最近有一支影片在拆解 Lauren Tan（網路暱稱 poteto）的 AI 工作流 pstack。影片中提到她一個月合併了 2,500 張 PR（PR 是一份程式修改提案，「合併」是把這份修改正式併進主要程式碼，之後才隨發布上線），睡覺的時候 AI 也在幫她把工作做完。看完 AI 幫我做的分析，我問的是「所以我能怎麼用？」，接著問這是不是只給工程師用，那我的知識工作流呢。這篇把她的工程師工作流和我的知識工作流放在一起對照，拆出兩邊共通的骨架，最後把影片整理的六個步驟換成知識工作者的版本，附上可以直接貼給 AI 的提示詞。
- 看到別人說 AI 半夜自己把工作做完，想知道自己做不做得到
- 寫文章、做企劃、整理資料，常常要盯著 AI 一句一句改
- 不寫程式，想知道工程師那套 AI 做法自己用不用得上（pstack、hook 這些詞沒聽過也沒關係，文中第一次出現都會用白話講）
- 要幫客戶導入 AI，想知道「讓 AI 自己做」之前要先準備什麼
- 第一步不用裝任何東西：先記下你每次糾正 AI 的那句話，同一類錯誤被糾正第二次，就把它變成規則
- 一張對照表：pstack 的每個做法，在知識工作裡對應什麼
- 兩邊共通的三件事：交件附證據、錯誤做成擋得住的規則、信任一階一階放
- 影片整理的六步過關標準換成知識工作版，加三段可以直接貼給 AI 的提示詞
我看的是一支拆解 pstack 的影片，產量數字只能算影片說法
影片是 Gary Chen 的〈pstack 深度拆解！怎麼讓 AI 全自動完成你的工作？〉。我請 AI 分析時，它用的是影片的公開字幕，沒有看畫面。
影片介紹 Lauren Tan 待過 Netflix、Meta、Cursor，現在在 SpaceX 的 AI 團隊做 Grok Bot。我們另外查了公開資料：她的 GitHub 個人頁寫的是 xAI 的軟體工程師、React Compiler 核心團隊；pstack 的說明文件裡，她自述在 Meta、Netflix、Cursor 工作過。SpaceX 這個說法來自影片。
pstack 是開源的，放在 Cursor 官方的外掛 repo，也能裝進 Claude Code。裡面有 58 個技能包（技能包是寫給 AI 照著做的工作說明書），其中 24 個是寫給 AI 遵守的工程原則，跟影片說的「將近六十個、二十四個是原則」相符。
pstack 怎麼運作：規劃、實作、驗收，加上修環境
照影片的說法，pstack 有一個總管指令 /poteto-mode，它會看你現在要修錯誤、做新功能還是改效能，自動叫出對應的技能包。整套分成幾段：
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文字版
- 規劃：先讀懂現有系統，再動手。
- 實作：先定外框，先寫一定會失敗的測試。
- 驗收：附操作證據，換不同家的模型交叉審；沒過就退回實作。
- 過夜合併：寫的 AI 不能核准自己，換別的 AI 驗收。
- 修環境（/correct）：各階段反覆出現同類錯誤，就把它做成自動檢查，讓下一輪能自動檢查這類錯誤。
| 階段 | 指令 | 白話說它在做什麼 |
|---|---|---|
| 規劃 | /how、/why | 動手前先讀懂現有系統怎麼運作，再去翻修改紀錄、工單、文件，挖出當初為什麼這樣設計，避免把前人的防呆改掉 |
| 規劃 | /sharpen | 把一句模糊的需求，改寫成有驗收條件的指令，而且不擴大範圍 |
| 實作 | /architect、/arena | 先定外框再寫細節；同一個題目丟給不同家的模型各自設計，再把各家的亮點融合 |
| 實作 | /tdd | 先寫一個一定會失敗的測試，再寫程式，直到測試通過，避免 AI 為了交差，寫出配合錯誤邏輯的測試 |
| 驗收 | /create-verification-skill | 讓 AI 自己打開 App，照使用者的路徑點一遍，錄影或截圖當證據 |
