AI 寫的東西誰把關？我的三層審查線
文 / Coolkid發布：2026-08-09閱讀約 8 分鐘
短答給趕時間的人：AI 會把「看起來合理」當事實寫出來，所以我的內容產出要過三關。第一關交給腳本(寫好就能重複跑的檢查小程式)：有標準答案的事，像相似度分數、字數超標、狀態對帳，用工具算，AI 不碰。第二關 AI 審 AI：一個唯讀的審查員分身，照規則清單逐字抓違規，只出報告不動手改。第三關本人終審：要發布的東西，最後一個按鈕永遠是人。三關各擋各的，誰也替代不了誰。
起點是一次真實的教訓。
2026 年 5 月我讓 AI 代寫了 8 篇工作流文章放上這個網站，幾天後自己重讀才發現，很多細節是「合理地編的」。
排程明明是晚上 8 點跑，它寫成早上 8 點。
根本沒裝過的工具，寫得像用了很久。
不是故意騙人，是把「看起來合理」當成「事實」填進空格。
這種錯人眼特別難抓，因為它們專門長得像對的。
整批文章拉回來逐篇重寫之後，我不再問「AI 寫得好不好」，改問「我的流程能不能讓錯的東西過不去」。這篇拆我現在用的三關設計。
先看那次被燒的：錯的長什麼樣
那 8 篇文章的錯長什麼樣？全是同一個樣子：框架是真的，細節是編的。
真的做過自動發文，但時間編錯。真的有那條流程，但工具名稱寫成另一套。
我逐篇對照真實專案重寫，順手做了一份「防編造」的檢查提示。
8 篇裡沒有一篇全對。
教訓是：對 AI 產出的正確期待不是「會寫對」，是「會寫得像對的」。差這一字，把關的設計完全不同。
(那次的完整記錄在 SEO 連載第 15 篇，文內有連結。)
從那之後我陸續補了三道關卡。設計原則偷自工廠品管：不要指望產線不出錯，要讓錯的東西過不了檢查站。
算的、判的、裁的，三關怎麼分工？
| 關卡 | 交給誰 | 管什麼 | 為什麼是它 |
|---|---|---|---|
| 第一關 | 腳本/工具 | 有標準答案的事：撞稿相似度、標題字數、狀態對帳 | 腳本不會累也不會腦補，同一題永遠同一個答案 |
| 第二關 | AI 審查員(唯讀分身) | 要判斷的事：夠不夠白話、用語對不對、有沒有踩紅線 | 判斷題腳本做不來，但另一個 AI 照清單抓得又快又全 |
| 第三關 | 本人 | 不可逆的事：發布、刪除、對外 | 責任沒辦法外包，最後一個按鈕永遠是人 |
原則一句話：算的交給腳本，判的交給另一個 AI，裁的留給人。
順序只有一條鐵律：人放最後，只看已經過了前兩關的東西，省下的是你的時間。
至於腳本跟審查員誰先誰後不絕對，我自己是看這批內容哪種錯可能比較多，就讓那一關先跑。
為什麼審查員必須是「另一個」AI？
因為寫的那個 AI 帶著自己的偏見，當初就是覺得合理才那樣寫的，叫它自己回頭檢查，還是覺得合理。
審查員要的是一雙沒有包袱的眼睛：一個全新的分身，沒看過寫作過程，只拿著規則清單對照成品。
這跟人類編輯部「寫的人不校自己的稿」是同一個道理。
我的審查員怎麼設(實戰)
我的文案審查員實際上長什麼樣子？就是一個角色檔，也就是一個文字檔，等於職位說明書。
裡面寫：開工前必讀哪幾份規則檔(白話規則、用語偏好、紅線清單)、要查哪六類問題、輸出格式固定。
格式是一張表，每列一個問題，原文必須逐字引用，附建議改法，最後給「過／不過」。
最關鍵的一行設定是權限。
審查員只有「讀」的權限，想改檔案也改不了。審查與修改分開，不是靠自律，是系統上就辦不到。
實戰數據：2026 年 7 月 18 日第一次上工，審一篇我自己讀過覺得沒問題的文章，抓出 6 處白話違規(工程行話、不夠白話的用詞)加 1 處冗詞。
同一天，第一關的撞稿工具掃了 18 篇排程文案、兩兩互比 153 組，回報沒有一組撞稿。
兩關抓的東西不一樣。
審查員抓不了相似度，腳本判不了語感，少一關都有漏網。
- Step 1，產文：帶著規則寫初稿(規則先給，錯誤率先降一截)。
- Step 2，AI 審查員過一輪：出違規報告，主對話照報告修。
- Step 3，腳本算一輪：撞稿分數、字數超標，有紅字就回頭改。
- Step 4，本人終審：讀定稿，裁決拿不準的項目，按下發布。
連雲端那端也有一關：我有一個每週一早上自己起床的排程 AI，巡檢發文系統之後把報告開成工作單。
指示裡寫死一條：「讀不到的資料要明說，不憑印象判斷」。
2026 年 7 月 19 日手動觸發首跑測試的時候，回報真的很老實：有一項資料因為權限讀不到，所以那部分無法確認，而不是編一個看起來合理的結論。
