给AI一本错题本：ai-harness-engineering把纠错记成台账

同一个错误，AI 助手这周犯了一次、下周换个说法又犯一次——多数人只能反复纠正，纠正完就忘。SkillHub 上的「AI 驾驭工程错题本」技能（ai-harness-engineering）把学生时代的错题本思路搬给了 AI：每一次被验证的错误都记进台账，回答前先查一遍"我曾经在哪错过"，让同样的坑不再踩第二次。

它怎么工作。 技能定义了三类台账：错误台账记录被验证的错误（用户说"不对"“应该是"即触发记录，字段含场景、错误类型、错答与正答对比、原因、修复状态）；功能请求台账记下用户"能不能有个 XX"这类诉求，避免好点子随对话飘走；学习台账沉淀重要纠正与最佳实践。被纠正三次以上的高频错误，会按其自动提升机制进入常驻上下文——相当于把错题本里翻烂的那几页贴在桌面上。

几个设计细节见功力。 一是回答前自检：每次作答先查错误台账，命中历史错误模式时主动规避，这是"记住"到"不再犯"的关键一步。二是错误模式库：内置十余类常见错误模式供比对归类，新错误不是孤立一条，而是挂进模式网络。三是周期复盘：周度自动回顾生成统计与复盘报告，哪类错误反复出现、哪些已修复，一目了然。

上手体验。 零密钥、本地存储（台账就是几个 jsonl 文件），装好后基本无感运行——你照常工作，纠正它时多说一句"记住这个错”，其余交给技能。用一段时间后翻翻台账，会发现自己的使用习惯里哪些提问方式最容易带偏 AI，这层元认知也是意外收获。

适合谁。 长期用 AI 助手做开发、写文档、跑流程的重度用户价值最大：项目有延续性，错误台账跟着项目走，新成员的 AI 助手继承前人踩坑记录，等于接手了一本团队错题集。偶尔用一次 AI 的轻用户则感知不强。AI 用得越深，越需要这种"让它长记性"的机制——工具的可靠程度，从来都是管出来的，不是许愿出来的。

（约 880 字）

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