自動化與 Agent

讓 AI 產的內容有人看：把「注意力」寫進它的規則檔

AI 產出的品質，等於你定義的目標函數。規則裡只寫「要正確」，它就給你正確——然後沒人看完。這篇給你一套大約 20 分鐘設定完的規則條文與自查三題，往後每次產內容自動生效。

2026/09/21 ｜ 2 分鐘閱讀

一個核心觀念

AI 產出的品質，等於你定義的目標函數。

如果規則裡只寫了「要正確」「要完整」「要附來源」，AI 就會給你正確、完整、附來源——然後沒人看完。它不是寫得不好，是你從來沒把「被看見」列進它要在乎的事。

這也是為什麼「換個更強的模型」通常沒用：模型變強，只是把錯的目標做得更徹底。

你需要先有一份「規則檔」

Claude Code、Cursor 這類工具支援一份每次自動載入的規則文件。只用網頁版聊天的話，退而求其次：把規則存成一段文字，每個新對話開頭貼一次。

差別在於：貼 prompt 改的是這一次，寫進規則檔改的是往後每一次。

按步驟做

Step 1｜把這條規則貼進你的規則檔

注意力先於知識：沒有流量就沒有變現，時間也是成本，做了沒人看＝白做。
任何對外產物（貼文、影片、標題、頁面）先過注意力關再談完整性：
- 開場 3 秒要有鉤子（衝突／反差／違反預期）
- 中段每隔幾句要有情緒或好奇的續看理由
- 結尾給一個能直接照抄的行動
純知識堆疊視為未完成品。

Step 2｜補上「鉤子怎麼寫」的公式

只給原則，AI 只會回你「本文將深入探討…」然後宣稱那是鉤子。給它可選的具體套路：

• 權威反轉：官方文件／主流做法其實是錯的
• 反直覺數字：安全的那個選項反而快 3 倍
• 代價具體化：一個沒讀的條款，讓整條產品線不能賣錢
• 自曝失敗：查了 6 小時，兇手是我自己的瀏覽器
• 場景錯位／擬人：我今天開除了我的 AI 員工

共同結構：先讓讀者以為是一件更聳動或更違和的事，再揭曉真相。

紅線：誤導不是欺騙。揭曉必須在同一則內容裡完成，不能拿真實的人或事當誘餌，承諾要給的東西必須真的存在。

Step 3｜配一組「產後自查」

只有原則的規則會被寬鬆解讀，要有能判定「過／不過」的題目：

1. 只看第一句／前三秒，我會停下來嗎？
2. 中段有沒有至少一個「意外」？
3. 結尾能不能照抄執行？

任一題不過就重寫開頭或結尾，不是微調。把這三題也寫進規則檔，要求 AI 每次產完自己逐題回答「過」或「不過」並附一句理由。

Step 4｜存量舊稿不要重寫，只改頭尾

發之前只做兩件事：換掉開頭第一句，在結尾加一個 30 秒能做完的具體動作。中段完全不動。這兩個位置邊際效益最高，改動成本最低。

你一定會踩的坑

1. 以為換更強的模型會解決：先看目標，再看能力。
2. 只寫原則、不寫檢核：沒有可判定過／不過的題目，規則等於沒寫。
3. 鉤子寫成標題黨：標題騙進來、內容兌現不了，掉的是帳號信任。
4. 強調用到爛：整篇加粗或高亮超過三四處就失去意義。

一句話總結

AI 產出的內容沒人看，通常不是它不會寫，是你的規則裡從來沒有一條在乎「被看見」。把注意力寫進目標，再配一組能判定過／不過的自查，它才會真的改。