前三天我們分別探討了 AI-DLC 和 Scrum Sprint。今天，我想分享如何將兩者精華融合，創造出適應不同團隊規模的 AI-DLC Sprint 框架。

核心洞察：Sprint 思維 + AI 執行

傳統 Sprint 是為團隊設計的，但加入 AI 後，連個人開發者都能享受 Sprint 的好處：

• 快速迭代的節奏
• 明確目標的聚焦
• 定期交付的成就感

關鍵在於：保留 Sprint 的精神，調整執行的方式。

AI-DLC Sprint 的三種變形

AI-DLC Sprint 根據團隊規模，衍生出三種執行模式：

1. Solo Sprint（個人衝刺）：1 人團隊，超短週期，1-2 天完成一個迷你產品
2. Team Sprint（小隊協作）：3-5 人團隊，標準 2 週 Sprint，分工明確但保持靈活
3. Scale Sprint（規模作戰）：5 人以上團隊，需要更多協調機制和標準化流程

每種變形都保留了 Sprint 的核心價值，但執行方式截然不同。

變形一：Solo Sprint（個人衝刺模式）

核心概念：極速開發，1-2 天一個循環

個人開發者最大的優勢是 零溝通成本。有了 AI 的加持，原本需要一週的 Sprint 可以壓縮到 1-2 天，甚至一天內完成從想法到部署的完整循環。

Mini Sprint 結構：48 小時極速開發

Day 1：上半場（8 小時）

Planning & Design
- 與 AI PM 快速定義需求(PRD)
- 用 AI TPM 切分 User Story
- 用 AI Designer 生成 UI 設計圖

核心開發
- AI RD Pair Programming 實作主要功能
- 邊寫邊測試，快速迭代

功能完善
- 補充次要功能
- UI 美化調整

Day 1 Review
- 自我檢視完成度
- 規劃明日重點

Day 2：下半場（4-6 小時）

優化與測試
- AI 協助寫測試
- 修復發現的問題

部署上線
- 一鍵部署到 Vercel
- 基本監控設置

實戰案例：Desktop Todo App（48 小時完成）

專案目標：開發一個 Menu Bar 常駐的 Todo 應用（macOS）

Hour 0-1：需求定義

• 核心功能：快速記錄、今日任務、完成打勾
• 技術選型：Electron + React + TypeScript
• UI 風格：極簡、原生 macOS 風格

Hour 2-8：Day 1 開發

• 搭建 Electron 基礎架構
• 實作 Menu Bar 彈出視窗
• Todo CRUD 功能
• 本地資料持久化

Hour 9-12：Day 2 優化

• 管理任務視窗
• Dark Mode
• 顯示不同 scope (日/週/月)

成果：

• 開發時間：12 小時實際工時
• 程式碼量：約 1,500 行
• AI 貢獻：80% 程式碼生成、90% 文檔撰寫
• 最終產品：可下載使用的 .dmg 安裝檔

Solo Sprint 的極速心法

1. 極簡思維：MVP 中的 MVP，先求有再求好
2. 連續作戰：保持心流，一鼓作氣完成
3. 立即部署：做完就上線，快速獲得回饋
4. AI 全程陪伴：把 AI 當成你的另一個大腦

為什麼 Solo Sprint 可以這麼快？

• 零會議成本：不需要開會討論
• 即時決策：想到就做，做了就改
• AI 加速：原本 4 小時的工作，1 小時完成
• 心流狀態：沒有干擾，全神貫注

變形二：Team Sprint（小隊協作模式）

核心概念：平衡效率與品質

3-5 人的團隊需要在「個人效率」和「團隊協作」之間找到平衡。Team Sprint 保留傳統 Scrum 的 2 週節奏，但大幅簡化流程。

輕量化 Sprint 結構

Week 1：探索與建構

• Mon：Sprint Planning（2 小時）
• Tue-Thu：核心功能開發
• Fri：週中檢查點

Week 2：整合與交付

• Mon-Wed：功能整合、測試
• Thu：Bug 修復日
• Fri：Demo & Retro

關鍵差異：更少會議，更多產出

傳統 Scrum vs Team Sprint

小團隊的 AI 協作模式

角色分工範例（3 人團隊）：

• 後端工程師：負責架構 + 後端，AI 協助 API 設計
• 前端工程師：負責 UI/UX，AI 協助元件開發
• 產品負責人：需求 + 測試，AI 協助文檔撰寫

