开始使用AI以后，很多人会遇到同一种疲惫：同样的要求，每次都要重新说。姓名写错，语气过度，摘要太长，正文出现不需要的表格，最后又是一轮纠正。
我的文章制作也需要明确这些细节。系列名称用什么，签名怎样写，关键词多少个，什么内容不要出现。它们看起来琐碎，却直接决定成果能不能使用。
这时，不一定需要增加更多智能体。手册从单智能体开始讨论，也让我想到：先把一个协作者的工作条件建立好，往往比马上组建一支虚拟团队更实际。
一、模型、工具与工作规则，分别解决不同问题
模型提供理解和生成能力，工具让它接触文件或执行某些动作，工作规则则说明在这项任务里怎样做才合适。三者不能互相替代。
一个模型能力很强，如果没有服务资料，就可能补写信息；一个工具可以发布文章，如果没有确认节点，就可能把草稿当成成稿；一套规则写得很完整，如果环境没有对应能力，也不能凭文字让它完成。
因此，遇到问题要辨认是哪一层。不要每次都归因于“模型不好”，也不要认为换一个工具就能解决没有说清的要求。
具体产品对Skills或记忆的实现不同，这里讨论的是可复用的工作约定，而不是保证某个软件一定能够永久记住。能否读取、什么时候读取，仍然要实际检查。
二、把稳定要求和每次变化的要求分开
稳定要求包括真实准确、假设案例标明、不虚构经历、不作结果保证，以及作者署名和基本排版。每次变化的要求包括主题、材料、目标读者和本篇重点。
如果全部塞进一段很长的临时指令，既难维护，也容易出现矛盾。可以保留一份简明的基础规范，再为本次任务提供具体说明。
比如，基础规范写“不得把客户私人经历当作公开素材”；本次任务写“围绕教练的预约流程，只使用提供的公开服务规则”。前者说明底线，后者说明范围。
但规范也有优先级。新的明确要求改变旧规则时，要留下变更，不让两套要求同时有效。否则，一个助手可能按旧签名，另一个按新名称，最后形成看似小却反复发生的问题。
三、好规则需要示例，也需要反例
“有见识”不是一个容易验收的指令。可以进一步说明：观点要有依据，能解释适用条件，能够区分相似但不同的问题，不只重复常识。
“用我的语言”也不意味着保留全部口述重复。可以给一段自己的公开文字，说明希望保留直白的表达、具体的工作问题和个人判断，不需要口号式开头。
再提供反例：不要写“AI彻底颠覆教练行业”；不要把“我觉得”改成“研究证明”；不要把假设服务写成曾经做过的成功项目。反例能够减少模型按常见营销模板补全的空间。
规则的目的不是限制所有创作，而是把作者不愿接受的偏离讲清楚。底线清楚以后，结构和表达仍然可以有变化。
四、让经验进入规则，而不是把规则堆成一本书
每次返工都增加一条要求，很快会形成很长的清单。里面可能有重复，也可能只有一次适用。长度增加，不一定意味着可靠性提高。
我建议区分核心原则、具体格式和本次备注。核心原则保持简明；格式用样例说明；只有这篇需要的内容，不必永久加入基础规范。
例如，这一系列每篇约三千字，可以成为系列规范；某篇必须解释MVP，不应要求所有文章都出现这个概念；临时不需要图片，也要说明适用范围，避免以后被误当成永久取消配图。
更新规则以后，用一个小任务测试。看它是否真的减少了原来的错误，是否引入新的问题。没有经过使用的规则，仍然只是一种设计。
五、规则不能让AI自动拥有专业判断
一个智能体读了很多教练材料，可以模仿专业语言，但不等于具备职业教练的责任和胜任。不要把“掌握方法”直接等同于能够独立处理客户议题。
比如，规则可以要求区分事实和解释，模型仍然可能误读材料；可以要求保护信息，也不意味着所有输入自动符合授权条件；可以要求不作诊断，它仍然可能生成看似温和的心理标签。
所以，规范不是免检证明。涉及专业边界的内容仍需由人判断，涉及事实的部分仍需核对，涉及外部动作的部分仍需权限控制。
这也是我为什么重视输出中的“不确定”。一个愿意标出缺口的协作者，通常比一个总能补齐所有内容的协作者更容易被检查。
六、把验收做成几项可执行的检查
