工作能外包給 AI，決策不能
先前在〈一個模型不夠〉寫過「多視角找」：拉幾個不同視角的模型來審程式碼改動，收到不少「這招我也在用」的回饋。那篇其實埋過一次本篇的縮影：我問它「你這整段解釋是推論吧，還是有證據？」它認錯，回頭翻對話紀錄取證，把自己編的一段機制解釋推翻掉。但後來我想通一件事：多視角只解決「找不找得到問題」，沒解決「找到之後你信不信」。而且更常見的場景是反過來的：AI 端出一份 spec 或一個結論，你點頭、動手，如果從頭到尾沒發生過「我打斷它、逼它撤回一次」，其實你已經在照單全收了。
三段真的發生過的對話
以下三段都出自同一個 session，討論的是超商取貨標記殘留的 spec，三段對應三種反問方式。
盤問（逼它換一種講法重講）：我跟它說「這題我看不懂，講白話一點」。它換成一個叫小明的客人重講整個故事：小明昨天選了超商取貨、沒結完帳就把瀏覽器關了；今天回來用同一個結帳連結，把地址改成宅配、這次真的下單。結果後台看到的訂單，地址欄是宅配、內部的取貨方式標記卻還寫著超商。講完故事它自己補了一句：「說實話我也不確定這是當下清掉標記、還是跨 session 的 case，兩個都可能。」沒被問，這句它八成不會主動講。
發明選項：同一個標記問題要修，我不接受它給的方案，自己想了第四個——等 long-polling（掛著等伺服器回應的那種查詢）第一次回應後再決定要不要補跑校正，這樣行不行。結果逼它認真論證，列出五個問題：race（前端和伺服器資料誰先到的競態）沒真的解決只是往後挪、沒資料的情況會死等到逾時、某個資料查詢 hook 的介面得跟著改、要 bind 一個沒有文件化的伺服器訊號、useEffect 的依賴會變脆弱。繞一圈，結論是還是回到原本「接受 race」的方案。
逼證據：討論到它力推的另一個方案時，我問「~50-100ms 是根據什麼條件算出來的」。它老實認了：是估的，沒實測，憑空丟數字違反了自己被交代的「宣稱要對齊證據」原則。順帶也承認那個方案還有沒解決的問題：某個 checkout 元件要拆成外層、內層兩層，外層負責等 hydration（前端程式接手、頁面真正能互動之前的那段初始化）；等待一直逾時的話整塊就看不到；Shopify checkout extension 的生命週期撐不撐得住這種拆法，它根本沒驗證過。我追問下去：那這個延遲是純 JS，不含 API 嗎？這次它去查了 Shopify 的型別定義文件，發現儲存的底層其實是 localStorage，延遲跟著翻案：量級只有約 6-25ms（它當場從文件推出來的量級、不是實測），不打網路，先前的 50-100ms 估太高。但同一份文件也寫著「data persistence isn’t guaranteed」，資料保存根本沒被保證，這件事讓原本兩個方案的比較前提整套垮掉：它力推的那個方案多防的場景其實很窄，於是改回推先前那個。
三段的結果其實不一樣：第一段只是把不確定性逼出來、第二段繞一圈回到原方案、第三段才真的翻案。反問的目的不是逼它讓步，是逼它把理由攤開：結果可能是撤回，也可能像第二段一樣，原案反而站得更穩。共同點是，沒有人追，這些全部不會發生：不確定性不會自己招、我的方案不會被認真算帳、估錯的數字就一路錯下去。
為什麼要追到它認錯
老實說，我用下來的觀察是：LLM 傾向迎合，也不太會承認自己不知道或沒做到什麼，幻覺很大一部分就是這麼來的，這種傾向也讓回答看起來總是充滿肯定跟自信。我自己在 threads 評過 deepseek「不愛反問人類」這個毛病，反過來也一樣，AI 該反問人、人也該反問 AI，兩邊都是認知對齊的問題。
追問說到底不是在懷疑某一次的答案：模型結構性有這毛病，人就得把踩煞車當成固定動作，跟哪一個案例對不對沒關係。
固定三問是怎麼盤出來的
除了臨場反問，我還固化了三個固定問題。上面三種是臨場想到才問的；這三問不一樣，寫死在自審流程裡、每次都要過。它們不是憑空想的。我原本以為自己不會踩到這種雷，直到發現引入 superpowers 做 spec-driven development 一陣子後，自己也越來越懶得看 spec。r/ClaudeAI 上有人吐槽過這種毛病，原來自己也中了🤣。整份懶得看，就想乾脆讓模型自己挑重點講給我聽，但「叫模型自己挑重點」太隨機，於是換成固定三個面向，寫成模型的第一人稱、讓它對自己發問（下面的「我」是模型自己）：
「我做了哪 3 個你可能不同意的決策？各附我選它的理由跟反方理由。」 「我對關鍵變數、範圍、依賴假設了什麼？哪些沒跟你確認過？」 「這份 spec 哪裡偷工、含糊帶過、留了沒解的問題？」
