Agent 最自信的地方，可能正是它写错的地方

大家好，我是言川。

这两天，Reddit 的 r/ClaudeAI 上有个帖子挺火，我看完觉得，这个用法应该立刻收进自己的 AI 流程里。

它聊的不是新模型，也不是新工具。聊的是一场 AI 对话结束前，该怎么收尾。

原帖作者说，他每次用完 AI，都会问两个问题：

“你现在最没把握的地方是什么？”

“我对这个局面最大的盲点是什么？”

评论区很快有人补了第三句：如果这件事三个月后出问题，最可能是因为什么？

就这三句。

但我越看越觉得，这不是一条普通的 prompt。它更像是给一场 AI 会话，加了一道收尾检查。

我以前看很多 AI 教程，大家都在花力气讲怎么开始：

“怎么写 prompt，怎么给背景，怎么设角色，怎么让 AI 先问清楚再动手。”

这些当然重要。可真到做事，很多问题不出在开始，出在结束。

AI 给一个答案，看着完整，语气也稳，结构也顺，我们很容易觉得这事已经结束了。

但它有没有没查的地方，有没有哪个判断只基于摘要，有没有某个前提后面其实已经站不住，它很少主动摊开讲。你不问，它通常就不说。

这也是这个动作有价值的地方：它不是让 AI 多写一点，是让它交付完之后，回头把自己心虚的地方说出来。

先把这三句讲透。

第一句，

你现在最没把握的是什么。

它抓的是 AI 自己的不确定。一个认真干活的 AI，被这么一问，通常会给你列出来：某份资料没查到原文，某个判断只基于二手摘要，某段代码没跑到会触发 bug 的那条路径。

这些不一定每次都严重，但几次里抓到一次关键漏洞，就值了。

尤其写文章、做调研、改代码这种活，最怕的不是它写得慢，是它漏了一个你以为它早查过的前提。

比如它说某个产品已经上线，其实只是 waitlist；比如它说某个 API 支持某个参数，其实那是旧版本文档。这种问题事后看都很低级，可当时就是会漏。

第二句，

我对这个局面最大的盲点是什么。

前一句问 AI，这一句问你自己。你可能一直以为问题是怎么把文章写顺，其实卡在选题没有读者 job；一直以为问题是怎么修这个 bug，其实卡在需求边界没定义。

不过这句有个前提：上下文要够厚。

你只丢一句「帮我看看这个方案」就问它我漏了什么，它只能按通用模板猜，给你一堆漂亮废话。

但你已经跟它聊了二三十轮，给过目标、约束、资料，它手里真有料，才可能从你反复强调的东西里，看出你一直没看的那一面。

第三句，

三个月后出问题，最可能坏在哪。

这句我最喜欢。它不看今天能不能交付，看未来会不会崩。

很多 AI 方案今天都能跑通，麻烦在后面：规模变大了，场景变复杂了，维护的人换了，早期那些没说清的假设就开始反噬。

写文章也一样，今天这篇看着顺，三个月后回看，问题往往不在语言，在一个过时的判断前提。

做产品也一样，今天 demo 很爽，用户真进来才发现路径太长、反馈太弱，没人愿意走完。问它三个月后会坏在哪，等于逼它从未来往回看，把那些现在不痛、迟早会痛的地方说出来。

这三句是原帖和高赞评论里的，但评论区远不止这些。

这条帖子的 AI 机器人自动生成了一条置顶总结，把大家补充的问法拢成了一份清单。

除了三个月那句，这份清单里我觉得还值得抄走两条。

一条是问它：“这次做了哪些假设，但从没明确说出来。”

这条专治它因为太自信、于是压根没标注的默认，尤其写代码，它经常默默替你定了一个架构前提，这前提当初要摊开讲，你整件事的做法可能都不一样了。

另一条偏打磨：“如果只能加一个我没要求、但能让方案真正出彩的东西，你会加什么。”

