前情

Day 29 把這一整套東西講給沒碰過 AI 的人聽，發現難的地方不在技術。今天是最後一天，換個方向，講給三十天前的自己聽。

Day 01 開頭問了三個問題，Day 02 把其中最具體的那一個推成三條假說，末尾留了一句「Day 30 再來回顧看看」，這篇就是來看看這筆帳。

先把結論放在前面：三條裡面，一條成立但撐不到後半段，一條被我自己寫的驗收條件判死，一條成立，只是帳算錯了。完整站得住的只有一條。

比較有意思的是，三條全錯在同一個地方：我當初拿「它做得到什麼」當成分工的依據，但做得到的事情三個介面重疊得厲害。真正把它們分開的是別的東西。

1. 三十天實際開了哪一個

不看感覺，看紀錄。

Day 01 問過一句：會不會做到最後，全部收斂到 Claude Code 就好了？

這張表的形狀已經先回答了一半。從 Day 13 進第一個專案開始，後面沒有再切出去過，包含 Day 16 的 Word／Excel／PPT、Day 23 的個人網頁、Day 29 那二十六頁簡報。照直覺，這些題目應該是另外兩個介面的主場。

表上沒列進去的那幾天也值得講一句。Day 01、Day 02、Day 09、Day 11、Day 12 這幾天不屬於任何一個介面，因為它們做的是盤點、寫規範、辦帳號。三十天裡有五天沒有產出任何東西，只是在決定後面二十五天要怎麼做事。

但「收斂了」跟「另外兩個沒用」得逐條拆。

2. H1：claude.ai 是互動介面的產生器

當初的理由是，Chat 能在對話裡直接長出可以點、可以拉的視覺，而那是另外兩個介面沒有的維度。

Day 05 那三個 HTML 示範、Day 06 的行星登陸選點，確實都是這樣做出來的。一句話丟進去，換回一頁可以拉滑桿的東西，中間不必開資料夾、不必決定檔案放哪、不必先寫任何規範。

真正留下來的差別只有一個：前置成本是零。不用決定資料夾、不用先想好這東西之後會不會再跑一次、不用寫 CLAUDE.md。想到什麼丟什麼，看完就算了。Day 05 那三頁本來就是一次性的教學素材，Day 06 更只是一句話丟出去。

還有一塊當初完全沒寫進 H1 的：Day 03 那份財經摘要提示詞，三個世代加上 final 版，全部是在 claude.ai 上演化出來的。那個過程需要的是反覆重跑、當場比對、隨時改一句再跑一次，中間沒有任何檔案需要存下來。Day 04 的 Claude in Chrome 也一樣，讓它自己去逛網頁比肌酸的價錢，產出就是對話本身。

這兩天其實比 Day 05、Day 06 更能代表 claude.ai 的位置：產出就是對話，不是檔案。

零前置成本當然有它的代價。Day 03 那份提示詞演化了四版，版本管理完全靠我自己複製貼上到文字檔裡，哪一版改了哪一句、為什麼改，全靠寫文章的時候回頭翻對話。同樣的事情在 Claude Code 裡是一個 diff 的事。所以這個「零成本」其實是延後付款：只要那份產出開始需要被追蹤，帳單就會寄來。

所以 H1 改寫成：claude.ai 的比較利益是零前置成本，不是互動視覺。 分界線不在做什麼，在產出要不要落到檔案系統。

3. H2：Claude Desktop 是本機檔案乘以跨應用程式

在 Desktop 上會明顯比在 claude.ai 上省事，如果還是要自己手動上傳跟下載，否則有問題。

Day 08 就是為了測這句話做的。同一批需求、同一顆模型、同樣的 effort，兩邊各跑一次，結果幾乎一樣：都選 .dotx、都把寬表變長表、都用 pptxgenjs、都抓到那筆被算了兩次的房費。剩下的差別只有兩處，一是開頭會不會先丟三題選擇題給我，二是結尾能不能把檔案寫回原本那個資料夾。

