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DAY 2
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Claude AI

買了 Claude Code,然後呢?系列 第 2

Day 2|這件事,真的需要 AI 嗎?

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工具買完了、帳號開了、大家也開始用了,真正困難的問題,通常是這時候才開始。

採購時問得很清楚,成效卻沒有

昨天提到,總經理問 AI 導入的成效,我準備了很多數字,卻沒有回答到他真正想知道的事:開發有沒有變快?維運負擔有沒有降低?

回頭看採購這件事,我們很容易把問題問得非常仔細。

買幾個帳號?給哪些人用?選哪一種方案?權限怎麼管理?公司資料可不可以放進去?需不需要安排教育訓練?

這些都需要處理。但就算每一題都有答案,還是可能漏掉最重要的一題:買完之後,我們期待哪一件工作變得不一樣?

如果這一題沒有先講清楚,後面的報告自然就會往容易取得的數字靠。帳號開好了、同仁有登入、使用量增加了。每個數字都是真的,卻還是接不上總經理的問題。

所以今天先把工具放旁邊。開始開發以前,我想先留下三個答案:要解決什麼問題?期待什麼成果?如何衡量? 最後再補上,誰負責追這件事。

買到工具之後,要改善哪件工作?

買到使用權、有人使用、能穩定完成工作,以及工作真的改善,中間還有幾步。Claude 能交出文件與程式,不代表接手的人就少了工作。

例如維護既有 .NET 系統時,假設工程師與 Reviewer 經常花時間重找狀態轉換的規則、例外與測試,那要改善的可能是「反覆重建背景」。這是規劃示例,不是已量測的公司成果。若卡在規則沒人確認,請 Claude 多寫一些程式,只會多出一份待確認的修改。

所以我會先留下三個答案:

開始前要問 用這類修改來說
要解決什麼問題? 接手者反覆找規則、問背景,才敢繼續工作
期待什麼成果? 修改附上規則來源與測試依據,減少重新理解與返工
如何衡量? 比較同類工作從理解到驗收的投入,品質條件不降低

這裡要量的是整件工作。AI 生成得快,卻讓人核對更久,未必省力;PR 等了一天,也不代表人工作了一天。人工投入與經過時間要分開留下,才有辦法回看。

再指定一位追結果的人,約好何時回來看:資料有沒有留下?品質有人確認嗎?要繼續、修正還是暫停?不用等所有制度完善,但這次嘗試要有人接著追。

哪一段交給人、程式或 AI?

回到規格交接這件事,我會先分清楚卡住的原因,再決定工具。

如果規則還沒有人決定,先找能確認的人。AI 可以整理選項與待確認問題,但不能替團隊決定哪個版本有效、誰接受變更。

如果規則已固定,例如偵測檔案變更、通知指定窗口或檢查必填欄位,先用程式自動化。這些事情能明確判斷,沒有必要每次請模型重新理解。

如果需要閱讀分散的文件、整理版本差異或提出可能的影響範圍,再考慮讓 AI 協助。交回來的摘要要附來源,並安排接手者核對,才知道它有沒有真的減少理解工作。

所以,同一次規格交接,可以由程式送通知、AI 整理差異,再由負責人確認規則與影響。
要決定的是 AI 適合接哪一段,以及核對它的代價是否值得。

先用起來,才知道哪裡要調整

先選有人能核對結果的小範圍工作開始,實際用過,再把接手與返工的問題帶回 Retro。我從自己最熟悉的開發工作開始嘗試。把規格交給 Claude Code,請它協助實作與補測試,很快就有了可以檢查的產物。

但流程、人與工具,不會在第一天就配合得剛剛好。產出變快之後,哪些地方省力、哪些地方反而更難接手,要真的用過才看得見。

不過,開發協作不只交程式,還要交代需求、設計與測試依據。程式有了可檢查的版本之後,相關文件怎麼讓下一個人看懂,也是交付的一部分。這些使用經驗,成了我們在 Retro 裡回頭討論的材料。

文件交出去了,下一個人卻還不能開始

有了使用經驗,我們透過 Retro 把遇到的問題帶回來。其中一個回饋很具體:文件產得多、散落各處,難以完整 Review;審查也缺少共同標準,容易流於形式。

原本期待 AI 協助整理背景,交接時卻還得處理找文件、辨認版本與確認審查範圍的問題。從這些回饋整理出來,接手者需要回答的是:哪版有效?改了什麼?我要確認什麼? 這三問是對問題的整理,不是同事的逐字引言。

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依 Retro 問題整理的情境示意,非現場截圖;文件已有產出,不代表交接已完成。

這時候再請 Claude 多寫一份文件,未必能讓工作往下走。開發、測試與產品角色可能各看不同材料;大家都有東西看,仍不一定對著同一版規則。

Retro 的作用就具體了:從這次卡住的交接,回頭找哪個環節要改。流程上,版本與差異怎麼傳達?人這邊,誰要確認什麼、有沒有時間,也能不能說出用了沒有比較省力?工具這邊,能否協助整理差異,而不是繼續增加散落的文件?

