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五個我希望更早知道的 AI 程式開發基礎：從規劃到實作的完整工作流程

嘿，各位開發者們！今天我要站在「部落格顧問」的角度，和大家分享五大 AI 程式開發的基礎概念，讓你在規劃到實作的過程中都能無比順利。如果你曾經跟我一樣，剛接觸 AI 開發工具時覺得「理想很豐滿、現實很骨感」，那麼這篇文章絕對能給你一些啟示。本文將從規格說明、開發順序、工作流程拆解、模組化 Prompt，以及多種平台與工具的靈活運用等面向，為你構築一條高效率且穩定的 AI 程式開發之路。

想像一下，你如果一開始就知道如何正確地運用 ChatGPT、Cursor、GitHub Copilot 等工具，是不是就不會走冤枉路、踩坑那麼多？在這邊，我們會先談談為什麼明確的規格說明如此重要，接著探討「先功能、後介面」的開發策略，再來是「拆解工作流程」這個概念能如何降低錯誤率，然後深度了解「重複使用的模組化 Prompt」帶給開發者的好處，最後再看看要如何同時運用多個 AI 工具，把開發效率拉到最高點。讓我們一起開始吧！

明確且詳細的規格說明

在使用 AI 開發工具如 ChatGPT、GitHub Copilot、Cursor 的時候，你一定遇過這種情形：興高采烈地要求 AI「幫我寫一個購物車功能」，結果 AI 回傳一段看似完整、實則漏洞百出的程式碼。為什麼會這樣？
答案其實很簡單：AI 雖然聰明，但它還是需要「明確的需求定義」才能理解並給出合適的回答。就好像你去餐廳點餐，如果你只說「我要牛肉」，廚師根本不知道你要牛排、牛肉麵，還是牛肉燴飯，更別提熟度、口味等細節了。

為什麼規格說明這麼重要？

降低溝通成本
當你提供精準的需求給 ChatGPT 或其他 AI 工具時，它們就能更快給出貼近你專案需求的解法，不需要反覆「猜」你的想法。
提升程式碼品質
明確的規格可以讓 AI 工具建議更符合你期望的程式碼架構，同時也比較不會出現奇怪的命名或無用的函式。
減少錯誤與重工
如果一開始就能給 AI 明確的關鍵細節（例如：框架版本、特殊 API、資料庫型別），你就能避免後續花大量時間修修補補。

如何撰寫清晰的規格說明？

以下是一個簡單的撰寫模板，讓你更容易給 AI 一個清楚的指令：

[專案名稱]：XXXXX

[核心功能]：
1. 功能 A
2. 功能 B
3. 功能 C

[技術細節]：
- 使用語言、框架或版本
- 資料庫或外部 API
- 系統架構設計 (MVC, MVVM, 或 Microservices 等)

[特殊要求]：
- 第三方套件、授權、相容性問題
- 效能或安全性考量

[檔案結構]：
- /src
- /components
- /api
- /utils
- ...

舉個例子，如果我們想開發一個電商網站的購物車功能，可以這樣寫：

[專案名稱]：電商網站購物車功能

[核心功能]：
1. 新增商品到購物車
2. 從購物車移除商品
3. 調整商品數量
4. 計算總金額
5. 結帳整合金流

[技術細節]：
- 前端：React (使用 TypeScript)
- 後端：Node.js + Express
- 資料庫：MongoDB
- 金流 API：Stripe

[特殊要求]：
- 必須記錄每個商品新增或移除的操作時間
- 需提供多幣別轉換 (台幣、美金)

[檔案結構]：
- /src
  - /components
    - Cart.tsx
    - CartItem.tsx
  - /pages
    - Checkout.tsx
  - /api
    - cartRoutes.ts
    - paymentRoutes.ts
- /utils
  - currencyConverter.ts

這樣寫好的一份規格說明，就像蓋房子的藍圖一樣，能讓 AI 工具順利拿到「我該怎麼蓋」的完整資訊。當然，即使如此，AI 產生的程式碼可能還是需要微調，但至少我們大幅降低了重工的機率。

先功能、後介面：抓穩架構再美化

許多人在動手寫程式時，總是第一時間就衝去做介面，想要先看到一個「華麗的成品」。然而，經驗豐富的部落格顧問（或者資深開發者）會建議你：先把功能實作好，再去處理那些介面細節。

