前幾天看到數位時代的一篇報導，整理了 Anthropic Claude Code 工程師 Thariq Shihipar 在今年 AI Engineer World’s Fair 的演講。他說，提示詞寫不好，根本原因不是技術問題，是我們「不知道自己不知道什麼」。他提出的解法叫做「盲點巡查」，在動工前挑出「我不知道」的事情，問完再執行。
你的每個提示可分解成 4 種維度：你已知自己知道的（已知已知）、你知道有問題但沒答案的（已知未知）、你知道但沒說出來的（未知已知，例如公司規範），以及根本不知道的知識盲點（未知未知）。後兩者可以先讓 AI 幫忙巡查。
讓 AI 先問問題再開始動工：針對需求問 20 個問題，優先問那些會改變最終結果的問題，逼出沒有說出口、尤其會影響整體架構的假設。
丟一份範例給 AI，讓它找出遺漏：可以提供類似文件、競品提案或網頁，要求 AI 對照範例找出提示中漏掉的內容。
讓 AI 把它猜的事情即時記下來：交辦任務時要求「過程中遇到我沒交代清楚的事情，即時寫在備忘欄裡」。完成後檢視備忘欄，就能知道 AI 猜了什麼，作為下次改善指令的依據。
完整「盲點巡查」prompt：
這是我想做的任務。動工前，先做盲點巡查：把我的提示當藍圖，以最終成果為依歸，找出我說清楚的（已知已知）、我知道有問題但沒回答的（已知未知）、我知道但忘了說的（未知已知）、以及我沒想到的風險（未知未知）。問我 10 個最可能改變結果的問題，動工後，把實作過程、你自己判斷的事記在備忘。
延伸閱讀：在公司推 AI，同事一周就打回原形？他用「3 層知識庫」把流程變成按鈕；不是 AI 不強，是你的表格它看不懂！上傳 Excel 前先做這幾件事，AI 才不會亂猜。
資料來源：Anthropic Claude Code 工程師 Thariq Shihipar 於 AI Engineer World’s Fair 的演講；本文由數位時代整理，作者韋惟珊。