委派：讓 AI 做對的事

💬 Alex 碎碎念

簡單來說：你不能叫一個新員工做他根本不懂的事，AI 也一樣。委派的關鍵，是你先想清楚。

第一次沒做好或是聽不懂，代表你是正常人！

🎯 學習目標

📚 Know (知道)

• 了解委派的三個層次：問題意識、平台意識、任務委派

🛠️ Use (使用)

• 能夠說明為什麼委派需要你自己的專業判斷

🚀 Do (實作)

• 拿一個本週實際要做的任務，用三原則拆解：確定任務是一件事、寫出規格、確認數量不超過三個
• 試著對 AI 下一個「叫小弟」式的指令，然後對照結果：AI 做的跟你期待的是否一致？
• 如果結果不對，先回頭檢查規格有沒有說清楚，再問自己：問題意識是否夠清晰？

🔧 Manage (管理)

• 驗收標準在委派前就要說清楚：AI 回答完，你要問自己「這個結果符合我一開始說的成功條件嗎？」
• 如果 AI 連續兩次做不對，通常不是 AI 的問題——是任務規格需要重寫，或者這件事根本不適合委派
• 知道何時收手：當你花在修改 AI 結果的時間，超過自己直接做的時間，就應該暫停、重新評估委派方式

📋 流程

AI 委派就像叫小弟

姊姊叫弟弟去買麵，你會這樣說：

1. 先去買麵（買什麼麵、什麼口味，講清楚）
2. 再去買飲料（給 100 塊，剩下的買飲料）
3. 再去接爸爸

你不會給弟弟超過 3 個任務，而且「買東西回來」本身就是一個任務。

這就是 AI 委派的三個核心原則：

::: steps

• title: 給最簡單的任務 body: | 通常就只有一件事情。「買麵」是一件事，不要混進 5 件雜事。
• title: 講清楚規格 body: | 什麼麵、什麼飲料、什麼預算。AI 不會猜你心裡想什麼。
• title: 不超過 3 個任務 body: | 你叫小弟跑超過 3 件事，他會漏掉一件。AI 也是。 :::

委派的三個層次

層次一：問題意識（Problem Awareness）

在用 AI 之前，先問自己：

• 我到底要解決什麼問題？
• 成功的樣子是什麼？
• 我有哪些限制？

重點：沒有清楚的問題意識，AI 只會幫你更快地做錯事。

層次二：平台意識（Platform Awareness）

了解你有哪些 AI 工具，以及它們各自的強項和限制：

• 哪個 AI 最適合這個任務？
• 這個 AI 有什麼我需要注意的限制？
• 它的知識截止日期是什麼時候？

層次三：任務委派（Task Delegation）

把任務的正確部分交給 AI：

• 哪些部分適合 AI？
• 哪些部分需要你的專業判斷？
• AI 做完後，我要怎麼驗收？

為什麼你的專業判斷不可缺少？

AI 很強大，但它不了解你的工作情境、公司文化、客戶偏好。

你的專業知識是有效委派的基礎。如果你自己也不確定什麼是好結果，AI 更無法給你好結果。

你有沒有遇過這種情況？給了 AI 一個指令，結果出來完全不是你要的，但你又說不清楚哪裡錯——那通常就是「問題意識」還沒到位。這不是壞事，代表你找到了下一個要練習的點。

這套委派思路不適用於以下情境，如果你遇到這些情況，請先不要用：

• 你對這個領域完全陌生，沒辦法判斷 AI 的答案對不對
• 任務需要即時決策，沒時間驗收 AI 的輸出
• 涉及敏感資訊（個資、合約細節），在公司政策明確之前請暫緩

這些邊界不代表委派沒用，而是先把基礎打穩，才能在合適的情境發揮效果。重點來了：委派的能力會隨經驗成長，今天不會的場景，三個月後可能就上手。

✅ 確認清單

• [ ] 能說出委派三個層次的名稱
• [ ] 了解「問題意識」為什麼比「提示詞技巧」更重要
• [ ] 想到一個你工作中可以練習委派的任務

🔗 相關連結

• Anthropic Academy — A closer look at Delegation