每個人都是「全能戰士」，AI 則補足各自的弱項。

變形三：Scale Sprint（規模作戰模式）

核心概念：標準化與協調

當團隊超過 5 人，溝通成本呈指數成長。Scale Sprint 引入更多結構化元素，確保大團隊能有效協作。

三層架構

Layer 1：PI Planning（每季）

• 為期 2 天的大型規劃會議
• 確定未來 3 個月的方向
• AI 協助準備海量規劃文件

Layer 2：Team Sprints（每 2 週）

• 各小組獨立運作 Sprint
• 保持自主性和靈活度
• AI 確保標準一致

Layer 3：Daily Sync（每天）

• Scrum of Scrums（跨團隊同步）
• 快速識別相依性和阻礙
• AI 自動追蹤關鍵指標

AI 在大團隊的關鍵作用

1. 知識管理中心
   • 統一的文檔格式
   • 自動化的知識提取
   • 跨團隊的經驗分享
2. 品質守門員
   • 程式碼規範檢查
   • 自動化測試生成
   • 安全漏洞掃描
3. 溝通潤滑劑
   • 技術術語翻譯
   • 會議紀錄摘要
   • 進度視覺化呈現

如何選擇適合的變形？

快速診斷問卷

Q1：你的團隊有幾人？

• A：就我一個 → Solo Sprint
• B：2-5 人 → Team Sprint
• C：5 人以上 → Scale Sprint

Q2：專案時程多長？

• A：1 週內要完成 → Solo Sprint
• B：1-3 個月 → Team Sprint
• C：3 個月以上 → Scale Sprint

Q3：品質要求如何？

• A：MVP，能動就好 → Solo Sprint
• B：產品級，要穩定 → Team Sprint
• C：企業級，零容錯 → Scale Sprint

Q4：預算限制？

• A：極度有限 → Solo Sprint
• B：合理預算 → Team Sprint
• C：充足資源 → Scale Sprint

實踐建議：從簡單開始

第一步：先跑一個 Solo Sprint

即使你在大團隊工作，也建議先用個人專案體驗 Solo Sprint：

• 選一個簡單的工具類專案
• 給自己 48 小時時限
• 完整走過整個流程
• 體會 AI 加速的威力

第二步：逐步引入團隊

• 找 1-2 個同事組成小隊
• 選擇低風險專案練習
• 保持 Sprint 精神，但不要太僵化
• 重點是建立節奏感

第三步：規模化時保持敏捷

• 大團隊更需要 AI 的協助
• 但不要讓流程綁死創意
• 定期檢視和調整
• 記住目標是交付價值

AI-DLC Sprint 的核心精神

無論選擇哪種變形，核心精神始終如一：

1. 目標導向：每個 Sprint 都有明確目標
2. 快速迭代：縮短回饋循環
3. AI 賦能：讓 AI 成為團隊的一部分
4. 持續改進：每次都比上次更好

開始你的 AI-DLC Sprint

本週挑戰：

1. 選一個小專案（Todo、Timer、Note...）
2. 給自己 48 小時
3. 用 Solo Sprint 完成它
4. 分享你的成果和心得

記住：完成比完美更重要。先動手做，在實踐中學習調整。

結語：我的 AI-DLC Sprint 實踐之路

AI-DLC Sprint 不是要取代傳統的敏捷方法，而是在 AI 時代提供一個更適合的選擇。無論你是想在週末完成一個 Side Project 的個人開發者，還是領導大型團隊的技術主管，都能找到適合的模式。

我的實踐經驗分享

Solo Sprint（已驗證）

• 已經用 Solo Sprint 完成了多個個人專案
• 48 小時內從零到部署的感覺真的很爽
• AI 讓「一人即團隊」成為可能
• 最大的收穫：速度快到自己都不敢相信

Team Sprint（實驗中）

• 目前正在和幾位夥伴嘗試 Team Sprint
• 最大的挑戰是同步大家對 AI 的使用習慣
• 期待在後續文章分享更多心得

Scale Sprint（未來目標）

• 還沒有機會在大型團隊中實踐
• 但我相信這個模式的潛力
• 希望未來有機會在企業環境中導入
• 如果你的團隊有興趣嘗試，歡迎交流！

為什麼分享這個框架？

因為我相信 AI 正在改變軟體開發的遊戲規則。我們不需要等待完美的方法論出現，而是要在實踐中不斷優化。這個框架還在演化中，你的實踐經驗也會成為它進化的養分。

給讀者的邀請

1. 如果你是個人開發者：試試 48 小時 Solo Sprint，然後告訴我你的體驗
2. 如果你在小團隊：我們可以交流 Team Sprint 的實踐心得
3. 如果你在大公司：一起探討 Scale Sprint 的可能性

關鍵是：別被框架框住，讓框架服務於你。
從明天開始，試試看 48 小時 Solo Sprint 吧！你會驚訝於自己能在這麼短的時間內創造出什麼。

如果你對 AI-DLC Sprint 有任何問題或想法，歡迎留言討論。特別是如果你的團隊對 Scale Sprint 有興趣，我很樂意深入交流！