| 驗收 | /blast-radius | 標出這次修改的影響範圍，小的掃一眼就好，大的多花時間看 |
| 驗收 | /interrogate | 把改好的程式丟給不同家的模型交叉審，因為同一個模型換幾個角色，很可能還是同樣的盲點 |
| 過夜 | /swarm、/show-me-your-work | 寫的 AI 不能核准自己的工作，另外派一群沒參與的 AI 驗收；AI 邊做邊填決策紀錄表，再派另一家模型核對 |
| 修環境 | /correct | AI 一直犯同一個錯，就把它變成自動檢查擋下來；寫進 AGENTS.md 這種說明檔是最後手段 |
影片作者的判斷是，現在用 AI 寫程式已經很快，「真正的瓶頸其實卡在檢查」。所以 pstack 大部分的力氣花在驗收和修環境。
影片也講了她的信任曲線，分四階：全程緊盯、AI 自己驗收、AI 自己接單、AI 自動合併。她起步時跟大多數人一樣，自己打開軟體測試、截圖、把錯誤訊息貼給 AI，影片作者轉述，她把那時候的自己形容成「人肉轉接頭」。
pstack 驗得了程式，知識工作要驗的是內容
我的判斷是這樣：pstack 驗的是程式會不會動。有測試、有自動檢查、有實機點擊，很大一部分對錯可以交給機器判：測試亮紅燈就是沒過，自動檢查擋下某種寫法就是不准用。測試通過也不代表需求全對，所以影片裡她隔天早上還是會抽查。
知識工作驗的是內容對不對、有沒有加油添醋、語氣對不對、有沒有冒犯人。這些很多只能靠另一家模型讀、靠人看。所以我的知識工作流更依賴跨家審（請另一家公司的 AI 來審）和人的最後一眼。能機械攔的是格式、流程、有沒有漏步驟，例如有沒有寫工作日記、連結點不點得開、生圖走哪條路。
驗「程式會不會動」。測試、自動檢查、實機點擊都能判對錯，所以能把人退到合併之後抽查。
驗「內容對不對、有沒有加料、語氣對不對」。機器擋得住格式和流程，內容要靠另一家 AI 讀、靠人最後看一眼。
所以它看起來是給工程師用的，是因為工程師的對錯比較容易交給機器判。它的骨架，知識工作一樣用得上。
兩條工作流對照：pstack 的做法，在我的系統裡對應什麼
我的系統裡有一套四層控制：最硬的一層是 hook，也就是 AI 做某個動作前後會自動跑的一支小程式，條件不對就擋下來；再來是所有 AI 共用的規則主檔 AGENTS.md（Claude、Codex、Gemini 讀的都是同一份）；再來是技能包；最後是各家 AI 自己的記憶。
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文字版
- 先讀規則：動手前先讀對應的技能包和規則。
- 產出：照技能包寫稿、做網頁。
- 驗收：附證據（用了什麼素材、核對了什麼），換另一家公司的 AI 審；審稿判要修改就退回改稿。
- 上線前：我不在場時只推到候選網址，正式上線等我點頭；不可逆、對外送出的事也要我個別同意。
- 修環境（錯誤轉 hook）：同類錯誤被我糾正第二次，就做成 hook（自動攔截的小程式）或寫進技能包。下一輪照規則做；做成 hook 的，目前只在 Claude 系的 AI 上自動檢查。
| pstack 的做法（影片說法） | 我的知識工作流裡對應的東西 |
|---|---|
/interrogate：不同家的模型交叉審，同一個模型換角色，盲點可能還在 | 跨家審稿：產出和主審必須是不同公司的模型，同一家只能算自我檢查或輔助審 |
| 寫 PR 的 AI 不能核准自己的 PR | 同上；成品的最後一審，由另一家模型開一個全新的對話來做 |
/correct：錯誤變成自動檢查擋下來，AGENTS.md 是最後手段 | 四層控制：漏了代價高、會重複犯的做成 hook。2026-11-01 新增「錯誤轉 hook」：同一類錯誤被糾正第二次，就直接做成 hook 或技能包，不先問我 |
