尾——怎麼驗證它沒在唬你、什麼時候該自己接手把最後一哩走完。