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DAY 11
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生成式 AI

團隊 AI 運維手冊:System Prompt 的設計、部署與維護系列 第 11

Day 11|團隊導入策略:讓所有成員使用統一的 System Prompt

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在前十天的研究與測試後,我們已經建立並驗證了自訂System Prompt的可行性。今天的重點是:如何把這套規範真正落地到整個團隊的開發流程中,確保每位成員在寫程式時,都能遵循相同的標準。

一、為什麼需要導入策略?

單純把 .cursorrules 或 CLAUDE.md 丟進專案裡,並不代表團隊會自動遵守規範。真正的挑戰在於:

  1. 版本一致性:每個人使用的 System Prompt 版本可能不同。
  2. 配置同步:新加入成員可能不知道要載入哪些檔案。
  3. 持續更新:規範必須能隨著團隊需求演進,而不會出現分裂。

因此,我們需要建立一套「規範導入 + 維護機制」,確保規範能夠 像程式碼一樣被版本控制、審查與同步

二、Git 整合:System Prompt 的版本管理策略

最簡單也最有效的方法,就是把 System Prompt 檔案納入 Git 管理。

建議的檔案結構

ecommerce-project/
├── .cursorrules      # Cursor 專用規範 (System Prompt 主檔案)
├── CLAUDE.md         # 軟連結,Claude 共用規範
└── src/

導入策略

  • 固定檔名:.cursorrules 作為核心規範,避免命名混亂。
  • Pull Request 機制:任何規範修改必須走 PR,並由至少 1 位成員 Code Review。
  • 版本標籤:在 Git Tag 中標示規範版本,例如 system-prompt-v2.0.1。

這樣一來,規範的更新就像程式碼一樣透明且可追蹤

三、團隊配置同步流程設計

為了讓所有成員快速導入統一規範,我們設計了以下流程:

1. 初次導入(新成員 Onboarding)

在 README.md 加上明確指引:

## System Prompt 使用指南
1. 複製 `.cursorrules` 與 `CLAUDE.md` 到專案根目錄  
2. 在 Cursor 與 Claude Code 中啟用對應設定檔  
3. 確認規範版本:請查看 Git Tag 是否為最新版本  

2. 定期同步(已有成員)

在專案 CI/CD 中加入 規範檢查腳本

#!/bin/bash
LOCAL_HASH=$(shasum .cursorrules | cut -d ' ' -f1)
REMOTE_HASH=$(git show origin/main:.cursorrules | shasum | cut -d ' ' -f1)
if [ "$LOCAL_HASH" != "$REMOTE_HASH" ]; then
  echo "⚠️  System Prompt 不一致,請更新到最新版本!"
  exit 1
fi

這樣能保證每次開發都在相同規範基礎上進行。

四、團隊反饋機制

規範不是一次寫死,而是需要持續迭代的。為了避免「一言堂」,我們設計了以下流程:

  • 收集反饋:成員在開發過程中,若遇到規範限制或不合理之處,統一記錄在 prompts/feedback.md。
  • 實驗性規範:可以在 prompts/experimental/ 建立臨時檔案,經過測試再正式納入核心規範。

這樣能確保 規範既有統一性,又能隨著團隊需求演進

五、實戰測試:導入後的成效

我們把規範正式導入到團隊的專案中,並觀察了使用一段時間的效果。

觀察到的變化

  • 一致性提升:新功能 PR 的程式碼風格明顯趨同。
  • 錯誤率下降:少見到 SQL 拼接與輸入驗證遺漏問題。
  • 協作效率提升:成員在 Code Review 中,幾乎不再爭論命名或格式,而是專注在業務邏輯。

仍需注意的問題

  • 新人有時會忘記載入正確的設定檔。
  • 不同工具(Claude vs Cursor)的輸出仍存在細微差異。
  • 規範更新速度需要與專案進度保持平衡,避免「規範過重」成為負擔。

六、經驗總結

  1. System Prompt 必須像程式碼一樣被版本控制,否則難以維護。
  2. 自動檢查是關鍵,能有效避免規範分裂。
  3. 反饋與迭代流程不可少,否則規範會逐漸失去團隊支持。

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