| 睡前交任務，只准開 PR、不准合併 | 我不在場時，網站部署只推到候選網址，正式上線要我當輪授權；就算我說「全自動」，不可逆、對外送出、金錢、秘密外送、破壞性刪除，仍要我個別授權 |
/create-verification-skill：交件附截圖或錄影 | 「成功訊息不能當驗收證據」；收尾要寫驗收結果和證據形式；做好的網頁當輪直接打開、圖片直接顯示，沒做到 hook 會攔 |
/show-me-your-work：決策紀錄表 | 工作日記詳細版 10 點，包含判斷邏輯、踩雷配規則、驗收證據、待追的事；沒寫工作日記就收尾，hook 會擋 |
| 平行派工、總管 AI 拆任務 | 多模型分工的技能包：Gemini 4 Argon 做、Codex 審、Claude 決斷 |
| 自動進單：Grok Bot 盯使用者回報 | 朵拉（獨立的 AI 帳號）巡社群、萊卡（LINE 群助理）；朵拉發文要過三模型投票 |
| 信任曲線，一階一階放手 | 自主度三級：預設 Loop、「自動一點」、「全自動」；朵拉帳號分級授權：查收、自巡、發文三級 |
這張表左右兩邊放手的位置不一樣。她把人退到合併之後抽查；我的網站部署，比較像她說的「睡前交代、停在合併前」那一階。
共通的第一件事：交件附證據，知識工作的證據是素材、核對紀錄和打得開的成品
pstack 交到 Lauren 面前的 PR，影片中提到已經附好修改前後的操作影片和影響範圍，她看幾十秒就能判斷。影片整理給新手的建議裡也有一句很適合知識工作：整理資料，就叫 AI 列出核對過哪幾筆、怎麼核對的。
我的規則是「成功訊息不能當驗收證據」。AI 說「已完成」不算數，要看檔案內容、要看打得開的成品。這次分析影片，AI 第一句就交代它用的是公開字幕、沒有看畫面；查證結果也分成「已核實」和「沒核實到」兩欄。這兩件事就是知識工作的證據：用了什麼素材、哪些沒查到。
共通的第二件事：錯誤做成擋得住的規則，我抱怨過的好幾件事都變成了 hook
影片說，Lauren 每看到 AI 犯一次錯，問自己的是：怎麼改環境，才能讓這個錯從物理上就不可能發生。她認為寫在 AGENTS.md 裡的是軟規則，AI 讀了，聊幾句還是會忘。
我的 hook 幾乎都是這樣長出來的，每一支都留著我當時說的話：
- 2026-08-08：「總是要我提醒你寫工作日記 我覺得很煩耶」→ 收尾沒寫工作日記就擋
- 2026-08-17：「用 CX CLI 生圖 到底要講幾次？」→ 生圖沒先走 Codex 的命令列，就擋下開網頁
- 2026-09-25：「每次都要我反應你才修正，其實你一開始就應該可以給我能開的版本才對」→ 交付的網頁當輪就要打開
- 2026-10-28：「這種就是要你抓呀」「以後不要我再說了」「寫規則跟做引擎」→ 社群連結交給專門的抓取程式
規則主檔裡原本就有一條：我抱怨「怎麼講不聽」，AI 就要主動建議加 hook。這次看完影片，我又定了一條：「我覺得錯誤的東西要記得幫我轉 hook，這個還不錯」。現在同一類錯誤被糾正第二次，AI 會判斷該做成 hook 還是寫進技能包，直接做，不先問我。現在主知識庫有 55 支 hook 腳本（含共用模組，其中有些只負責共用功能，不做攔截）、118 個技能包。這些 hook 目前只在 Claude 系的 AI 上自動攔截，Codex、Gemini 讀的是同一份規則文字，沒有機械攔截。
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文字版
- 我的訊息像在糾正（用詞表偵測，可能誤判），帳本記一筆「待確認」，不存訊息原文。
- AI 先確認是不是糾正；不是就標掉，是的話把錯修好、記下分類。
- 同一類錯誤第二次，或結案後又犯，才往下走；還沒就繼續記錄。
- 選最小的處理範圍，不先問我：已有規則涵蓋就修既有的；判得準又重要就做 hook；要判斷語意就寫進技能包；要動 AGENTS 規則主檔只開候選，等我決定。
