需求
↓
Planner 整理 Spec 與 DoD
↓
Planner 寫出本輪 5 到 7 個工作重點
↓
Integrator 把工作重點轉成可執行任務
↓
Builder 逐項實作
↓
Integrator 檢查整體是否真的跑通
↓
Integrator 回報目前狀態與問題
↓
Planner 決定下一輪要做什麼

這整個流程
其實就是一個很小的工程循環。

重點不是一次做很多東西
而是：

每一輪都真的完成一小段。

這就是 AI Coding 裡很重要的最小工程流程。

三、新手第一個 AI Coding 專案怎麼開始

如果你是完全新手
其實可以用一個很簡單的方式開始：

先做一個非常小的產品。

例如：

一個登入系統
一個資料表
一個列表頁

只要完成三件事情：

登入
建立資料
顯示資料

整個系統其實就已經跑起來。

這就是一條最小的 Vertical Slice。

這樣的專案
通常只需要三個 agent：

Planner
Integrator
Builder

就足夠了。

小型專案實際怎麼跑一輪

如果你還是覺得抽象
可以直接看一個最小例子。

假設今天要做的是一個很簡單的系統：

「使用者登入後，可以新增一筆資料，然後在列表頁看到它」

這時候三個角色可以這樣分工：

Step 1：Planner 先定義這一輪要做什麼

Planner 先寫清楚：

本輪目標：
讓使用者可以登入，新增一筆資料，並在列表頁看到資料

DoD：

使用者可以登入
成功新增一筆資料
新增後資料會存到資料庫
列表頁可以正確顯示資料
整個流程從登入到顯示都能實際操作

本輪工作重點：

建立登入功能
建立資料表
建立新增資料 API
建立列表頁
串接 API 與 UI
確認資料真的寫進資料庫
測試整條流程

Step 2：Integrator 把任務整理給 Builder

Integrator 會把這些工作重點
轉成更具體的執行順序。

例如：

先做登入
再做資料表
再做新增 API
再做列表頁
最後做串接與測試

這樣 Builder 就不需要自己猜
現在到底該先做哪一個。

Step 3：Builder 開始逐項實作

Builder 就開始施工：

建登入頁
接登入服務
建資料表
寫新增 API
做列表頁
接資料顯示

Step 4：Integrator 驗收

Builder 做完之後
不是直接算完成。

而是要先交給 Integrator 檢查。

Integrator 要確認的不是「有沒有 code」
而是：

登入能不能用
資料有沒有真的寫進去
列表頁有沒有真的顯示出來
有沒有哪個環節斷掉
有沒有符合 Planner 一開始定義的 DoD

只有當 Integrator 確認這一輪真的跑通
這一輪才算完成。

Step 5：Planner 決定下一輪

當 Integrator 驗收完
Planner 才會根據這一輪成果
決定下一個 Phase。

例如：

加入編輯功能
加入刪除功能
加入搜尋
加入權限管理

這樣整個專案
就不是一口氣亂做很多東西

而是一輪一輪往前推進。

這其實就是最小 AI Coding Loop 的實際運作方式。

四、什麼是 DoD（Definition of Done）

很多 AI Coding 專案卡住
其實不是技術問題。

而是：

不知道什麼叫做完成。

在工程裡有一個非常重要的概念：

Definition of Done（DoD）

意思很簡單：

在什麼條件下，這個功能算是完成。

例如：

如果你要做一個會議錄音工具

錯誤的 DoD 會長這樣：

可以錄音
可以整理內容

這種描述其實很模糊。

比較正確的 DoD 會是：

當使用者按下「開始錄音」

系統會：

錄音
儲存音檔
上傳到語音轉文字
生成摘要
顯示在畫面

只要整條流程可以跑完

這個功能就算完成。

這其實就是一條

Vertical Slice。

五、任務拆分的 7 任務原則

老喬自己一開始踩過一個很典型的坑。

那時候我也以為
既然 AI agent 可以分工
那是不是多開幾個會更快？

結果很快就發現
事情根本不是這樣。

我一開始把任務拆得很細
然後在不同對話框裡面
一直貼來貼去、同步來同步去。

做了一個小時之後
突然發現一件很荒謬的事：

AI agent 看起來很忙
但東西其實沒有真的做出來。

那個感覺很像什麼？

很像你家在裝潢
現場有工頭、有工班、有材料商
每個人都在講話
每個人都看起來有在做事
但你站在中間會突然發現：

