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跑得動，
但是錯的。
做專案時留下的工程紀錄。
共同點是：問題多半不在「程式跑不動」，而在「跑得動但是錯的，而且不會噴錯」。每篇都附可重跑的數字，文末連到實際應用的專案。
10篇筆記
4個專案的實戰紀錄
每篇附可重跑的數字
把流程寫成狀態機，不讓模型決定下一步
拆一份考卷要經過八個步驟。我沒有讓 LLM 自己決定順序，而是把流程寫成程式控制的狀態機，模型只負責單一步驟裡的判斷。
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讓 CI 評測 AI，而且不連網、不用金鑰
模型的回應只在我自己的電腦上錄一次，存成回放檔。CI 只讀回放檔，找不到就判失敗，不會改去呼叫模型。
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匯出的 Word 公式要能點開編輯
把 LaTeX 轉成圖片貼進 Word 很容易，但老師改不動。我手寫了解析器，直接產生 Word 的原生數學物件。
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五十四分鐘換來的一個決定
我在純 CPU 的筆電上量了看圖拆題：一頁 54 分鐘，而且輸出的 JSON 不合法。於是整條路線改掉。
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把模型的引文變成可機械檢查的欄位
prompt 要求逐字引用，小模型不一定聽話。量了 1,434 筆，37.4% 的引文不是原文。
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四個終端、四個 AI 工人、一份凍結的介面
要補的東西橫跨三個階段，一個對話視窗做不完。我當排程器，四個 worktree 各自只准改自己的檔案。
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測一個「壞掉不會噴錯」的東西
洗牌寫錯不會當機，只會讓某些題長期抽不到。用一萬次抽樣的卡方檢定釘住，並留舊寫法當對照組。
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量出來才知道，面積不是真正的變數
問卷門檻可以拍腦袋寫幾個數字，我寫了一支掃描器跑 2,453 筆。16 組量得出來，只寫下 6 組。
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快了 65 倍，而且證明畫面沒變
每次家具操作要等 21.5 秒。根因不是程式慢，是 shader 每次整場重編。修完用像素比對證明畫面沒變。
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六個人、五套系統、零次整合
專題進行到一半做全案盤點：沒有任何兩個人的程式碼互相 import 過。整合要靠先定契約，不是事後對齊。
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