- 備份、跨家審、測試；審稿判要修改就修好再審一輪。
- 審過測過才往下：改的是技能包就此生效；做的是 hook，先只提醒、不阻擋，月度健檢確認提醒沒有誤判、我同意了，才改成阻擋。
知識工作要注意的是，做得成 hook 的多半是格式和流程。內容有沒有加油添醋，hook 判不了，還是要靠下一段的跨家審和自己讀。
- 改完規則，怎麼知道 AI 到底有沒有變乖？｜改完當下看不出來的東西，要當病人觀察不能當程式碼驗 這一段只講錯誤怎麼變成 hook，那篇把規則分成「寫得成程式判斷的」和「要靠 AI 自己遵守、得觀察的」兩邊
- AI 寫的東西我怎麼確認它是對的？：抓到 AI 偷懶之後，我把它寫進流程規則 這一段只講機制，那篇是一次 AI 沒真的做事卻回報完成，我怎麼抓到、怎麼寫成規則
做跟審分開，而且換一家公司的 AI 來審
影片裡 /interrogate 的理由是：同一個模型換幾個角色，很可能還是留著同樣的盲點。寫 PR 的 AI 也永遠不能核准自己的 PR。
我的跨家審稿是同一個道理：產出和主審要是不同公司的模型。同一家的模型可以先自我檢查，但不能算數。
跨家審也會錯。我寫過一次真實的互審，對方退了我九項，其中三項是我真的寫錯，但它自己也錯了兩項。所以互審拿到的是一張待驗清單，要不要改，還是自己決定。
- OpenAI 出了官方外掛，讓 Codex 能接到 Claude Code 一起工作｜codex-plugin-cc 這一段只講為什麼要換一家，那篇有三輪退件九項的完整過程，和零成本就能用的互審提示詞
- 如何讓兩個不同的 AI 互相挑錯、自己訂正？：我的企劃送出前先被模擬評審打了 2/5 分 這一段講審稿，那篇是企劃版的做法：兩家各自寫完再互審
共通的第三件事：信任一階一階放，先把地基打好再談全自動
影片中提到，Lauren 為了爬上第四階，先花了六百多張 PR 整理專案；第一次讓 AI 整晚自己跑、自己合併，她其實很怕半夜把系統弄垮。她也提醒，地基還沒打好就開十幾個 AI 平行跑，只會用十倍的速度產出垃圾。
我的系統也是分級放手。平常是預設 Loop，AI 按任務風險自己分級；我說「自動一點」，它就少問一點；說「全自動」，它才一路跑到完成，但不可逆和對外送出的事仍然要我點頭。朵拉帳號也是一樣，查收、自巡、發文分三級授權，發文是最後一級，發之前要過三模型投票。
- 每件事 AI 都要我確認，怎麼可以更自動？｜什麼是迴圈工程 Loop Engineering 這一段只講分級放手，那篇把迴圈工程從頭講清楚，也講到先手動跑穩、最後才自動化
- AI 出錯不可怕，沒有備援才可怕：一次搞壞 170 檔案的教訓 這一段講放手的順序，那篇是放手之後真的出錯，靠哪三道防線零遺失收場
寫這篇文章的那段對話，剛好把三件事跑了一遍
這篇文章的起點是一段對話，那段對話剛好把上面三件事都跑過一次：
- 我把影片丟給 AI，它用公開字幕分析，沒有看畫面。這是交件附證據：先講清楚用了什麼素材。
- 我請 Anthropic 的 Fable 和 Google 的 Gemini 4 Argon 各自分析，再請 OpenAI 的另一個模型審 Fable 的分析。Gemini 4 Argon 做到一半額度用完，我才定好互審的備援順序。這是做跟審分開。
- 排順序時，AI 第一次把 Codex 的「GPT Sol」誤判成另一個模型（gpt-oss），被我糾正。這個錯誤成了「錯誤轉 hook」帳本的第一筆。這是錯誤轉規則。
- 「錯誤轉 hook」這套設計，由我的 Claude 審查技能包「審話一哥」和 Codex 的 GPT Sol 各審一輪，兩邊都判「要修改」，合併採納後才施工。施工完再交給 GPT Sol 開新對話終審，三輪都判「要修改」，每輪抓到的問題都修掉並寫成測試，最後 48 項測試全過。這是跨家審加上測試證據。
