執行迴圈：讓 AI Agent 保持在跑道上的節奏設計

AI Agent 有一個很有趣的特質——它可以一直跑，你讓它繼續，它就繼續；你沒說停，它不一定知道什麼叫做「夠了」。

這是優點，也是最容易讓你白費一個下午的地方。

你讓 AI 幫你「把這個功能完成」，它可能花了三小時幫你重構了整個架構，然後你打開一看：方向對、品質不錯——但你今天要的是那個小功能，不是重構。

AI 的執行廣度，需要你的節奏設計來框住。 這篇講的就是那個框：執行迴圈。

執行迴圈的四個階段

GSD 的執行迴圈不複雜，只有四個階段：

啟動 → 執行 → 收尾 → 迭代

每一個階段都有自己的問題和節奏，搭配 AI 工具使用的方式也不同。

啟動不是「打開電腦、打開工具、然後看看要做什麼」——那是造成高啟動成本的元凶。

GSD 的啟動，是在開始工作的前三分鐘完成這三件事：

啟動的關鍵是把「決定做什麼」和「做」分開，不要在同一個時間點做兩件事。決策成本很高，把它集中在啟動階段，執行的時候就不用一直停下來想。

AI 啟動語模板：

今天的任務：[具體描述]
範圍邊界：[做到哪裡算這次完成]
背景：[必要的上下文]
我有 [X] 小時，請先幫我確認任務的優先順序。

執行階段的重點不是「做很多」，而是「做對的事，做完為止」。

這個階段最容易跑偏的是：被 AI 帶著走。

AI 在執行過程中很容易「順手」做一些你沒要求的事——幫你多加了幾個功能、多改了幾個段落、多調整了幾個設定——每一個小動作看起來都合理，加起來就是你失去了對任務邊界的控制。

執行階段的三個守則：

守則一：每次只交辦一件事
不要說「把這個功能做好」，要說「先完成 validateEmail 函數，其他的先不動」。範圍越小，AI 的輸出越精準，你也越容易驗收。

守則二：驗收要在每個小步驟做，不是最後才做
每一個 AI 完成的小動作，你要看一下「這是我要的嗎」，然後再讓它繼續。等到一個大任務全部完成才驗收，如果方向跑偏了，代價很高。

守則三：AI 的「計畫」要先過你的眼
如果你讓 AI Agent 自己規劃怎麼執行，在它動手之前，先讓它列出步驟給你確認。這一步會多花五分鐘，但可以省掉之後的很多回滾時間。

收尾是 GSD 最容易被跳過的階段，也是讓一個任務「真正完成」的關鍵。

沒有收尾的任務，在心理上永遠是「未完成」的——即使 code 已經合進去了、文章已經發出去了。這個開著的迴圈，會在你腦子裡消耗注意力。

收尾動作清單（選適合的做）：

收尾的目的是讓你的大腦能說「這件事做完了」，然後真正放下。這也是你隔天回來可以快速「重新啟動」的前提——記錄留在那裡，不用靠記憶重建上下文。

迭代不是「把完成的東西再改得更好」——那是收尾恐懼的變形。

迭代是：根據你在上一輪執行裡拿到的真實回饋，決定下一輪要做什麼不同的事。

這個回饋可以來自用戶、同事、測試結果、或你自己看了一天之後的感受——但前提是，上一輪的東西要真的「交出去了」，才有回饋可以拿。

AI 在迭代階段很好用的一個場景： 把你拿到的回饋貼給 AI，問它「根據這些回饋，下一輪最值得改的三件事是什麼」——它可以幫你快速優先排序。

用一個簡單的圖解描述這個節奏：

啟動（3 分鐘）
  ↓ 確認今天任務 + 設定邊界 + 建立上下文
執行（專注時間段）
  ↓ 每小步驟驗收 + 守住範圍 + 不被 AI 帶著走
收尾（5-10 分鐘）
  ↓ 確認完成條件 + 記錄結果 + 推送或發布
迭代（下一輪啟動時）
  ↓ 根據回饋決定下一輪要做什麼

這個迴圈一輪不一定要一整天，可以是一個番茄鐘的 25 分鐘、可以是一個下午、也可以是一個衝刺週期（sprint）——重點是每一輪都有明確的啟動、執行、收尾。

「我用 AI Agent 的時候，它常常做超出我要的範圍怎麼辦？」
在每次交辦之前加一句：「這次只做 [範圍]，其他先不動，就算你覺得有改善空間也先不動。」明確的邊界語，比事後的「請你 revert」便宜多了。

「我常常啟動了、跑一段之後就不想收尾，直接開下一個任務。」
設一個「收尾儀式」——不需要花很多時間，但它要固定。可以是寫一行 git commit message、或在你的筆記裡打一個 ✅。儀式感讓大腦知道「這個迴圈關了」。

「回饋很難拿到，怎麼辦？」
最快的回饋來源是自己——做完之後等一天，回來看一遍，你通常能看出哪裡不夠好。第二快是讓 AI 扮演批評者：「假設你是第一次看這個的用戶，指出這裡最大的問題是什麼。」

迴圈設計到位了，下一個要注意的是：有幾種很常見的「看起來在執行但其實沒在推進」的模式——識別它們，你才能在掉進去之前跳出來。

這篇是 GSD 系列的第四站，講 執行迴圈設計與 AI Agent 節奏管理。完整閱讀路線與其他篇主題，請回到 GSD 入門課。