AI 記錯了你沒發現：為什麼最危險的不是它忘記，是它記錯
用 AI 用了半年，最大的風險不是它忘記，是它記錯了、而你沒察覺。這篇拆解 AI 記憶為什麼會悄悄出錯、為什麼「記錯」比「忘記」更危險，以及我每週幫 AI 記憶做矛盾校正的具體做法。
記憶篇
AI 的記憶，是要設計與維護的系統
共 4 篇
記憶要分層：AI 該記住的不是更多，是分清楚哪些會變
你以為 AI 記憶要靠你一條條打出來？其實最值錢的兩層，是它從你們的對話裡自己長出來的。這篇把 AI 記憶分成四層，講清楚每一層「誰來維護」、你的角色是什麼——並附上實際怎麼跟 AI 對話操作：你怎麼說、它怎麼回、你怎麼檢視、怎麼回應。
讓 AI 記住「你怎麼工作」——最值錢的記憶，不是你打出來的
AI 記事實沒什麼了不起，Google 也有。真正複製不走的，是它記住你怎麼思考、怎麼做決定。這篇講偏好層：為什麼它本質上「打不出來」、只能從互動裡萃取，附上實際對話操作——你怎麼說、它怎麼回、你怎麼檢視、怎麼修剪。
存得精、存得巧：AI 記憶也有資源限制
AI 的記憶不是越多越好——context 有上限，塞滿雜訊它反而變鈍。這篇是教戰手冊：我實際在用的「換場交接」三件套（什麼時候換、交接指令怎麼下、新場怎麼接），附可以直接抄的 prompt，以及一頁記憶整理 checklist。