把工作交給 AI 之前，先定好它什麼時候該來找你

一位獨立開發者，過去一年幾乎沒再親手看過代碼，開發工作靠與 AI 對話推進。他同時對接四五個項目，一台電腦二十四小時運行，任務進來就由 AI 接手。有一次他人在外面，兩天裡 AI 處理了九十五個任務，他真正需要出面的，只有三五次。

聽起來像未來已經來了。但他在分享裡花了更多時間講的，是另一面：這套東西是怎麼失控的，又是怎麼被管住的。

沒完沒了的審核

現場有人問了一個很具體的問題。他讓一個 AI 寫代碼，另一個 AI 審核；審核提出問題，開發修改；再審核，又提問題；再修改……有些任務就這樣轉了很久，停不下來。

這位開發者說，自己最近也遇到一樣的事。他們的處理方法不神奇：連續三次沒有通過，就不能再按原來的辦法做。升級——換一個能力更強的模型再試；還不行，交給人。

三次是他們選的數字，不是定律。真正的原則是：給失敗安排下一步去向。沒有這一條，自動化就會在原地打轉，燒着錢，看起來一直很忙。

讓它知道該去找誰

第二條原則，是 AI 必須有一個「找人的入口」。

遇到解決不了的阻塞，它要能告訴人：我卡住了，需要你做決定。反過來，人的指令要能打斷它——已經試了三次，人在群裡說一句「停，換個思路」，這句話的優先級要高過所有正在自動執行的東西。

把任務交出去，不等於把叫停、改方向和接管的能力也交出去。

報價，不能讓 AI 隨便報

另一位用 AI 做外貿的創業者，被問到哪裡不能放心自動化，答得最明確的是報價。

理由樸素：AI 會有幻覺，也會拿過時的數據算賬，比如把兩年前的匯率當成現在的。前面幾百字寫得再專業，最後數字算錯，利潤就沒了。

所以在他的流程裡，報價不是一個模型生成完就發給客戶。他讓一個模型先算，再讓另一個模型複查，最後自己人工核對。AI 幫他準備和檢查報價，不替他承擔報價的責任。

給小團隊的三條線

這兩位做的是不同的生意，管 AI 的辦法卻很接近。我們把它整理成三條線，建議任何準備把工作交給 AI 的小團隊，在動手之前先畫好。

• 失敗線。連續幾次沒做好就停，升級或找人；不要讓它無限重試。
• 接管線。人隨時可以打斷、改方向、拿回來；AI 有一個明確的求助通道。
• 責任線。凡是對外的金額、承諾、法律文字，AI 可以起草和複查，發出之前必須經人手。

三條線畫好，才談得上「放手」。沒畫好就放手，不是自動化，是把方向盤鬆開。

那位開發者講完兩天九十五個任務之後，緊接着說了一句：不能完全相信它。這句話不是給 AI 潑冷水，是給「交出去」這個動作配上了另一半——交出去的同時，留着叫停的權力。這一半做好了，前一半才敢做大。