用馬斯克五步驟，來優化 skill
先前寫了一個 one shot 的短影音剪輯 skill，跑完五支影片，大概要花 1.2 小時，透過用馬斯克五步驟 (Elon Musk’s 5-Step Algorithm)，把時間壓縮到大概 30~40 分鐘。
想寫篇心得來分享一下。
1. 質疑每一項需求
這比較是人類的事情，AI 可以角色扮演和你討論。
2. 刪除零件或流程
在迭代 skill 的過程中，常常會有許多步驟是重複的、多餘的，所以刪除這個步驟做起來會很有感。
但要小心的是，AI 擅長生成，但不擅長刪除，他不擅長區分「沒用到」還是「用不到」，所以人類還是要介入看一下他會刪什麼東西。刪不夠或刪過頭，都很常發生。
不知道該不該刪的話，「馬斯克五步驟」的精髓就是，刪掉後出事再加回來就好。若你發現事後都不用加回來，那都代表你刪得不夠，可以繼續刪 XD。
這邊還可以補充一點，刪掉某項零件或流程，最常漏的就是相依性議題，刪一個東西，會牽動一串相依的改動，所以「刪東西」這個動作，實際上是三件事綁在一起：找出所有相依點、評估連鎖影響、動手改。
改的不好，很容易會造成改 A 壞 B，這很吃推理深度。所以在刪東西的時候，我一定會把 thinking levle 拉到 MAX。
3. 簡化 + 最佳化
刪除後做簡化和最佳化的意義，就是你可以不用花時間把不必要的步驟做最佳化。
在可以達到同樣效果下，把元件或流程簡化。可以請 AI 自我檢視一下，他是不是「用大砲打小鳥」，用很複雜的方法，來解簡單的問題。
另外，因為 skill 中的判斷包含「 程式判斷」和「AI 判斷」這兩種，你可以盤一下 skill 中的任務分派是否恰當，有沒有把適當的任務，派給適當的角色。
一般而言「 程式判斷」適合能寫成規則，有明確對錯的事。可以 程式判斷的事就不要給 AI，因為 AI 常會腦補放水。
而「AI 判斷」適合寫不出規則，要看畫面、懂語意的任務。
還有一個陷阱是， 程式和 AI 判斷之間的交界處，若是兩者交接的不好，AI 得自己翻資料、自己猜，這就是最常出問題的地方。
AI 就是不穩定，不是在 skill 裡面叫 AI 「切記」「必跑」「不要忘記」，而是「用設計取代紀律」，讓程式和 AI 各自扮演好角色 AI，好好的 hand over。
4. 加速
加速很少是把某一步跑快一點，而要做白工的時間移除，重點是四個「不要」：
- 不要白做：錯誤在產出當下就攔，拖到成品才發現就整輪白做了。
- 不要乾等：慢的檢查丟背景跑，可以一起跑的就並行。
- 不要重算：算過的東西留著。同一集共用的數值記進快取。
- 不要多步：可以合併就合併。
5. 自動化
skill 本身就是一個自動化，那自動化這件事還可以做什麼？
這裡通常是來 review，有哪些步驟 AI 做不好，人類介入會更好的步驟是什麼，出一個「不自動化清單」給你。
有點反直覺對吧！
小結與補充
最後的最後，我還想補充一點，就是 AI 提的優化清單，你一定要 AI 拿證據自我覆核一輪。
AI 產清單很快，但常常在這種優化的過程中，把「黃金」和「看起來像黃金」的東西混在一起，你要避免這種事，就要「AI 拿證據自我覆核」。
超有效，推薦一定要試試～
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