Anthropic 工程師為什麼拋棄 Markdown 改用 HTML 跟 AI 工作？

今年二月哈佛商業評論發表了一項讓人意外的研究。研究員花八個月追蹤一家200人的美國科技公司，進行40多場訪談，結果發現AI不僅沒有幫人省事，反而讓人更累了。工作量變多、步調變快，甚至原本的空檔時間也被塞進各種事情。這波生產力爆衝最後換來的是壓力堆積、認知疲勞、品質下滑、決策變差，最終導致burnout和離職。

這個現象不是孤立的技術問題，而是深層的社會經濟循環。農業時代一個農夫一天能耕多少地就是極限；工業革命後產能翻倍，農夫要顧的機器、規劃的範圍、要收的東西也跟著翻倍。AI完全複製了這個模式：它讓產出變容易，所以大家的標準就水漲船高。以前一週交一份報告，現在每天都要一份。講者用古希臘神話中的薛西弗斯做比喻——在現代職場裡，我們不是在推石頭，而是在清理email inbox。剛清空就有新訊息來，永遠在重複同一件事。

真正的問題出在生產力的三層影響。首先是任務擴張：產品經理開始寫code、marketing開始做設計，不是公司正式改職責，只是AI讓這些事看起來可以嘗試。其次是工作邊界模糊：你會順手寫個提示詞、讓它先跑、等等再看，工作時間自然侵蝕非工作時間。第三是多工處理激增：邊做自己的事邊讓AI產文件，邊等一個agent邊開另一個session。每件事都在前進，但你的注意力一直在切換。

研究指出真正讓人感疲勞的，是不斷切換注意力、不斷檢查AI的產出、開著的任務越來越多。過去稀缺的是「誰來做」，現在稀缺的是「誰來看、誰來判斷、誰來確認下一步」。AI可以把工作往前推，但它推出來的每一個東西都要有人重新讀、重新理解、重新判斷，產生決策疲勞。這種審核成本最麻煩的地方是它無法被量化——沒有多開一場會、沒有多交一份報表，但你的腦子一直在切換、回想、比對、判斷。上級看不到這個成本，系統不會記錄，最後就變成表面上工作更有效率，事實上自己累成狗。

在更深的層面上，AI時代改變了能力的定義。以前產出東西難，所以能做出來就代表你會。現在AI把產出成本壓到趨近於零，人人都能更快做出更多東西，但這反而意味著你能不能做出來已經證明不了什麼。真正的證明變成了「有沒有真搞懂你做出來的東西」。產出變便宜了，但理解變貴了。這對剛入行的人特別殘忍——以前junior變強靠的是好幾年的瑣事：整理會議記錄、補文件、寫測試、清資料。沒人喜歡做，但過程本身就是教育，在一千件小事裡被有判斷力的人盯著，慢慢長出自己的判斷力。現在公司把這些瑣事自動化，順手也砍掉了junior職缺。每一個今年被砍掉的junior都本來會在三年後變成公司很需要的senior。

但學徒制真正運作的機制是逼自己重複理解，這不需要公司，自己就能建起來。方法就是逼自己搞懂每個產出的東西。量不重要，深度才重要。一個你徹底搞懂的專案，比十個vibe完就丟掉的專案教你更多。真正稀缺的是你到底有沒有搞懂自己做的東西：為什麼這樣設計、改哪裡會垮、你刻意沒做什麼以及原因。這些東西AI生不出來，一旦不懂，多問兩句就會露餡。品味也是從這裡長出來的——品味不是神祕美感，是你把足夠多的東西理解得夠深，深到開始認得出哪些有效、哪些會壞、哪些重要。理解是長出品味的唯一路徑，而品味是每波技術浪潮都沖不走的東西。

那該怎麼有效地審核AI的產出呢？講者提出一個格式問題：你跟AI之間用什麼形式在交接工作，直接決定你會不會被它的產出淹死。長期以來markdown是人與AI之間的通用語，因為它對人夠友善——純文字、打得開、改得動、可以grep搜索、可以git看改了哪幾行。連AI自己的腦子都選擇用markdown存記憶。但隨著agent越來越強，markdown開始不夠用了。Anthropic工程師Thariq最近分享了一篇文章《The Unreasonable Effectiveness of HTML》，指出超過100行的markdown自己就讀不下去了，更不要說讓公司其他人讀。當AI寫的spec和plan越來越長越來越複雜，好幾百行的純文字形式理解成本太高。Markdown沒辦法放圖、沒辦法把兩個方案擺在一起並排對比、沒辦法互動、分享給別人也很痛苦。

HTML作為替代方案有三個主要使用場景。首先是比較：叫AI一次生六個版本的onboarding畫面，版面、互動、資訊密度都不一樣，全排進同一頁裡，每個底下標清楚它做了什麼取捨，並排掃一眼就能比。Markdown只能一個一個文字描述，你得在腦子裡自己拼回畫面，那個拼的動作就是審核成本。其次是理解：叫AI讀完rate limiter相關代碼產一頁explainer、一張流程圖、一個常見坑的專區、甚至十題選擇題驗證理解。不用翻文件也能知道重點在哪，一樣資訊量但更快理解並做決策。第三是決策：有30張Jira單要重排優先序，叫AI做一個網頁把每張ticket變成可拖的卡片，分成優先序等欄位。AI先用判斷幫你排好，你審核時像玩遊戲一樣拖拽分類，調整完按按鈕就自動轉成prompt回傳Claude。這三個用法的共同點是都不生成更多東西，而是把複雜資訊變成能看、能比較、能下決定的介面。

講者特別強調他不是說HTML一定比markdown好，也不是全面取代markdown。他自己的經驗是從一行一行讀code、到只讀markdown文檔、到掙扎要不要讀markdown，因為真的太長了。他的注意力沒有跟著AI的產能一起變多，需要的不是更多output而是更低成本的理解方式。Markdown的邊界就是這裡，HTML的價值也在這裡。HTML不是比較高級的markdown，而是另一種工作介面——markdown適合承載文字，HTML適合承載狀態、關係、對比和互動。真正的問題是你想解決什麼問題：要文字整理就用markdown，要回到任務快速看懂狀態比較方案做決定就用HTML。

最後講者談到身為AI Builder或AI Developer該怎麼脫穎而出。Markdown也好HTML也好，真正重要的點在於你有沒有理解AI這個黑盒子裡發生了什麼。你真的知道自己在做什麼，還是只在Claude請求許可時一直按Enter不知道自己批准什麼？AI時代最大變化是產出變得太便宜，以前履歷職稱學歷作品集有用是因為做出像樣東西很難，你做得出來某程度就代表你會。現在AI幫你生出漂亮報告或能跑的prototype，但這些東西已經越來越不能證明你真懂。真正稀缺的是能不能把理解跟作品綁在一起——不只交出結果，能清楚回答四個問題：你做的東西是什麼？為什麼選擇這個做法？什麼情況下會壞掉？學到什麼？AI時代能力證明不要只追求更多產出，而要追求更深理解。不要讓作品跟解釋分開，讓解釋本身變成產出的一部分。不要只靠履歷頭銜credentials，而用可驗證的完成紀錄公開展示判斷、取捨、理解。Proof要跟著work一起走，你的能力證明要留在作品裡。