我問 AI 的方式，從「幫我修」變成「幫我拉正」

系列：獨立開發者筆記

先看兩句話。都是我自己打進去問 AI 的，中間差六週。

6 月 24 號，我問：

「那個出貨結單的按鈕是完全沒有作用的，console 也沒有錯誤，請幫我查詢原因。」

7 月 23 號，我問：

「我需要你幫我拉回觀念，我不是提供 N8N 自動化串接的服務，因為那太多人在做了，我真正提供的核心價值是？＿＿＿？請幫我拉正。」

同一個人、同一套工具、同一個 AI。但這兩句話問的層級，差了整整一座樓。

前一句：我知道問題在哪（按鈕壞了），要你幫我找原因。 後一句：我不知道我自己是誰，要你幫我糾正我對自己的認知。

我撈了自己 6 到 7 月的 1427 個對話 prompt，本來想看「我變了嗎」。看完發現，變的不是我懂多少技術——是我問問題的抽象層級，一階一階往上爬。而這條階梯，沒有人教過我，我也是回頭看紀錄才發現它存在。

這篇就是把這條隱形階梯拆開。因為我越來越相信：用 AI 的真本事，不在你會不會寫 prompt，在你問的問題站在哪一階。

第一階：「幫我修這個」——指令層

最底下這階，你已經知道答案的形狀，AI 只是你的手。

• 「請幫我查詢原因。」
• 「全版壓暗，100% 的暗度不夠。」
• 「貼這段給 wake-and-send.py：--x 1966 --y 1303。」

這階很好用，也很必要——我到今天每天還在這樣問。但如果你只停在這階，AI 對你就只是一個打字比較快的自己。你給多具體，它做多具體；你想不到的，它也不會幫你想到。

6 月中的我，大部分 prompt 都在這階。那時候我平均一則 prompt 才 200 字出頭——短、直接、就是下指令。

第二階：「你有什麼好方法？」——意圖層

再上一階，你講的是想要什麼，把「怎麼做」讓出來。

6 月 26 號我打了這句，現在看還是覺得很誠實：

「東西其實有了，只是沒有串在一起。我對於這種串在一起的部份滿薄弱的，這也是我需要練習的，所以你有什麼好方法？」

差別在哪？第一階我給答案的形狀，這階我只給方向，把解法空間交出去。這需要一點勇氣——你得承認你不知道怎麼做，才問得出「你有什麼好方法」。

這階開始，AI 會給你你想不到的東西。因為你沒有用一個具體指令把它框死。

第三階：「幫我設計一套機制」——元層

第三階，你不再解決「一個問題」，你解決「一整類問題」。

6 月 23 號，我不是要修某個 bug，我是要防止一種 bug 再發生：

「我想要設計一個 skill，是可以主動保留分支或是未完成的任務的方法……聊天聊一聊會分岔的未執行任務，如果發現方向分岔，是不是可以觸發是否需要保存？」

7 月 3 號更明顯，我要的是把一個模型的判斷力萃取成方法：

「用更高層的思維模式來看，就是它是如何界定範圍、描繪出輪廓、收斂並且安排流程……把這個即將要層出不窮的問題系統化。」

這一階，我從「解題的人」變成「設計解題機器的人」。而最有意思的是——我常常用自己的缺陷當設計的起點。我知道我會漏掉分岔的任務，所以我設計一個機制去接住它。我把「我不擅長什麼」變成規格。

我 6 月底到 7 月初的紀錄裡，這種「談方法、談治理、談系統化」的比例，從 13% 衝到 36%。不是我突然變聰明，是我問問題的位置整個往上搬了一層。

第四階：「幫我拉正」——校正認知層

最上面這階，最難，我也是最近才爬上來。

這階你問的不是世界，是你自己。你要 AI 當一面鏡子，糾正你對自己、對方向的判斷。

• 7 月 15 號：「謝謝你踩了煞車，我先去向外推比較實在，不要再向內蓋了。」（← 我要它攔住我的慣性）
• 7 月 23 號：「我真正提供的核心價值是？＿＿＿？請幫我拉正。」（← 我要它糾正我對自己的定位）

為什麼這階最難？因為前三階你都還握著方向盤——你知道要修什麼、要什麼方法、要防哪類問題。到第四階，你交出去的是「我對我自己的判斷可能是錯的」。你得先承認自己可能看不清自己，才問得出「請幫我拉正」。

這需要的不是技術，是一種很成熟的自覺：知道自己的盲點需要一個外人來照。 而一人開發者最缺的就是那個外人。

為什麼這條階梯會自己往上爬？

我原本以為是 AI 變強了，所以我能問更難的問題。回頭看紀錄，不是。

是每一階都在幫我看見下一階的存在。

我在第一階修了太多次同一種按鈕失效，才會問出第三階「能不能設計一個機制防止它」。我在第三階蓋了太多套系統、卻沒有一套推出去，才會撞到第四階「我是不是方向錯了，幫我拉正」。每一階的痛，都是下一階的入口。 你不會憑空跳到第四階——你得先在第一階被同一顆石頭絆倒夠多次。

所以如果你現在大部分時間都在第一階問「幫我修這個」，那完全正常，我也是。重點不是逼自己跳階，是別停在那裡假裝那就是全部。下次你發現自己第三次修同一種東西，試著往上問一句：「有沒有辦法讓這類問題不要再回來？」——你就踩上第二階了。

這到底是什麼能力？

我想講清楚一件事，因為它反直覺。

很多人以為「會用 AI」＝「會寫很厲害的 prompt」。不是。我這 1427 個 prompt 裡，一堆錯字、一堆口語、一堆「你覺得呢」「我只是困惑」。我的 prompt 一點都不「工程」。

真正在進步的，是我把問題放在哪一階的判斷力。同一個 bug，放在第一階問「幫我修」，跟放在第三階問「幫我設計一個防這類 bug 的機制」，得到的東西天差地遠。而知道什麼時候該把一個問題往上搬一階——這個判斷，才是用 AI 的真本事。

這也是為什麼我不太擔心「AI 這麼強，大家都會了，那我還有什麼價值」。工具人人有。但站在第四階、知道該問「幫我拉正」而不只是「幫我修」的人——那是你多年踩坑、一階一階爬上來的判斷力，不是一個 prompt 範本能給的。

這篇來自我用一支 script 掃自己 6–7 月 171 個 session、1427 則 prompt 的分析。同一批資料我還寫了另一篇〈我一邊覺得自己在白做工，一邊在設計跨模型對照實驗〉，講的是能力跟自我評價之間的落差。這篇講的是能力本身怎麼一階一階長出來的。