為什麼先功能、後介面比較好？

程式穩定度優先
如果你在功能還沒完成的情況下，就把大量時間花在設計 UI，一旦中途發現核心功能要大幅修改，就可能把精美的介面全部推翻重來。
測試與除錯更簡單
純功能的程式碼比較容易進行單元測試，介面層參雜了視覺元素與使用者互動，錯誤的可能範圍更廣，一旦同時進行測試，問題定位難度就會提升。
開發過程更具彈性
實作完功能後，再來花時間做 UI，你會發現整個專案的靈活度大增：要改架構或新增功能，都不用擔心原本的 UI 做得太死。

實際案例：購物車功能如何落實「先功能、後介面」？

先實作購物車的核心邏輯：
- 新增商品
- 移除商品
- 計算總金額
- 結帳流程
建立基本的 RESTful API 與資料庫結構：
- cartRoutes.ts
- paymentRoutes.ts
簡單測試這些功能能否運行：
- 使用 Postman 或者 Jest 進行基本測試
最後才開始設計與實作 React UI：
- 新增商品按鈕
- 顯示購物車清單
- 漂亮的結帳頁面

在這個流程中，如果我們一開始就把 UI 做得漂漂亮亮，等到後面發現資料庫結構或者結帳流程需要大改時，你就得把 UI 相關的程式碼全部翻新了。相信我，這不只浪費時間，也會讓你精神崩潰。

拆解工作流程：步驟明確、錯誤率降低

在 AI 輔助開發的世界裡，許多專案看似高大上、功能強大，其實背後都是靠著「一塊積木一塊積木」慢慢拼湊而成。我常把這個方法稱為「樂高開發法」。

什麼是樂高開發法？

就像你在組裝樂高積木一樣，每個功能都是一個小積木。當你把這些小積木按照對應的形狀、位置拼湊好，整個系統就自然而然成形。好處是什麼？如果哪一塊積木出了問題，你只要拆下那塊來修就好，不會影響其他區塊。

如何有效地拆解工作流程？

列出所有功能清單
先羅列出你想要的功能，比如購物車專案就是：新增商品、移除商品、調整數量、計算金額、結帳。
功能優先級排序
一定要先做最核心、最重要的功能，例如新增商品和移除商品。沒有這些功能，你的購物車就毫無意義。
一個功能一個分支、獨立測試
在使用 Git 進行版本控制時，每個功能都開一條分支，做完後測試正常再合併回主分支。
定期回顧與檢討
每完成一個功能，就跟團隊或自己做個小結：還有哪裡能優化？哪些地方寫得不夠彈性？這個時候如果需要 AI 工具的協助，也能給出非常明確的需求。

Mermaid Diagram 實例

以下是一個使用 Mermaid Diagram 來示意「購物車功能」的樂高開發法流程：

flowchart TD
    A[設定專案環境] --> B[實作新增商品功能]
    B --> C[測試新增商品API]
    C --> D[實作移除商品功能]
    D --> E[測試移除商品API]
    E --> F[調整數量&計算金額]
    F --> G[測試計算邏輯]
    G --> H[結帳串接金流]
    H --> I[最終測試並部署]

當你把工作拆解成這麼多小步驟，就能大幅降低錯誤率。因為每個步驟之間都有清楚的邏輯關係，你不用一次面對看起來「龐然大物」的功能組合。

重複使用的模組化 Prompt

現在，我們已經學會了如何撰寫明確的規格、先做功能再做介面，以及把工作流程拆解開來。但還有一個能讓你開發飛速的關鍵——就是模組化 Prompt。

什麼是模組化 Prompt？

簡單來說，就是你常常可能會遇到某些功能的需求都大同小異，像是：

新增資料
讀取資料
更新資料
刪除資料
API 整合

如果你能把「這些重複的需求描述」提煉成一個標準化的模板，下次你再給 ChatGPT 或 GitHub Copilot 任務時，只要修改幾個關鍵字，就能快速生成你要的程式碼雛形，免去從零開始撰寫 Prompt 的麻煩。

模組化 Prompt 的好處

節省大量溝通時間
當你有一個標準的「CRUD（Create, Read, Update, Delete）」Prompt 模板，再也不必花時間每次都從頭描述自己要什麼。
保持程式碼風格一致
AI 工具會根據你的 Prompt 給出程式碼。如果你每次都有固定的描述方式，就能保證生成的程式碼風格和架構一致。
降低錯誤率
當你使用已在多個專案測試過的 Prompt 模板，它的準確度和可行性會比即興撰寫的高出許多。

