使用者收到 Claude Cowork 的自我修正報告後，不應全盤接受 AI 的建議，也不需要逐一刪除。首先，應仔細閱讀每一條被標記的項目和理由，如果對某條建議有異議，則保留該規則。接著，將剩餘的規則一次性刪除，感受整體設定的變化。然後，使用清理後的設定進行最常執行的三種任務測試，觀察輸出品質是否維持或提升。如果輸出品質維持或變好，則表示被刪除的規則確實無效。反之，如果特定任務的輸出品質變差，則將對應的規則加回。
文章指出，Claude Cowork 的設定越堆越多，反而可能導致輸出品質下降。這是因為過多的規則可能產生矛盾衝突，使 AI 需要協調無關指令，進而影響效率。此外，使用者加入的許多規則可能與 AI 預設行為重複，造成噪音。因此，透過定期清除無效規則，可以減少模型需要同時協調的限制條件，使其能將資源放在真正重要的地方。文章建議使用者使用 Claude Cowork 或 Claude Code，並設定每週自動排程任務，讓 AI 自動掃描設定檔，找出可刪除的規則與衝突清單，從而維持 AI 設定的精準。文章也提醒使用者，Claude 的建議並非絕對，最終判斷權仍在使用者手中，應根據自身的工作流程和需求做出決定。
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