問題 3 / 5
想嘗試讓 AI 幫忙做龐大的工作（例如大規模程式碼遷移或重構），實際操作時最容易踩到哪些雷？該怎麼避開？
AI 根據文章內容回答
讓 AI 處理幾萬行以上的龐大專案時，最常見的陷阱是「一次給太大幅度的任務」，導致模型在細節執行上出現漏失或斷章取義。建議遵循以下策略來避免踩雷：
- 切碎任務，採分段驗證：不要直接要求「請幫我把整套架構重寫」，而是先進行單一模組或函數的轉譯，確認邏輯與語法無誤後再逐步擴展。
- 準備齊全的測試案例：在進行大型遷移前，先建立完整的自動化測試。每次 AI 產出新成果時，立即執行測試驗證，能第一時間抓出隱藏的邏輯漏洞。
- 善用版本控制與備份：交給 AI 自動執行終端機或程式庫變更時，一定要先建立獨立分支（Branch），並密切留意是否觸發資安或邊界限制。