第五日：方法論打地基，下週蓋高樓

第一週走到尾聲。回顧前四天，從 CLI 生出專案、Flash 爆炸、課金焦慮，到方法論初見雛型，說真的，整個過程就像在玩一款高難度的「工程師養成遊戲」。
今天不急著再試新工具，而是來規劃 下一週的工地現場。

一週小結：從亂試到覺醒

• Day1：看 AI 巨輪呼嘯而過，決定跳上去。
• Day2：Gemini CLI 牛刀小試，升級過程比功能更精彩。
• Day3：專案跑通 → 點數用完 → Flash 模式直接解連線失敗。
• Day4：課金頁面讓我冷靜，悟出「方法論比亂搞重要」。

一週下來，最大收穫是：AI = 勤勞小助理，但真的很燒錢。
所以，我不能再當「到處亂試的散彈槍工程師」，而要成為「帶隊的技術 Lead」。

展望與計畫：Vibe Code 工地開張

下週，我要讓 Vibe Code 方法論 落地在一個小產品雛型：
👉 AI 測試工作台。

目標

做一個能讓我：

• 從 md file 餵題目
• 模型回答並自動記錄（問題 / 回答 / 耗時 / 錯誤）
• 輸出E2E的結果

這樣不只是「玩玩 AI」，而是真正能幫我 驗證、比較、改進工作流。

為什麼要做這個？

• 不再一次次「試玩」浪費 token。
• 形成可重複的驗證流程。
• 成為未來產品線前的「實驗基地」。

借鏡好框架（參考網路調查）

我找到幾個值得借鏡的框架：

• AI Prototyping Guide（Product Compass）：從 ideation → prototype → 驗證的流程，幫助我選工具、設計 prompt 模板。
• Design Sprint（GV）：5 天流程：理解 → 發散 → 決策 → 原型 → 測試。很適合把「AI 測試工作台」拆成短週期衝刺。
• Best Practices in Prototyping（C3.AI）：提醒我 prototype 不要做過頭，夠用就好，該停就停。

這些框架的共識是：快速、小步、驗證、調整。

我的小計畫（下個五天版 Design Sprint）

方法論再次複習：Vibe Code 工作法（Lead 版）

1. 切大為小：把需求拆成 5–9 張小卡片。
2. 寫能餵給 AI 的需求：目標、約束、I/O、驗證樣本。
3. 先定 DB 與 API：結構先行，避免亂猜。
4. AI 處理重複性工作：CRUD、測試、樣板。
5. 人類把關核心：架構、資安、併發、金流。
6. 回合有上限：每卡片 ≤ 5 回合，超過就人腦接手。
7. 產出即測試：每回合必須有可驗證結果。

今日小結

第一週走到尾聲，我不再迷信「多試工具」能帶來奇蹟。
真正要做的，是把 方法論打地基，再把「Vibe Code」工地開張。

下週，我要用一個小產品雛型驗證：

• Prompt 模板的效果
• 不同模型的比較
• 成本與正確率的平衡

工具會一直更新，價格也會波動，但好方法論才是工程師能帶走的武功祕笈。

👉 收兵，本週完！明天，開工！ 🚀