真正的靶心不是那些 brainstorm 時已經講到爛的點，那些問了也沒意義。要抓的是兩類：一類是我覺得不用特別講的常識，模型因為我沒說就自己腦補了一版；另一類是超出我認知外、被它偷偷補進去的東西。模型不會主動講「這裡你沒講、我猜的」，固定問題就是逼它招供的鉗子。
後來我把這件事寫進規則裡
反問不只是我做的一個動作，判準也被我寫進了規則，讓模型自己知道會被抓什麼。全域規則裡有一條「宣稱與證據層級對位」的硬規則，講明白：說「完成、全部、掃過」這種話，同一句就要附上證據；講採用頻率，也不能只拿 memory 或文件裡的字當數字。前面逼證據那段的「我憑空丟數字違反宣稱要對齊證據原則」，引的就是這條（模型記的是短版名字）。這條規則後來還長成一套自動監工，回合結束時盯有沒有空口宣稱完成；哪些部分寫得成死規則、哪些寫不成，〈AI 說做完不算數：拿證據來〉整篇在講它。
review-spec 這個我自己寫的本地指令也是同一套邏輯：從淺到深分四層，最淺的第一層不派額外模型、直接在原本對話裡逼它唱反調自審，越往上派進來的外部模型越多、看的範圍越大。我另外在流程上掛了一個提醒腳本（hook），原本設計是自動把第一層的自審指令餵進去，後來改成只跳提醒、讓我自己主動選要跑哪層，理由寫在腳本註解裡：自動餵會讓流程幾乎永遠停在最淺的那層，不會往下追。這個設計轉折跟反問是同一個邏輯：與其讓預設值替人做決定，不如把「人來拍板」這個動作本身做進流程裡。
review-spec 後來還陸續釘進幾條不分層都要遵守的守則。批評的那個模型只能看到東西本身和需求，不能先看到我自己的結論。跟我原本想法對不對齊這種事，留在當下對話討論就好，牽到架構或整個 repo 才外派給別的模型看。它講出來的發現，最後還要拿我腦子裡的實際情況驗一遍：要是 spec 根本沒把我真正想的寫進去，那些發現再漂亮也是白抓。
同期還有一個小鏡像：我在 debug 用的 skill 裡固化了「先列幾個假設、能驗的先驗、帶驗證結果來討論」這條，反過來把「先驗再談」內化成模型自己的流程，不用等我開口追。
這招不限 spec review
同樣的反問在別的場景也一再生效。準備那套空口宣稱監工的 benchmark 時（〈雲端太遠，hook 等不了〉裡的本地判官同屬這套系統），我問它第一階段是不是真的全部做完、過程的結論經驗有沒有記下來，它老實答不是，自己抓自己的清單，抓出五項沒記錄的東西，包括錯誤率其實是 19.5%：原本講的 5% 是拿 60 筆校準樣本算出來的，真實資料一跑差了將近四倍。另一次整理個人研究記憶時我問「你確定 memory 有紀錄某個 distill 系統嗎，搞不好在講別的」，逼它逐條 verify：它原本宣稱 memory、wiki、git 紀錄三種來源都有，驗完發現七個命中裡只有三個 git commit 是真的，memory 和 wiki 那幾條講的全是別種東西，「三處都有」被修正成「只有 git 紀錄有」。
翻過 Claude Code（CC）的對話語料，三十萬行裡「怎麼算的」「有證據嗎」「你確定」這類質疑句粗撈就命中超過 80 條，分佈在工作 repo、個人研究、記憶盤點各種場合。這不是 spec review 限定的招，是一個工作習慣。
工具擁有不等於工具在用
誠實講一句。我手上另一個 code review 用的指令 /pr-review，把整套多視角審查包起來、打一下就全部跑完，到 2026-07-02 為止的統計累計被叫了 74 次；同一份統計裡，review-spec 這邊要我自己記得手動選更高層的，只有 3 次。這 3 次很乾淨、就是純手動，沒有任何自動預設值的雜訊。兩個數字對照出來的是：接了自動化的層會被用爆，靠自律的層就躺著。工具擺在那裡，不代表真的在用它的深度。
連寫這篇的當下也被抓包
先前準備一場內部分享、請模型統計我自己工具用量的時候，它第一輪告訴我 review-spec 只用過 7 次。我反問「不可能吧，還是你沒發現自己常常在自審？」，它回頭重算，把沒派出去、直接在對話裡做的自審也算進來，數字變成 13 次。七變十三這件事本身，就是這個命題在被自己 dogfood。
寫這篇文章的過程，同一件事又發生一次：我本來想拿「13 比 3」當對照數字，講「連我自己都幾乎停在最淺層」。後來我反問模型，這 13 次是不是都算數：那個選層的提醒選單超時沒人理，會自動走預設值，等於有一部分「停在最淺層」根本不是人選的。查證下來確實混進了這種自動放行的雜訊：13 這個計數本身沒錯（那些自審真的發生了），但拿它當「人主動怎麼選」的對照就不乾淨，只好作廢，改用前面那組乾淨的 74 比 3。連寫這篇講反問的文章，自己都被反問了一次。
三問也好，四層 Tier 也好，其實都不重要，重要的是模型出、人反問、模型撤回或翻案、人拍板，這個迴圈有沒有跑起來。下次 AI 給你答案的時候，你有沒有反問——這才是真正的差別。