經過 26 天的 AI-Driven Development 探索，從最初提出的 AI-DLC Sprint 框架，到各種實戰工具的應用，再到昨天分享的反模式與踩坑經驗，我們累積了大量的實踐知識。但如果這些寶貴的經驗只是散落在各處，很快就會被遺忘。

今天，讓我們來談談如何建立一個系統化的 AI 開發知識庫，讓這些經驗能夠沉澱、複用，並持續成長。

為什麼需要 AI 開發知識庫？

在這 26 天的實踐中，發現了幾個痛點：

1. Prompt 模板散落各處

昨天寫的那個完美的 Code Review Prompt 在哪裡？上週用來生成測試案例的模板存在哪個對話裡？這種尋找的過程太浪費時間了。

2. 重複踩同樣的坑

明明上個月就解決過的 Electron 打包問題，這次又花了半天才想起來解決方案。如果有個地方記錄這些坑，能省下多少時間？

3. 最佳實踐沒有累積

每次開新專案都從零開始，之前建立的 CLAUDE.md 模板、專案架構、CI/CD 配置都要重新寫一遍。

4. 知識沒有連結

AI 工具的使用技巧、程式碼片段、文件筆記、學習資源都是孤立的，沒有形成知識網路。

AI 開發知識管理系統架構

經過不斷迭代，建立了一套適合 AI 開發的知識管理系統，包含三個核心模組：

📚 AI Development Knowledge Base
├── 🎯 Prompt Library (提示詞庫)
├── 💻 Code Snippets (程式碼片段庫)
├── 📝 Development Notes (開發筆記)

讓我詳細介紹每個模組的組織方式和實際應用。

模組一：Prompt Library - 你的 AI 咒語集

Prompt Library/
├── 01_Development/
│   ├── Architecture/
│   │   ├── system_design.md
│   │   ├── database_schema.md
│   │   └── api_design.md
│   ├── Coding/
│   │   ├── refactoring.md
│   │   ├── optimization.md
│   │   └── debugging.md
│   └── Testing/
│       ├── unit_test.md
│       ├── e2e_test.md
│       └── test_strategy.md
├── 02_Project_Management/
│   ├── requirements_analysis.md
│   ├── user_story.md
│   └── sprint_planning.md
├── 03_Documentation/
│   ├── readme_generator.md
│   ├── api_doc.md
│   └── changelog.md
└── 04_Special_Purpose/
    ├── claude_md.md
    ├── agent_memory.md
    └── context_builder.md

模組二：Code Snippets - 可重用的程式碼寶庫

組織架構

Code Snippets/
├── Frontend/
│   ├── React/
│   │   ├── hooks/
│   │   ├── components/
│   │   └── patterns/
│   └── CSS/
│       ├── animations/
│       └── layouts/
├── Backend/
│   ├── Node/
│   │   ├── middleware/
│   │   ├── auth/
│   │   └── database/
│   └── Python/
│       ├── fastapi/
│       └── django/
├── AI_Integration/
│   ├── openai/
│   ├── claude/
│   └── langchain/
└── DevOps/
    ├── docker/
    ├── github_actions/
    └── scripts/

模組三：Development Notes - 你的第二大腦

使用 Obsidian 建立知識網路

我選擇 Obsidian 作為主要的筆記工具，因為它的雙向連結功能特別適合建立知識網路。

目錄結構

Development Notes/
├── Daily/
│   └── [2024-12-27.md](http://2024-12-27.md)
├── Projects/
│   ├── IronmanBot/
│   ├── MenuBarTodo/
│   └── InvestDashboard/
├── Learning/
│   ├── AI_Tools/
│   ├── Frameworks/
│   └── Best_Practices/
├── Problems/
│   ├── Solved/
│   └── Investigating/
└── Ideas/
    ├── Side_Projects/
    └── Features/

筆記模板

# {{Title}}

## Context
- Date: {{date}}
- Project: [[ProjectName]]
- Related: [[RelatedNote1]], [[RelatedNote2]]

## Problem/Goal
[What I'm trying to achieve]

## Solution/Approach
[How I solved it or plan to solve it]

## Code/Implementation

[Relevant code snippets]

## Key Learnings
- Learning point 1
- Learning point 2

## Resources
- [Link to documentation]
- [Related article]

## Next Steps
- [ ] Action item 1
- [ ] Action item 2

## Tags
#ai-development #prompt-engineering #debugging

實踐工作流程

每日知識管理流程

開始工作 → 查看 Daily Note → 從 Prompt Library 載入需要的模板 → 開發過程記錄問題和解決方案 → 提取可重用的經驗或方法 → 更新相關文件和筆記 → 每週回顧和整理

知識庫維護的最佳實踐

1. 定期回顧和重構

• 每週回顧本週新增的內容
• 每月整理和分類
• 每季重構目錄結構

2. 版本控制

• 使用 Git 管理所有文字檔案
• 定期備份到雲端
• 保留重要 Prompt 的歷史版本

3. 分享和協作

• 將通用的內容開源分享
• 參與社群討論，獲得回饋
• 建立團隊共享的知識庫

4. 持續優化

• 根據使用頻率調整組織結構
• 淘汰過時的內容
• 整合新學到的最佳實踐

實際效益

建立這套知識管理系統後，我的開發效率有了顯著提升：

1. Prompt 重用率提升 80%
   • 不用每次都重新寫
   • 持續優化既有模板
2. 問題解決速度加快 5 倍
   • 快速找到類似問題的解決方案
   • 避免重複踩坑
3. 新專案啟動時間縮短 70%
   • 直接套用成熟的專案模板
   • 重用經過驗證的配置
4. 學習曲線更平緩
   • 知識有系統地累積
   • 容易回顧和複習

結語：知識複利的力量

Day 2 時，筆者提到 AI-DLC Sprint 的核心理念是「用對的工具，做對的事」。而建立知識庫，就是讓這些「對的工具和方法」能夠累積、成長、產生複利效應。

每一個 Prompt 的優化、每一個問題的解決、每一個專案的經驗，都不再是一次性的消耗，而是可以不斷複用的資產。當你的知識庫成長到一定規模，你會發現，大部分的問題都已經有了答案，大部分的需求都已經有了模板。

這不是要建立一個完美的系統，而是要建立一個能持續成長的系統。就像比這在 Day 26 說的，「與 AI 一起工作」，你的知識庫也應該是活的、會成長的夥伴。