我在原始錄影裡，把新 AI 比喻成剛到公司的新同事。要讓它瞭解目前在做什麼，就需要可以查的文件與工作狀態。每次重新口述，容易把最新進度留在不同對話裡；我希望接手者能回到同一份資料查看。
我花一年半走過的五個階段
影片裡我把自己這一路的做法排成五個階段，你可以對照看看自己現在在哪：
- ChatGPT 專案／Gem：開一個資料夾，每次對話把檔案全部塞給 AI，它看過才知道我是誰。這個做法現在已經淘汰了。
- 用 n8n 做 Agent：把內外部資料串在一起讓 AI 讀。能做，但很難做，因為 n8n 擅長的是一條直線的工作流，要它自己判斷下一步就很吃力。
- 本機一個資料夾：所有專案、文章、工具都放在同一個資料夾，搭配 Skill，AI 知道該做什麼、去哪查資料。第二大腦的雛形出現了，但只活在這台電腦裡。
- 多個 AI 在同一個資料夾協作：我同時訂了 GPT、Claude、Gemini，用寫好的規則檔分工，誰開子 Agent、誰做什麼、進度在哪。多 Agent 協作其實到這裡就做得到，但都在本機，電腦一關就什麼都沒有。
- 自己的 Agent 當核心：資料和記憶都交給它，放雲端或本機都可以，我人在外面用手機就能跟它溝通。Claude、GPT 可以從外部讀取這些資料一起協作，我不用再為 Claude 寫一份、為 GPT 寫一份，只要維護這一個。
第五階段就是這篇要練的事：把接手需要的資料，留在同一個地方。
先給它目前要完成的目標
接手資料第一項是這次要完成什麼，以及怎樣才算完成。接著寫目前做到哪裡、還剩什麼。這些內容要有日期或可識別的版本，才不會把過去的待辦當成現在的狀態。
你還沒有工作看板，也可以從一份文件開始。重點是留下一個能回查的入口，不是先把票券系統建完整。
工作規則與工具入口一起交代
資料裡要寫清楚這次允許做什麼、不能做什麼，以及需要使用哪份文件或哪個工具。原稿用開發台與整理表格的工具當例子；這堂只取接手的概念，不要求新手先做進階看板。
若將來透過 MCP 提供工具，也只開放本次任務需要的範圍。能夠查到工作進度，與允許修改所有工作，是不同授權。
讓它先回報理解，再決定要不要動手
請新 AI 先讀指定資料，列出這次目標、目前進度、下一步與尚未確認的地方。每一項都要指出來自哪份資料。若它說的版本與目前工作不一致，先釐清，不急著開始。
這份接手卡是根據原稿的「新同事讀手冊」比喻整理的練習工具，並不是取代 Darks 親自教的完整開發溝通課。
任務狀態要能回到成果依據
只看到待辦、進行中與完成三個欄位，還不夠判斷實際做了什麼。以一個虛構的「整理工作筆記」任務為例，完成時至少要能指出產出的文件，以及你如何確認內容正確。
AI 說已完成，仍需要你回看結果。若沒有來源或沒有測過，就保留未確認狀態，避免下一個接手者沿用不可靠的結論。
今天用一張卡模擬一次接手
把目標、進度、規則與資料入口寫在同一張卡裡。選一個乾淨對話，只提供允許使用的資料，請 AI 先做只讀整理。比對它說的目標和狀態，確認有沒有漏掉限制。
能回到同一份依據，新 AI 才比較容易接上你的工作。你也開始把做事方式留成可繼續維護的資產。
接下來兩篇，我會講兩個最常讓人停在門口的問題：不會寫程式能不能做，以及為什麼看了很多教學還是做不出來。
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