反編造要寫進制度裡，不能靠 AI 自覺。
哪三個把關錯覺最常見？
- 「AI 說檢查過了」= 檢查過了，沒有報告的檢查等於沒檢查。要看到證據：逐字引用的違規表、工具跑出的分數、對帳結果，口頭保證不算數。
- 讓審查員順手改，聽起來有效率，實際上你會失去「它改了什麼」的掌握;審跟改一旦混在一起，報告就不可信了。審的只出報告，改的另外做，權限直接鎖死最保險。
- 三關全過 = 內容是對的，三關擋的是「錯的過不去」，不保證「過的都是好的」。判斷品質、承擔後果的責任，永遠在按發布鍵的那個人身上。
新手起手式：不用一次建三關。
最便宜的第一步，是把你最常抓到的錯列成一張清單存成檔案。
每次 AI 寫完，另開一個新對話，把清單跟成品一起丟進去，要求逐條對照給報告。這就是最小版的第二關。
光是「有一份報告」這件事，就已經比「寫完直接用」少掉一大半的錯。
AI 會把「看起來合理」當事實寫出來(2026-05 實測：AI 代寫 8 篇文章，框架真、細節編，無一篇全對)，所以內容產出要過三關：第一關腳本，有標準答案的事(撞稿相似度、字數、狀態對帳)交給工具算，不會累不會腦補;第二關 AI 審查員，唯讀分身照規則清單逐字抓違規，只出報告不動手，寫的與審的必須是不同 AI(自己審自己=沒審);第三關本人終審，發布、刪除等不可逆動作永遠人裁。實戰：審查員首日上工抓 6 處違規+1 冗詞，撞稿工具 153 組互比 0 撞稿，兩關各抓各的。三個錯覺：口頭保證不是檢查、審查員不能給改權、三關全過不等於內容是好的。起手式：紅線清單+新對話對照審，就是最小版第二關。
名詞解釋
- Claude Code
- Anthropic 推出的 AI 寫程式工具，裝在自己電腦的終端機裡，能直接讀寫你的檔案、跑指令，把你用中文描述的需求做成真的網站或工具。
- subagent（子代理）
- AI 派出去的分身：主對話把一件事外包給另一個獨立的 AI 執行，做完只回報結果，不佔用主對話的記憶空間。
- 提示詞（prompt）
- 你打給 AI 的那段指令或描述。寫得越具體（要什麼、給誰用、長怎樣），AI 做出來的東西越接近你要的。
- hallucination（AI 編造）
- AI 把「看起來合理」的內容當成事實寫出來的現象：框架是真的、細節是編的，長得跟正確答案一模一樣。對策不是指望它不編，是建立讓錯的內容過不了關的檢查流程。
如果內容對你有用就太好了
隨喜斗內
▸ 常見問題
AI 寫的內容為什麼會有錯？
因為它的本事是「寫得像對的」：框架通常是真的，但細節(時間、數字、工具名)它會用「看起來合理」的內容填空，這叫編造(hallucination)。這種錯人眼特別難抓，它不像錯字那樣突兀，它長得跟事實一模一樣。所以把關的前提是接受「它一定會偶爾編」，設計讓錯的過不去的流程，而不是指望它不編。
AI 審 AI 真的可靠嗎？
有兩個前提就可靠：①審的跟寫的必須是不同對話，寫的那個帶著「我當初覺得合理」的偏見，全新分身才有乾淨的眼睛 ②審查員只能出報告、不能動手改，而且報告要逐字引用原文，你能核對它抓的每一條。我的實測：審查員第一次上工，就在我自己讀過覺得沒問題的文章裡抓出 6 處違規。它不是取代人，是把人的注意力省下來用在終審。
AI 審查流程要怎麼開始建？
從最便宜的一步開始：把你最常抓到的錯(用語、紅線、格式)列成一張清單存成檔案;每次 AI 寫完，另開一個新對話，把清單跟成品丟進去叫它逐條對照、輸出違規表。這就是最小版的「AI 審 AI」。之後再往兩邊加：有標準答案的檢查寫成腳本(或叫 AI 幫你寫)，不可逆的動作固定留給自己。
有了審查流程還需要人工檢查嗎？
需要，而且這關不能省：這套流程擋的是「錯的過不去」，不保證「過的都是好的」，品味、方向、該不該發，這些判斷沒有標準答案，腳本跟 AI 都給不了。我的做法是把人放在最後一關，只看已經過了前兩關的東西：雜訊被清掉了，人的時間全花在真正需要判斷的地方。發布鍵永遠是人按的。
看完這篇之前先確認:
- 用 AI 產內容，但被「看起來對其實是編的」燒過的人
- 想建把關流程，不想每篇都自己逐字挑錯的人
- 已經在用分身，想知道「AI 審 AI」怎麼設的人
- 只偶爾用 AI 寫東西、量少到人工看完就好
- 想找「全自動免人工」的把關 (最後一關必須是人)
- 還不熟分身概念 (先看 Subagent 與派工那兩篇)