AI 一定會出錯，你自己下指令也一定會下錯。這篇教你設計一套出錯了也接得住的 Loop：六個步驟，每一步都有清楚的完成條件，附一個從頭到尾的示範。
- 開始把重要的工作交給 AI（整理檔案、批次修改、更新系統設定），但心裡毛毛的，怕它一次搞砸一堆東西的人
- 被 AI 搞砸過，事後找不到它到底改了什麼、改壞在哪的人
- 想放心讓 AI 做更大的事，但不知道安全網要怎麼架的人
- 一個心態翻轉：從追求零錯誤，變成追求錯得起
- 容錯 Loop 六步，每步都有完成條件，跟一個具體任務從頭走到尾的示範
- 出錯之後的五個標準動作
一、先認清一件事：零錯誤做不到
AI 有不確定性。同一個指令跑兩次，結果可能不一樣，模型再強都一樣。
人也一樣。我自己就會手滑、會下錯指令、會少想一個範圍。
所以「設計一套不會犯錯的機制」這個目標，我放棄了。至少我做不到。
我改追求另一個目標：做錯了，可以重新檢查，可以回復原狀。
這就是容錯。錯誤不可避免，但傷害可以控制。
二、三個目標，三道防線
我給容錯機制定了三個目標，按重要性排，每個目標對應一道防線：
| 目標 | 防線 | 對應步驟 |
|---|---|---|
| 1. 盡量少出錯 | 事前防 | 分大小、留後路、先小試 |
| 2. 出錯了，知道錯在哪 | 事中留痕 | 分批做、留紀錄、設停損 |
| 3. 知道錯在哪，能回復 | 事後回得來 | 備份、換腦驗收、收工筆記 |
注意這個排序的含義：第一道防線做得再好，第二、第三道還是要架。因為第一道就是會被突破，這是前提，你只是不知道哪一次。
三、容錯 Loop 六步
先看六步總覽：
| 步驟 | 一句話 | 怎樣算完成 |
|---|---|---|
| 1. 分大小 | 大事才進 loop，小事直接做 | 說得出這是大事還是小事、範圍多大 |
| 2. 留後路 | 備份，加寫下怎麼回去 | 備份打得開、還原步驟寫好了 |
| 3. 先小試 | 先跑 1 到 2 個樣本 | 親眼確認結果正確 |
| 4. 分批留痕 | 分批跑、講好停損 | 每批有紀錄可查 |
| 5. 換腦驗收 | 執行跟驗收不同腦 | 說得出驗收證據 |
| 6. 寫筆記 | 記下動了什麼、備份在哪 | 四件事都寫了 |
下面每一步都用同一個例子示範：你要讓 AI 把電腦裡 300 份舊檔案統一改名、加上日期。一次動幾百個檔案，這種事就是容錯 Loop 的主場。
做什麼：問自己一句，這次要動多大？改一個檔案裡的一句話是小事，直接做，不用跑 loop。一次動幾十幾百個檔案、涉及改名刪除搬移、會動到重要設定，就是大事，進完整六步。
怎樣算完成｜你說得出「這是小事」或「這是大事，因為範圍是什麼」。
例子：300 份檔案要改名，大事，進 loop。
最常見的坑｜不分大小。下場兩頭空，小事被流程拖死，大事裸奔。
做什麼：兩件事。一是把所有可能被動到的範圍，整個複製一份當備份。二是寫下「出錯怎麼回去」，具體到你照著做就能還原。
怎樣算完成｜備份你親手打得開，還原步驟已經寫在筆記裡。缺任何一項，不准動手。
例子：整個資料夾複製一份，命名「改名前備份 0702」。筆記寫上一行：出錯就把這個備份資料夾整個複製回去覆蓋。
最常見的坑｜備份範圍太小。你以為只會動到 A 資料夾就只備份 A，結果錯誤擴散到 B。備份要涵蓋「實際可能被動到的全部範圍」，別只備份「我打算改的範圍」。這兩者的差距，就是意外的藏身處。
做什麼：挑 1 到 2 個檔案，讓 AI 先跑一遍，你親眼打開看結果。
怎樣算完成｜試跑結果跟你要的一模一樣，而且是你親眼確認的，才准放大。
例子：先改 2 份。打開看：新檔名格式對不對？檔案內容有沒有被動到？
最常見的坑｜計畫看起來很完美，就直接全部跑。這一步擋的是「指令本身就寫錯」這種最傷的錯。同一個錯，跑 2 個檔案是小事，跑 300 個是災難，差別只在你先試了沒有。
做什麼：分批執行，不一口氣跑到底。每批做完，記下這批動了哪些檔案。開跑前先跟 AI 講好停損條件：遇到什麼狀況就停下來回報，不要硬跑。
怎樣算完成｜每一批都有紀錄可查，停損條件講清楚了。
例子：300 份分 6 批，一批 50 份。每批完成留一份清單。停損講好：遇到檔名格式跟前面不一致的檔案，停下來問我。