这句有用，但清单里也顺带提醒了，要小心它兴奋过头，堆一堆看着高级、其实没必要的东西。所以我只在收尾当 polish 用，不放开头，开头问容易把需求带飞。

而这份总结里最该记住的，是这一条：别完全信任 AI 的自我批评。

原因很实在。同一个会话里，那些判断是它自己下的，它会本能地维护自己，只招那些它也知道心虚的半成品；

它自信写错的地方，反而不招。

所以真正重要的东西，把最终结果原样粘进一个全新的、没参与过刚才对话的会话，让它以陌生视角重看。哪怕是同一个模型，它这时没有要护的短，就开始拆自己的台了。

这跟人干活很像。自己写的东西自己也能查，但路径依赖已经长在脑子里了，换一个没参与过程的人，反而更容易看出哪儿不对。

当然，这套动作别滥用。

如果只是让 AI 改一句文案、查一个定义、翻译一小段，没必要搞这么重。

你非让它复盘三遍，它反而会为了配合你，硬编几个风险出来。AI 很会配合，这也是它的毛病。

我会把它放在三类活里用。

一是长会话，聊了十几轮，前面的判断容易被后面的信息冲掉；

二是有真实后果的活，发公众号、改代码、给客户方案，错了有成本；

三是要沉淀成长期资产的活，写进 AGENTS.md、做成 skill、变成团队流程。

长期资产最怕带病入库，它一旦进了规则，后面每次调用都会放大。

这套动作放到 Claude Code、Codex 这类 Agent 工具里看，会更明显。

官方的 Agent SDK 文档，把 agent loop 说得很直白：模型收到提示，判断下一步，调用工具，拿到结果，再接着判断，一直循环到它不再需要调用工具，才给出最终结果。

也就是说，工具层早就在循环里干活了：读文件，跑命令，看结果，改方案，再跑，再看，再改。

但很多人的用法还停在 chat 时代，AI 给了最终回答就收工。

Agent 越能自己往前跑，越需要在结束前摁它一下。

评论区就有不少人已经把这套收尾问题写成了 close session skill，触发时机也很具体：任务干完，或者上下文用到 75%、80%，就自动跑一遍。

说了这么多，落到大家到底怎么用？

我建议分三档，别一上来就写 skill。

第一档，普通 ChatGPT、Claude 用户，任务结束时直接抄这一段发给它：

先别急着继续扩写，帮我做一次收尾检查：

1、列出这次任务你最没把握的 3 个点，每一点配一个能验证它的具体动作（哪条命令、哪个测试、哪个来源）。
2、我作为用户，这次最大的盲点可能是什么。
3、如果这件事三个月后出问题，最可能坏在哪里。
4、说出这次你做了、但从没明说的假设。
5、把有证据的判断，和纯推断，分开列。
6、列出下次接手时必须先知道的关键信息。

要求：不确定就说不确定，没有证据就说未验证，不要为了配合我硬找问题。

提醒一句：任务很小的时候别用这么重的收尾。翻译一句话、改个标题，你让它跑这一整套，它会为了配合你硬编几个风险出来，反而浪费时间。

第二档，Claude Code、Codex 用户，把它写进项目规则。

Claude Code 放进 CLAUDE.md，Codex 放进 AGENTS.md；团队项目放项目级规则，个人偏好放全局规则。写进规则可以更短：

## 会话收尾检查

当我说「收尾检查」或一个任务即将完成时，先跑一遍收尾。

## 输出顺序：
最没把握的点（每点配一个可验证动作）/ 用户可能的盲点 /
三个月后最可能坏的地方 / 没明说的假设 /
有证据的判断和纯推断分开 / 下次接手所需的关键信息。

## 规则：
- 每条尽量给证据、文件路径、测试结果或来源。
- 不确定就写未验证。
- 临时判断不写进长期记忆。
- 要改长期规则，先提建议，等我确认再改。

这段的重点不是让 AI 多写一段总结，是在交付前，强制它把风险、证据、要沉淀的规则分开摆出来。

尤其最后一条，改长期规则前先等人确认，不然它很容易把一次临时经验当成长期规则写进去，越往后跑越歪。

第三档，重度用户，可以做成一个 close session skill 或一条 slash command。

但记住评论区一条很实在的铁律：只捕获，不动手。

收尾时把没把握、跳过的东西列出来，写进交接文档，别当场就修。因为一旦当场开修，两分钟的收尾就变成又一个小时，然后某一天，你就悄悄不再跑它了。

最后，如果某件事特别重要，还有一个更重的做法，就是前面说的换个干净视角：开一个全新会话，把最终结果和关键上下文丢进去，让它只审不改。可以这样发：

下面是另一个 AI 会话的最终结果和关键上下文。你只做审查，不要重写。重点看三件事：
1、它漏了什么？
2、它哪些判断没有证据？
3、如果按这个结果执行，最可能在哪里出问题？

以上就是本篇文章的全部内容，来唠叨几句。

我越来越觉得，AI 协作往后拉开差距的地方，不会只是谁更会写 prompt。

prompt 当然重要，但真拿 AI 做事之后会发现，几个停顿反而更关键。

开始前，让它帮忙把 unknowns 找出来。干活中，让它在关键节点交证据。

结束前，让它把没查清、没想透、未来会坏的地方，全交代出来。

这些动作看着都不性感......

但它们决定的是，大家到底是在管一段协作，还是只在要一个答案。

会提问，是第一步。会收尾，才是下一步。

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