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本指南背後的 Skill:Dante - Tech Lead AI Skill。它掌握你的技術堆疊、團隊實際的運作經驗,以及正在進行中的決策,因此建議會依據團隊能運行什麼來篩選,而不是依據技術上最佳的方案 - $19,一次付款,永久擁有。
查看 Dante Skill →兩個問題就能解決大多數技術決策,而模型一個也不會主動提出:撤銷這項決定要付出多少代價,以及這個團隊能否在凌晨三點運行它。詢問模型該選哪個資料庫、哪個框架、哪種架構,它會選出一個並為其辯護得很好 - 無論錯誤答案讓你付出一週還是三年的代價,它都會有完全相同的自信,而且不知道誰負責待命。技術主管工作中非撰寫程式的部分,主要就是這兩個問題。本指南的目的,就是迫使大家把它們帶進討論。
Question 一:這是一扇你可以走回去的門嗎?
亞馬遜 2015 年的股東信,幾乎以最清楚的方式說明了這一點。有些決策「影響重大且不可逆,或幾乎不可逆 - 單向門 - 而這些決策必須有條理、謹慎、緩慢地做出,並經過充分的深思熟慮與諮詢。」大多數決策並非如此:「它們是可變更、可逆的 - 它們是雙向門」,而且這些決策「可以也應該由具備高度判斷力的個人或小型團隊迅速做出。」
這件事之所以在有模型的情況下比沒有模型更重要,是因為模型會抹平這種差異。在同一個工作階段詢問它日誌格式和資料模型,你會得到兩個同樣詳盡、同樣自信的答案。其中一項決策,你可以在某個星期二下午改變。另一項決策,則會在做出決定的人離開後,你仍然持續承受其影響。
所以第一步不是「哪個選項」。而是整理決策:撤銷這項決定實際上要付出什麼代價,以什麼單位計算,以及是什麼讓它變得昂貴。當你提出這個問題時,模型很擅長回答,但它永遠不會主動提出這個問題。
模型還不會提出第三種答案:現在還不需要做決定。在了解更多資訊之前,延後一個單向門決策,往往是主管能做出的最資深舉動,而對所有沒有留心的人來說,這看起來像是優柔寡斷。
Question 二:這個團隊能在凌晨 3 點運行它嗎?
模型知道技術上什麼是好的。它讀過那些架構部落格,而架構部落格都是由擁有平台團隊的公司員工撰寫的。
它不知道的是,誰負責待命、他們以前操作過什麼、他們將因何事被呼叫,以及十八個月後還有多少人會留在這裡。這些才是真正決定問題的事實,而它們從來不會出現在 prompt 中。結果就是:一項在抽象層面確實正確、但對四位從未運行過訊息代理程式的工程師而言卻是錯誤的建議。
可操作性問題不是「這個好不好」,而是「在一年中最糟糕的那個夜晚,這會讓我們付出什麼代價」。誰會收到呼叫通知。他們必須知道什麼。執行手冊會寫些什麼。當唯一了解它的人正在休假時會發生什麼事。把這些內容作為限制條件放進 prompt 中,候選清單就會改變,而且往往變化很大。
prompt 1 - 在做決策前先整理決策類型
prompt 2 - 可操作性篩選
提供團隊的資訊,而不只是問題。以下事實會改變答案。
在工作階段之間帶著團隊的實際情況,而這正是關鍵差異。每次在新的聊天中重新輸入你的技術堆疊、值班輪值表,以及團隊從未操作過的系統,正是多數人最後放棄、接受泛用答案的原因。它也會先按可逆性排列決策,再提出建議,並保留進行中的決策,因此不會再與上週的決定互相矛盾。
查看 Dante - Tech Lead AI Skill →審查:平面清單問題
請模型審查一個 diff,你會得到一張清單。命名偏好、缺少測試和競態條件,全都以相同大小、相同克制的語氣和相同信心呈現。這正是 AI 審查回饋讓人疲於接收、也無法用來教學的原因:作者無法分辨什麼重要,所以他們不是機械式地全部修正,就是略讀過去。
有兩項修正。第一,強制區分嚴重程度並設定額度:最多三個必須修正項目,其餘全部明確標示為可選。設定額度會迫使它做出選擇,而它選擇的內容也很有參考價值。
