前幾天我讓 Claude Code 開始自己規劃、拆解任務，也測試了 Human-in-the-Loop。

這讓我開始思考一個更實際的問題：

如果今天一個功能需要同時修改很多檔案，Claude Code 能不能自己處理，而且不會改到一半就把整個專案弄亂？

在實際開發中，一個功能通常不會只存在於一個檔案。

例如新增一個 API，可能需要修改：

model.py
    ↓
api.py
    ↓
module.py
    ↓
database
    ↓
test.py

所以今天我拿前幾天的文章功能來做實驗。

我先告訴 Claude Code：

請幫我新增文章搜尋功能。

這個功能可能需要修改多個檔案，
請先分析目前專案，
確認哪些檔案需要修改。

先不要修改程式碼，
先告訴我修改範圍與原因。

Claude Code 分析後，發現這次功能並不是只修改 API 就可以完成。

model.py 需要定義 keyword 參數，module.py 需要處理搜尋邏輯，api.py 需要把參數傳給 Service，而 Test 也需要新增搜尋相關的測試。

確認修改範圍後，我再讓它開始執行。

這次我特別注意一件事情：

不同檔案之間的修改有沒有互相對得起來。

例如 api.py 接收到的是：

keyword

那麼 ArticleService.list_all() 就必須真的能接收這個參數。

如果 API 有傳：

list_all(keyword)

但 Service 還是：

list_all()

就會直接造成錯誤。

所以跨檔案修改真正困難的地方，不只是「改很多檔案」，而是要維持不同檔案之間的介面與資料流一致。

這次 Claude Code 修改完成後，我讓它執行完整 Test，而不是只測試新增的功能。

最後確認：

24 passed, 0 failed

代表新增功能的同時，原本的功能也沒有被這次修改破壞。

這次實驗讓我發現，Claude Code 在處理多檔案任務時，前面的 Planning 其實非常重要。

如果沒有先理解專案架構，就直接叫 AI 修改，很容易只改到其中一個地方，卻忘記其他檔案也需要配合。

而有了前面幾天建立的習慣，我現在比較傾向讓 AI 先回答：

「這個需求會影響哪些地方？」

確認之後才開始修改。

這也讓我開始覺得，AI Agent 的能力並不是單純「一次可以改幾個檔案」，而是能不能理解這些檔案之間的關係，並根據修改結果繼續完成後面的工作。

下一天，我想換一個方向。

如果 AI 可以幫我新增功能，那它能不能反過來幫我整理那些已經存在、但寫得不太好的 Code？

明天研究主題:讓 Claude Code 幫我重構舊 Code