把盲點對回可以做的調整

以規格變動為例,先處理的是「改了,接手者卻不知道」。我整理導入經驗時留下的一項做法,是 commit hook 自動提醒加上 Teams 通知:把規格變動的提醒接進工作流程,讓接手者有機會回來核對。

接著才是「找到之後,看得懂嗎」。Sprint SPEC 用來整理當期規格,ADR 留下決策脈絡,Spec Viewer 協助閱讀。這幾項各處理不同缺口,不能只把工具裝齊,就當成交接已改善。

目前能核對的是作者導入簡報中的實施敘述,尚未找到可公開的實際通知或變更摘要。因此這裡展示做法,不虛構訊息欄位,也不宣稱已減少補問或返工。若下一輪要檢查效果,就要把通知、對應版本與接手者後續補問一起留下來。

通知也有它的界線。送到了,不代表接手者已理解,更不代表他接受了規則。如果後面仍要重新問背景,就得繼續查交付內容與責任,不能只看通知有沒有發出去。

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規格交接示意。通知、理解與接受,是需要分別確認的事。

其他卡點也各有對應的調整。以下依導入經驗整理,並非每項措施都由同一次 Retro 觸發。

卡住的地方 已做:導入整理中的實施記錄 規劃/仍待驗證
規格變動,接手者不易掌握 規格變動提醒;補上當期規格與決策脈絡;提供閱讀入口 是否減少補問與返工,還缺完整對照
多人平行開發,介面與理解容易分岔 先對齊 OpenAPI;調整 Jira 流程,透過 Retro 對齊規格目的 Review 分流與共同完成條件需要持續驗證
角色與責任不清,對 AI 有疑慮 把角色問題納入 Retro 與分工討論 陪跑、分享與角色補位持續安排,未宣稱疑慮已消失

**流程、人與工具需要一起調整。**不能只要求大家更熟悉工具,卻讓其他部分維持原樣。

下一輪 Retro,再看調整有沒有幫上忙

找到盲點、選了調整,還只是這一輪的決定。把回看放進固定節奏,下一輪才有機會核對:上次選的問題還在嗎?改動有沒有幫接手的人往下做?

我會把回看安排在固定節奏裡,例如隨 Sprint 一起。下一次拿出上次的決定,核對做了什麼,再決定保留、修正或停止。

如果現在開始一個小範圍試用,我會先填這張卡,並把它帶到下一次回顧:

要改善的工作:規格變更後的開發/測試交接
目前卡點:接手者不易知道版本與差異
這次試改:版本通知+變更摘要;摘要可由 AI 協助
負責與接受:誰推進調整,誰確認規則與影響
觀察方式:補問次數、人工核對時間、版本誤解造成的返工
比較條件:先約定期間與同類任務;品質門檻不降低
回看時間:填下一次 Retro 日期
下一輪決定:依觀察保留、修正或停止,記下理由與負責人

這是從經驗整理出的試用與回顧格式,不是已完成的績效表。每輪挑少量做得完的改動,有資料就核對,資料不足就補觀察,才有機會知道下一步值得改什麼。

回到一開始:這件事,真的需要 AI 嗎?

  • 先選問題:要改善哪件工作?期待什麼成果?用什麼方式衡量?
  • 再安排分工:待決規則找人確認,固定規則交給程式,需要理解與整理的部分再讓 AI 協助,並留下查核依據。
  • 用 Retro 找盲點:實際用過後,回看流程、人與工具卡在哪裡,選出下一輪能做的調整。
  • 持續核對結果:原本卡住的工作有沒有改善?產出交出去後,接手的人是否更容易理解與接受?

參考資料:

  • 作者 2026 年整理的 AI 導入經驗簡報:規格交接問題與實施做法之來源;本文去識別整理,非通知原件或成效量測。
  • Ken Schwaber、Jeff Sutherland,The Scrum Guide(2020):Sprint Retrospective 回看人、互動、流程與工具,選擇可提升品質與效能的調整。
  • Anthropic,Best practices for Claude Code:提供可驗證的條件、準備專案脈絡,以及先探索與規劃再實作的做法。
  • DORA,State of AI-assisted Software Development 2025:AI 導入的結果,需要連同組織能力與工作方式一起理解。

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