原文：Threads（@frede.richhh 分享）
摘要
Andrej Karpathy 提出一個觀點：AI 越能自己把事情做完，人的工作就越偏向「理解與監督」，所以讓 AI 的輸出好讀變得很重要。他的做法是請 AI 用 ASD-STE100（Simplified Technical English，簡化技術英語）來解釋——這是一套原本給航空維修手冊用的英文寫作規範，目的就是讓非母語的技師也不會讀錯。原 po 用了一整天，覺得寫程式、閱讀、理解都輕鬆很多，已經把它做成自己預設開啟的 skill。
重點
- 為什麼要這樣做：AI 自主完成的工作越多，人越需要「看懂成果」才能監督；輸出好不好讀，直接影響人能不能把關。
- ASD-STE100 是什麼：由歐洲航太暨國防工業協會（ASD）維護的技術英語寫作規範。核心精神是一個字只有一個意思、句子短、用主動語態、步驟一句只講一個動作，並附一本「核准用字表」限制可用詞彙。航空維修文件錯讀會出人命，所以規則非常嚴。
- 怎麼用：直接請 AI「用 ASD-STE100 的規範解釋」。規則太嚴格、讀起來反而生硬時，可以要求「接近 80% 符合就好」，保留可讀性。
- 換成更好懂的形式：除了文字，也可以要 AI 用圖解、互動 HTML 網頁、甚至客製化教學影片來解釋；或是請 AI 做一個「專門幫助理解」的小工具。
- 原 po 的實踐：把它變成 default 的 skill（在 Claude Code、Codex 這類工具裡可重用的指令包），每次輸出都套用。貼文附了測試前後的對照，但圖片內容本次未能抓取。
- 貼文發出約 7 小時就有 7.3K 次瀏覽、68 次分享，顯示這招對很多人有感。
個人洞見
這跟 用 AI 把知識做成互動模擬來學習 和 ELI5 圖解網頁 是同一條思路：AI 不只拿來「做事」，更要拿來「幫人看懂」，差別在 STE 是從文字層面下手、成本最低，一句 prompt 就能套。放在 AI-native SDLC 的脈絡看，瓶頸既然已經移到審查，讓 AI 用受控的簡化語言寫說明、寫 PR 描述、寫 commit message，等於直接降低審查成本。值得做成自己的 skill 試一週，特別是讀 AI 生成的技術說明和 code review 回覆時。