前言#
最近的 AI 浪潮，相信各位讀者的身邊一定會使用各種 AI Agent 的代理人工具來幫助自己輕鬆的工作吧？但有沒有一種感覺，總覺得好像更累人了。面對 AI 閃電般的產出各式各樣的建議以及答案。各位讀者可能需要花費大量的時間閱讀建議以及答案。理解消化以後，接著在跟 AI 講說你要執行的決策。
過程中，如果你要一直反覆的去了解新的知識技術，顯然會增加你的認知負荷。面對 AI 所提出的各種術語、最佳實踐等等的建議，我們是不是應該要停下來換一個你現階段擁有的技術力能做到最好的解決方式來處理工作上的任務。而不是盲目地聽從 AI 給你的最佳實踐呢？
其實在目標明確的狀況下，告訴 AI 應該要做什麼反而也可以省一點錢。來回跟 AI 溝通對話有的時候很燒 token 的😮💨
主導 AI，不要被剝奪主控權#
現在的 AI 已經可以將一個大的項目拆成一筆一筆小小的任務了。但是這是 AI 的認知負荷，不是你的！AI 在接觸一個全新的陌生的專案項目時可以快速的理解專案架構，但不代表 AI 講給你聽後你就全部都懂了。
請確實的理解過後，將工作內容開始切分成細小的任務項目，一項一項的交給 AI。AI 當然可以將工作再分成多個任務去執行。但已經不會增加你的認知負荷了。
曾經在我身邊的同事使用 AI 時，總是喜歡一次丟給 AI 整體的工作內容，AI 會開始將工作內容拆成一筆一筆的任務，我的同事就要去讀一筆一筆的任務內容，如果有其中的任務內容超出了同事的理解能力了，同事問為什麼這樣做，AI 就會說最佳實踐是這樣做的。同事可能就盲目的相信了。
在過程中，其實有些事情已經超出了同事的理解能力了，這時候要做的應該是將 AI 提供的做法，用現有的技術力能做到最好的解決方式來處理工作上的任務。如果真的必須要學習新的技術了，那麼就先學習這個技術，等到你真正理解了以後再來跟 AI 講說你要執行的決策。不要盲目的聽從 AI 給你的最佳實踐，因為這樣會增加你的認知負荷。
與 AI 共同拆解任務#
AI 拆解大型任務時真的很快也很方便，過程中要確保你也有參與到任務的拆解過程中，如果某些任務內容你不理解了，也許可以調整成你現有的技術力能做到最好的解決方式來處理工作上的任務，或者是再將這個任務再拆成更小的任務，直到你能理解了為止。
學習新技術，請按部就班#
有個時候，AI 總是會提出一兩個你可能不是那麼熟悉的工具或技術。這時候如果要學習新知識或技術，請按部就班，了解基礎後。進行實作並驗證看看。人在掌握一門新的知識或技術時，本來就是需要反覆練習的。這是我們跟 AI 不同的地方。當你掌握了這個新的知識或技術了以後，請 AI 協作時就更不會被牽著鼻子走了。
之前同事請我 Code Review 的時候，我問他為什麼要這樣寫。他冷冷的回了我一句：AI 說可以這樣寫，我也只是回應了一句：那你驗證過了嗎？他沒有回話，而我默默的把 MR 給 Close 了。
結論#
在 AI 的浪潮底下，所有事情都變得快速有效率。但是如果出現問題，我們還是必須要懂問題出在哪裡？或是提前知道問題可能會發生時，就將這件事情阻擋下來。
最近也有公司使用 AI Agent 導致資料遺失等嚴重的事件，也許你責罵 AI 它可以很快速的跟你道歉，但畢竟是 AI，鍋還是你要背的。
在這個答案很廉價的時代，如何問一個問題變成最有價值的技能。因為你有了解透過丟給 AI 問題，回覆的答案自然不會增加你的認知負荷，讓你的系統及專案都處在一個更可靠且安全的狀態下。
