前幾天我開始研究 Multi-Agent，也了解了 Research、Coding、Testing、Review 等不同角色。

但我發現，光是把工作分給不同 Agent 還不夠。真正重要的是，如何讓這些工作按照正確的順序執行，最後完成一個完整的功能。

所以今天，我想把前面學到的東西整合起來，建立一套自己的 AI 開發流程。

首先，讓 AI 進行 Planning，先分析需求與專案架構，提出實作計畫。

接著透過 Task Decomposition，將大任務拆成可以逐一完成的小任務，明確定義修改範圍與驗證方式。

進入實作階段後，由 Coding Agent 根據計畫修改程式，再交給 Testing Agent 執行 Test。如果發現錯誤，就分析原因、修正 Code，然後重新測試。

完成後，再進行 Code Review 與 Security Review，檢查程式品質、權限控制及潛在的安全問題。

最後透過 Self-Check，重新對照最初的需求與任務清單，確認是否有遺漏。如果涉及資料刪除、權限調整或其他高風險操作，則保留 Human-in-the-Loop，讓我決定是否繼續執行。

整理到這裡，我發現前面學到的每個觀念，其實都不是獨立存在的，而是可以互相配合。

Planning 負責決定怎麼做，Task Decomposition 負責拆解工作，Testing 負責驗證結果，Review 負責找出潛在問題，而 Self-Check 則負責確認需求是否真的完成。

不過，這不代表每個步驟都一定要使用獨立的 Agent。簡單的任務可以交給單一 Agent，複雜的任務再考慮分工。

真正的 AI 開發工作流，不是把所有事情都交給 AI，而是讓 AI 知道每個階段該做什麼、如何驗證，以及什麼時候需要人類介入。

接下來，我想用一個完整的實際任務，測試這套工作流是不是真的能運作。
明天研究主題:讓 Claude Code 獨立完成一個完整任務