可以先检查基础字段：标题是否对应内容，姓名是否正确，摘要是否真正概括正文，关键词是否来自本篇。再检查实质：有没有新添事实，是否扩大承诺，例子是否标明性质，是否越过资料使用边界。
最后看表达与格式。段落是否便于阅读，有没有不必要的表格和装饰，HTML是否只包含需要粘贴的正文，链接是否指向真实内容。
其中一部分可以用程序核对，另一部分可以让AI提出问题，但人的阅读不能完全省略。格式通过，不等于观点成立；字数符合，不等于文章有价值。
如果每次都在同一个地方失败，先回到规则和材料。某条要求不清楚，补一个示例；材料互相矛盾，先统一来源；环境不支持，调整交付方式，而不是不断追加“务必”。
七、保存的是协作条件，不只是最终文件
一次任务完成以后，除了成稿，还可以保留使用了什么材料、哪版规则、修改了哪些问题。这样以后换工具或换协作者，工作不会完全从零开始。
这些记录应当符合任务需要，不必保存全部聊天，更不能为了留痕把客户信息到处复制。公开文章与内部工作记录，也需要分开管理。
如果规则失效，要知道由谁更新。没有负责人的规范，很容易变成一份大家以为别人会维护的文件。个人工作也一样，你可以每完成几篇内容回看一次，删去重复、修正冲突。
输出规范也需要给不确定留一个位置
很多模板只规定要交什么，没有规定缺少材料时怎么办。于是模型为了填满结构，容易在本来没有答案的位置补出一段内容。
可以在规范里明确：事实不足时标出缺口，来源冲突时保留两种表述，无法确认的个人经历不得写成既定事实。空缺并不是格式失败，有时是准确完成任务的表现。
比如，原稿没有说明某个活动曾经举办，文章就不能加入“我在项目中发现”。可以改成“假设我们设计一个活动”，也可以不使用这个例子。不能为了让文字更像经验之谈，就制造经验。
同样，要求“每篇都有数据”可能会产生错误激励。如果材料没有合适数据，应说明没有，而不是生成一个百分比。数字的存在不等于专业性，依据和解释才是。
规则还可以说明引用方式。手册提供的是框架，作者新增的是教练实践分析，两者要自然区分，不把自己的延伸写成原作者的结论。读者需要知道判断从哪里来。
当模型频繁提出澄清，也要检查是不是规则过于宽泛。能明确的格式和已有信息，应先提供；真正需要人选择的部分，再留作问题。清晰的规范既避免冒进，也避免把全部工作退回给人。
一份好的工作约定，既说明怎样继续，也说明什么时候不继续。这样才能让合作减少猜测，而不是只让生成越来越完整。
一个可以立刻建立的小规范
选一项经常发生的任务，写下目的、可用材料、五条不可偏离的原则和一个交付样例。再写出三种需要停下来询问的情况，例如缺少事实、需要新权限、出现与旧规则不同的要求。
用同一份材料试做一次，检查哪里仍然不清楚。不要急着评估模型聪不聪明，先看自己的标准有没有变得可理解。
我理解的可复用规则，是把个人工作经验逐渐变成协作条件。不是把所有判断交给机器，而是减少重复解释，让人的注意力回到内容、关系和真正需要决定的地方。一个智能体配上清楚的标准，已经可能帮助我们做成不少事情。
主播：薛铁鏻（铁林）
ICF MCC认证教练｜Coach8创始人｜企业管理者｜营销与投资实践者
薛铁鏻（铁林，Xue Tielin），Coach8（教练吧）创始人，拥有20余年互联网、教育、企业管理与市场营销经验。曾在水晶石数字科技及新高教集团相关企业担任高管，长期参与市场营销、销售管理、企业运营、互联网教育、团队管理与人才培养，并拥有教育项目投资和早期创业项目投资经验。
2014年创立Coach8，开始系统开展中文教练教育与在线教练社群实践；2022年获得ICF MCC认证，2024年带领Coach8获得ICF Level 3课程认证。具有国家二级心理咨询师、LUXX Profile Master级分析师及导师、乐高工作法系统引导师等专业背景。
个人网站：https://www.xuetielin.com；教练吧（Coach8）：https://jl8.cn/