模組化 Prompt 實例

假設我們想要實作一個「新增項目」的功能：

請幫我實作一個「新增 [項目名稱] 到 [容器名稱]」的功能，需求如下：
1. 使用 [前端框架/後端框架]
2. [是否需要驗證？是否需要資料庫？]
3. 提供一個按鈕或 API 端點
4. 新增後顯示 [回饋訊息]
5. 使用 TypeScript 撰寫，並處理可能的錯誤

下次你不管要做「新增商品到購物車」、「新增文章到收藏清單」，還是「新增使用者到會員系統」，都能快速替換關鍵字就搞定。如果需要更複雜的邏輯，再加幾行描述就好，比起完全重新打字，可省下不少時間與腦力。

靈活使用多種平台與工具

我們已經談了「規格」、「先功能、後介面」、「拆解工作流程」以及「模組化 Prompt」。最後一個環節，就是「同時運用多種 AI 平台與工具」的技巧。

為什麼要多工具並用？

各有擅長領域
- ChatGPT：它很適合做概念解釋、偵錯與系統性邏輯討論。
- GitHub Copilot：能在你寫程式時即時提供程式碼片段建議，最適合日常編碼。
- Cursor：專門為 AI 編輯器而生，強調整合與即時預覽。
- v0：著重於 UI/UX 的設計輔助。
分散風險
如果只依賴單一 AI 工具，一旦那個工具出了故障或無法給你想要的答案，你就只能乾瞪眼。但如果你同時熟悉多個工具，你就能隨時切換，選擇最適合自己需求的方案。
效率最大化
同一個功能，可能在 ChatGPT 上討論邏輯、在 GitHub Copilot 上編碼、在 Cursor 做程式碼改寫，而最後在 v0 做 UI設計。這樣每個階段都能用最擅長的工具完成，效率自然飆升。

Markdown Table 參考

以下是一個簡單的對照表，幫助你快速了解各工具優勢與適用場景：

工具	主要優勢	適用場景
ChatGPT	概念解釋、分析程式邏輯、偵錯	需求規劃、問題排查、複雜邏輯討論
GitHub Copilot	即時程式碼提示	日常編碼、高頻重複性工作
Cursor	整合式 AI 開發環境	快速原型開發、程式碼重構、即時預覽
v0	專業 UI/UX 設計輔助	前端介面設計、元件開發、美化使用者介面

實際案例：多工具協作流程

讓我們用 Mermaid Diagram 來示意如何在一個專案中整合多種 AI 工具：

flowchart TD
    A[需求規劃] -->|ChatGPT| B[程式碼骨架]
    B -->|GitHub Copilot| C[功能開發]
    C -->|Cursor| D[重構與測試]
    D -->|v0| E[UI/UX設計]
    E --> F[最終整合]

需求規劃階段：用 ChatGPT 與團隊討論核心邏輯和需求細節，並提出詳細規格。
程式碼骨架階段：在 ChatGPT 的引導下，產生一個初步的程式碼骨架，或在 VS Code 上由 GitHub Copilot 提供基礎函式建議。
功能開發階段：主力在 GitHub Copilot，快速完成主幹程式並與 Cursor 整合，進行重構與測試。
UI/UX設計階段：把前端頁面拿到 v0 上做優化或設計修飾。
最終整合階段：所有程式碼與設計整合之後，再進行最後的除錯與性能測試，確認一切無誤後才正式上線。

實戰案例：Reddit 分析平台開發

為了讓以上五大基礎概念更具體，我們來舉一個實戰案例：Reddit 分析平台。假設你的團隊要做一個分析 Reddit subreddit 貼文的專案，讓使用者輸入想要查看的 subreddit，系統自動抓取前 24 小時熱門貼文並進行分類與統計。

明確且詳細的規格說明
- 功能：使用者輸入 subreddit 名稱 → 抓取貼文 → 分析 (AI 分類) → 顯示結果
- 技術細節：前端使用 React + TypeScript，後端為 Node.js + Express，資料庫用 MongoDB。
- 特殊需求：結合 OpenAI API 進行自動分類，同時顯示各分類的統計數據。
先功能、後介面
- 功能：先開發後端串接 Reddit API (利用 snoowrap) 與 OpenAI 分類。
- 介面：待功能完成之後，再來替前端介面進行 UI 設計與美化。
拆解工作流程
- 抓取資料：先完成一個 fetchRedditPosts(subreddit) 函式。
- AI 分類：寫一個 classifyPosts(posts) 的函式，串接 OpenAI API。
- 資料庫儲存：設計一個簡單的 schema 儲存貼文標題、分類結果與時間戳。
- 前端展示：最後實作一個 SubredditForm.tsx + PostList.tsx，把資料可視化呈現。
重複使用的模組化 Prompt
- 如果你還要做其他平台的文章分析，只要改一下「抓取貼文」及「OpenAI 分類」的關鍵詞，就能快速生成基本的骨架。
- 例子：請幫我實作一個用於「抓取 [平台名稱] 貼文」並使用 OpenAI 分類的功能…
靈活使用多種平台與工具
- 利用 ChatGPT 討論如何最佳化 API 與 OpenAI 分類的整合細節。
- 用 GitHub Copilot 寫出可讀性高且邏輯嚴謹的程式碼。
- 在 Cursor 中快速重構或微調程式碼結構。
- 最後用 v0 讓整個前端畫面更具吸引力與專業感。

