AI 驅動開發 - 從 Prompt 到 Loop,建立可控、可驗、可恢復的工程系統

楊騏 著

  • 出版商: 深智
  • 出版日期: 2026-09-19
  • 定價: $720
  • 售價: 7.9$568
  • 語言: 繁體中文
  • 頁數: 416
  • ISBN: 6267889688
  • ISBN-13: 9786267889688
  • 相關分類: AI Coding
  • 尚未上市,歡迎預購

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商品描述

當 AI 說「完成」,人要拿甚麼重新確認?

 

【書籍簡介】

AI 已經能讀程式庫、修改檔案、呼叫工具、執行測試,甚至在多輪工作中持續往前推進。真正困難的問題也跟著改變:當 AI 說「完成」,人要拿什麼重新確認?當一個變更跨過需求、設計、實作與驗收,誰負責定義邊界、誰有權接受結果,失敗後又怎麼回到可信狀態?

 

這本書不押注某一套工具,也不把提示詞寫成魔法公式。它從 Prompt、Context 與 Spec 開始,把需求說清楚;再用 Harness、Evidence 與 Authority 約束變更、保存證據;最後進入代理分工與有界 Loop,讓長任務能停止、接手與恢復。

 

書中用兩個真實專案的開發紀錄拆解判斷與證據,也保留尚未完成的關卡;另有一套可重跑的本機實驗室、完整交付包與恢復手冊。你會看到的不只是 AI 做了什麼,還包括哪些結果不能接受、證據缺在哪裡,以及人最後為什麼放行或停下。

 

如果已經開始用 AI 寫程式,卻不想把品質交給一句「測試通過」;如果正準備把個人技巧變成團隊流程,這本書要留下的是一套換了模型仍然能用的工程判斷。

 

【適合讀者】

.已經使用 AI 程式開發工具,想把「能跑」提升為「能驗、能交付」的開發者。

.想把個人用法整理成可交接流程的 Tech Lead、工程主管與產品團隊。

.需要理解 AI 如何進入需求、設計、開發、測試與交付流程的 PM、Designer 與 QA。

 

【推薦語】

我相信,本書能讓既有開發者與已有 Vibe Coding 經驗的讀者,重新思考自己的工作方式:AI不只是讓我們更快寫程式,也迫使我們更嚴謹地面對規格、驗證、責任與協作。這正是本書最值得閱讀的理由。(節錄)

Arm Taiwan Staff Application Engineer 葉奕成

 

當 AI 從回答問題進入執行工作,它說「我完成了」,你憑什麼相信它?這本書處理的正是這道工程門檻。

正美集團 數位發展部 經理 戚務漢 Caesar Chi

 

我一向認為:工程的重點是「能不做什麼」。一旦做了,就要將其變成一種資產。若是不分風險去把人塞進 AI 流程,加審核、加確認,看似每道工序都有人把關,其實只是把注意力消耗殆盡。把判斷寫下來變成資產,人才離得開。

企業架構師 後端里長伯

 

Vibe Coding 讓我們看見 AI 寫程式的強大,但系統越複雜,越需要工程底蘊。真正要補上的,是判斷與方法;這本書正是一個很好的開始。

AI 賦能教練 溫力

作者簡介

楊騏(Ci Yang

 

軟體工程師,投入軟體開發十餘年,專注 AI 驅動開發的落地:把 AI 導入企業開發流程,並把個人用法變成團隊能接手的流程。

 

以《AI-Driven Development 實戰篇》獲 2025 iThome 鐵人賽「佛心分享」佳作。曾於 HWDCJSDCDevOpsDays TaipeiAgentic Automation Day COSCUP 分享 AI 流程導入與 SDD 自動化開發的實戰經驗。

 

長期以真實專案、版本紀錄與驗證結果,整理 PromptContextSpecHarnessEvidenceAgentic Loop 的開發流程。相信真正稀缺的不是讓 AI 多寫一點,而是知道怎麼定義工作、驗收結果,並承擔最後的決定。