我怎麼變成那個負責跑來跑去傳話的人？

而且最可怕的是
你還不一定知道他們到底在幹嘛。

這就是很多新手一開始做 AI Coding 會遇到的狀況。

表面上像是在做多工分流
實際上卻變成：

人類自己在當整合器。

所以新手一開始最重要的
不是把 agent 開滿。

而是先把整體流程縮到最小
讓每一輪都真的做出成果。

AI Coding 新手很常犯的一個錯誤是：

任務拆太多。

例如：

UI
UI Layout
UI Component
API
API Router
Database Schema
Storage
Auth
Service Layer

結果專案一開始
就出現二三十個任務。

這樣做通常會得到兩個結果：

AI 不知道先做什麼
人也不知道現在在哪個階段

一個很實用的工程原則是：

第一條工程 loop
任務不要超過 7 個

原因很簡單。

人腦在同時處理任務時
通常只能清楚掌握：

5–7 個單位。

所以一個新手專案的第一條 loop
通常會長這樣：

建立專案
建立資料庫
建立 API
做 UI
串接 AI
顯示結果
測試

只要這七件事情完成

整個系統就會 跑起來。

六、為什麼一開始不要開很多 Agent

很多 AI Coding 教學
會推薦建立很多 agent：

Planner
Frontend Agent
Backend Agent
Database Agent
API Agent
Deploy Agent
QA Agent

看起來很專業。

但實際操作之後
很多人會發現一件事：

Agent 太多，其實會降低效率。

原因很簡單。

目前大部分 AI Coding 工具
還沒有做到真正的自動協作。

當 agent 數量變多
很多事情會變成：

人工在那邊

複製
貼上
同步
回報

結果整個流程
變成 人類在整合 agent。

所以一個很簡單的原則是：

小專案
大概 3 個 agent 就夠

Planner
Integrator
Builder

中型專案
大概 5 個 agent

Planner
Integrator
Builder（Frontend）
Builder（Backend）
Reviewer

如果 agent 超過 5 個

很多新手會發現
整個專案變成：

一直在同步資訊。

七、哪些功能不要自己寫，直接用現成的

在系統架構裡
功能通常可以分成三種類型。

已經很成熟的基礎功能（Commodity）

例如：

Login
Email
Storage
Payment

這些功能已經有非常成熟的 SaaS
通常不需要自己寫。

可能會重複出現的功能模組（Reusable Module）

例如：

Notification
Search
Analytics

很多產品都會用到。

但工程裡有一個很重要的原則：

不要過早做模組化。

很多新手會一開始就想：

把登入系統
通知系統
支付系統

全部做成平台。

但成熟工程團隊通常會先：

把產品做出來。

等到第二個專案真的需要重用
才會抽出模組。

工程界有一句很經典的話：

Don’t build a platform before you need one.

真正值得自己寫的產品核心邏輯（Product Logic）

這才是產品真正的核心。

例如：

商業流程
資料模型
推薦邏輯
產品規則

這些邏輯
通常才是產品真正的價值。

八、新手做 AI Coding 最重要的一個原則

AI Coding 的世界裡
其實有一句非常簡單的原則：

不要寫你不必寫的程式。

只寫產品真正的核心邏輯。

其他功能
盡量使用成熟的模組或 SaaS。

在 AI + SaaS 的時代
很多產品真正需要寫的程式

其實只剩下：

Product Logic

也就是產品真正的核心。

結論

很多人以為 AI Coding
最重要的是：

工具
語言
框架

但真正重要的
其實是：

工程思維。

對新手來說
第一個目標不是做很多功能。

而是：

先讓一條 Vertical Slice 跑通。

當第一條完整功能可以運作

專案就會從一個想法

變成

一個真正存在的產品。

Key Takeaways

AI Coding 的核心其實不是工具，而是工程流程
新手第一個目標是跑出一條 Vertical Slice
第一條工程 loop 任務最好控制在 5–7 個
Agent 不要一開始就開很多
AI + SaaS 時代，工程師真正需要寫的通常只有 Product Logic