最後我說的是：「這個 hook 該做的也就做，技能包該寫的就寫。好，不要再問我了哈，回圈工程。」這一句就是放手的那一階。
想向 Lauren 學：影片整理的六步，換成知識工作者的版本
影片最後把 Lauren 給新手的建議整理成六步，每一步都有過關標準。我把右邊那欄換成知識工作的做法：
| 步驟 | 影片的過關標準 | 知識工作可以這樣做 |
|---|---|---|
| 1. 先用一個 AI，看它怎麼失敗 | 講得出它最常犯的三種錯 | 每次開口糾正 AI，就記下那句話 |
| 2. 把糾正變成規則 | 同一種錯不再出現第二次；能用 hook 攔就不要只寫在文件裡 | 寫進 AI 每次都會讀的說明檔（例如 Claude 的專案指示、ChatGPT 的自訂指令，或 CLAUDE.md 這種檔案）；格式、流程、漏步驟這類，請 AI 做成自動檢查 |
| 3. 交件一定要附證據 | 不用自己打開檔案，光看證據就能判斷對不對 | 整理資料：列出核對過哪幾筆、怎麼核對；分析素材：交代用了什麼、哪些沒查到；做網頁：打開截圖給你看 |
| 4. 同時開兩三個 AI，做跟審分開 | 三個 AI 顧得過來，交回來的大部分不用重做 | 寫的和審的換不同公司的模型 |
| 5. 睡前交代任務，停在合併前 | 完成條件非黑即白，卡太久就停下寫原因 | 發布、刪資料、對外發訊息這種難挽回的動作，留給隔天的自己 |
| 6. 自動合併，讓工作自己找上門 | 連續幾個早上，都不用幫它收拾殘局 | 知識工作的「合併」多半就是對外發布，先挑一個範圍很窄的地方放手 |
影片作者也建議，一般人先從另一套工作流起步：Matt Pocock 的技能包。那套把重心放在動工前讓 AI 把需求問清楚、合併前由人看過證據。影片的說法是兩套沒有誰比較好：想法還模糊、要從零做新東西時，Matt 那套比較適合；已經有大量舊東西、重點是不能改壞時，pstack 用起來比較舒服。
影片最後說，按部就班走完，你得到的會是屬於你自己的工作流。我的知識工作流就是這樣長出來的。
今天就能開始：記糾正、附證據、換家挑錯的三段提示詞
第一步不用裝任何東西。先讓 AI 幫你記下每次的糾正：
交件時，要它附上證據：
拿去給另一家公司的 AI 挑錯：
這篇的誠實邊界：哪些沒查到、我自己停在哪一階
- 影片裡的產量數字（2,500 張 PR、一天八十幾張、醒來 20 張、六百多張打地基）都沒有找到原始出處，只能當影片說法。
/swarm的驗收 AI 有沒有用不同家的模型，我們查到的說明文件沒有寫清楚。- 我這邊，hook 擋得住的是格式和流程；內容對不對，靠跨家審和自己讀，跨家審本身也會錯。
驗證跟放手，工程師和知識工作者走的是同一條路
pstack 讓我看到的，是一個人怎麼把自己一步一步往工作流程的後面移。工具和指令是工程師的，骨架是共通的：交件附證據、錯誤做成擋得住的規則、信任一階一階放。從下一次你開口糾正 AI 開始記，就是第一階。
- 改完規則，怎麼知道 AI 到底有沒有變乖？ 記下的糾正變成規則之後，怎麼確認它真的有效
- AI 寫的東西我怎麼確認它是對的？ 一次 AI 回報完成卻沒真的做，抓到之後怎麼寫進流程
- OpenAI 出了官方外掛，讓 Codex 能接到 Claude Code 一起工作 換一家 AI 來審的完整案例與提示詞
- 如何讓兩個不同的 AI 互相挑錯、自己訂正？ 企劃版的雙軌互審
- 每件事 AI 都要我確認，怎麼可以更自動？ 分級放手背後的迴圈工程
- AI 出錯不可怕，沒有備援才可怕 放手之後出錯，怎麼零遺失收場
- 工作日記老是忘記寫，能叫 AI 自動收集嗎？ 往後一步：決策紀錄表在知識工作裡就是工作日記，這篇講怎麼讓 AI 自動記
- 給老闆的駕馭思維：把不敢對員工說的，講給 AI 聽 往前一步：在交代任務之前，先把要求講到位
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