第二點,也是對主管更重要的一點:它不了解你的慣例,所以會自行捏造。 它會告訴初級工程師,一段完全合理的程式碼違反了並非你們所採用的標準,還把它說得像是普遍規則。這比沒有審查更糟,因為初級工程師會以為那是你認可的。提供你的慣例,並禁止它斷言任何你未提供的規則。
提示詞 3 - 能教會人的審查
向上爭取支持
技術主管花了出乎意料多的時間在爭取時間。重構那個東西、償還技術債、用一個 sprint 改善部署管線。請模型撰寫那份商業論證,它會很樂意產出一份包含數字的版本 - 避免事故的百分比、工程工時數字、速度提升幅度。你並沒有提供那些數字。它是捏造的,而你正要在主管面前以自己的名義提出這些數字。
一如其他情況,規則相同:模型未獲提供的數字,一律不得自行補上。但在這裡,比起直接起草案例,還有更好的用法。
要求它反駁你。讓它寫出一位明智的主管應該拒絕的最強理由。這份輸出確實很有用,因為它會告訴你實際上必須回答什麼;當你明確要求時,模型很擅長這件事,但它不太會主動注意到自己需要這麼做。
提示 4 - 為拒絕意見提出最強論證
在不變成路由器的情況下解除阻塞
有位工程師卡住了。最快的做法,是把他們的問題貼到聊天中,取得答案,再轉交給他們。這只需九十秒,而且確實有效,但也悄悄讓事情變得更糟:工程師什麼也沒學到,下次會更早來找你,而你也把自己變成了快速 API 前面的一個慢速 API。
可擴展的做法,是要求模型提供問題,而不是答案。如果你禁止它親自走完診斷流程,它確實很擅長產生診斷路徑。
提示 5 - 問問題,而不是給答案
提示 6 - 沒有人會寫的決策紀錄
一項技術主管幾乎不需付出成本、卻能替下一位省下六個月的成果。在對話結束時執行,趁被拒絕的選項仍在其中。
在工作流程開始前,而不是在流程中,先一次解決程式碼分享的問題
技術主管通常是決定,或至少示範團隊貼進聊天視窗的內容的人。原始碼、客戶資料、憑證和內部架構受你的僱傭協議、公司政策以及常見的客戶合約所規範;答案取決於你使用的是哪個層級和哪個帳戶,而不是當下什麼最方便。
在它變成習慣之前,有意識地決定是否採用,並以書面記錄。無論情況如何都適用的做法包括:思考問題的形狀,而不是貼上整個檔案;在放入任何內容之前,先遮蔽識別資訊和密密;完全不要放入客戶資料;並記住,小到足以貼出的程式碼片段,加上你的公開儲存庫,就可能像檔頭註解一樣確實地識別出該程式碼庫。如果你的公司有政策,就應以政策為準。如果沒有,你可能就是應該撰寫政策的人。
失敗的地方
| 失敗 | 會發生什麼事 | 該怎麼做 |
|---|---|---|
| 被抹平的利害關係 | 對可逆的選擇和永久性的選擇,給出同樣自信且詳盡的答案 | 先按可逆性排序。先問「撤銷這項決定要付出什麼代價」,絕不要先問「哪個選項」 |
| 部落格文章式的架構 | 因為撰寫原始資料的人就是擁有平台團隊的公司,所以建議採用那類公司的做法 | 將值班表、離職風險,以及你從未操作過的內容作為限制條件放入 prompt |
| 捏造的業務數字 | 技術債務論述中那些不知從何而來的百分比和節省工時 | 禁止使用任何不是你提供的數字。用它來攻擊你的論點,而不是寫入其中 |
| 捏造的慣例 | 告訴初級成員,他的程式碼違反了一項不是你制定的規則,語氣卻聽起來像是你的規則 | 提供你的慣例,並禁止它聲稱任何你未提供的標準 |
| 扁平的審查清單 | 命名上的小問題與競態條件,權重和信心程度完全相同 | 設定嚴重性預算。最多三項必須修正的問題,而且它必須做出取捨 |
| 它不會說等等 | 被要求做決定時,它就會做出決定。它不會主動指出這項決定為時過早 | 明確詢問這是否需要現在決定,以及等待能帶來什麼好處 |
| 贊同 | 詢問你的計畫是否周全,你會得到肯定的答覆 | 要求它以必須核准這項決定的人之口吻,提出反對這項決定的最有力論據 |
| 完全沒有信任 | 它不在事件現場,不知道這名工程師已經精疲力竭,也不對團隊擁有任何權限 | 工作的那一半無法委派。這部分負責推理與寫作 |
如何安裝 Dante Skill?
