我很喜欢用 AI 做事，尤其是编程。查资料、整理思路、写一段原型，有它帮忙，确实能快不少。
但当 AI 开始替人调用工具、修改内容，甚至接触真实业务时，我会多想一个问题：它不知道的事情，会不会照样往下做？如果结果没有回来，我还会再问一句：到底是没做，还是做了但我还不知道？
能回答问题和能替人办事，要求不太一样。回答里有一句不准确，还可以继续讨论；如果动作已经做出去，就要看能不能撤回、有没有影响别人。一个特别积极的助手很好，前提是它别把“我猜应该可以”理解成“这件事已经确定”。
先说清楚哪些可以自己做
假设让 AI 整理一批服务申请。阅读获准的资料、分类、找出缺失信息，这些可以先做。准备修改真实记录或者向外发送时，就要确认：这次授权包括这个对象、这个动作吗？
已经说清楚、风险也可控的部分，让它继续做，不必每一步都来问。人请了个助手，总不能又给自己增加一份盯着助手的全职工作。但资料不够、权限不明确，或者将要做的事超出了原来的范围，就应该停在这里，把问题交代清楚。
这个分寸，比笼统地告诉它“大胆做”或“谨慎一点”有用。哪些材料可以用，哪些动作可以做，什么情况必须找人，最好在流程里有明确的安排。
停下以后，要让人接得上
我做运维时很在意一种情况：请求已经发出去了，网络却断了。没有收到结果，既不能算没做成，也不能算做成。先把它记成“结果未知”，再查回执、外部记录或可核对的状态；能查清楚再决定下一步，查不清楚就停下来交给人。直接再来一次，可能重复操作。
AI 也会遇到这样的情况。它应该先留下记录：刚才做了什么，外部系统现在能查到什么，还有哪一步不确定。比如只收到“提交超时”，交接时就保留这条信息和提交时间，别替下一位接手的人下结论。
一个有用的暂停说明可以很短。哪项资料缺了、哪个动作还没执行、已经做过的部分在哪里，下一位接手的人知道从哪儿继续就好。如果只剩一句“发生错误”，人还得重新查一遍，前面省下的时间可能又花回去了。
这也让我觉得，AI 系统里不太显眼的部分很重要：权限、记录、检查点、人工接手入口。它们不能让演示显得更聪明，却能让日常使用更放心。
我仍然希望 AI 尽可能多地帮我做事。重复而清楚的工作，它可以做得很勤快；涉及真实情况的判断，我也得承担自己的责任。哪些地方可以放手，哪些还需要人看着，要靠实际使用慢慢摸清楚，不能只靠一次顺利的演示。
对我来说，好的助手不必每次都显得无所不知。知道自己做到哪里，也知道哪里需要叫我一声，已经很有用了。
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