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答案很漂亮，卻未必是自己的話
AI 助手只憑很少資料，也可以寫出有說服力的段落。準備求職內容時，這份流暢可以幫忙，也可能帶來問題。句子聽起來很有信心，使用的人卻未必說得清楚當中的意思。
My Next Step 從更踏實的地方開始：這個人實際做過甚麼？日常經驗裏，往往已經看得出溝通、可靠或組織能力的根據。工具要做的是協助當事人梳理這些經驗，而不是替他寫一份漂亮卻失真的履歷。
讓說法連着具體例子
程式保存個人故事，並把能力連結到證據。目前設計從已保存的故事整理能力，而不是讓人任意改動一個分數。經驗與能力說法之間的關係因此更清楚。
準備申請時，人應該能回到具體例子，認得那是自己的經驗，再決定怎樣說。如果一句話聽來很厲害，卻已經找不到與經驗的連結，它未必能讓人真正放心地說出口。
認得，那仍是自己的話
舉個例子，「我陪新同事完成收銀工作」，說的是一項可以解釋的具體行動。如果改成「主導營運轉型」，便變成了另一種宣稱。聽起來厲害的字眼，不一定能把經驗說得更清楚。
文法可以修飾，例子也可以整理。但我希望當事人讀到時，仍認得那是自己的經歷，可以修正，再決定是否採用。最後寫出來的句子，仍要能連回他真正做過的事。
讓 AI 幫忙，也讓人自己決定
AI 可以協助提問、找出值得細看之處，或把當事人的話整理得更清楚。這些都有價值，亦不需要交出「甚麼是真實」的決定權。
需要留時間讓當事人確認：事情是否這樣發生？想用哪些內容？如果建議加上了他沒有提過的責任、成果或感受，就要先問清楚，才能放進紀錄。句子寫得再合理，經驗仍要由他來說。
示範，不等於成效
這裏的面試練習畫面，使用開發時的虛構例子。我想讓一個選擇清楚可見：這次，你想用哪段已保存的經驗來練習？畫面並非真人的進展，也不能單憑它判斷即時對話已可日常使用。
寫工具本身的成效，我也需要像處理個人故事一樣小心。截圖看得見介面，程式碼看得見做了哪些功能。至於人是否更有信心、是否找到工作，則需要另外了解。
這些成效需要另外仔細評估。在那之前，我可以說明目的、展示設計、交代目前做到哪裏，而不用把不確定包裝成成功故事。
放下工具後，留下甚麼？
我會想，使用之後，這個人帶走了甚麼？他會不會在自己的經驗裏，多看見一點東西？關掉畫面後，能否用自己的話說出來？
有人知道當時發生了甚麼，卻不容易把它說出來；文字上的協助，這時很有用。我希望整理後的句子仍留着他的意思，也讓他自己判斷：這樣說，是否符合那段經驗？
我希望留下這樣的空間：讓人從自己的經驗看見一些真實的東西，再決定怎樣用它。工具能否幫得上忙，還要從真正使用的人身上慢慢了解。