FAQ

新手第一個 AI Coding 專案，最適合做什麼？

最適合的是：

功能很單純、流程很短、可以很快驗收的東西。

例如：

登入後新增一筆資料，並顯示在列表頁
上傳一段文字，產生摘要並顯示結果
建立一個簡單表單，送出後存進資料庫

重點不是題目多厲害。

而是你能不能先完成第一條 Vertical Slice。

因為對新手來說，第一個成功的專案
最重要的不是功能多，而是流程有沒有真的跑通。

AI Coding 一定要用三個 agent 嗎？

不一定。

Planner、Integrator、Builder 其實是一種「角色分工」，而不是一定要三個 AI agent。

在小型專案裡，很多人其實是一個人同時扮演三個角色：

Planner：先想清楚這一輪要做什麼
Integrator：確認功能真的接起來
Builder：實際寫 code 或讓 AI 實作

用 AI agent 分工只是幫助你把流程拆清楚，而不是一定要多開 agent。

如果只有一個人，也需要 Planner / Integrator / Builder 嗎？

需要。

但你可以把它理解成「三種思考模式」。

例如：

Planner 模式
想清楚這一輪要做什麼
Builder 模式
讓 AI 或自己開始實作
Integrator 模式
檢查整個系統有沒有真的跑起來

很多新手會卡住，其實就是少了 Integrator 這個步驟。

Vertical Slice 跟 MVP 是一樣的東西嗎？

不完全一樣。

Vertical Slice
是一條完整功能線。

例如：

登入 → 新增資料 → 顯示資料

整條流程可以運作。

MVP（Minimum Viable Product）
通常是整個產品的最小版本。

一個 MVP 裡面可能會包含很多 Vertical Slice。

所以可以這樣理解：

Vertical Slice 是工程方法
MVP 是產品策略。

DoD 要寫多細才算合理？

原則很簡單：

只要能判斷「完成或沒完成」就夠了。

例如：

模糊版本：

系統可以整理會議內容

清楚版本：

可以錄音
可以轉文字
可以生成摘要
可以在 UI 顯示

當所有條件都滿足
這個功能就算完成。

為什麼任務要控制在 7 個以內？

因為人類和 AI 在處理任務時
同時理解的工作量其實有限。

如果一開始拆成 20 個任務：

AI 不知道先做哪一個
人也很容易失去整體感

把第一輪控制在 5–7 個任務

整個流程會清楚很多。

如果 AI 已經很強，為什麼還需要工程流程？

因為 AI 很擅長：

寫局部程式。

但產品開發真正困難的地方通常是：

功能怎麼拆
系統怎麼接
什麼時候算完成

這些其實是工程流程的問題。

所以 AI Coding 並沒有讓工程消失
只是讓工程的重心從「寫 code」
變成「設計流程」。

AI Coding/Vibe Coding的系列文章

總綱
為什麼零技術背景的人做 AI Coding 會卡住｜老喬的AI Coding 新手指南

系列文章

AI Coding 的最小工程流程：零技術背景也能開始的工程方法｜老喬的AI Coding 新手指南

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AI Coding 新手常常卡住，其實不是因為不會寫程式，而是不理解工程流程。本文介紹 AI Coding 的最小工程流程（Minimum Engineering Loop），包含 Vertical Slice、DoD、任務拆分原則與 Agent 分工，幫助零技術背景的人也能開始做 AI 產品。

AI Coding 的最小工程流程：零技術背景也能開始的工程方法｜老喬的AI Coding 新手指南

一、為什麼 AI Coding 新手常常一開始就卡住

二、AI Coding 的最小工程流程

Planner：負責把要做什麼想清楚

Integrator：負責把東西接起來，並確認這一輪真的完成

Builder：負責實作

三個角色怎麼形成最小循環