Engineer AI Reasoning & Next-level Execution Discipline
讓 AI 成為「放大器」，而不是替你思考
Step 1 — E：Explicit Problem Definition（強制問題顯性化）
工程師最常犯的錯：問題其實沒定義清楚。
每次使用 AI 前，強迫自己回答：
- 真正目標是什麼？
- 這是技術問題？商業問題？時間問題？
- 成功指標是什麼？
- 有哪些硬限制？
Step 2 — A：Alternative Hypothesis Generation（多假設思維）
不要問 AI「哪個是對的？」
要問：
列出至少 3 種合理假設。
然後你來做篩選。工程決策 90% 是排除法，不是猜對法。
Step 3 — R：Risk Surface Mapping（風險展開）
讓 AI 幫你做：
- 技術風險
- 時間風險
- 維護風險
- 可擴展性風險
- 隱性耦合風險
你訓練的是「預見問題」能力。
Step 4 — N：Non-Obvious Challenge（刻意讓 AI 攻擊你）
這一步非常關鍵。
問 AI：
請從資深架構師角度挑戰這個方案。
請找出這個設計最可能失敗的地方。
這會逼你升級。
Step 5 — E：Execution Compression（決策壓縮）
很多工程師卡在「分析過度」。
訓練方式：
- 限時 30 分鐘
- 列 3 個方案
- 排序
- 選一個
然後行動。AI 是加速器，不是拖延器。
Step 6 — D：Decision Logging（決策紀錄）
建立 Decision Journal：
- 當時假設
- 預期結果
- 風險評估
- 信心分數
三個月後回顧。你會發現自己的判斷偏差模式。
小結
把思考分成三層：
Layer 1 — 資訊層（AI 很強）
- 文件整理
- 知識補全
- 比較分析
Layer 2 — 結構層（人主導 + AI輔助）
- 架構設計
- Trade-off 分析
- 風險排序
Layer 3 — 價值層（只能人決定）
- 優先順序
- 風險承擔
- 商業判斷
- 方向選擇
很多人把 Layer 3 外包給 AI，這是退化的開始。