第二處確實只有 Desktop 做得到，預測算是過了。八天後 Day 16 把同樣三件事搬到 Claude Code 再做一次，這個唯一的優勢就沒了。

另外，Day 16 不只是「也能寫回本機」而已。因為本機裝著 Office，Excel 走 COM 保住了既有分頁的樣式和表單控制項，PPT 直接叫 PowerPoint 匯出 PNG 來目視驗證，連 Day 08 列在「兩邊都沒解決」裡的字型算繪問題都不見了。不是被解掉，是換個地方之後那個問題不成立。

至於第一處那個「開頭會不會先問」，當時我判斷它沒造成差別，因為 claude.ai 自己猜的答案跟我在 Desktop 選的幾乎一樣。後來才知道那是運氣好，那次的模糊空間剛好夠小而已。同一件事到 Day 16 被解掉的方式完全不同：沒有人問我要用哪一顆 python，因為答案寫在檔案裡了。把答案寫成檔案，等於預先把題目做答完畢，這比「記得要問」可靠得多。

H2 的方向沒錯，Desktop 確實碰得到本機檔案。而 Claude Code 一樣碰得到，而且多了 shell、版控，和一整個專案的上下文。

它沒被吃掉的是另一塊：Day 07 拿它做硬體診斷那次，Computer Use 讓它自己「看畫面」去點視窗、翻設定，那套用視覺辨識操作 GUI 的能力，Claude Code 沒有內建。還有一點很現實，不是每個人都想開終端機。

所以 H2 改寫成：**Claude Desktop 的比較利益是不進終端機就碰得到本機，外加 Computer Use。**範圍比原本小很多。

4. H3：Claude Code 什麼都能做，但得先付規範稅

這條成立，也是三條裡最站得住的一條。

Day 09、Day 10、Day 11 連三天都在寫規範，一行專案程式碼都沒寫。代價很具體，就是三天。回報也很具體：Day 13 三個小工具不到一小時收工，照以前的做法，這種東西沒個幾天很難做好。上一節那個「沒有人問我用哪顆 python」也是同一筆回報。

Day 10 那封交接信是這筆稅裡最便宜、回報卻最直接的一項。一個 session 快用完的時候，把沒做完的事、驗證方式、備份位置寫成一份檔案留給下一個 session，隔天接手完全不用重講。這件事的成本只有幾分鐘，而它擋掉的是「重新交代一遍」這個三十天裡出現頻率最高的浪費。

不過「稅」這個比喻讓我把帳算錯了兩次。

第一次，我以為那是一次性的。 Day 15 那支統計程式，Day 13 換來的五條起手式全寫進 prompt 了，漏掉的偏偏是我腦子裡跟另一件事綁在一起、從沒意識到要分開講的那一條。規範不會自己長出新條目，只有踩到才知道少了什麼。所以它比較像保養費，不是入場費。

第二次，我以為繳了就有保障。 Day 11 最後那句話是這三十天最好用的一句：CLAUDE.md 和 rules 是 context，不是設定，它們影響模型的意圖，擋不住模型的行為。Day 27 把這件事推到底，架構那一層的規矩全部改寫成測試，分層界線用 AST 掃、CI 不准碰金鑰用字串掃描。守得住的規矩有個共同點：違反的方式是「程式碼裡多了一行」，那才是看得見的東西。

5. 跟介面完全無關的

介面決定的，其實不如下面這些來決定成敗。

驗證不能自己驗自己。 Day 08 的產出通過了 schema 檢查，看起來卻不對，得離開產生它的那個工具才看得見；Day 29 那二十六頁簡報，改成請一個沒有前後文的檢查重看一遍才抓得到問題。這跟程式的 code review 是同一件事，而且不管用哪個介面都成立。

沒有真值，只能說「程式跑完了」。 Day 06 那套行星登陸選點，價值有一半來自它自帶真值，所以跑出跟教科書不一致的結果時，能說得出是哪裡不一致、為什麼。沒有真值的模擬，跑得再漂亮也只是一段會動的動畫。

