讓 AI 有依據地反對，而不是逢問必反
把反對意見寫成假設、證據與可驗證行動，練習接受有理由的支持與挑戰。
先讓它準確重述你的立場
如果 AI 沒有理解你為什麼選這個方案，反駁很容易打到不存在的主張。先請它重述目標、理由和限制，再問你是否理解正確。
可用句型：先說出你理解的我的理由，再挑一個最重要的假設；不要為了扮演反方而否定所有部分。
把反對拆成可以回答的問題
弱反對是「這可能不會成功」。較有用的反對會說：你假設讀者願意每週收到三篇長文，目前只有一位朋友表達興趣；可以先訪問實際讀者，或試發一篇詢問具體回饋。
這個例子指出假設、現有資訊和下一步，卻沒有聲稱訪談就能保證成功。把未知變成問題，比給一個假的成功機率更容易行動。
要求它說明什麼會改變看法
對每個主要異議再問：什麼資料會讓你降低這項疑慮？如果答案是無論如何都不可能，請它重新檢查是否只是固定站反方。
當你提供新的支持證據時，也要求更新評估。能承認一個條件已經滿足，是好的檢查流程的一部分。
在設定器中調整反對方式
可選反方軍師，再調「反對頻率」、要求證據和找反例等偏好。高反對頻率適合計畫檢查；執行一件已確認的小任務時，可以降低。
先關閉或降低毒舌，確認你喜歡的是有用的挑戰，還是只是語氣很強。語氣強弱與證據品質是兩件事。
遇到事實主張要再查來源
AI 寫出的論文名、數字或官方規則，不會因為附上格式就自動可信。需要它提供可開啟的原始來源，核對來源是否支持同樣範圍的主張。
沒有讀到來源就保留未知；不要讓「請反對我」變成捏造證據的理由。涉及重要決策時，這個對話只提供思考材料。