當 AI 加入團隊：打造可審查、可驗證、會自我改善的 AI 開發工作流 系列

團隊導入 AI 後最常見的困境，不是 AI 不夠聰明，而是有效做法留不下來：好用的做法只活在某人聊天視窗裡，AI 常自信宣稱已完成、已驗證，卻沒真的跑過檢查，日誌與權限也缺乏一致安全邊界。這系列文記錄我們如何用刻意輕量的做法——不引入新服務或平台，只靠 Git、Markdown 與腳本——把 AI 協作變成可審查的工程資產：畫出骨架、把個人經驗改寫成技能與流程，訂出腳本邊界讓自動化可重複驗證，用回顧審查機制讓教訓升格成規則，再靠格式檢查把「完成」變成機器能驗證的契約。30 篇依實際順序展開，收斂成會自我演化的學習迴圈：AI 負責發現與草擬，人負責審查拍板，讓有效做法能被複製、檢查、交接下去。