目錄大綱

第1章 AI 驅動開發全景:三面、一軸、一環
1-1 開始之前:一個功能怎麼走到交付 
1-2 從「做完」追到「可以交付」 
1-3 全書會反覆問的三件事 
1-4 第一面:Prompt,把當下任務寫成合約 
1-5 第二面:Context,只載入此刻需要的真相 
1-6 第三面:Harness,讓約束和證據真的發生 
1-7 一軸:Agentic,安排分工而不是堆代理 
1-8 一環:Loop,讓長任務可停、可接、可退 
1-9 一個最小閉環 
1-10 看懂一次最小閉環 
1-11 先搭一條能重查的工作路徑 
1-12 風險不同,控制強度也跟著變 
1-13 何時不要用完整控制模型 
1-14 先做一張自己的系統盤點 
1-15 這張全景圖能說到哪裡 
第2章 Prompt Engineering:把需求變成可測的任務合約
2-1 先把成功寫清楚 
2-2 任務合約的八欄 
2-3 從模糊需求到可測合約 
2-4 把範例當成介面測試 
2-5 把可核對的中間物留下 
2-6 資料與指令分開,安全邊界還在後面 
2-7 讓輸出接得上下一道關卡 
2-8 看懂任務合約怎麼被驗收 
2-9 先留下一張可重用任務卡 
2-10 當任務卡開始跨人流動 
2-11 完整任務合約有它的使用邊界 
2-12 把第一張真實任務卡留下來 
2-13 任務卡能做到什麼 
第3章 Context Engineering:只給此刻需要的真相
3-1 把 Context 當成工作記憶 
3-2 模型升級後,Context 應該放在哪裡 
3-3 先分清五種Context 
3-4 三層漸進揭露 
3-5 「最新檔案」不一定是唯一事實來源 
3-6 RAG 只是取得Context 的一種手段 
3-7 壓縮與摘要都是有損轉換 
3-8 Context 污染:錯的資料比沒有更危險 
3-9 用量測決定Context 要放多少 
3-10 不靠聊天紀錄,也能讓下一個工作階段接手 
3-11 先畫一張最小Context 地圖 
3-12 Context 開始跨人流動時 
3-13 Context Engineering 也要節制 
3-14 留下一份可恢復的Context 套件 
3-15 Context 的邊界在選擇 
第4 章 第一次可信任變更:改動小、可重現、可回復
4-1 可信任,指的是另一位工程師能重建判斷 
4-2 檢視:先看現況,不急著改 
4-3 計畫:先縮小意圖,再決定檔案 
4-4 編輯:讓變更差異只承擔一個意圖 
4-5 執行:確認程式真的接得起來 
4-6 測試:先對準要求,再看整體回歸 
4-7 審查:確認這次真的測對了 
4-8 提交:釘住可回復狀態 
4-9 從最近一次小改動開始 
4-10 把七步壓成一條能回去的路 
4-11 當這條路不再只屬於一個人 
4-12 七步可以依風險縮短 
4-13 可信來自一條能回去的路 
第5章 Spec:把意圖外化成可演進的合約
5-1 Spec 比一張任務卡活得更久 
5-2 Spec 強度跟風險走 
5-3 既有系統先寫現況,再寫願望 
5-4 用可觀察結果寫驗收 
5-5 機器可讀只能覆蓋部分語意 
5-6 未決問題不能讓模型自行結案 
5-7 向前串接:從意圖一路連到Evidence 
5-8 證據回流:證據推翻想像時,回寫Spec 
5-9 工具可以替換,產出物要留下 
5-10 先替既有功能留一份可演進規格 
5-11 讓Spec 與實作一路對得回去 
5-12 當Spec 進入團隊 
5-13 有些改動只需要一張任務卡 
5-14 Spec 留住的是決定 
第6章 Harness Engineering:把重複失敗寫回環境
6-1 Harness 讓文字規則真的發生 
6-2 Feedforward 與Feedback 要成對 
6-3 最小可行Harness 
6-4 從失敗升級成護欄 
6-5 Harness 合約:先定環境,再交工作 
6-6 Authority:把能力拆成不同動詞 
6-7 狀態、Evidence 與恢復 
6-8 代理Harness 與Eval Harness 各有責任 
6-9 Harness 也會腐化 
6-10 從一個重複錯誤補第一道護欄 
6-11 用一次拒絕看懂Harness 
6-12 當Harness 不再只屬於一個人 
6-13 何時不要增加Harness 
6-14 Harness 要薄到有人維護 
第7章 Evidence、Eval 與 Observability:讓完成可被證明
7-1 先看一個假想失敗:測試綠了,功能還是錯的 
7-2 Evidence 必須能被重新檢查 
7-3 先寫Evidence 合約,再讓代理動手 
7-4 Eval 到底在評什麼 
7-5 評分器也需要被驗證 
7-6 Eval 環境也是結果的一部分 
7-7 Observability:只留下能幫助判斷的訊號 
7-8 分清通過、失敗與根本沒執行 
7-9 當Evidence 要跨人重查 
7-10 不是每個任務都需要完整評測系統 
7-11 真正要留下的是判定起點 
7-12 證據只能回答它驗過的事 
第8章 Agentic Engineering:從下指令到專業委派
8-1 先看一個假想失敗:六個代理,一個盲點 
8-2 Agentic 的核心:把路徑選擇權交出去 
8-3 單代理就是預設選項 
8-4 拓樸要跟著任務選 
8-5 委派合約:委派前先寫清楚 
