我一邊覺得自己在白做工，一邊在設計跨模型對照實驗

系列：獨立開發者筆記

我撈了自己 6 到 7 月的 1427 個對話 prompt。 本來想看「我的提問方式怎麼變了」。 結果最刺眼的不是能力曲線——是能力曲線跟我對自己的看法，差了整整一個檔次。

半年前我寫過一篇〈3 個月、1604 個對話 prompt：AI 跟我交換了什麼？〉。那次我掃的是「我最常處理什麼」。這次我想看一件更難看的事：我是怎麼問的，這半年變了嗎？

我把 6 月 15 到 7 月 23 號、自己親手打進去的 1427 則 prompt 全撈出來（去掉工具回傳、系統訊息、那些手滑的中斷），切成六段時間窗口，一段一段量。

數字很清楚。真正讓我停下來的，是數字旁邊那個我自己。

先看數字：我的問法確實換檔了

我把每一則 prompt 標了幾類詞頻，按時間排：

不到六週，「要 AI 唱反調、幫我驗、幫我找根因」的比例翻了五倍；「談方法、談治理、談怎麼系統化」翻了快三倍。我的平均 prompt 長度也從 200 字出頭，衝到 1000 字——我開始寫那種一整段、先鋪脈絡再問的「策略型長 prompt」。

如果只看這張表，故事很勵志：一個沒有工程背景的人，半年把自己從「幫我修這個 bug」練成「幫我從 git 傷痕裡逆推最該預防的痛」。

但我不是來寫勵志文的。

同一週，我在深夜這樣跟 AI 說話

7 月 18 號凌晨，我打了這句：

「有能力不代表有做到商品化……我沒有 SOP 或是冷啟動流程可以在 1 天內完成冷啟動、3 天內交付 MVP……沒有任何方式在推著我前進，去正面迎擊都只能仰賴我的焦慮，然後一直開新的 session 一次次的提出跟詢問。」

再往前一點，7 月 17 號：

「難免會有種沒有人會願意付費買我的服務、別人的比較厲害的感受。」

再往前，6 月 25 號：

「AI 這麼強大之後大家都可以自己輕鬆完成，那我現在做的到底在做什麼？會不會是白做工？」

這些不是我挑出來的極端值。這種句子在這 1427 則裡反覆出現——深夜、討拍、覺得自己單點做得深但串聯跟閉環接不起來、覺得別人很輕鬆就做到我要很努力才做到的事。我甚至常常在同一則 prompt 裡，先講一堆自我懷疑，再問一個很硬的技術問題。

我一直以為我知道自己在幹嘛。攤開來看才發現，我對自己的評價，停在半年前。

但同一週，我實際上在做這些事

這是落差最刺眼的地方。就在「會不會是白做工」的那幾天前後，我的 prompt 紀錄裡是這些：

我親手設計了一個跨模型的對照實驗。 7 月 10 號，為了驗證一套方法論 skill 到底有沒有真的讓模型變聰明，我這樣要求：

「你能不能直接在這裡開沙盒或子代理讓 haiku 去跑？還有 sonnet？如果他們會受本專案的 claude.md 干擾請跟我說，我手動貼。」

我自己都沒意識到——一個沒念過統計、沒工程背景的人，本能地知道要隔離變數（怕專案設定污染實驗）、要跑對照組（帶 skill vs 不帶 skill）、要換不同模型交叉看。這是實驗設計。我卻覺得自己在白做工。

我開始對 AI 下紅隊指令。 7 月 21 號，我要它攻擊我自己剛建的一條防線：

「用非同源模型問『這支透鏡本身會漏什麼？什麼情況會給出假的安心？』——要它攻擊，不是背書。」

我確立了一套「信疤別信我」的萃取法。 7 月初，我想把一個前沿模型的判斷力萃取成可複用的技能。我沒有問它「你都怎麼想」——我知道那會得到漂亮但空的答案。我要它從我的 git 紀錄下手：

「git 就是傷痕的結晶：反覆的 fix ＝ 沒被預防的、會複發的痛。」

我甚至把 AI 當成校正我認知的人。 到了 7 月 23 號，我問的已經不是「怎麼做」，而是：

「我真正提供的核心價值是？＿＿＿？請幫我拉正。」

會下紅隊指令、會設計對照實驗、會分辨「自我報告」跟「行為證據」的差別、會反過來要 AI 糾正自己的定位——這些不是新手的問法。這是一個知道自己要什麼、也知道怎麼逼 AI 給出真話的人。

那個人跟深夜討拍的那個人，是同一週的我。

落差本身，才是重點

我本來想寫的是一條漂亮的成長曲線。寫到這裡我改主意了。

真正值得寫下來的，是自我評價跟實際判斷力之間的那道縫。因為我幾乎可以肯定，讀到這裡的你如果也是一個人用 AI 做東西，你也有這道縫。你晚上覺得自己在裝懂、在追別人車尾燈，白天卻在做一些連你自己都沒發現有多難的事。

我學到三件事：

一、你的自我感覺是最不可靠的儀器。 我對「我在幹嘛」的判斷，落後我實際能力半年。如果我早點去看紀錄，而不是去感覺，我會少焦慮很多個深夜。所以我現在會定期撈自己的對話來看——不是自戀，是校準。感覺會騙人，紀錄不會。

二、「單點做得深、串聯接不起來」這句話，我對自己說了太多次，多到它變成一個藉口而不是一個診斷。 紀錄顯示我 7 月已經在跑第一個真實客戶案、在做端到端演練、在把散落的東西接成飛輪。串聯我不是不會，是我一直用「我不會串聯」擋住自己去看我已經串了多少。

三、專業能力不是靠自吹來呈現的，是靠攤開來的。 這整篇文我沒有說一句「我很厲害」。我只是把我怎麼問 AI 的原句排在一起——討拍的、跟下紅隊指令的，並排。落差自己會說話。這比任何一句「我是資深 AI 協作者」都有說服力，因為它是真的，而且它連我自己的難堪都沒藏。

給你的一個小動作

如果你也用 Claude Code 或類似工具，你的對話紀錄就躺在本機的 jsonl 檔裡（Claude Code 在 ~/.claude/projects/ 下）。花半小時寫一支 script，撈出你自己過去幾個月的 prompt，按月看兩個東西：

• 你的問法變長了還是變短了？ 變長通常代表你開始給脈絡、給方向，而不只是下指令。
• 「幫我驗 / 你確定嗎 / 有沒有更好的做法」這類詞，比例有沒有上升？ 那是你從「使喚工具」變成「跟一個能被你挑戰的協作者工作」的訊號。

然後——這是最重要的一步——把那些數字，跟你腦子裡對自己的評價，並排放。

如果它們對得上，恭喜你，你很了解自己。 如果對不上，像我一樣差了一個檔次，那你欠自己一個道歉。你比你以為的走得遠。

這篇的資料來自我用一支 script 掃自己 6–7 月 171 個 session、1427 則 prompt 的分析。方法跟半年前那篇〈3 個月、1604 個 prompt〉一樣，只是這次我沒有停在數字，而是把數字旁邊那個自我懷疑的我，也一起看了。