把 AI 当同事用：边界、权限和验收（附我的验收清单）
用了一年之后，我把它从「工具」改成了「同事」——因为我发现，出问题的从来不是它的能力，而是我没有交代清楚边界。
用了一年多，我换了个说法：以前我把它当「工具」，现在我把它当「刚入职的同事」。
这个说法不是为了好听。是因为出问题的场景变了。
当工具出了问题，我怪工具；当同事出了问题，我会先想——是我没说清楚吗？
一、边界：说不清楚的活，它一定做不好
「帮我整理一下这批反馈」——这句话我吃过亏。
它整理了，还顺手把语气客气的差评归类成了好评。
问题不在它笨，在于「整理」这两个字，对人和对模型不是一件事。
现在的写法是拆成可以验收的动词：
提取 → 去重 → 按「问题类型」分组 → 输出三列表格
凡是不能用动词拆开的任务，都不要交给它。
二、权限：从最小开始给
给权限这件事，我犯过一个很典型的错：
第一版直接给了写权限，它很勤快地「顺手」改了三条不该改的记录。
现在的做法是三档：
| 档位 | 权限 | 适用 |
|---|---|---|
| 读 | 只能看和总结 | 默认档 |
| 草稿 | 可以产出，但不能落地 | 大多数任务 |
| 执行 | 可以直接改 | 只有确认过流程的才给 |
绝大多数任务，停在「草稿」这一档就够了，最后那一下由人点。
三、验收：没有标准就等于没交付
「写得好一点」是没办法验收的。换成可检查的条件之后，返工率明显下降：
不超过 300 字、必须包含三个数据、不出现形容词堆砌、结论放第一段
四、一个重要变化：我开始记录它的错误
现在有一个文档，只记两类东西：
它做错的、以及我当时是怎么交代的。
记到第三个月我发现，绝大多数错误都能追到「我没说清楚」这一条上。
这个发现让我在写需求上花的力气，比换模型大得多。
五、这套办法的价值
它其实不是 AI 方法论，
是把「交代事情」这件事做扎实了。
有意思的是，同一套写法用在人身上也成立：边界清楚、权限明确、验收具体。
只是对着人可以直接沟通，对着它必须一次写清楚。
我的完整验收清单放在下面的附件里，可以直接拿去用。
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