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0上期我们讲了让Dot指挥、组建智能体军团，今天我就讲一个我用这个军团操作的实例，以及过程中遇到的问题。整个实例做下来，任务本身完成了，但真正值得讲的，是暴露出来的四个问题。
第一个：任务发出去，不一定有人接，第一步的目标往往要我来确认。第二个：有人接了，交回来的东西缺什么，要靠另一个复核节点指出来。第三个：离线检查全部通过，不代表实际能用，人工试听照样会发现播放问题。第四个：节点之间还没有互通，材料经常要我亲自传。接下来，我用一次真实的采集任务，把这些问题一个个对上号。
实例是采集海外博主Dan Koe的视频素材。我下达任务后，Dot先做语音转写——这一步它把创作者的名字转错了，还把文章和视频混在一起。是我人工确认：对象是Dan Koe，要采集的是视频。目标确认之后，Dot才把任务正式派发给执行节点。
执行节点接单，回传了文本材料，这一步全是AI在做，我没有动手。复核是另一个节点独立完成的：它检查了字幕时间戳、覆盖范围和结尾，还指出一个缺口——视频里没被朗读的屏幕长提示词，字幕没有收录。所以这一单交回来的，是可用的文本材料，加一份明确的缺失清单。
这次实例，正好对上前面的问题一和问题二：任务要人确认目标，才算真正接上；交回什么、缺什么，要靠复核挑明。它也让我固定了一个检查办法：每次听到完成了，就看三样——交回了什么、谁检查过、还缺什么。
第三个问题，来自自媒体工作台的另一段经历。媒体整合曾通过一批独立离线检查，但后续人工试听，仍然发现播放问题。修订和回归检查之后，人工试听的验收状态，依然要单独保留。代码检查、离线测试、用户实际播放，查的是不同环节；前面的结果有价值，但替代不了最后的使用体验。
第四个问题，是通讯边界。我让Dot把项目回顾直接交给负责文章的Codex，它尝试读取、尝试发消息，都没有成功，当时也访问不了我指定的Mac目录，最后这份材料还是我亲手转交。另外要分清：Dot的云端环境，和我自己的电脑是两回事，涉及本地文件和工具，要有连接、权限和在线条件。
所以我接下来会这样用：从范围明确的小任务开始，每次查四件事——有人接、有交回、有复核、能续推，一条链路稳了，再加新的节点。比起宣布完成，我更看重Dot帮我持续掌握状态：谁在做、交回了什么、卡在哪、什么需要我决定。你最想交给AI持续跟进的，是哪一项工作？你准备怎么判断它真的做完了？
