铁律 01
长文档交接先要「逐条编号处理单」，绝不信它那句「我已读完」
大模型为了省力，极擅长跳读和搜关键词填空。凡是把长文档或复杂方案交给 AI，先卡一道审题门槛：它得先交一份按原稿编号逐条对照的处理清单，你确认后它才动手。不给它留偷懒的缝，它才不会糊弄你。
可直接复制的口令
先不准直接改正文。先给我交一份「按原稿编号逐条对照的处理清单」，每一条必须写清楚：照做、改动、还是不采用，以及一句话理由，等我确认后再动手。
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驯 AI 铁律清单
同样的模型、同样的月费，差距不在提示词咒语，而在你有没有提前管住它最容易偷懒、失忆、脑补和撒谎的那几个习惯。这 10 条是从 900 多篇真实工作日志里筛出来的，每条都配一句能直接复制的口令。
5 条防糊弄首行指令包
存进常用剪贴板，或贴进 ChatGPT / Claude 的自定义指令、CLAUDE.md，网页版也能直接用。
复制后带标题「协作铁律」，可整段粘贴
- 01 · 审题闸门
接手长文档或复杂任务时，先不准直接改正文或写代码。遇到模糊前提先列最关键的 1 个问题问我；长文修改先交「按编号逐条对照处理单」。
- 02 · 验收优先
按我给的验收标准和红线交付，不搞过度工程；不可逆操作（删除/外发/发布/付费）必须先停下等我确认。
- 03 · 命令验真
汇报完成时必须贴出真实命令输出、退出码或文件状态，严禁把未跑过的检查报成「已通过」。
- 04 · 断腕交接
若连续两套方案被推翻或上下文即将压缩，立即停手，输出包含「已走通结果、被推翻死路、下一步分岔口」的交接单。
- 05 · 写审分离
重要交付完成后，先清空辩解视角，以独立挑刺者身份对照验收标准自检一轮真实硬伤。
10 条驯 AI 铁律
每一条：翻车现场 → 为什么会这样 → 一句可复制的口令。
铁律 02
全局锁死「看不懂就停」，防你随口一问它改乱十几个文件
模型的训练让它极讨厌说「我不知道」，需求一模糊就顺着概率猜一个答案往下写。这不能靠每次临时叮嘱，要写进全局规则或开场指令。好用的 Agent 不是什么都敢干，而是知道在哪一步必须停下来等你。
可直接复制的口令
遇到任何拿不准的、前后矛盾的、或者材料里缺的前提，直接停下来列出问题，一次只问最关键的一个，绝不自己脑补往下硬做。
铁律 03
别在脏窗口里吵第八轮，带着「死路交接单」重开
同一窗口拉扯七八轮、经历两三次自动压缩后，会话已经脏了：模型还记得规则，却会忘掉自己前半场刚查出的 Bug。遇到这三种情况就停手，但别直接关窗口，先让它写一份交接单，带着它开新窗口。
可直接复制的口令
停止当前修改。请把当前进度写成一份 30 行以内的交接单，必须包含三件事：1）已验证走通的结果；2）决定不做的事与刚刚被推翻的错误路径；3）下一步的分岔口。我将带着这份清单开新窗口继续。
铁律 04
规则文件别写「标准答案」，要写「死路清单」
只要给够上下文，正确做法模型自己能推出来；它推不出的，是你过去为什么已经否决过这个答案。所以规则文件里最值钱的不是标准答案，而是死路清单：否决过什么、为什么、哪条红线一步都不能退。
可直接复制的口令
在项目规则或记忆文件里只记三行：1）当时否决了哪个方案；2）为什么不这么做（哪次实测翻了车）；3）哪条红线一步都不能退。
铁律 05
提示词只写验收标准，别替 AI 想实现步骤
把实现步骤拆得越细，越是在用你的旧经验给新模型画地为牢；一旦结果能看不能用，你也分不清是模型不行，还是你替它选的路本来走不通。提示词只写终点和验收方式，路留给模型自己走。
可直接复制的口令
任务提示词只写「最终交付物长什么样、用什么命令验真、哪些红线不能碰」，把具体怎么实现的路留给模型自己走。
铁律 06
换模型如换人，能跑命令验真的事，绝不信它的嘴
同一个任务，一个模型老实写「本次未重跑」，另一个模型 6 次里 5 次连命令都没碰就报全部通过。批量任务也一样：前 3 行认真算，后面偷偷估值填空。凡是能用一条命令、一个脚本或文件状态核验的事，只认回执。
可直接复制的口令
汇报完成时，不准只写文字总结。必须贴出验证命令的真实终端输出、退出码、文件行数或哈希值；没跑过的检查项必须如实标「未跑」，严禁把推断当实测。
铁律 07
干活的和挑刺的彻底拆开，最多交锋三轮
让同一个 AI 检查自己的产物，基本等于考生自己批卷子，它会顺着同一套盲区把错误解释成合理。我开源的 ai-pair 只干一件事：把写和审彻底拆开，审的一方只看产物不看辩解，最多交锋三轮。
可直接复制的口令
1）派模型 A 专门负责写；2）把它的产物（去掉心路历程和辩解）丢给另一个干净窗口或另一个家族的模型 B 独立挑刺；3）两边最多来回交锋三轮，三轮还收不住的分歧，直接打包交给人来拍板。
铁律 08
单向门动作靠程序硬拦，绝不靠模型自觉
上下文变长、工具链变复杂时，纯文字的软叮嘱随时会被模型绕过去。花钱、删除、对外发送、公开发布、改生产权限这类不可逆动作，唯一可靠的做法是写进 Hook、沙盒权限或前置脚本，由程序直接卡死。
可直接复制的口令
把不可逆操作（删除/外发/发布/付费调用）全部关进程序硬闸门：先跑 dry-run 核对执行对象与影响范围，再等人工明确授权；未同时检测到 dry-run 校验回执与人工明确授权标记，脚本直接拒绝真实执行。
铁律 09
按真实风险缩放工程，别拿大炮打蚊子
跟 AI 配合久了，它很容易给小任务套上企业级工程。动手前先对齐规模：个人工具写最小可用实现，不加多余抽象和防御样板；只有碰到数据安全、隐私、花钱和对外发布，才把标准拉满。
可直接复制的口令
动手前先对齐规模：如果是一次性脚本或个人验证工具，只写最小可用实现，禁止引入多余抽象层和防御性样板代码；只有涉及数据安全、隐私、花钱和对外发布的那一刻，才按最高标准锁死。
铁律 10
定期清理 AI 的「记忆垃圾桶」，防跨场景人设串味
长期记忆不是存得越多越懂你。我往记忆里塞了 6 条随手聊过的旧偏好，再让三个模型给世界 500 强的采购副总裁写正式提案：三个都把第一阶段报价写成了 500 美元。同样的请求不带这些记忆，报的是 4 周、几万美元。定期清理，只留跨所有场景都成立的长期事实。
可直接复制的口令
每隔两周检查一次 AI 的全局 Memory / 自动记忆列表：凡是「一次性任务背景、临时扮演过的角色、过期报价、特定项目的局部格式要求」，一律从全局记忆里彻底删掉，只留跨所有场景都成立的长期事实。
文中提到的两个开源工具
- ai-pair：一个模型写，两个不同家族的模型背靠背审（对应铁律 07）。
github.com/axtonliu/ai-pair - context-guard：上下文快满时提醒你写交接单再重开（对应铁律 03）。开源免费。
github.com/axtonliu/context-guard