算不出來的時候要說什麼，比怎麼算更需要判斷。 專案 5 的「沒有」是在整個股票專案裡最有把握的部分。五個都可以硬掰一個看起來合理的數字出來，沒掰的理由不是技術限制，是我先決定了不掰。

第一版一定會爛，要有辦法知道自己錯了。 Day 13 那三個小工具就是這樣收斂的：少講的需求會自己浮出來，每浮出一個就補一條，補到穩定下來就變成下一個專案的起手式。而能收斂的前提是先寫測試，不然只會在「看起來好像對了」原地打轉。

清單它列，權衡我扛。 Day 20 盤點個人網頁，十二項問題是它列的，但那張 343 KB 的圖該不該壓，得先知道圖片內容是重點。這一輪最大的兩個轉折都發生在權衡的時候，不在列清單的時候。

這五條放在一起看，Day 01 那個「三個介面怎麼分工」的問題其實問得有點小。

6. 定版：與其記三個介面，不如問三個問題

三十天下來，我實際在用的判斷不是「這是什麼類型的任務」，而是這三題。

一、產出要不要落到檔案系統？ 不用，可以去 claude.ai。要，往下一題。

二、這件事會不會做第二次？ 不會，只是想看個結果的話，claude.ai 或 Desktop 都行。會，就用 Claude Code，而且值得先寫規範。Day 16 的成品其實不是三個檔案，是三支產生器；第一次的成本反而比 Day 08 高，省的是第二次以後。

三、我講不講得出「做完了」長什麼樣？ 講得出來，可以放手讓它跑。講不出來，先把這件事想清楚，再決定開哪個介面。這題跟介面無關，卻是三題裡最常決定成敗的。Day 14 花一整天決定「要算什麼」才動手，Day 24 那句「叫它去查、去跑，不要叫它回想」，講的都是同一件事。

這三題有個共同點：沒有一題在問「這是不是程式任務」。Day 16 的 Word 模板、Day 22 的旅遊規劃頁、Day 29 的簡報，照類型分都不該進 Claude Code，照這三題分卻全都會。分類是照東西長什麼樣分的，這三題是照東西之後會怎麼被對待分的，後者準得多。

Day 01 那個猜想的答案是：會收斂，但不是因為另外兩個不行，是因為後半段的題目在第二題全都答「會」。

7. 這套結論的邊界

寫得像通則，適用範圍其實很窄。

一個人做、一台筆電為主、Windows、Pro 方案，五個專案的唯一使用者都是我自己。沒有團隊協作、沒有交接給別人、沒有人 review 我的 commit。規範稅之所以划算，有一半是因為寫規範的人跟被規範的人是同一個。

還有一件更基本的。這三十天幾乎每個結論都來自單次執行：Day 08 兩邊各跑一次，Day 15 的圖跑一次，Day 28 的五個交易日只有五個點。這些是定性觀察，換一組亂數種子、換一天市場、換一次模型版本，結論都可能鬆動。

產品本身也一直在動。Day 02 那張記憶同步矩陣是 2026 年 8 月的樣子，三十天之內我已經看到有幾格的行為跟當時寫的不太一樣了。

第 6 節那三題也有幾個我確定會破例的場合。

手上只有手機的時候，三題都不用問，開 App。想到一件事、怕忘記，先丟進去讓它記著，回到電腦前再處理，這條路只有 claude.ai 這一系有。

東西要給別人看的時候，claude.ai 產出的東西有一個現成的分享連結，Claude Code 產出的東西還得先想辦法讓對方打得開。Day 05 那三頁 HTML 之所以後來要推到 GitHub Pages，就是因為那樣才可以分享。

換一台電腦的時候，Claude Code 那份 auto memory 是綁單機的，在這台學到的東西，換一台就不知道了。這個專案若在兩台筆電之間手動同步，痛點很具體：同一件事要寫兩份環境說明，而且兩邊的 Python 環境長得不完全一樣。想跨機器共用，唯一可靠的路是把它升級成進版控的 CLAUDE.md，這也是我後來把環境細節全部寫進專案的原因之一。

