最近在弄 Meta-DAG 和股票系統時，我突然發現一個超反直覺的事：
AI 不會讓你變清醒，它只會放大你原本的清晰度。
如果你已經很清楚，AI 幫你更快更準。
如果你自己還霧煞煞，AI 會讓你更霧。
這不是 AI 的錯，這就是協作的本質。
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清醒的時候：Meta-DAG 順到爆
去年底開始決定做 Meta-DAG 時，腦袋很清楚：
目標就是「Process Over Trust」
要解決 AI 亂輸出的問題
架構也想好了：HardGate + MemoryCard
結果跟 AI 聊超順：
ChatGPT 直接幫我把 HardGate 邏輯寫好
Claude 幫我檢查一致性
Gemini 抓規則衝突
三個月就出 MVP，還在 3.5 小時內提交 Dev.to Challenge。
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可是模糊的時候：股票系統卡到想哭...
前陣子想把股票筆記工程化，腦袋一團亂：
到底新視窗要不要看完整筆記？
implicit 規則誰來推？
這系統到底是選股還是防亂？
結果問 AI，答案也跟著飄：
一個視窗說「不需要看那些檔案」
另一個說「系統不該依賴語境」
我越問越困惑：到底要不要看啊？！
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轉折點
直到某個視窗補了一句：
「新視窗不是在理解你的世界觀，而是在執行你已經做完的決策。」
我才突然醒了：我把「設計」和「執行」混在一起了。
那麼一旦分清楚：
設計時我自己看筆記推規則（允許模糊）
可是執行時 AI 照規則跑（一定必須清醒）
AI 馬上變回神了(而且還一副你現在才搞懂阿😏)。
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核心發現：AI 是放大鏡，不是燈塔
我以前總以為：
「我現在霧霧的，但 AI 會幫我理清楚。」
錯了。
AI 的真實公式(我理解的)是：
你的清晰度 × AI 能力 = 最終結果
你 70% 清楚 → AI 幫你到 80%
你 30% 清楚 → AI 可能讓你掉到 20%（因為它給你一堆選項）
它只會放大你原本的狀態。
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為什麼會這樣？
AI 其實沒有自己的意圖或想法，只從你的問題去做推測
你模糊，它就給一堆可能（怕漏掉）
你更困惑，再問，它給更多可能
惡性循環
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怎麼辦？我的實戰小技巧
現在我跟 AI 合作前會先問自己三件事：
我到底要什麼？
我現在卡在哪？
我要 AI 幫我做什麼？
如果這三個答不出來，就先別問。
還有一招：
如果聊著聊著選項越來越多，我就立刻停下來——這是「越聊越模糊」的警鈴。
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最後的 meta 反思
這個發現讓我更懂 Meta-DAG 的「Process Over Trust」：
不是不相信 AI，而是相信清晰的流程。
而清晰的流程，需要一個清醒的設計者。
如果你自己都霧霧的，再強的 AI 也救不了。
反過來，
如果你清醒，AI 就是最強的加速器。
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寫給未來的自己：
下次覺得「AI 怎麼答得這麼亂」時，
先問問自己：
「是我亂，還是我讓它亂？」
多數時候，是後者。
AI 是鏡子，
它照出來的，是你自己的清晰度。
2026/01/05 深夜隨筆
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