Wayfinder：從此，再大的工作也能開始規劃

“Nothing is too big to plan anymore.”
「從此，再大的事情也能開始規劃。」
—— Matt Pocock

使用 AI Agent 規劃工作時，我們經常遇到一個限制：所有討論、研究和決策似乎都必須塞進同一個對話工作階段。

這種做法適合處理小型任務，但當工作規模變大，問題便會逐漸浮現。專案可能超出 AI 的上下文視窗，甚至超出模型能夠保持最佳判斷力的「智能區域」。於是，我們開始遷就 AI，把原本宏大的想法切成一小塊、一小塊，刻意縮小工作範圍。

但這樣並不合理。工具應該配合我們的目標，而不是迫使我們降低目標。

為了解決這個問題，Matt Pocock 建立了名為 Wayfinder 的技能。它不是嘗試在一次對話中完成所有規劃，而是把大型、模糊而且充滿未知因素的工作，組織成一幅可以跨越多個 AI 工作階段逐步探索的「地圖」。

大型計劃的本質，是穿越迷霧

任何大型工作都有兩個端點：

一個是現在所處的位置，另一個是我們希望抵達的目的地。

我們通常大概知道自己想得到甚麼結果，卻未必清楚中間應該走哪一條路。這種不確定狀態就是所謂的「戰爭迷霧」（fog of war）。

傳統做法可能會先讓 AI 訪問使用者，透過連串問題釐清需求。這種「盤問式」規劃對較簡單的工作已經足夠，但大型專案往往仍會留下很多未能回答的問題。

有些問題需要先做研究；有些需要建立原型才能判斷；有些涉及相互依賴的決策，必須等待另一項選擇完成後才能處理。部分事項甚至可能需要與其他人溝通、修改設定，或者在現實世界完成某項工作。

Wayfinder 的作用，就是把這些未知因素呈現在地圖上，並協調整個探索過程。

用「決策票」建立工作地圖

Wayfinder 會將大型計劃拆成多張獨立的票據，每一張票代表一個需要處理的問題，並由一個獨立的 AI 工作階段負責。

這些票據可能包括：

• 研究某項技術或資料
• 透過訪談進一步釐清需求
• 建立原型，驗證某個方向
• 完成必要的設定或前置工作
• 記錄一項已作出的決定

地圖上目前已有足夠資料、可以立即處理的事項，會形成一條「決策前沿」（frontier）。尚未具備足夠資訊的部分則繼續留在迷霧之中。

當研究或原型完成後，原本無法回答的問題可能會變得清晰，新的決策票也可能隨之出現。如此逐步推進，直到所有重要迷霧都被消除，團隊便能形成一條通往目的地的清晰路線。

換言之，Wayfinder 不假設我們一開始就能準確預測整條路。它承認大型工作的路線需要在探索過程中逐步形成。

跨越多個 AI 工作階段

使用 Wayfinder 時，第一步不是要求 AI 立即開始實作，而是定義「目的地」，也就是完成時應該得到甚麼成果。

例如，目的地可能是：

• 一份可以直接交付開發的規格
• 一個可驗證設計方向的原型
• 一組能由 Agent 自動執行的工作任務
• 一項已經實際完成的功能

確定目的地後，Wayfinder 會探索程式庫、訪問使用者、建立初始地圖，並產生第一批決策票。部分票可以立即處理，其他票則需要等待前置決策完成。

使用者之後可以為每張票開啟新的 AI 工作階段，讓 Agent 集中處理一個清楚界定的問題。完成後，結論會寫回該票，同時將精簡版本同步回整體地圖。

因此，即使工作跨越多日、經歷多個 Agent 或大量獨立工作階段，關鍵決策、研究結果、原型和已完成任務仍然能夠被持續追蹤。

Issue Tracker 就是持久化記憶

Wayfinder 利用 Issue Tracker 保存地圖，而不是依賴單一對話的上下文。

一張主要 Issue 可以代表整幅地圖，其下的 Sub-issues 則代表各項決策。每當研究完成或決定作出，結果便會記錄在對應的票據，並摘要至主地圖。

Matt Pocock 使用 GitHub Issues，但 Wayfinder 並不限定平台。只要完成相應設定，也可以配合 Linear、Jira 或其他 Issue Tracker。

這種設計解決了 AI Agent 最實際的問題之一：工作不再因為對話結束、上下文壓縮或更換 Agent 而失去脈絡。Issue Tracker 成為跨工作階段的持久化記憶，而每個 Agent 只需要讀取與當前任務相關的資料。

決策票與實作票並不相同

Wayfinder 的規劃階段主要處理「決策票」，目的是消除不確定性，回答「應該做甚麼」及「應該怎樣做」。

當決策完成並形成足夠清晰的規格後，才會產生負責真正開發工作的「實作票」。

這個區別十分重要：

• 決策票用來探索、研究、比較和作出選擇。
• 實作票用來根據已確定的方向完成工作。

最終產生的規格只是一份協助跨工作階段抵達目的地的臨時文件。當規格已經完整落實到程式碼或成品之中，它便完成了使命，未必需要永久保留。

這與部分規格驅動開發方式不同。Wayfinder 不把規格視為必須長期維護的最終真相，而是把它視為協助團隊穿越迷霧的導航工具。

真正的價值：讓人敢於處理更大的事情

Wayfinder 最重要的價值，並不只是自動建立一批 Issue，而是改變我們面對大型工作的方式。

以前，當一個想法過於龐大或模糊，我們可能會因為不知道如何開始而把它擱置，或者過早地把它縮減成 AI 能在一次對話中處理的小任務。

現在，我們只需要先說明大概想去的地方。Wayfinder 會協助探索未知、安排研究、管理依賴關係、記錄決策，並逐步找出通往目的地的路。

這套方法亦不限於軟件工程。Matt Pocock 曾用它規劃課程、進行工程開發，甚至籌備花園辦公室。只要一件事情有清晰或大致可描述的目的地，它便可以被畫成地圖，然後逐步完成。

結語

Wayfinder 建立在傳統軟件工程的基本原則之上：拆解問題、管理依賴、記錄決策、驗證未知因素，並讓每項工作都有明確範圍。

AI 並沒有令這些基本原則失效。相反，它讓我們可以把這些原則自動化，並把 Agent 從單次對話工具提升為能夠跨越多個工作階段的協作夥伴。

它所帶來的自由是：即使我們還不知道完整路線，也可以立即出發。

因為從此，再大的事情也能開始規劃。