8. 接下來打算怎麼用

股票那套會自己繼續跑。Day 28 講過補得回來跟補不回來的差別，接下來幾個月我要做的，只有看 run log 有沒有紅字，以及讓那些補不回來的快照一天一天累積。（當然我還會繼續加功能與除錯）

全域那份 CLAUDE.md 會繼續改。而 Day 11 分出來的那兩條軸（約束強度、載入時機）現在剛好變成刪東西時的依據：擋不住事情、又每次都要載入的，第一個刪。

LESSONS.md 那份跨專案的待辦也該清一輪了。它整整三十天沒被載入過任何一個 session，這正是它的設計，但也表示裡面那幾條到現在還沒真的生效。

9. 附上這三十天的計畫表

開賽前排了一份 30 天的計畫表，這三十天它一直在我手邊，但沒拿出來過，理由很單純，它一路在漂，畢竟常常做一做，實際情況跟規劃會有些落差，而且想法會變。

今天把它整份對回實際發表的內容，然後附上：iThome-2026-Ironman_AlexYu_30days-Plan.xlsx。

小結

回到 Day 01 那三個問題，一題一題答。

這三個介面該怎麼分工？ 第 6 節那三題。真正的答案其實有點無聊：原則寫得再漂亮，實際上是題目不同、介面會不同。

我的工作流程變成怎樣？ 最大的變化不是寫程式變快，是「先講清楚再動手」開始有回報了。以前把需求想清楚，接下來還是得自己刻；現在想清楚跟做完之間只隔一段對話，所以我願意在想清楚這件事上多花時間。Day 14 整天沒寫程式、Day 17 開工前先定規矩，換成以前的我，可能會查資料以後開 IDE 直接試試看。

不同領域是不是都能靠它更容易理解某些構念、或完成某些任務？ 理解，會。Day 05 那幾個注意力派典做成可以親手跑的版本，體感差距遠大於再讀十頁課本。完成，看情況。Day 06 那三個坑全部是物理不是程式，Day 19 六個坑沒有一個跟藍牙有關，Day 20 那 343 KB 值不值得壓也還是得自己判。它補得起我不會的那一段，補不了我沒想到要問的那一段。

還有一件事沒進三個問題裡，但它是這三十天最大的改變：我現在會先問「這件事有沒有辦法驗」，再決定要不要開始。驗不了的東西，做出來也只能說「它跑完了」。這個習慣是 Day 06 那套自帶真值的模擬教會我的，後面每一個專案都在用。

三十天前以為自己在測三個介面。寫到最後發現，測的是我有沒有辦法把話講清楚。然後順便證明了連續三十天日更這件事，AI 也沒辦法幫我代勞xD

感言

謝謝看到這裡的每一位，終於完賽了。

沒想到自己可以堅持 30 天，這 30 天真的是很辛苦，卻也倒數著收穫的喜悅XD

這期間，真的把相關流程都套用在自己的工作上，實際上真的方便了很多，也感覺能處理的事情變多了...啊不過更感覺到算力的重要性...

這 30 天內，Claude 出了 Fable 5.1、ChatGPT 出了 6-ASTRA，也很明顯感覺到模型迭代的速度提升越來越快，今年真的是大型語言模型又一個新的里程碑！

祝福大家都可以在使用 AI 的路上順利！

註一：文中的介面能力、產品行為與模型版本以 2026 年 8 月至 9 月的實測為準。Claude 的三個介面都還在快速迭代，驗收結果有保鮮期。

註二：全系列絕大多數結論來自單次執行，屬定性觀察，不是統計證據。重跑同一段需求，選擇題會不會出現、產出幾個分頁、抓到哪些缺陷，都可能不同。

註三：附上的計畫表已對回實際發表的內容。

重要說明：系列中的股票相關內容為技術示範，說明資料擷取、評分邏輯與自動化部署的實作方式，不構成投資建議，也不含任何績效宣稱。