2-6 如何透過決策脈絡，避免 AI 失憶問題

在這個單元中，我們將與大家分享如何透過「決策脈絡」來避免 AI 的失憶問題。所謂的「AI 失憶問題」，指的是每次與 AI 模型進行新一輪對話或互動時，AI 基本上就像一張白紙。如果前面的對話內容沒有再次作為輸入提供給 AI，AI 模型就不會記得你之前說過什麼。

這種特性會帶來一個問題：當你向 AI 提出某個問題，或請 AI 代理執行某個操作時，如果對結果不滿意並希望調整，在調整完後，AI 卻在一輪新的對話中犯了相同的錯誤。

這時你可能會覺得疑惑：「之前不是已經說過不要用 A 方式，而是應該用 B 方式嗎？為什麼新的一輪對話或操作時，AI 還是用 A 方式？」這正是因為 AI 模型的特性——每次對話如果沒有帶入過去的記錄，它就像白紙一樣，無法記住之前的指示，因此可能重複犯錯。

如何避免 AI 失憶問題

要解決這個問題，我們需要記錄下「決策脈絡」。例如，當 AI 在回答問題或修改程式碼時，你不希望它用 A 方式，而是希望用 B 方式，這時就把「希望用 B 方式」的指示記錄下來。等到下次請 AI 執行類似任務時，將這個記錄加入對話脈絡中，AI 就會知道應該採用 B 方式。

這個做法是 Addy Osmani 在《Automated Decision Logs in AI-Assisted Coding》一文中分享的。當 AI 輸出不如預期時，在同一輪對話中請 AI 調整，調整完成後請 AI 總結「應該怎麼做」。接著，將這個總結存入一個名為 fyi.md 的檔案。在下次對話的提示詞中附上這個 fyi.md ，讓 AI 參考之前的決策脈絡。

透過這種方式，即使 AI 每次都像白紙一樣開始對話，我們也能讓它「喚起」先前的記憶，避免重複犯錯。這也能減少在與 AI 互動時，不斷重複說「不要用 A 方式，應該用 B 方式」的麻煩。

具體如何使用 fyi.md?

具體使用 fyi.md 的方式如下，下方截圖是在實際專案中的 fyi_react.md 檔案，每次 AI 在生成 React 程式碼時有遇到不理想的狀況，就會記錄到這個文件中。

在未來要寫 React 程式碼，或者要請 AI 幫忙為 React 的程式碼做 code review 時，就可以用

此系列文章為 《給工程師的 Cursor 工作流 — 透過 AI 代理全方位提升開發生產力》 搭配的教材。希望透過這系列文章，將過去協助導入 AI 工具及使用 Cursor 的經驗擴展並分享給想提升生產力的讀者。如果對課程感興趣的讀者，可以加入 E+ 成長計畫，觀看影片學習。