一串對話寫到 688 頁，我決定把它拆開

688 頁，全部塞在同一串

原本處理日常工作和發文的那串對話，用著用著什麼都往裡面丟：想法、紀錄、SOP、網站和產品的點子、決策，還有要交給 Codex 施工的東西。

最後累積了 35 份工作資料、688 頁對話。資料越多越難找，前面講好的事，後面又被改掉。

我請 AI 幫我整理，它發散完又收斂，收斂完又發散，來回好幾輪。後來我才發現，不是資料不夠，是結構出了問題。

18 個部門，先寫清楚誰不做什麼

我把工作分成 18 個部門，從 00 到 17。每個部門都寫三件事：負責什麼、不負責什麼、做不到的交給誰。

例如 07 內容品管，一句話是「把已經成形的內容修到可以發」。它可以挑出最多三個問題、做局部修改，但不能整篇重寫，也不能自己加 CTA。

分部門不代表要開 18 串對話。它比較像一張地圖，遇到事情先知道該往哪裡放。

用過的方法，收成 20 張卡

688 頁裡藏了很多我反覆在用的判斷方式，只是散在各處。這次把它們挑出來，合併意思重複的，收成五類、20 張卡：內容與受眾、履歷與對外轉譯、服務與產品驗證、決策與收口、施工與交接。

像「WIP 與新任務交換」，是新事情進來時，先決定要拿手上哪件事來換；「收口與機會成本」，是判斷什麼時候該停。

規則只有一條：沒有合適的方法，就照專業做，不硬套。

最後 35 份資料收成 32 份，放回專案裡當作來源。

請外部 AI 扮成四種訪客

整理完，我請另一個 AI 扮成四種人來逛網站：想改履歷的人、看社群的人、用工具的人、想談合作的人。

有些地方看得懂，有些還是卡住。像是社群的分頁點下去，先跑到求職工具；想談合作的人看完，還是不確定委託範圍和之後的維護怎麼算。

這只能看出哪裡不好懂，不能證明轉換率或成效。

一個 AI 判斷，一個 AI 施工

現在改網站，我會分給兩個 AI。Claude 負責看網站、抓問題、寫工單和驗收；Codex 負責改程式、開 PR、部署。每次修改都要先看過預覽，最後由我決定要不要上線。

有一次 Codex 的自動測試兩次判定失敗，自己退回了舊版。Claude 用真的滑鼠點了一遍，確認程式沒壞，是測試方法的問題，我才決定重新上線。

這次做到哪裡

結構拆開了，但「下班」還沒做到。跟 AI 左右腦互搏，一天開會八小時是基本的。

下一步是在後台加上下班的功能。當初盤點的時候，我寫下了一句話：

「後台幫我記住還有哪些事，但不要讓每件事都變成今天要做的事。」