你有過這種感覺嗎？

用了一堆 AI 工具，本來是想節省時間，結果反而被迫當「上下文搬運工」和「設定檔管理員」。

早上用 GitHub Copilot 補程式碼。遇到架構問題切到 ChatGPT 聊天。需要重構時打開 Claude Code CLI，debug 時又換成 Gemini CLI。每次切換工具，都要重新解釋專案背景、貼一堆相同的程式碼、祈禱 AI 這次能懂你的意思。

而且這還不只是切工具的麻煩。

一旦你用多個 AI 工具打開同一個專案，目錄裡立刻長出一堆互不相容的設定檔與規則檔：

.cursor/
rules/instructions.mdc
.github/copilot-instructions.md
.kiro/steering/instructions.md
.windsurf/rules/instructions.md
.instructions.md
.rules
AGENT.md
…
.codeium/windsurf/mcp_config.json
.codex/config.toml
.vscode/mcp.json
…

不同 AI 工具各有自己的規格和配置路徑。結果是專案越做越亂，協作成本、版本控制衝突、團隊溝通成本全都疊上去。

這不只是感覺——它是事實。

AI 工具使用的真實現況

2024 年的研究揭露了一個有趣現象：資深開發者使用 AI 工具時，實際效率與感知效率存在巨大落差。

很多人覺得自己變快了。但實際上卻花更多時間。

為什麼？

原因很直接。我們把時間花在了錯的地方——上下文重建、設定檔管理、工具學習，而不是實際交付功能。真的。

AI 生成程式碼也不是那麼簡單。大部分生成的程式碼需要人工審查和修改。開發者要逐行檢查 AI 輸出，許多程式碼需要大幅重寫才能符合專案需求。而且說實話，對 AI 程式碼品質，大家心裡還是有疑慮的。

寫得快、改得更久。

這成了今天 AI 開發的日常。

不只是工程師的困境

我觀察到一個更大的問題：現有的 AI 開發工具，都是為工程師設計的。

工程師的世界

Claude Code CLI、Cursor、Copilot、Windsurf、Aide——這些工具很強大。

但你需要懂命令列操作、理解程式碼結構、熟悉 Git 版本控制、會寫 Prompt 工程。特別是 CLI 工具，雖然功能強大，能自動執行多步驟任務，但對非技術人員來說，光是打開終端機就是一道門檻。

對工程師來說，這些是基本功。

但對其他人呢？

PM 和設計師的困境

一個產品經理想要快速驗證一個功能想法、生成簡單的原型給老闆看、理解某段程式碼在做什麼、估算某個功能的開發時間。

現有工具能幫他們嗎？

很難。

他們要嘛學習程式設計（時間成本太高），要嘛依賴工程師（溝通成本太高）。

創業者和個人開發者的無奈

更不用說那些有想法但沒技術背景的創業者。他們可能有絕佳的商業洞察，卻被技術門檻擋在門外。

即使是會寫程式的個人開發者，也面臨工具碎片化的問題。要學習每個工具的操作邏輯，工具更新太快，剛熟悉又要重新學。而且不同工具間的工作流程無法銜接。

迭代速度：另一個被忽視的問題

AI 工具和大模型的更新快到離譜。

GPT-3.5 → GPT-4 → Claude 2 → Gemini → Claude 3.5 Sonnet…

每一次更新，工具介面與整合方式都可能改變。你剛建立的工作流，下個月可能就廢了。更糟的是，不同工具對同一個模型的整合方式都不同。從 Cursor 換到 Claude Code 再換到 Gemini CLI，用法跟體驗又不一樣。

我看到的機會

痛點總結

工具切換成本高——上下文遺失、重複解釋、操作邏輯不一致。

非技術人員被排除在外——門檻太高、缺乏友善介面、需要程式基礎。

工具迭代太快——持續學習壓力、工作流程不穩定。

所以我決定做點什麼

我決定打造一個不一樣的 AI 開發助手——Grimo。

核心理念很簡單：讓 AI 適應人，而不是人適應 AI。

Grimo 不直接執行任務。

它是一個「AI Task Coordinator」——幫你釐清需求、設計規格、撰寫可行的任務，然後智能分配給適合的 AI CLI 工具執行。就像一個任務管理專家，它知道什麼任務該交給 Claude Code CLI，什麼該給 Gemini CLI，什麼時候該讓它們協作。

不再需要切換工具。程式碼生成、架構討論、文件撰寫、專案管理，所有功能都在一個地方。上下文永遠保留，AI 記得你的每一個決定。

對工程師，保留專業功能、支援進階操作、可自訂工作流程。對非技術人員，視覺化介面、自然語言互動、需求探索、技術可行性分析、開發任務規劃。

而且即使底層工具模型更新，使用體驗保持一致。統一的操作介面、穩定的工作流程、工具的相容性，都有保證。

一人公司的可能性

如果你也有這些感受——厭倦工具切換與重複解釋、覺得 AI 工具門檻太高、想要更穩定的開發體驗。

那接下來的 30 天，我想跟你分享一個一人公司的故事。

一人公司其實需要各種專業的能力。在這系列文章，我會展示如何借助 AI 扮演不同角色——市場總監、架構師、設計師、開發者、策略長。每個角色都有自己的思考方式和工作方法。而 Grimo 就是在這個過程中誕生的。

明天，我們從「市場總監」的視角開始，看看如何為產品找到一個好名字。你會發現，命名不只是浪漫，背後有很多學問。

今日金句

「讓 AI 適應人，而不是人適應 AI。」

關於作者：Sam，一人公司創辦人。正在打造 Grimo，一個智能任務管理和分配平台。

專案連結：GitHub - grimostudio