這篇在講什麼
AI 越來越能連續自動工作：跑完一步接下一步、自己派子任務、自己驗收自己。爽的地方是快，可怕的地方也是快：一個沒被挑戰過的錯誤判斷，會被後面每一圈放大。這篇整理我實際在用的五條迴圈護欄，它們把駕馭工程的邊界思維和迴圈工程的改進思維接在一起。
· 已經讓 AI 自動連跑任務，開始擔心它「太順了反而可疑」的人
· 常把工作交接給第二個 AI 或子代理，發現交接後常走鐘的人
· 帶團隊用 AI 的主管：這五條也是給人類團隊的驗收語言
· 五條可以直接抄進自己規則庫的護欄
· 每條附可用句式或範例，貼上就能用
· 一個判斷習慣：看到熱門 AI 框架，怎麼吸收概念、用不著整套搬家
五條護欄一覽
沒被第二視角挑戰過的重大結論，只能標成假設，不能寫成事實。
邏輯、失效、過度工程三個角度，輪流攻擊自己的結論。
Non-goals 寫明不做什麼，允許路徑劃出能碰哪裡。
同一方法失敗兩次就換路，不做第三次盲試。
「看起來沒問題」不是證據。收工前先問：證據是哪一級？
查時間、改格式這種小事直接做；重大結論、交接、高風險操作才上護欄。
護欄一：未抗辯假設，先標記再說
AI 給的重大結論（出錯的根因、架構方案、商業建議、安全判斷），在沒有第二視角挑戰之前，一律只能標示為「未抗辯假設」。它可能全對，但「還沒被挑戰過」本身就是重要資訊，寫成已確認事實，後面每一步都會在錯誤地基上蓋房子。
這條護欄成本最低，效果最大：它讓後面接手的人（或 AI）一眼知道哪些話能踩、哪些話要先驗。
護欄二：三視角抗辯，輪流攻擊自己
抗辯用三個視角輪流看同一個結論，每個視角有自己的問題清單：
- 邏輯視角（skeptic）：這個結論是不是只靠單一證據？有沒有把相關當因果？有沒有忽略相反證據？驗收條件真的能證明結論嗎？
- 失效視角（red-team）：最壞情況是什麼？會不會碰到權限、金鑰、資料遺失、公開發布、金錢這些不可逆的東西？失敗了怎麼還原？有沒有看似可行但會放大風險的捷徑？
- 過度工程視角（simplifier）：有沒有更小的第一步？是不是把一次性任務做成了永久系統？能不能先用現有的工具和手動驗收完成？
一個重要的誠實標記：讓同一個 AI 自己扮演三個視角攻擊自己，叫「僅自攻」，聊勝於無；真正算數的抗辯，是拿給另一家模型審。同一家模型的子代理互審，仍然共享同一套盲點。
護欄三：交接包補兩欄，防止順手擴任務
把工作交給第二個 AI、子代理或下一輪自動任務時，交接說明常寫了要做什麼，卻沒寫不做什麼。執行者「順手多做一點」聽起來勤勞，在自動迴圈裡是事故的主要來源。所以每份交接固定補兩欄：
這兩欄我在自己的每一次派工裡都在用。以我自己的使用經驗，效果很直接：執行者的創意被引導到「把指定的事做好」，超出範圍會停下來問，走鐘的次數明顯變少。
護欄四：換路煞車，失敗兩次就轉向
AI 有一種很像人的壞習慣：同一個方法失敗了，再試一次，再失敗，再試一次。在自動迴圈裡沒人打斷它，它可以盲試一整晚。所以把煞車數字化：
- 同一方法失敗 2 次：換路、升級工具，或停下來回報，不做第 3 次同路盲試。
- 子代理交回實質錯誤 1 次：主控收回判斷，不讓同一個子代理盲跑第二輪。
- 出現「應該可以」「看起來沒問題」「可能是」但拿不出證據：一律視為未驗證，不能當成完成收工。
數字定死很重要。寫「卡住就換方法」等於沒寫，因為 AI（和人）對「卡住」的認定永遠比實際晚。
護欄五：驗收證據分級，收工前問一句
迴圈的最後一步是驗收，而驗收最常見的造假（無意的）就是「我檢查過了」。所以驗收報告必須說明證據是哪一級，由強到弱：
- 第一級 機器驗收：測試通過、腳本輸出、檔案存在、計數結果、部署狀態。
- 第二級 資料複驗：逐段讀檔、來源對照、計數比對。
- 第三級 跨家審查：另一家模型獨立審完的意見。
- 第四級 人工目視或推論：只能當低強度證據，不能單獨支撐高風險的「完成」。
你可以怎麼開始：給下一個重要任務裝上護欄
用不著五條一次全上。挑你下一個重要任務（要交接的、會動到正式資料的、結論會被長期沿用的），照這個順序裝：
- 開工前：交接說明補上 Non-goals 和允許路徑兩欄。
- 過程中：跟 AI 約好換路煞車，同方法失敗兩次要停下來回報。
- 出結論時：要求標記「未抗辯假設」，再用三視角問它一輪，能跨家就跨家。
- 收工前：問一句「你的證據是哪一級」，第四級證據就再補一級。
跑順之後把這五條寫進你的規則庫或技能包，讓每一輪迴圈自動帶著護欄跑。迴圈出事時怎麼復原，另有一篇迴圈安全與復原可以接著讀。