最直覺的做法，是開一個對話，對 AI 說：「幫我把第 6 週的東西都更新好。」這句話會得到一個看起來很完整的結果。問題藏在看不見的地方。
下面三個狀況，前兩個是 CM108G 這學期真的發生過的事，講師的交接紀錄裡都有記載；第三個是把所有事情放在一次對話裡做完時，最常見的情形。
示範狀況一：用了舊版教材（實際經過）
9 月 27 日，Agent 依講師要求做第 4、5 週的教材動畫。它在講師的電腦裡找到一個看起來很正式的教材資料夾，照著做完了。後來才發現，那批檔案是 9 月初改寫之前的舊版，正式版本早就發布在課程網站上。結果 10 月 4 日只好全部重做。
講師在 10 月 5 日把這件事寫成規則：「教材內容一律以網站已發布的版本為準，不用本機那兩個資料夾。」從此每個 Agent 開工時都會讀到這一條。這條規則管的是：拿教材去做動畫等衍生材料時，要讀哪一份。要修改教材，還是要改原稿（產生網站內容的原始檔），再重新產生網站、發布上線。
示範狀況二：差一點刪掉三千多個檔案（實際經過）
講師的雲端硬碟同步資料夾裡，有一個舊的網站儲存庫（用 Git 管理版本的網站資料夾）。它停在 9 月 14 日的版本，之後網路上的正式版本繼續修改，兩邊已經對不上。如果有人在這個舊資料夾執行一次「更新到最新版」，就會把網路上正式版本已經不再管理的約 3,900 個檔案，從同步資料夾裡刪掉。
處理方式是在網站儲存庫的規則裡寫明：「這個資料夾自 9 月 28 日起凍結，不得在這裡更新或提交。」（提交：把修改存成一筆新的版本紀錄。）寫進規則之後，每個 Agent 開工都會讀到，比每次在對話裡提醒可靠。
示範狀況三：說完成了，但拿不出證據
一次對話裡交辦了五件事，AI 最後回了一句「都完成了」。打開檔案才發現：其中一件只改了一半，另一件改到了不該動的檔案，還有一件根本沒做，因為它在中途忘了。對話越長，AI 越容易忽略前面交代過的規則。
這三個狀況，換一個更聰明的 AI 也避免不了，因為問題出在工作方式少了三樣東西：一份規則，寫清楚「正式版本在哪裡、哪些不能碰」；一份狀態，記錄「現在做到哪裡」；一個檢查，說清楚「做完要拿出什麼證據」。第 2 部要把這三樣東西整理成固定的架構，每次開工都照著用。
本頁收穫
- 把所有事情放在一次對話裡做完，常見的問題有三個：用錯版本、動到不該動的檔案、說完成了卻拿不出證據。
- 解法是把規則、狀態與檢查寫成文件，讓每一個 Agent 開工時都讀到。