conventions 为什么是中后期最重要的目录

06 conventions 为什么是中后期最重要的目录

标题备选

• AI 老犯同一个错？把错误写进 conventions
• ACW 里最容易被低估的目录：conventions
• 背景告诉 AI 是什么，规则告诉 AI 怎么做

开场钩子

很多人搭 AI 工作区时，最重视 background。

这很自然。背景资料最像知识。

但一个 ACW 进入中后期以后，真正决定质量稳定性的，往往是 conventions。

正文口播

background 告诉 AI：这个项目是什么。

conventions 告诉 AI：你应该怎么做。

这两句话的差别非常大。

一个 AI 可能知道项目背景，却仍然用错格式、改错文件、跳过验证、编造事实、忽略风格、把过程稿当成终稿。

它不是缺少背景，而是缺少规则。

人类协作也是一样。一个新人读完公司介绍，并不意味着他知道如何提交代码、如何写会议纪要、如何处理客户投诉、如何做质量检查。

conventions 的价值，就是把隐含经验变成显性规则。

比如写作工作区里，你可能逐渐发现一些问题：

AI 喜欢把摘要写得像广告。

喜欢在纪实内容里补细节。

喜欢把审校意见写得很泛。

喜欢直接输出长文而没有先确认结构。

喜欢把最终正文放错目录。

每次问题出现时，你当然可以在对话里说：下次不要这样。

但如果这句话只停留在当前对话，它很快就会消失。

更好的做法，是把它写进 conventions。

比如：

纪实类内容不得补写用户未确认的真实经历。

最终正文必须写入 projects。

artifacts 只保存过程产物，不保存最终正文。

全篇起草前必须先形成结构或目录。

审校报告必须列出具体问题、位置和修改建议。

这些规则不只是限制 AI，它们也在帮助人类减少重复管理成本。

conventions 通常可以包含几类文件。

第一类是原则文件。

它写工作区最重要的价值判断。比如事实边界优先于表达流畅，小任务不套重流程，过程产物和最终产物必须分离，用户最新输入优先于旧文档。

第二类是流程文件。

它写不同任务如何推进。写作任务怎么从需求到正文，软件任务怎么从影响分析到测试，研究任务怎么从资料收集到引用检查。

第三类是质量标准。

它写什么叫做好。写作看结构、风格和事实边界。代码看测试、类型、边界情况和兼容性。方案看目标、约束、成本和风险。

第四类是长期记忆。

不是保存所有聊天记录，而是保存真正会影响后续协作的规则性经验。

第五类是模板。

需求模板、审校模板、项目模板、提交模板、章节模板，都可以减少 AI 临场发挥的空间。

但 conventions 也有一个风险：过度规则化。

规则不是越多越好。

如果每个小任务都必须走十几个步骤，ACW 会变成负担。

好的规则应该让复杂任务更稳定，让简单任务更轻。

所以 conventions 里最好有任务分流原则。

小任务直接处理。中等任务轻量留痕。复杂任务完整流程。

工程化不是把所有任务都拖进重流程，而是根据风险选择流程重量。

结尾引导

AI 犯错并不一定是坏事。

如果错误只在当前对话里被纠正，它就是成本。

如果错误被转化为规则、模板和验证流程，它就变成资产。

下一集，我们讲另一个容易被低估的东西：高质量中间产物。