在正式的專案內容前，這篇也先簡述我目前的能力水平，讓各位讀者對後續內容有個預期的基準點：

• 從高中自學至今的七年 Unity C# 經驗
• 熟悉 SOLID 原則，正在學習 DDD（Domain Driven Development）
• 對線性代數、圖學、渲染和 Shader 有一定程度的了解

雖然之前就有用 GPT 輔助學習，這次暑假也使用 AI 進行一些 Side Project 的研究，不過畢專倒是第一次將 AI 作為開發的主要？工具，所以整體上還只是 VibeCoding 新手，請各位前輩多多指教。

作為活動的第二篇文章，這裡也先提出我在暑假期間的研究以及目前進度的 AI 使用心得：

• 在目標與意圖足夠明確時，AI 程式除了快之外還能寫比我好
• 讓 AI 幫忙主要是為了提高效率而已，自己還是要有能力解決問題
• 利用 AI 可以很激進的擴展能力（知識）邊界
• 自身的能力邊界就是 AI 的表現邊界
• 可以利用 AI 擴展自身能力邊界，再讓 AI 用瘋狂的效率完成自己能力邊界内的工作，產生一種正循環

也先分享目前的感想，30 天後的結尾會再回顧一次是否有變化，以下是針對目前單人程式 + AI 輔助的開發的感想和統計：

• 95% 的 AI 程式碼是 GPT 寫的，其他 CodexCLI, GeminiCLI, Copilot Agent 總計不到 5%
• AI 程式碼與手工程式碼大約各占 50%，AI 主要負責各種相互獨立的模組系統框架，自己則是針對遊戲需求進行實做與各系統的整合。
• Context 的限制導致 AI 不適合大規模的整合工作。
• 把工作拆的越單元、模組化，AI 的表現也會越精準。

然後是 AI 輔助流程的摘要，後面如果提到 AI 占比較重的部分基本都是照這個流程：

• 簡單描述需求，讓 GPT 提出多種方案
• 自己評估哪種方案適合，要不要混合方案
• 讓 GPT 針對指定方案提出一些實做案例，或開始生成
• 如果生成內容超出能力邊界，讓 GPT 進一步解釋原理
• 檢查生成內容，評估是不是符合需求，有沒有缺少或過度設計，讓 GPT 調整
• 把程式碼貼到專案中，然後根據專案修改和二次評估，如果理想就繼續沿用
• 如果不理想，先用自己的意思把程式碼整理後，再丟給另一個對話串
• 視情況回到前面的某個步驟，重複循環直到結果貼近自己預期的樣子，或在某個時機接手修改

也先補充一些注意事項，這裡先備註一次，後續會直接省略：

• 後續部分會省略基礎的 SOLID 、Unity 知識，只有我自己也新學倒的資訊會特別提出來
• 如果文中說我「直接」怎樣，那不是真的直接，而是我主觀上的直接，當中可能包括一些我已經習慣但至關重要的細節沒提。
• 後面會在每個部分備註使用 AI 的比率，比率指的是程式碼「最終樣貌」中由 AI 編寫的比率估計，當中「不包括討論、重構和調整過程捨棄的『巨量』內容 」，也不包括手動編寫時 Copilot 跳出的 Auto Complete 提示。
• 編排不完全依據實際時間軸，有根據整體架構微調
• 過程的很多 GPT 對話忘了保留，所以只有結果，我之後會記得用封存而不是刪除 D:

今天也先這樣，明天就開始正式的專案開發內容 :P

啊還是再再提醒一下我的系列大概算開發日誌分享，不是像隊友們的超硬派技術教學噢 :PPP