我的 AI Coding 開發工作流

前言

Claude Code 的生父 Boris Cherny 在今年年初時，斬釘截鐵地宣布：「程式開發的問題已經被徹底解決！」

確實，自從 AI Coding Agent 開始接管開發者的工作流程，我在工作上就已經很難開它了。

一行一行手刻程式碼與邏輯，似乎正逐漸成為一種人類文化遺產。

一則以喜，一則以憂。

喜得是，先前我只有概念，但技術功力不足以支撐我實現的構想，最近我透過 AI Coding Agent 完成了，生出的成果非常接近我的理想。

憂得是，會不會目前為止學習 IT 技術與知識的投入，全部淪為沈沒成本？想到這一點就有股窒息感湧上心頭。

但拿這一點煩心也只是陷入內耗而已，不會有任何建設性的進展，擔憂未來就是其中最大的內耗陷阱。

未來會變得怎麼樣，沒人說得準，也許 AI 全面接管，也許會出現全新的產業生態，產生更多機會。但無論如何，AI 進入程式開發的工作之中，已經是板上釘釘的趨勢了。

作為程式開發者，在這波 AI 浪潮中完全是暴露在第一線，用我先前在戰術執法工作時的說法，就是身處在現場中的熱區：子彈隨時都有可能會飛出來的殺傷區。

既然身處在浪潮之中，抵抗只會是徒勞（歷史已多次證明，當某件事情成為趨勢時，你越想嘗試抵抗它，它就越是碾過去），那就擁抱它吧！反正伸頭是一刀，縮頭也是一刀

所以這一回就來分享：如何用魔法對付魔法（❌）被 AI 巨頭割韭菜（⭕️）的方法！

討論清楚再動手

巴菲特（Warren Buffett）曾說過：「在錯誤的道路上，奔跑也沒有用」（If you are on the wrong road, running does not help）。

他的本意是想提醒人們，方向與策略比努力更重要。

運用 AI Agent 也一樣，別剛打開 AI Coding Agent 就馬上叫他做事，雖然使用 AI 產出程式碼就跟喝水一樣：又快又簡單，品質也有一定水準。但是在我們把專案的需求收斂、疑點釐清、技術架構規劃完整之前，任意地叫 AI 開始寫程式，大概率會浪費許多 token。

傳統 Vibe Coding 的問題就是在這裡：產出效率極高，但你一不注意就有可能在錯誤的方向上狂奔，回過神才發現，已經衝進死胡同，無論怎麼下 prompt，專案的 codebase 就是救不回來，搞砸了（也難怪之前開發社群上流傳著，業界出現許多 Vibe Coding 清理師的職缺）。

就像我在 用好 AI 的方法就是好好說話 一文中強調的：先有藍圖，再開工。

自從接觸了規格驅動開發的理念後，我就離不開這種文件（藍圖）先行的開發方式。

初步的文件，可以幫助我們對要專案有更清晰的想像。

越複雜的專案，越需要有個藍圖幫你理清頭緒，提前將各種可能的坑，先攤在陽光下看清楚想明白。

而且藍圖大改，總比你寫完程式後才發現不對，必須整個打掉重練，成本要來得低很多，即便現在 AI 生成程式碼非常容易。

我在工作上，很常遇到需求相當模糊，架構與需要驗收的功能也沒有很完整詳列的情況。這時候我就會將我所能取得的資訊，與 AI 討論、釐清現在的情況，以及可能會碰上的問題。

你可以請它扮演 PM 或是架構師，根據你所收集的零碎資訊，請他幫你理清一個初步的頭緒，或是勾勒出一個大致的輪廓後。如果你需要回頭再跟使用者或專案 Owner 進一步確認的話，也能利用這份草稿。

指令（prompt）可以像是以下這樣，你可以依自己的情況加以修改、自由發揮（我不太喜歡硬背 prompt，但有時候有個參考範本的話，會比較容易進入狀況）：

你是一位資深產品經理，請你根據我提供的資訊，協助我整理一個初步的 PRD 文件，我希望文件包含以下資訊：

1. 產品目標
2. 使用者故事
3. 功能列表
4. 流程圖
5. 非功能需求
6. 開發風險初步分析
7. 建議 MVP scope

我目前收集到的資訊如下：
[列出你目前為止手頭上有的資訊]

你是一位資深系統架構師。

目前專案的 PRD 文件如下：

[貼上你的 PRD 內容或是任何可以讓 AI 取用的方式]

幫我根據 PRD 規劃專案的架構並擬定成文件，我希望內容包含：

1. 建議的 system architecture
2. database schema 初稿
3. API design（REST/GraphQL）
4. authentication / authorization model
5. potential bottlenecks
6. scaling strategy
7. failure scenarios
8. 技術選型建議（含 trade-off）
9. 設計風險

以上兩份文件可以協助你勾勒出專案的輪廓與界線，但以此開始進行程式碼的開發還不夠，我們還需要最後一步，收斂出可以落地的設計圖：

根據以下 PRD 和架構文件，幫我建立一份 TASKS.md，
把規劃的功能拆解成原子化的開發任務，每個任務要包含：
- 明確的目標
- 依賴的前置任務（如果有的話）
- 驗收條件

[貼上你的 PRD]
[貼上你的架構文件]

以上討論的進行方式，甚至不需要打開 AI Coding Agent。

在各個主流 AI 的網站的聊天頁面，例如 ChatGPT 與 Claude 側邊欄的專案（Projects）功能、Gemini 聊天輸入框的 Canvas 功能，你可以直接透過聊天的方式，開始擬定專案的初步文件。

以上功能都支援 AI 幫你產出與迭代文件。

重點是迭代，常見的 AI 對話框，雖然也可以請它彙整目前為止的討論，但操作起來並不是很直覺。

透過專案功能，你可以一邊與 AI 進行討論，另一邊則是它逐步幫你修改的專案文件，直到你認為文件足夠完善時，就可以直接下載回到你的專案目錄中，開啟 AI Coding Agent（Claude Code, Codex, Cursor, Antigravity 等等）接續進行程式碼的開發。

現在的 AI 通常都能在規劃的階段，幫助你找出許多開發上的坑與決策點。像我用 Claude 時，規劃階段就是我最花時間的時候，它會反問我許多需要我決定的取捨與方向。有些概念即便你沒有很清楚，你也能針對這些點進一步討論，甚至請它給出初步的建議方案。

結語：文件是你和 AI 的共識

有了文件（藍圖）後，接下來的工作都是圍繞著文件進行。

雖然大部分的時候，你只是出一張嘴，髒活累活的多半是 AI 在幹，但請務必確保 AI 動手前，先讓它讀過文件後再開始。

如果在開發過程中出現變故，導致需要進行功能或架構上的改動，也是先從文件開始調整，而不是直接改程式碼。

文件是你和 AI 的共識，它能確保你的開發方向有沒有跑偏。

現在 AI 生成程式碼已經讓效率不再是問題，所以才更要克制。

在衝刺之前，得先確保你有沒有跑在預想中的方向上，不然衝得越快，越有可能搞成大型事故現場，後面要打掉重練的成本恐怕會高到讓你捶心肝。