8-6 代理團隊的新失敗面 
8-7 審查量能才是真正上限 
8-8 第一次分工,只練「做」與「驗」 
8-9 當代理分工進入團隊 
8-10 代理與多代理都有使用邊界 
8-11 一次真的會退件的委派 
8-12 六種委派失敗,先分型再處理 
8-13 委派失敗後,怎麼交回一個人接手 
8-14 多一個代理,也多一份責任 
第9章 Loop Engineering:讓工作持續,也知道何時停
9-1 先看一個假想失敗:每輪都更接近錯答案 
9-2 Loop 要有明確狀態 
9-3 跨輪狀態只保存可核對事實 
9-4 把全新Context 當成可測選項 
9-5 預算:Loop 的燃料表 
9-6 無進展偵測器:抓出看似忙碌的迴圈 
9-7 檢查點、續跑與回復是同一組設計 
9-8 驗證器必須有權讓Loop 停下 
9-9 METR「慢19%」為何不能脫離2025 年初工具 
9-10 審查量能:Loop 的外部斷路器 
9-11 第一次只驗三輪 
9-12 長任務進入團隊之後 
9-13 Loop 有它的使用邊界 
9-14 合約先回答六個問題 
9-15 看一次正常停止與正常升級 
9-16 六個常見卡點,別用重試混在一起 
9-17 重設、回復、續跑不要互相代替 
9-18 能停下來,Loop 才值得開始 
第10章 把AI 串成一條產品交付線
10-1 先拿一個需求切片走完全程 
10-2 一次真實交接,讓問題提早浮上來 
10-3 七份交接物就夠開始 
10-4 當這條交付線進入團隊 
10-5 這條交付線也有使用邊界 
第11章 滴水金:讓一個Story 穿過 SDD、Harness 與Loop
11-1 先看懂滴水金在做什麼 
11-2 開發開始前,先固定AI 無權更改的事
11-3 跟著US-002 走一次 
11-4 SDD 的產出物,是下一個人的工作介面 
11-5 Harness 讓每個新工作階段找得回現場 
11-6 Loop 一次只推一個可驗證的決定 
11-7 第一個全綠,其實少跑了23 項測試 
11-8 驗收者有權說:功能能用,仍然沒有符合Spec 
11-9 遇到產品判斷,Loop 要會把問題交回來 
11-10 早期Loop 也暴露了自己的限制 
11-11 團隊還要補上哪些控制 
11-12 何時不要用Loop 
11-13 案例的證據停在哪裡 
第12章 Gloaming:當Loop 沒有啟動,方法如何接手
12-1 先看產品,再看那一層看不見的地基 
12-2 先把一個產品切成這次能完成的範圍 
12-3 從七條需求走到二十項工作 
12-4 一條需求如何一路長成Evidence 
12-5 Harness 先問能不能動,再問要怎麼動 
12-6 Loop 的前置檢查為什麼要拒絕這次任務 
12-7 手動接手,仍然沿用同一份開發合約 
12-8 Context 只跟著當前決定進來 
12-9 實作回饋規格:連線不該在匯入時偷讀機密值 
12-10 驗證器也會犯錯 
12-11 Evidence 應該跟主張一起縮小 
12-12 個人專案也需要Authority 
12-13 Loop 在這個案例裡的邊界 
第13章 從個人Harness 到團隊AI 治理
13-1 先看一個假想失敗:沒有人違規,資料還是出去了 
13-2 Authority:不只管能不能寫檔 
13-3 借NIST 當治理地圖 
13-4 Prompt 注入和過度代理權限是兩個問題 
13-5 風險分級:把自治拆成多個維度 
13-6 治理決策要把速度和代價放在一起 
13-7 先把正在運行的工作流程列出來 
13-8 機密資訊與資料邊界 
13-9 核准:讓人看到真正要決定的東西 
13-10 分階段上線、緊急停止與事故 
13-11 個人開發者先做最小治理 
13-12 退場要清掉整條作用路徑 
13-13 完整治理流程有它的使用邊界 
13-14 章程先記六個決定 
13-15 把治理讀成一次可逆決定 
13-16 七種「看起來有治理」的失敗模式 
13-17 從個人環境交給團隊前,先讓別人接得住 
13-18 責任不能被工具吞掉 
第14章 讓另一個人接得住:知識、狀態與 Evidence 的工作記憶
14-1 先做一次不靠聊天紀錄的接手 
14-2 四種工作記憶不能混成一疊 
14-3 先固定這次交的是哪一版 
14-4 一次真實事故:知識版本與活動狀態被一起同步 
14-5 兩座第二大腦教我的新鮮度 
14-6 接手不是閱讀,而是重新取得判定能力 
14-7 個人先從一個可中斷任務開始 
14-8 當工作記憶開始跨人與跨程式庫 
14-9 第二大腦也有使用邊界 
14-10 章末產出:一份版本化接手包 
14-11 把完成延伸到下一個人 
第15章 結語
15-1 把判斷留在自己手上 
15-2 最後看一個假想失敗:能合併,沒人敢接 
15-3 現有研究能說到哪裡 
15-4 理解在於能解釋、預測與接手 
15-5 四個理解護欄 
15-6 接下來30 天,先把一個小任務做完整 
15-7 讓30 天計畫可以中斷,也可以回來 
15-8 真正練習時,只留下差距 
15-9 30 天的畢業作業:交給一個不知道過程的人 
15-10 團隊如何保護理解 
15-11 什麼時候應該刻意不用AI
15-12 最後留下什麼 
15-13 把理解留在自己手上 
後記
致謝
附錄A 從乾淨環境啟動ai-dev-lab