最常見的坑｜一口氣跑到底。分批的價值要到出錯才看得到：你會知道錯在哪一批，只要還原那一批，不用全部重來。
做什麼：執行的 AI 說完成了、都沒問題，不能當驗收。換另一個 AI，或你自己用不同的方法，再查一次：抽幾個檔案打開看實際內容，拿改完的檔案跟備份比對，確認差異只有預期中的那些。
怎樣算完成｜你說得出驗收證據：我抽了哪幾個檔案、比對了什麼、結果如何。
例子：從第 1、3、6 批各抽 3 份打開看。再請另一個 AI 掃一遍全部檔名，回報有沒有漏改的、格式不一致的。
最常見的坑｜把執行 AI 的回報當驗收。它可能真的做完了，也可能只是以為自己做完了。鐵則：執行跟驗收，不能是同一顆腦。
做什麼：記四件事：這次動了什麼、怎麼驗收的、備份放在哪、備份什麼時候可以刪。
怎樣算完成｜四件事都寫了。備份我的習慣是留一週，確認一切正常才刪，而且刪備份這件事開一張待辦提醒自己，不靠記憶。
例子：筆記寫「7/02 改名 300 份、抽驗 9 份加全檔名掃描通過、備份在某某資料夾、7/09 確認無誤後刪」。
最常見的坑｜做完就散場。等真的出事，你連自己上週動過什麼都想不起來。這份筆記就是下次出事時的地圖。
四、出錯的時候，照這五個動作走
容錯 Loop 真正的價值在出錯之後。發現不對勁，照順序做：
| 順序 | 動作 | 重點 |
|---|---|---|
| 1 | 停 | 不要急著修 |
| 2 | 定位 | 翻收工筆記跟分批紀錄，找出錯在哪一批 |
| 3 | 還原 | 從備份把那一批復原 |
| 4 | 修正做法 | 找出指令哪裡寫錯，改掉 |
| 5 | 回到第三步 | 重新小試，通過了才再放大 |
第五個動作最容易被跳過：不要修完直接大規模重跑，因為你的修正本身也可能是錯的。修正過的指令，跟新指令享受同等待遇，一律重新小試。
五、真實案例：170 個檔案被改壞，然後救回來
前陣子我跑一次大規模的知識庫整理，全自動，AI 處理上百個檔案。其中一個環節的批次替換指令寫壞了，整批跑下去，170 個檔案的內容被打亂。更麻煩的是，那次備份只涵蓋了我以為會動到的資料夾，實際損壞卻擴散到備份範圍之外。
檔案救回來了，因為損壞的方式可以反推回去。完整的事情經過跟三道防線，我另外寫成一篇：AI 出錯不可怕，沒有備援才可怕：一次搞壞 170 檔案的教訓。這篇六步 Loop，就是那次事故之後，我把零散的原則整理成的一套完整流程。
六、成本怎麼算：不同的步驟，用不同等級的 AI
容錯 Loop 步驟多，會不會很貴？我的做法是分級用模型。前提先講死：後路留好、小試通過、停損講好，才可以把執行交給便宜的模型。
| 步驟類型 | 包含哪些 | 用哪級模型 |
|---|---|---|
| 需要判斷的 | 分大小、設計計畫跟還原步驟、複驗結果的判讀、出事後的分析 | 最強的模型 |
| 純執行的 | 複製備份、跑批次、跑驗收指令 | 便宜快速的模型 |
執行交給便宜的模型沒關係，因為有整條 loop 兜著它。然後執行跟驗收永遠不同腦。
收尾
把這篇收成一句話：與其花力氣讓 AI 不出錯，把力氣花在確保出錯之後回得來。
趕時間的話，濃縮成三個問題，動手前問自己：後路留了嗎？小的試過了嗎？誰來驗收？
安全網夠強，你才敢把更大的事交給 AI。容錯機制看起來是煞車，實際上是油門。
常見問題
每次用 AI 都要跑六步嗎？
第一步「分大小」就是在回答這個問題。日常小事直接做，動得大、刪得掉、改得回不來的事，才進完整六步。
我沒有幾百個檔案要處理，這對我有用嗎？
有。用收尾那三個問題就好：後路留了嗎、小的試過了嗎、誰來驗收。任何要把重要東西交給 AI 的場合都適用，例如讓 AI 改你的履歷、整理你的相簿、清理你的信箱。
備份要留多久？
我的習慣是一週。確認一切正常才刪，而且刪備份開一張待辦追蹤，不靠記憶。
這跟迴圈工程是什麼關係？
容錯 Loop 是迴圈工程的一種應用。迴圈工程講怎麼把重複的工作變成會自己跑的循環；容錯 Loop 講其中風險最高的那類工作，大規模修改，要怎麼跑才安全。
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