問題 2 / 5

整理原本累積了一大堆規則的設定檔時,有沒有推薦的清理順序或步驟,避免一次刪太多反而出錯?

AI 根據文章內容回答
清理龐雜的設定檔時,最有效率的方式是遵循「歸納、分類、精簡」的三階段清理法:
  1. 合併同類項:把散落在各段落的同類型規則集中。例如將所有的權限規定搬到同一個區塊,刪除用不同修飾詞講同一件事的重複句子。
  2. 建立明確三分法:將權限清晰拆解為「可以自動執行的可逆操作」、「必須先提問的破壞性操作」以及「絕對禁區」。只要不屬於後兩者,就預設授權模型自主完成。
  3. 移除抽象形容詞:把文中像「請精簡」、「保持專業」這類模糊字眼刪掉,替換成具體的行為規範,例如限制段落長度或指定特定格式。
改完後先拿一個日常的典型任務進行測試,確認 Agent 能順利完成且不會擅自越權,再逐步補上專案特有的特殊限制即可。

其他問題

Q1 換上新模型後,如果發現 Agent 還是動不動就停下來問問題,該怎麼快速排查到底是被哪一條規則卡住? Q3 小專案跟大型複雜專案在設定測試範圍與子代理時,策略上有什麼不同? Q4 為什麼明明是能力更強的新模型,遇到模糊或重複的指令時,反而比舊模型更容易出現「想太多」或僵住的情況? Q5 Skill 模組化改版之後,未來在管理大量不同任務的 Skill 時,該如何設定觸發條件才不會讓模型混淆?