A.1 先定義完成畫面 
A.2 執行前檢查:確認工具與工作位置 
A.3 複製練習環境,建立自己的基準 
A.4 建立虛擬環境並安裝開發依賴 
A.5 跑第一條可信基準 
A.6 跑通 Task Board 的正常路徑 
A.7 把章節概念對回產出物 
A.8 產生兩份不可覆寫的Evidence 
A.9 失敗演練1:看守門機制真正拒絕 
A.10 失敗演練 2:讓Loop 正常完成,也正常升級 
A.11 重設、指定範圍還原與換全新副本重新開始 
A.12 常見問題對照表 
A.13 完成檢查清單 
A.14 來源、快照與不可越界 
附錄B 把全書產出物移植到自己的程式庫
B.1 先決定要移植到哪一層 
B.2 在動任何檔案前,先留基準 
B.3 建立目錄,但不要先抄內容 
B.4 AGENTS.md:先做一張程式庫地圖 
B.5 任務合約:把這一次改動關起來 
B.6 Spec:固定行為,不固定實作答案 
B.7 Context 清單:少載一點,但知道少了什麼 
B.8 交接:讓下一個人從產出物接手 
B.9 Authority:把能力縮到任務需要的尺寸 
B.10 verify.sh:只保留一個標準入口 
B.11 Evidence:保存「跑了什麼」,不是保存一句成功 
B.12 Loop 合約:先證明單次執行,再考慮重跑 
B.13 從ai-dev-lab 改名,保留語意,不保留殼 
B.14 導入順序:一週只收一種新承諾 
B.15 完成清單:最小AI 開發環境 
附錄C 故障診斷與恢復操作手冊
C.1 先記住:紅字不是分類 
C.2 前15 分鐘:先保住現場 
C.3 五類分流診斷 
C.4 決策表:同一個結束碼,不同處置 
C.5 故障演練1:受Git 追蹤的非乾淨基準 
C.6 故障演練2:未受Git 追蹤檔案擋住Evidence 
C.7 故障演練3:缺少開發工具 
C.8 故障演練4:pytest 驗收失敗 
C.9 故障演練5:守門機制拒絕未授權動作 
C.10 故障演練6:重複的RUN_ID 
C.11 故障演練7:執行期JSON 損壞 
C.12 故障演練8:Spec 衝突,但測試仍綠 
C.13 故障演練 9:檢查者嘗試寫受Git 追蹤檔案 
C.14 故障演練10:Evidence 清單不完整或損壞 
C.15 故障演練11:Loop 同一失敗升級 
C.16 故障演練12:工作階段中斷 
C.17 故障演練13:Loop 狀態損壞或互相衝突 
C.18 故障演練14:指定範圍回復 
C.19 事故紀錄模板 
C.20 中斷交接模板 
C.21 完成驗收 
附錄D 一份完整填好的AI 變更交付包
D.1 適用讀者與先備 
D.2 案例邊界:這份交付到底交什麼 
D.3 交付包封面 
D.4 需求與驗收:先把兩種AC 分開 
D.5 Context:這次真的載入了什麼 
D.6 Authority:可以做什麼,不能做什麼 
D.7 計畫與觸碰面 
D.8 實作摘要:最後交付的行為 
D.9 Evidence manifest:填好的交付快照 
D.10 獨立檢查者判定 
D.11 Traceability matrix:從要求一路追到決定 
D.12 交接:下一位接手者現在知道什麼 
D.13 Recovery:這份成功交付要怎麼回去 
D.14 如何縮成低風險版 
D.15 如何升成團隊版 
D.16 常見誤讀 
D.17 附錄末可帶走的產物 
附錄E 讀者版術語與問題回查表
E.1 三個跨章控制詞
E.2 角色與判定
E.3 狀態詞不要互相冒充
E.4 理解債與四種理解護欄
E.5 本書刻意不用的說法
附錄F 參考資料
參考資料