最近在尝试用多 Agent 和 Skill 替我“完美打工”，慢慢发现，我对“完美”的要求很难满足：既希望它能独立思考、自己推进，又希望它做出的每一个判断，都符合最新的我的想法和偏好。
先不谈 AI。把它换成真人，看看这个协作过程会发生什么。 首先，我们假设不是AI，是真人，我们来看看这个协作过程会发生什么。
每个人都有自己的 Ego。即使你拿出一个方案评审，同一个产品里负责其他需求的产品经理，会提出一些合理的质疑；哪怕方案已经可用，他们也会有不同的偏好。这很正常。
有意思的是，真让他们来设计这个需求，经过一轮轮取舍和删减，最后往往又会收敛到与你原方案差不多的方向。
因为你拿出来的，已经是反复推敲后的结果。为了选出这条路，你想过很多岔路，也看到了后面的限制和代价。但评审时，别人通常只看到了你展示的那条可行路径（也就是SKILL能规定的正确路径），没有经历你排除其他选项的过程。于是，他们自然会问：“为什么不走另一条路？”至于那条路再往后怎么走，对他们来说可能还是一串问号。
这些想法里，有些能补上你的盲点，有些走下去才会暴露问题。等大家也走过一遍、做过类似的取舍，最终的方案就又回到了你最初选择的路径附近。
回到Agent身上， Skill 也是类似的道理。Skill 能把你的经验、偏好和判断依据记录下来，让它更接近你的做事方式。但这些记录，始终对应着某个阶段的你。一旦你的判断发生变化，旧版本就可能跟不上。
那么，让它自动更新呢？问题又回到了前面的方案评审：它提出了新的做法，你却没有经历背后的思考和取舍。即使它解释了理由，你也未必能直接认可；它认为的“更好”，也未必符合你的偏好。
于是你就会经常觉得：“Skill 又在乱改，改出来的根本不是我想要的。”
所以，Agent 可以复用你的经验、模仿你的偏好，但它完成了思考，不等于你也完成了理解。只要你还想亲自判断每一次取舍，就仍然需要投入自己的思考。
如果你愿意交出对过程的掌控，只验收结果，它确实可以替你完成很多工作。此时，它更像你手下一个做事风格有点像你、能独立交付的协作者。
它可以替你交付结果，但无法顺便替你完成对结果的理解和认可。而对背后逻辑的理解和认可，才是真的属于你的沉淀。
So, Never let AI think for you. Think for yourself!