經過一系列的深度實踐，我們從AI協作的摸索期走到了成熟運用階段。這些經驗的價值不應該只停留在個人層面，而是要系統化為可傳承的知識體系。今天我要將最關鍵的成功經驗和避坑指南整理出來，讓後來者能夠快速上手，避免重複踩坑，更有效地運用AI協作進行原型設計。

核心經驗的系統化整理

28天實踐中最關鍵的三個成功因素：明確的技術邊界（HTML、CSS、JS分離原則）、業務context的完整準備、階段性目標的清晰控制。這三個因素決定了AI協作的效率和品質。技術邊界讓AI產出保持一致性，業務context確保AI理解真實需求，階段控制避免過度工程化。

最容易踩的三個錯誤陷阱：假設AI能自動理解複雜業務邏輯、期待AI一次性產出完美解決方案、忽視跨功能整合的重要性。Day11的產品查詢偏離、Day15的功能孤島問題、Day17的過度完善傾向，都是這些陷阱的典型表現。認識這些陷阱比學會更多prompt技巧更重要。

實作案例：新手上路的完整指引

讓我展示一個完整的新手入門prompt範例，幫助初學者建立正確的AI協作模式。

設計一個簡單的門市客戶查詢系統原型：

業務需求：
- 門市店員需要快速查詢客戶資訊
- 支援姓名和電話號碼搜尋
- 顯示客戶基本資料和最近購買記錄
- 適用於iPad橫直向操作

技術要求：
- HTML檔案：語意化結構，包含搜尋表單和結果展示區域
- CSS檔案：響應式設計，主色調#2B66FF，最小觸控48px
- JS檔案：搜尋功能邏輯，模擬資料展示，錯誤處理

完成度控制：
- 專注在核心搜尋功能，不需要複雜動畫效果
- 使用基本的transition，限制在0.3秒內
- 模擬資料即可，不需要真實API整合

請分別產出三個獨立檔案，確保結構清晰易維護。

當AI產出不符預期時，修正策略比重新開始更有效。常見修正方向包括：明確化需求邊界、增加具體的技術約束、提供正面和負面範例。比如發現AI過度設計時，可以加入「避免使用復雜CSS動畫」的明確禁止項，而不是說「簡單一點」這種模糊指令。

邊界控制是AI協作最重要的技能。具體做法包括：用量化標準取代主觀描述、設定明確的禁止清單、階段性驗收而非等待完美。Day17的經驗告訴我們，「0.3秒transition限制」比「簡單動效」更能讓AI理解邊界。這種精確控制讓協作效率大幅提升。

團隊協作的經驗模式

向團隊成員介紹AI協作時，實作展示比理論說明更有說服力。建議從最簡單的靜態頁面開始，讓團隊看到AI能快速產出結構化的HTML和CSS。重點強調AI是「加速器」而非「替代者」，需要人工提供清晰指令和品質把關。避免過度承諾AI的能力範圍。

建立團隊AI協作標準需要循序漸進的過程。第一階段統一技術架構（檔案分離、命名規範），第二階段建立prompt模板庫，第三階段制定協作流程和品質檢查機制。每個階段都要有具體的成功案例做為參考標準，讓團隊成員有明確的學習目標和評估依據。

避坑指南：最常見的錯誤和解決方案

基於關鍵轉折點的反思，最重要的避坑檢查清單包括：開始前是否準備完整的業務context？是否設定了明確的技術邊界？是否建立了階段性驗收機制？功能開發是否考慮了跨頁面整合？是否控制了AI的完善傾向？這五個檢查點能避免90%的常見錯誤，讓AI協作保持高效和可控。

好的經驗傳承不是把所有細節都教給別人，而是幫助他們避開最大的坑，快速建立正確的協作模式。