告別 AI 失憶症！我如何打造「全域與本地雙層大腦」防護架構

最近在使用 AI Agent 輔助開發時，發生了一件讓我冷汗直流的小慘案。

我請 AI 幫忙整理專案的 Markdown 文件，改了一大堆檔名。整理完後，我很順口地對它說：「給我部署指令。」 沒想到，它就像個聽到關鍵字的機器人，毫不猶豫地吐出了標準的 git push 指令。我一貼上終端機，過了不到一分鐘，GitHub Actions 就亮起了大紅燈——因為一堆舊連結沒更新，觸發了 Docusaurus 的 Broken Links 死結檢查，部署直接中斷。

當下我滿腦子問號：「等等，我明明就在專案的 .agent 檔案裡規定過，部署前絕對要先跑 npm run build 測試啊！你為什麼沒有照做？」

深入挖掘後，我發現了 AI Agent 在系統協作上一個非常致命的弱點：隧道視覺 (Tunnel Vision)。

什麼是 AI 的隧道視覺？

為了讓我在 Cursor、Claude Dev 甚至 Gemini 之間無縫切換，我打造了一個名為 LIAI (Global AI Brain) 的全域大腦，並透過「軟連結 (Symlink)」的方式掛載到各個專案中（例如 ln -s /path/to/liai .agents）。

這套系統非常強大，它包含了一堆預設的開發 Skills。但問題來了：當我對 AI 說出「部署」這個關鍵字時，它底層強大的 deploy 技能瞬間被觸發。

這股強大的技能慣性，讓 AI 產生了「隧道視覺」。它急著執行任務，直接套用了全域的預設指令，完全忽略了我特別寫在本地專案裡的 .agent 覆寫規則。對它來說，專案裡的 .agent 檔只是一個靜靜躺在硬碟裡的文字檔，如果沒有特別主動去讀取，它根本不會記得裡面寫了什麼。

解決方案：Prompt 黑魔法與強制攔截

為了解決這個問題，我不能只依賴 AI 的「記憶力」，也不能放棄極度方便的軟連結跨模型架構。我必須從 提示工程 (Prompt Engineering) 下手。

為了解決這件事，我在 LIAI 全域大腦的最頂端（AGENTS.md），加入了一段極度強勢的「攔截咒語」：

> 🔴 **【CRITICAL: 強制攔截與本地讀取機制】**
> 本份文件為跨專案的「全域大腦」。
> 每次新對話或執行任何任務的『第一步』，絕對不准因為特定關鍵字而直接進入自動導航！
> 你被強制要求必須先使用檔案讀取工具，去尋找並讀取專案的本地規則檔案（如 `.agent`）。
> 在你沒有實際執行讀取動作前，嚴禁進行任何後續動作！

這招堪稱魔法。對於 LLM 來說，加上 CRITICAL 或是 強制要求必須先使用工具... 這類帶有程序性阻斷的字眼，效果出奇的好。它能有效地打斷 AI 的反射動作，逼迫它在執行任何技能前，乖乖拿起工具先進行環境掃描，將本地的 .agent 讀入大腦，達成「全域規範打底，本地規則覆寫」的完美雙層大腦架構。

魔鬼藏在細節裡：Mount Protection

在享受軟連結掛載帶來的「跨模型不失憶」便利時，還衍生出了一個資安與協作的隱患。

因為軟連結（如 .agents）包含了您本機的絕對路徑（例如 /Users/liwen/...），如果我不小心把它 git commit 上去，團隊的其他開發者拉下來後，就會發生嚴重的 Broken Symlink 錯誤，導致他們的開發環境崩潰。

為此，我在 LIAI 中加入了 Mount Protection (掛載防護機制)。 強制要求 AI 在執行任何版控前，必須主動檢查 .gitignore 與 .dockerignore。若發現全域大腦的捷徑尚未被忽略，必須主動發出警告並將其寫入忽略清單中，徹底阻絕 LIAI 大腦意外污染原始碼與 Docker Image 的可能性。

結語

這次的翻車經驗，讓我深刻體會到，在與 AI 協作的時代，「寫扣的難度在降低，但架構設計與 AI 治理的難度在升高」。

AI 就像是一個能力超強但有時會恍神的資深工程師。透過 LIAI 這套結合了軟連結掛載、強制攔截 Prompt 與 Mount Protection 的架構，我們成功為 AI 建立了一套無法逾越的防呆護欄。唯有這樣，我們才能真正享受到 AI 在各大平台間無縫切換帶來的巨大生產力，而不是整天跟在它屁股後面收拾爛攤子。