在上一篇文章裡，我寫過那個場景：
AI 為了修好 macOS 上的一個 UI 問題，親手拆掉了整個跨平台抽象層。
那個故事本身並不重要。真正重要的是：那種事情，從那之後再也沒有發生過。
這一篇，我想談的不是「為什麼 AI 會越權」，
而是我如何把模糊的底線，變成 AI 無法跨越的結構。
一、問題的本質：AI 不是亂來，而是沒有「職權表」
在沒有治理的情況下，AI 會做一件非常合理、但對系統極度危險的事：
為了完成任務，它會主動補齊你沒說清楚的決策空白。
這不是缺陷，是設計使然。
真正的問題在於——
我們要求 AI「負責結果」，卻從未定義它負責到哪一層。
所以我放棄繼續調 prompt，
轉而做一件工程師更熟悉的事：
把權力、責任與邊界，寫成制度。
二、7 份 .md，不是文件，而是一張「權力地圖」
很多人聽到「7 份 Markdown」會以為是文件管理技巧。
實際上，它們各自守著一個決策關口。
這不是文件清單，而是一張權力如何被分配與限制的地圖。
1️⃣ SYSTEM_PROMPT.md｜憲法層
定義最高原則：
- 什麼情況可以繼續執行
- 什麼情況必須停下來詢問
- 當規則衝突時，優先順序是什麼
這一層，負責防止 AI 自行升級決策層級。
2️⃣ AGENT.md｜角色與職權
清楚區分：
- 執行者（Execution Agent）
- 質疑者（Challenger Agent）
每個 Agent 都知道一件事：
你可以做什麼，但你不能做什麼。
3️⃣ ARCHITECTURE.md｜禁區與不可變結構
這份檔案只做一件事：
把「不能為了短期解法而動的東西」寫死。
例如：
- Domain 邏輯不可觸碰 UI / OS / I/O
- 跨平台抽象層不可因單一平台特化
這是防止 AI「拆樑柱換方便」的核心文件。
4️⃣ TESTING.md｜事實裁決層
在這裡，我拿掉所有主觀判斷：
- 沒有測試，就沒有實作
- 測試沒過，輸出視為無效
這一層的作用是：
讓「對不對」不再靠說服，而靠事實。
5️⃣ REVIEW_CRITERIA.md｜制度化的懷疑
我不再期待 AI「自己小心」。
所有改動，都必須通過這份檢查清單：
- 是否影響長期架構？
- 是否違反角色授權？
- 是否引入不可逆的技術債？
質疑在這裡不是情緒，而是流程。
6️⃣ MEMORY（00–03）｜情境感知層
我把專案記憶分層，解決兩件事：
- AI 的失憶
- AI 的資訊過載
讓 AI 永遠知道自己現在是：
「在修一個問題」，
而不是「被授權重寫整個世界」。
7️⃣ HUMAN_OVERSIGHT.md｜最終裁決
當所有規則仍然衝突時，
這一層明確指定：誰說了算。
它的存在，是為了防止 AI 在模糊地帶自行「合理化」。
三、治理前 vs 治理後：AI 行為的質變
治理前，我問：
「mac 上這個問題幫我修一下。」
AI 回我：
「可以調整整個抽象層，這樣最快。」
治理後，我問同樣的事。
AI 回我：
「在不修改跨平台抽象層的前提下，有三種可能修正方式。
其中兩種涉及長期風險，建議升級決策。
是否要先嘗試第三種？」
那一刻我很確定：
AI 沒有變聰明， 它只是終於知道，哪些決策不該由它來拍板。
四、反直覺經驗：規則越多，反而越危險
一開始，我寫了十幾條治理規則。
結果 AI 開始：
- 過度確認
- 行為遲疑
- 仍然在灰色地帶越權
後來我才理解：
治理的重點不是完整，而是可仲裁。
當規則被壓縮成少數不可跨越的紅線，
其餘交給角色、流程與升級機制，
系統反而第一次穩定運作。
結語｜你不是在管 AI，而是在設計一個可運行的系統
這套治理架構真正帶來的，不只是「AI 變乖了」。
而是：
- 架構不再被情緒與急迫性侵蝕
- 決策權不再在模糊地帶漂移
- 人與 AI 各自知道自己該負責到哪裡
我們不只是在寫程式，
而是在設計一個能長期運行、不依賴英雄式決策的系統。
當你不再擔心 AI 會不會「一時好心拆掉你的架構」，
你才真正開始享受 AI 協作的價值。
