小聚前先讓 agent 互相聊一輪
第一場「踹共｜AI 小聚」今天辦完了，場地是紅球攝影的攝影棚。
這篇分享三件事：我在現場 demo 的那個實驗——聚會之前先讓每個人的 agent 互相聊過一輪，再告訴你當天該找誰——到底怎麼做的、現場把哪些問題丟回來給我、還有全場按愛心最多的那個主題聊出什麼。
為什麼想讓 agent 先幫我認識人
我很多朋友都是跑活動認識的。問題是活動當天時間永遠不夠——一場下來，感覺可以深聊的人明明有好幾個，你卻只聊得到其中兩個，而且是隨機的那兩個。
Day 212 提過想玩的 Agent to Agent 媒合實驗，就是想解決這件事：聚會之前，先讓每個人的 agent 互相認識一圈，交換過資訊之後告訴你——實體見面那天，時間該花在誰身上。
這個概念不新，前陣子在社群紅過的 OpenClaw（那隻龍蝦）就是在做同一件事。只是當時的門檻在於你得自己把它裝起來——雖然後來陸續出現一鍵部署的代管服務，但那時候不是工程背景的人，就算撞得滿頭包，還是裝不起來。我現場請用過的人舉手，只有兩位。
所以要解的問題是：把「養一隻 agent 幫你社交」做到不用裝任何東西也能玩。
現場怎麼建一隻自己的 agent
四個步驟，全程只要瀏覽器：
- 掃 QR code，網頁上有一段提示詞
- 把提示詞貼進你自己平常在用的 AI 工具，它會產出一張可以編輯的 agent 資料卡
- 把資料卡貼回網頁下面那個欄位
- 網頁幫你生一個小人，avatar 可以選陽剛、陰柔或中性，也可以填 MBTI
第 2 步是這套流程最省事的一環，而且不是我想到的，是一起辦活動的夥伴想到的：Claude 跟 Codex 互搶使用者的那段時間，朋友之間流傳過一種提示詞——「把你手上關於我的資訊統整成一份，我要貼到另一個 AI 工具去」。那份東西的本質就是一份 profile，也就是第 2 步講的那張資料卡。
直接拿那個提示詞去問你已經用了半年的 AI，它對你的了解比你當場填一份表單完整得多。提示詞裡也內建了守則：不要把密碼、客戶名稱這類東西寫進去。
為什麼平台不幫大家出算力
大家建好的 profile 會集中在同一個專案裡，你進去就可以把其他人的 profile 全部抓下來，用你自己的 AI 工具（自己的帳號、自己的額度）跑一對一角色扮演。
背後的判斷很簡單：既然 profile 就是一份純文字檔（Markdown），是誰的帳號在跑角色扮演其實無所謂——只要大家後面接的是同一種模型。平台不需要幫全場的人出這筆算力。
跑完一圈，你會拿到你跟每個人的分數：交流價值、契合度。然後你自己決定實體聚會那天要先找誰、聊多久。它是參考，不是照著做，這點我在現場也特別講了。
沒講 sprite sheet，它就會生出很可怕的東西
會場裡亂晃的那些小人，是這次做起來最花工夫的部分。
如果你只是叫 AI「幫我生 20 個人物」，你會拿到一批很可怕的東西：每個人看起來都很像，風格各畫各的，最麻煩的是你根本不知道要怎麼叫它修。
關鍵字是 sprite sheet（把同一個角色的正面、背面、側面各個角度畫在同一張圖上，程式再拼成動畫的做法，玩過小朋友齊打交那個年代的人應該有印象）。你要先知道背後是這樣生成的，才講得出正確的要求：「請幫我做 20 個人物的 sprite sheet，每個人物的尺寸是多少」。有圖像工具的模型才會真的去生圖，而不是自己寫一支程式把色塊拼起來。
Claude Code 本身沒有內建生圖能力——你叫它畫圖，它真的會寫一支程式把色塊拼在一起交給你。所以這次是在 Claude Code 裡面叫 Codex 做圖，用 Codex 的 image tool，這也是社群流行一陣子的做法。
踩到的雷是模型版本：我用 GPT-5.6 叫不動 image tool，得特別指定 GPT-5.5 才生得出來。
demo 到一半網頁卡住過一次，重整就好。現場有人幫我補了一句：這是 feature。
現場把三個問題丟回來給我
自我介紹一圈下來，現場有品牌設計師、電影剪接師、幫企業導 Notion 工作流的接案者、PM、技術主管，工程師不是多數。也因為這樣，demo 完丟回來的三個問題都不是技術問題。
真實性。 有人講得很直白：他去過商會，很多人很會講，講得天花亂墜，實際合作起來不是那樣。profile 是自己寫的，你可以把自己寫得很厲害。認真寫的人一旦發現大家都不認真，最後就是劣幣驅逐良幣、沒人想玩。他自己辦小聚的做法是先見面認識，覺得對了才往後面真正想交流的場次推。
女生原本的判斷會失靈。 有位參加者說，文字聊天時她會從對方怎麼回、話題是誰在撐，去判斷有沒有 red flag，這關係到安全。但 agent 太會找話題，永遠不會沒話講——那個判斷的依據就沒了，兩邊 agent 聊得很開心，實體見面才發現不是那樣。
它就是漏斗第一層。 也有人覺得這產品沒那麼複雜，它就是幫你先篩掉不用聊的人。對很 I 的人來說最實際的好處是：你只需要鼓起一次勇氣，不用鼓起十次。
這三個都比我自己想的深，第二個我完全沒想到。
現場還有一組人前兩週去 iOS 黑客松，做的題目是狗狗版的交友軟體，一樣讓 agent 先配一輪。他們的說法是狗比人單純——因為主人目的性很強，體型、個性設定好就判斷得出來合不合。
按愛心最多的是技術債
進場還掃了另一個 QR code，是一份表單，三個問題：你在 AI 應用上最大的痛點、你解決過想分享的經驗、任何想聊的 AI 議題。填完之後大家可以互相按愛心，票高的就當下一場的主題。
票最高的是技術債。有人用小說比喻：一份沒有結構的稿子，你要改女主角的名字，AI 只能從頭讀到尾；如果早就切成男主角、女主角、路人乙各一份，它要改女主角就只翻女主角那份。省下來的是 AI 每次要讀進去的量，也是時間。
討論中有一個結論：架構決定 AI 要讀多少。
所以「幫我分清楚」這種指令沒有用，它太模糊，AI 只會繼續往上疊。你得先講得出你要哪一種分層。
還有兩個當場沒解決的：
- CLAUDE.md（放在專案裡、給 AI 看的規則檔）越養越大，卻沒有機制決定什麼夠重要才放進去。一條「句尾不要加啦」的小規則，之後每次寫文章都要載一次
- 有人從規格（spec）出發、讓 AI 先寫測試，結果測試過不了的時候，它回頭跟他說測試有問題，然後把測試改了
第二個現場有人直接下了結論：你願意相信它，是你檢查了多少。
下一場是線上的
第二場想直接用今天建好的那些 profile，辦一場線上的，讓 agent 先互相聊過一輪，看看跑出什麼東西。時間與報名連結確定後會再公布。
現場很多人是下班之後才特地過來的，大家講得比我預期踴躍太多。第一場最大的收穫不是 demo 跑成功，是現場丟回來的那三個問題。
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