第174期 - 被AI坑了一次，游戏PM的AI边界

从一次真实的页面误删事故出发，复盘个人AI工作流如何从聊天框、规则补丁墙，逐步演变成全局规则、场景上下文、任务Skill和资料库组成的分层系统。为什么模型越来越强，重复错误却不会自动消失？为什么规则写得越多，AI反而可能越不稳定？以及游戏PM如何借助Skill、Sprint回顾和验收机制，把重复执行交给AI，把判断与责任留在人手里。

本期讨论了这些问题

• 为什么给AI写了越来越多规则，结果反而变得不稳定？
• 怎么把一次Prompt成功，沉淀成下一次可以复用的Skill？
• 游戏PM如何把AI接入Sprint回顾、风险扫描和敏捷工作流？
• AI编程进入版本管理后，哪些检查点和回滚边界必须由人确认？
• 哪些外包验收环节适合先交给AI？

要点与金句

• AI缺的往往不是智力，而是工作边界
• 规则补丁墙：写得越多越不稳定，分层才有用
• 一次成功的Prompt，值得沉淀成可复用的Skill
• 把重复执行交给AI，把判断与责任留在人手里
• 检查点和回滚边界，是必须由人确认的底线

想搭建自己的AI工作系统，可以看《游戏PM的AI实战手册》。

想听完整的事故复盘，可以前往小宇宙收听本期节目。