第一次用 agent 时，我也会扔一句“帮我改一下”。它确实会动手，可结果经常不是我想要的。后来我才发现，这句话对人也没法交代。改哪里，保留什么，做到什么程度算结束，我一个都没说。
这件事有点像带刚进组的同学。能力当然重要，但交接方式也决定了他能做成什么样。
先把工作说清楚
现在我给 agent 任务，会先写清楚资料在哪、哪些文件不能碰、结果要怎么验收。遇到有风险的操作，让它先问。这个过程很麻烦，却会暴露一个问题：有时我自己也没想清楚。
agent 在这里像一面镜子。指令含糊，输出通常也含糊。它偶尔能猜中，但我不愿意把稳定性押在猜测上。
记忆要能看见，也要能修改
如果每天都要重新解释背景，再聪明的助手也会让人疲惫。我更信任写在文件里的记忆：项目状态、我的偏好、哪些坑已经踩过。它们能被检查，写错了也能改。
所谓“越用越懂我”，很多时候没有那么神秘。只是过去发生的事终于被记下来了。
权限宁可慢一点给
会做事，不等于一开始就该拿到所有权限。我通常先让它读资料、提方案，再决定是否允许执行。能回滚的操作可以放开一些，涉及账号、发布和删除时就谨慎一点。
我不觉得这是不信任 AI。实习生刚入职，也不会第一天就拿到公司所有钥匙。
最后还是人的责任
agent 可以帮我查、写、改、跑流程，但任务为什么要做、什么结果能接受，还是得由人决定。用久以后，我最明显的变化并不是做事更快，而是开始认真写规则、留记录、定验收标准。
它没有替我省掉思考。很多时候，它只是让我没法继续含糊下去。