my-refrigerator 的主要功能逐步完成，也建立了一套屬於專案自己的 Skill。從前端開發、資料庫設計、功能開發，到 AI Vision、AI Recommendation，以及最後的 Testing，Claude Code 已經不只是幫我們產生程式碼，而是逐漸參與整個開發流程。

不過，當專案越來越大 ⋯⋯

「難道每一件事情都要自己手動做嗎？」

每次修改程式後，要不要執行測試？要不要檢查格式？Commit 前要不要確認程式碼？Push 到 GitHub 後，要不要重新 Build？Build 成功之後，要不要自動部署？

如果這些事情全部靠人工處理，不但浪費時間，也很容易忘記。

因此，今天我們要使用 Claude Code，開始建立 my-refrigerator 的自動化開發流程。

這一次會使用新的 Automation Skill。

如果前面的 Testing Skill 告訴 Claude Code「程式應該怎麼測試」，那麼 Automation Skill 就進一步告訴 Claude Code：

「這些事情什麼時候應該自動執行，以及如何串成一個完整流程。」

開始之前，可以讓 Claude Code 閱讀：

CLAUDE.md
Automation Skill
Testing Skill
目前的 Git / GitHub 設定

接著可以提出需求：

「請閱讀目前專案的 Context 與 Automation Skill，分析 my-refrigerator 可以自動化的開發流程，包含 MCP、Hooks、CI/CD。請先提出完整方案，不要直接修改檔案。」

首先是 MCP（Model Context Protocol）。

前面 Day12 我們已經介紹過 MCP。它可以讓 Claude Code 連接外部工具與服務，讓 AI 不只是看著專案檔案工作。

在 my-refrigerator 中，可以根據實際需求選擇適合的 MCP，例如讓 Claude Code 更方便取得文件、操作特定工具，或存取專案開發需要的外部資訊。

不過 MCP 的重點不是「裝越多越好」，而是：

只加入真正能改善開發流程的工具。

接著是 Hooks。

Hooks 可以理解成「在特定事件發生時，自動執行某些工作」。

例如當 Claude Code 修改完程式碼之後，可以自動執行：

程式格式檢查
↓
Lint
↓
Type Check
↓
Unit Test

如果檢查失敗，就可以在第一時間發現問題，而不是等到 Push 到 GitHub 之後才知道。

例如可以設定：

Code 修改完成
      ↓
自動執行 Lint
      ↓
自動執行 Test
      ↓
全部通過
      ↓
繼續開發

這樣就能把前一天建立的 Testing Skill 真正融入開發流程。

最後是 CI/CD。

CI（Continuous Integration）可以在程式碼 Push 或 Pull Request 時，自動執行 Build、Lint 與 Test。

例如：

git push
   ↓
GitHub Actions
   ↓
npm install
   ↓
Lint
   ↓
Test
   ↓
Build
   ↓
成功

如果全部通過，就可以進一步進行 CD（Continuous Delivery / Deployment），將 Vue 專案自動部署到 GitHub Pages。

這樣一來，我們就不需要每次修改網站後，手動 Build、打包，再手動上傳。

整個流程可以變成：

Claude Code
     ↓
修改程式
     ↓
Hooks
     ↓
自動檢查
     ↓
Git Commit
     ↓
Git Push
     ↓
GitHub Actions
     ↓
Test / Build
     ↓
GitHub Pages

這也是今天 Automation Skill 最重要的價值。

它不是單純告訴 Claude Code「怎麼設定 GitHub Actions」，而是把整個專案的自動化規則整理起來。

例如：

什麼時候執行 Test？
什麼時候執行 Lint？
什麼情況允許 Commit？
什麼情況可以部署？
部署前需要通過哪些檢查？

這些規則都可以寫進 Automation Skill。

如此一來，未來 Claude Code 在進行開發時，就可以依照專案規範協助我們完成自動化流程，而不是每次都重新解釋一次。

不過，自動化也不是「越多越好」。

例如如果每修改一個小檔案就執行一套非常耗時的完整測試，反而可能降低開發效率。因此，我們還是要根據專案大小與需求，決定哪些檢查適合放在 Hooks，哪些適合放在 CI。

這也是使用 Claude Code 時很重要的一個觀念：

讓 AI 幫忙自動化流程，但流程本身仍然需要由開發者設計。

完成以後，my-refrigerator 已經不只是「有一堆功能的 Vue 專案」，而開始具備一套完整的 AI Native 開發流程：

Skills
  ↓
Claude Code
  ↓
MCP
  ↓
Hooks
  ↓
Testing
  ↓
Git
  ↓
CI/CD
  ↓
GitHub Pages

我們也可以看到，這 30 天真正想學習的並不是「如何叫 Claude Code 寫程式」，而是如何把 AI 放進整個 Software Development Lifecycle。

從需求分析、架構設計、寫程式、測試、除錯、重構，到最後的自動化與部署，AI 都可以成為開發流程中的一部分。

下一篇也是這個系列的最後一天。

我們將完成 my-refrigerator 的部署、文件整理，並回頭總結這 30 天所建立的 AI Native Developer 工作流程。