當 AI 事故分診技能「硬套」錯誤劇本：如何透過範圍約束避免盲目胡言

• 開發團隊近期遇到一項棘手的 AI 技能失效 問題，其事故分診工具總是將付款流程的處理劇本，強行套用到毫無關聯的身份驗證（Auth）系統故障上。 • 深入追查後發現，該技能雖然具備不錯的 觸發機制，但完全缺乏「超出範圍時該如何應對」的明確指令。 • 當請求落入守備範圍之外時，AI 並未選擇停下，而是發揮 幻覺 特性，自信滿滿地生成了一堆毫無邏輯的錯誤處置建議。 • 最終的解決方案非常簡單，僅需透過 單行指令 明確告知 AI：當遇到不屬於自身管轄的狀況時，必須直接坦承並停止運作。

「fix was one line telling it to say so and stop.」 • 這起案例引發了開發者社群對於 邊界控制（Scope Bounding） 的熱烈討論，究竟該依賴明確的 範圍外指令、更狹隘的觸發條件，還是拆分出更多小範圍的技能來優化系統？ • 在建構 LLM 應用程式時，為每個模組設立嚴格的 邊界防護 與拒答機制，往往是確保輸出品質的關鍵所在。