下載檔案是 ZIP,且壓縮檔根目錄包含 SKILL.md,而不是放在巢狀資料夾中 - 上傳失敗通常就是因為資料夾結構不正確。在 Claude 桌面應用程式中,開啟 自訂 → Skills,上傳 ZIP 並將其開啟。
Skills 需要啟用程式碼執行功能,位置在 設定 → 功能。Anthropic 的說明中心目前列出 Free、Pro、Max、Team 和 Enterprise 可使用 Skills,而其 Academy 教學則列出 Pro、Max、Team 和 Enterprise - 因此如果你使用免費方案,請查看自己帳戶中的設定 → 功能,不要直接採信任一頁面的說法。完整操作流程請參閱 Skills 安裝指南。
在 ChatGPT 或 Gemini 中不需要上傳步驟:開啟 SKILL.md,複製內容,然後貼到自訂指示中。你會失去自動觸發功能,但保留這套方法。
這適合誰?
技術主管和資深工程師在負責技術方向的同時,也承擔自己的交付工作;以及首次擔任主管、已負有責任但尚未擁有職稱的人員。它可在 Claude、ChatGPT 或任何 AI 聊天工具中運作。
工程職位各自拆分為獨立的 Skills,每個售價 19 美元,下載一次即可:
- Viktor - 軟體架構師 - 當決策高於你的團隊時,那些不可逆轉的決定
- Priya - 工程經理 - 不再涉及技術後,屬於人的那一半
- Yuri - 程式碼審查員 - 將審查視為獨立專業,而非其中一步
- Max - 全端開發者 - 仍在交付成果的那一半工作
- Rami - DevOps 工程師 - 可運維性問題不斷追問的部署與回滾方案
- Oleg - 資料庫工程師 - 大多數時候,真正的單向門決策所在之處
更廣泛的集合是軟體開發人員 skills以及軟體與 IT skills。
總結:
先對決策進行分類,再做決定,因為模型會對可逆選擇和永久性選擇給出同樣自信的答案,而且永遠不會告訴你目前面對的是哪一種。將團隊情況作為硬性限制放入 prompt - 誰負責 on-call、他們從未運維過什麼、誰可能離職 - 並要求提供兩種排名:技術上最佳的方案,以及你的團隊實際能夠運行的方案。將審查控制在三個必須修正的項目,並禁止模型臆測你未提供的慣例,否則它會教導初級成員你從未制定的規則。與其讓它撰寫你的技術債務論點,不如讓它反駁這個論點;不要讓它自行捏造任何你未提供的數字。然後趁被否決的選項仍在對話中時,寫下決策紀錄。若要保留跨工作階段的團隊資訊,請使用 Dante - Tech Lead AI Skill($19)。可在 Claude、ChatGPT 及任何 AI 聊天工具中使用,並提供 30 天退款保證。
Dante - 技術主管 AI Skill
在提出任何建議前,先按照撤銷決策的成本排序;根據你的團隊實際運維過的內容篩選選項;控制審查意見的數量;而當你要求時,還會反駁你的立場。無需訂閱。永久屬於你。
KissMySkills 是一個提供 2,000+ 個 AI skills、80+ 個 prompt packs、75+ 個 agents 及 免費工具 的市集,適用於 Claude、ChatGPT 及任何 AI 聊天工具。