[AI 開發] AI寫程式不跑偏的分階段管理法

 [AI 開發控] AI寫程式不跑偏的分階段管理法

摘要 : 用實施文件拆解任務，搭配分階段驗收，能有效避免AI寫程式時自由發揮、功能跑偏與架構失控。

內容:

很多人讓AI寫程式時，前面其實已經想了很多功能細節，也和AI討論得很清楚，原本以為方向既然定了，AI就能照著思路一步步完成專案。但實際情況常常不是這樣，AI不是加了一堆沒意義的功能，就是該做的功能沒做好。對不懂程式碼的人來說，更難自行核對，只能一輪一輪叫AI修改，結果越改越亂，最後不是重構就是直接放棄。

這篇內容的核心，在講真正開始寫程式之後，怎麼讓AI一個階段一個階段穩定往前推，避免中途跑偏。尤其對沒有技術背景的人來說，AI雖然像一把利器，但同時也很難駕馭。如果只是隨手丟一句需求給AI，往往就像在開盲盒，結果充滿不確定性。

要讓AI穩定做專案，重點其實只有兩件事。第一，是把目前要做的大階段拆成足夠細的實施文件；第二，是讓AI嚴格按照這份文件，一個子階段一個子階段執行，而且每完成一段就先驗收，再進入下一步。這樣才能降低AI自由發揮的空間。

所謂把大階段拆細，是因為大階段的描述通常太粗。像是「先做一個買家可以下單付款的最小可用版本」，這種話對人來說好像很清楚，但對AI來說卻會變成自行腦補流程、順序和完成程度。最後做出來的內容，常常不是你真正想要的。所以在寫程式之前，應該先把當前大階段拆成幾個子階段，再把每個子階段拆成更小的步驟。

拆解的目標不是越細越好，而是要細到讓AI清楚知道三件事：這一步要做什麼、做到什麼程度才算完成、哪些事情現在先不要碰。同時，每一步也要附上驗收標準與驗證方式，確保任務不只是能執行，還能驗收，而且邊界明確。

這份文件不只是拿來參考，而是每次開工前都要要求AI對照執行。這樣AI才知道這一輪只該做哪些內容，不容易自己延伸。這份文件可以視為該階段的「單一可信來源」，也就是這一階段的開發與驗收，都要以它為準。聊天過程中臨時冒出的想法，不是不能加，但必須先更新回這份文件，才算正式變更。

另外，也不需要一開始就把所有大階段都拆成這種細部實施文件。比較好的方式是，只拆目前馬上要做的那一個大階段，後面的階段先保留方向即可。因為專案進行中需求很可能會調整，如果太早把後面所有內容都寫得很細，之後一改動，前面整理的大量細節很可能就白做了。

不過，需求雖然可以微調，有一條底線不能隨便破壞，就是不要在已經開始寫程式之後，動不動就去改底層架構。像是技術棧、目錄結構、資料庫表設計、核心欄位存法、登入權限、支付流程等，這些都屬於地基。業務細節可以修，但如果一個改動會動到地基，就不能直接讓AI順手改下去，而是要先請AI做影響評估，說明影響範圍，再提出穩妥的調整方案。

如果沒有先評估，就直接丟一句「先滿足需求再說」，AI很可能為了配合需求，把原本的架構破壞掉。那樣一來，前面做的立項、技術選型與架構規劃，就可能全部白費。因此，在真正實作前，仍然要維持架構層面的紀律。

當你要AI幫忙拆解階段時，可以直接要求它根據功能清單與階段計畫，整理出一份詳細的實施文件。內容要包括：先拆成幾個子階段、每個子階段再拆成哪些步驟、每一步要做什麼、做到什麼程度、涉及哪些功能、驗收標準是什麼、用什麼方式驗證，以及暫時不做哪些事。這個階段先不要寫程式，只專心把文件定清楚。

文件拆好之後，你一定要先看過。這不只是給AI執行時看的，也是你在動手寫程式前，最後一次跟AI對齊需求的機會。如果你發現文件和原本想法有偏差，就先討論清楚並修正。如果看不懂，就直接請AI用白話一條條解釋。甚至你可以把最初的需求重新貼給AI，請它反過來檢查這份文件有沒有和需求衝突，或有沒有需要先釐清的地方。

等文件定好後，才進入真正的執行階段。這裡最大的風險叫做「飄移」，也就是AI寫著寫著偏離了原本的計畫。它可能會自己擴充你沒要求的功能，也可能漏掉該做的內容。為了防止這種情況，每次開始一個子階段前，都要先給AI一段明確指令，例如要求它嚴格遵守既定規則與實施文件，只實作當前子階段，不要超出範圍，做完後停下來回報，不要自動進入下一個子階段。

這種做法等於同時畫了兩條邊界，一條是AI做事的方法邊界，一條是這次任務的內容邊界。只要這兩條邊界清楚，AI亂跑的機率就會大幅降低。如果你使用的Agent工具有自動執行模式，更要注意不要讓它一路做到自己認為完成為止，而是每完成一段就停下來，先驗收再繼續。

在每個子階段完成後，你不一定要自己看程式碼，也可以直接要求AI回報三件事。第一，對照實施文件，哪些內容已經做完，哪些還沒完成；第二，它具體修改了哪些地方，有沒有漏做或多做；第三，它是怎麼驗證的，驗證結果是什麼，下一步應該做哪個子階段，理由是什麼。透過這三組問題，就能快速判斷AI是不是還在按照文件前進，還是已經開始憑感覺行動。

如果AI提出的下一步和文件內容對不上，就表示它的理解已經偏掉了，這時應該先把它拉回來，而不是放任它繼續做下去。如果它的說明你看不懂，也不要硬撐，直接要求它對照文件，用白話重新講一次做了什麼、還差什麼，以及驗證結果代表什麼。每個子階段都這樣確認沒問題後，再進入下一階段。

整體來看，這套方法的核心，就是不要讓AI憑感覺寫程式，而是讓它始終有文件可以對照、有邊界需要遵守、有驗收標準可以回報。即使你不懂程式碼，也能透過文件、範圍控制與驗收證據，把專案方向穩穩抓在自己手上。