AI 最危險的不是亂講，而是很有邏輯地亂講

#AI最可怕的不是亂講 #而是它可以很有邏輯地亂講

要不要來寫一篇全理科的指令集模板呢🙄

＝不要直接看全文，你應該看編輯紀錄，看我是怎麼思考的＝

1. 我想一下，這樣不能用 Mesh 來做，因為 Mesh 的架構不適合抽象層的萃取，另外開發一套方法論來搞會更為精準，Composable Control System 這名字先暫定下來。

2. 另外還應該加上加權控制 Weighted Control Graph，讓路由來決定哪些學科應該共同參與，讓加權來決定由誰主導結果的推進，讓約束來確保整個生成過程不會失控。

3. 那路由必須有個決策引擎 Routing Decision Engine，把 Triz + PDCA 一起合作應該會是個不錯的方向。

4. 這個過程中，一些顯然不適合的文案應該被踢除，因此也應該有個失敗案例庫或是機制來控制，比如結構斷裂了的、商業轉化失敗的，可以弄個輸出前過濾器 Pre-Output Filter 來作為發布前的再確認。

5. 不合格的輸出，也不應該被丟棄，應該要被回收 loop 重算，回到路由＆權重層重新生成。但關鍵更應該放在到底要 loop 回哪一層？Weighting？Routing？還是 DNA 層？這個部分要仔細規劃。

6. 差不多了，然後就是閉環問題了，閉環過程的層層驗證也需要設計，採用分層驗證 Layered Verification 的方式，這樣可以避免暴力重試，同時也讓系統收斂的更加精準。

7. 不能在思考下去了，最後面還差了Evaluation Function ，這裡應該把Ground Truth 的 KPI/ROAS ＆ Positive/Negative Memory 的動態映射也搭起來，這樣可以自然形成預測 → 驗證 → 修正的學習函數，同時讓 Memory 可以在調整 Evaluation 的權重中自我進化！

好了！差不多就這樣，有空再來動工搞一個大的！

8. 不行，如果全學科都抓進來，會爆炸，執行速度會很慢，應該要採用維度來控制，不同學科的不同名詞參與到不同維度的控制。

9. 但每一個學科都有自己的名詞，可能會交互映射在不同的維度上，因此跨維度映射的映射規則需要被建立起來。

10. 突然想到之前也用過的提示詞，因為 AI 寫的品牌故事通常太過單薄，可以把地質學的 #地層構造Stratigraphy 放進來，會生成具有時間厚度的垂直敘事文章。

#這是我的思考筆記區 #理科生的浪漫
#可以看編輯紀錄看我的思維怎麼推進的

本文原發表於 2026/04/15 的 Facebook 貼文，原文照登，僅調整網頁排版；文中提及的產品、價格與活動以當時為準。