如果你也是用 AI 輔助開發的人，一定遇過這種情境： 讓 AI Agent 寫腳本開發，當下測試沒問題，AI 也回報「執行成功」，你安心地去睡覺，晚上讓小龍蝦機器人繼續跑，隔天醒來，卻發現系統亂成一團—— 可能是堆滿了未處理的檔案、重複的任務、甚至有些檔案壞了。 這就是我這個弱弱的新手村大叔最近這一週深刻體會的 「隔日 Bug」 ：功能當下沒問題，但經過時間推移、在三組完全不同的機器和系統環境下、或遇到併發，就開始出包。雖然設了規則讓 AI 記憶，但實務上還是常常出錯，AI 往往只驗證『第一步』，卻忽略了『生命週期』與『併發環境』。 所以我建立了一套從 Phase 1 到 Phase 6 的完整 QA 審計標準當作 Skill ，每次 AI 在自主開發的之後，都會啟動這套制度檢視，目前為止成效不錯，幫我找出了幾個之前寫的 Skill bug。 痛點：為什麼 AI 開發容易埋下「隔日 Bug」？ 傳統開發中，我們有單元測試、整合測試，但 AI 協作有個特性： AI 擅長完成當下的指令，卻難以主動思考「未來會發生什麼事」 。 例如，當你請 AI 寫一個清理暫存檔的腳本，它會讓腳本正常執行，但它不會問： 如果這個腳本明天又被觸發一次，會不會重複刪除？ 如果檔案正在寫入時，Syncthing 也在同步，會發生什麼事？ 如果換到另一台時區不同的機器，cron 還會準時執行嗎？ 這些問題，正是系統穩定性的大敵。而我們的 PAIOP 環境有三台機器（MBA、iMac、Oracle），跨機同步與分散式特性，讓「隔日 Bug」層出不窮。 當然這都可以讓 AI 自己再繼續進化運作，不過經過一週的練習，我決定不再依賴 AI 的「記憶」或運氣 (XD），而是建立一套 強制執行的審計框架 ，讓 AI 自己學會思考未來狀態。 核心解決方案：有機 4D 審計框架 我和 AI 一起設計了這套有機 4D 審計框架，作為所有功能或開發交付前的必要關卡。任何腳本或技能，都必須在隔離沙盒中通過這四個維度的驗證： 維度 名稱 核心問題 D1 邏輯與功能驗證 腳本能跑、不報錯、產出符合預期嗎？ ...
前言：當自動化變成災難 最近身邊很多朋友，不管有沒有工程背景，都開始玩 OpenClaw ── 一種可以真正執行任務的 AI 代理（agent）。一開始我以為安裝與使用只是幾行程式碼的過程，但當整個系統延伸到三台設備（MBA、iMac、Oracle Cloud）時，我才發現：沒有治理的自動化，只在加速災難。 在系統建置的前幾天，我遭遇了 Google Drive 同步卡死，以及 Git 衝突高達 148,000 個檔案的慘況（苦笑）。那一刻我深刻體會到： 一個沒有「憲法」的 AI 系統，就像一個沒有交通規則的城市，車子跑得越快，車禍就越慘烈。 因此，我想分享我的 Personal AI Operating Platform (PAIOP) 個人化 AI 應用平台 治理想法。 1. 核心憲法：主權至上 我在系統中先定義了 AI 的權力邊界，我戲稱它為「憲法」（constitution.md）。這不是哲學，而是穩定性與安全性的基礎。： 原則一：主權至上 AI 僅為輔助。所有自動化流程必須受控、可中止。AI 不得擅自修改「正式記憶（Structured Memory）」。 原則二：角色分離 (Separation of Concerns) 權限應附著於角色，而非設備。這樣可在治理上保有彈性與清晰責任界線。 2. 三權分立的物理實踐 為了落實，我依照自己的使用習慣，將硬體資源劃分為三個邏輯節點，在儘量不額外花錢的前提下，形成了一個穩定可運作的三角架構： 節點角色 設備 / IP 職責與限制 Authoritative (大腦) MBA (M2) MacBook Air M2 是我平常的工作幾，也是唯一具備主動 Git Push 與修改憲法的權限。AI 負責陪我做策略制定與代碼開發。 Operational (肌肉) iMac 2019 AI 清洗站 。這是一台我女兒的老電腦，想說平常也沒在用...