這是一場 Cursor Meetup 的現場筆記，三位參與者分享了各自用 AI 工具開發的實戰經驗，從個人 App 到多 Agent 架構都有涵蓋，乾貨滿滿。

心法一：讓 AI 更懂你，創意也能外包給它

• 用 Shared Memories 塑造個人化 AI：持續向 ChatGPT 的長期記憶餵入你的興趣、習慣與偏好，讓 AI 在你缺乏靈感時，能提出真正符合你需求的功能點子。
• Vibe Coding 要先選定風格：AI 生成的 UI 很容易長得一樣。建議開發初期先讓 AI 列出幾種視覺風格讓你挑選，確保產品有獨特性，再開始動工。
• SDD / TDD 不是絕對，但有其用處：追求速度時可以跳過，但「放手讓 AI 自由生長」時，規格文件反而是最好的約束工具，能確保 AI 清楚交代工作邊界，避免長出黑盒子。

心法二：用 Subagent 流水線突破 Token 上限
以「翻譯 Agent」為例，核心邏輯是不要讓一個 AI 做所有事，改用多個 Subagent 專業分工：

• 結構化：先將文件轉為標題分明的 Markdown（如 # 第一章）
• 分段搬運：按標題順序逐段餵入翻譯模組
• 精準翻譯：在不變動格式的前提下完成翻譯
• 組裝導出：彙整後轉為 PDF

每個子代理只讀取自己的指令檔（SKILL.md），由一位「總指揮」統一調度，最後加上人工 Review。這套流程完美解決長文翻譯斷頭斷尾的問題。

心法三：讓 Agent 自我進化，把新知轉成永久技能
以 Moltbot 類型的 Agent 為例，流程如下：

• 不懂就查：遇到知識盲區，派「網頁瀏覽分身」去搜資料
• 內化吸收：由「摘要分身」統整，再由「教學分身」向使用者講解
• 轉化技能：最關鍵的一步，由 Create Skill 分身將新知識存成 SKILL.md，下次遇到同樣問題直接調用，不需重新搜尋

重要提醒：SKILL 檔案一定要集中統一管理，否則技能散落各處，光找檔案就划不來了。

同場加映：遠端掌控 AI 苦力的工具
Happy / Tremius：這兩款工具能鏡像 Claude Code，最酷的是支援手機遠端連線電腦，人在外面也能繼續指揮家裡的 AI 持續工作。

「SKILL 技能檔是數位時代的資產」不管換到哪個平台（Cursor、Claude 或其他），定義好的技能邏輯是可以跟著你走的知識財富。

感謝閱讀，為了方便日後系統化檢索，我將技術筆記同步收錄在個人知識基地 愷的大冒險 Kai's Adventure