補充 #11 · 官方反模式

五大常見失敗模式

「Avoid common failure patterns」— 官方獨立列出的 5 個踩坑場景。早識別、早脫身。

01

🍳 Kitchen Sink Session — 一鍋亂燉

一個 session 裡先做 A、跳去做不相關的 B、又跳回 A...

❌ 症狀 & 後果

  • • context 充斥不相關資訊
  • • AI 開始混淆 A、B 任務
  • • 品質明顯下降

✅ 官方解法

不相關任務之間 /clear 重來

02

🔁 Correcting Over and Over — 反覆糾正

改錯 → 你糾正 → 還是錯 → 再糾正 → 還是錯...

❌ 症狀 & 後果

  • • context 累積一堆失敗嘗試
  • • AI 受污染、開始重複錯誤
  • • 越糾正越糟

✅ 官方解法

糾正 兩次失敗就 /clear，把學到的教訓寫進新 prompt

03

📜 Over-specified CLAUDE.md — 寫太多

CLAUDE.md 越寫越長，五頁、十頁、五十條規則...

❌ 症狀 & 後果

  • • AI 反而忽略一半規則
  • • 重要規則被埋在雜訊裡
  • • 越寫越像沒寫

✅ 官方解法

殘酷剪裁。每行問：「移除這條會讓 Claude 犯錯嗎？」不會就刪。
能轉成 hook 的就轉。

04

🎭 Trust-Then-Verify Gap — 看似對就 ship

AI 給出看起來合理的程式碼 → 你沒驗證 → 直接合進去...

❌ 症狀 & 後果

  • • edge case 沒處理
  • • 上線才爆炸
  • • 連 AI 自己也不確定對不對

✅ 官方解法

永遠給 Claude 一條驗證路徑（tests / script / screenshot）。
不能驗證的事 → 不要 ship。

05

🌀 Infinite Exploration — 無底洞探索

「研究一下這個專案」「看看這個是怎麼運作的」沒劃任何範圍...

❌ 症狀 & 後果

  • • AI 讀爆 100 個檔案
  • • context 瞬間炸滿
  • • 真正開始做事時 context 已耗盡

✅ 官方解法

調查範圍要窄。
不確定多大就用 subagent，讓它自己的 context 燒，回報摘要就好。

# 識別反模式的口訣

同樣的事重複兩次都還在掙扎 → 停下來、清 context、換個問法