flowchart TD
    A["明確且詳細的規格說明"]
    A --> B["功能: 使用者輸入 subreddit 名稱 -> 抓取貼文 -> 分析 (AI 分類) -> 顯示結果"]
    A --> C["技術細節: 前端使用 React + TypeScript，後端為 Node.js + Express，資料庫用 MongoDB"]
    A --> D["特殊需求: 結合 OpenAI API 進行自動分類，顯示各分類的統計數據"]

    B --> E["先功能、後介面"]
    E --> F["功能: 開發後端串接 Reddit API 與 OpenAI 分類"]
    E --> G["介面: 功能完成後進行前端 UI 設計與美化"]

    F --> H["拆解工作流程"]
    H --> I["抓取資料: 完成 fetchRedditPosts(subreddit) 函式"]
    H --> J["AI 分類: 寫 classifyPosts(posts) 串接 OpenAI API"]
    H --> K["資料庫儲存: 設計 schema 儲存貼文標題、分類結果與時間戳"]
    H --> L["前端展示: 實作 SubredditForm.tsx + PostList.tsx 資料可視化"]

    G --> M["重複使用的模組化 Prompt"]
    M --> N["改動 '抓取貼文' 與 'OpenAI 分類' 關鍵詞生成骨架"]

    L --> O["靈活使用多種平台與工具"]
    O --> P["利用 ChatGPT 優化 API 與 OpenAI 整合"]
    O --> Q["用 GitHub Copilot 寫出高可讀性程式碼"]
    O --> R["在 Cursor 快速重構與微調"]
    O --> S["用 v0 提升前端畫面專業感"]

總結與結語

以上就是我希望在一開始就知道的五個 AI 程式開發基礎重點！透過這五大面向，你能更有條理地規劃專案，不會在未明確的需求裡打轉，也能在 AI 工具的協助下省時省力。

最重要的是，要記住「AI 只是輔助」，真正的主角依然是「你」。工具再好，也需要你提供明確的需求、正確的使用方法，以及持續的學習與嘗試，才能把 AI 的潛力完全釋放。

在當今競爭激烈的開發世界裡，誰能把 AI 工具用得最上手，誰就能在時間與品質的平衡上取得優勢。希望這篇文章能對你有所啟發，讓你在 AI 輔助開發之路上少走一些冤枉路，多收一些成果和掌聲。

再次回顧五大基礎：

明確且詳細的規格說明
先功能、後介面：抓穩架構再美化
拆解工作流程：步驟明確、錯誤率降低
重複使用的模組化 Prompt
靈活使用多種平台與工具

每一個都至關重要，你可以將這些原則應用在任何一個軟體開發專案中，不只限制於 AI 領域。祝福各位在 AI 輔助開發的未來，能夠大放異彩！

Youtube影片來源

五個我希望更早知道的 AI 程式開發基礎：從規劃到實作的完整工作流程#

目錄#

明確且詳細的規格說明#

為什麼規格說明這麼重要？#

如何撰寫清晰的規格說明？#

先功能、後介面：抓穩架構再美化#

為什麼先功能、後介面比較好？#

實際案例：購物車功能如何落實「先功能、後介面」？#

拆解工作流程：步驟明確、錯誤率降低#

什麼是樂高開發法？#

如何有效地拆解工作流程？#

Mermaid Diagram 實例#

重複使用的模組化 Prompt#

什麼是模組化 Prompt？#

模組化 Prompt 的好處#

模組化 Prompt 實例#

靈活使用多種平台與工具#

為什麼要多工具並用？#

Markdown Table 參考#

實際案例：多工具協作流程#

實戰案例：Reddit 分析平台開發#

總結與結語#