--- title: "AI 沒讓我變工程師，但讓我做了工程師的事｜老喬人物誌專訪" url: https://joelin.cc/p/8922 source: https://joelin.cc/p/8922 id: 8922 lang: zh-Hant slug: "joe-interview-ai-engineering-without-title" pubDate: 2026-04-11 date_modified: 2026-04-11 updatedDate: 2026-04-11 schema_type: BlogPosting description: "老喬用 Claude Code 在 10 分鐘內上線拍貼機通路點位工具，解決卡了好幾年的問題。成本從 10 萬台幣開發費降到 200 美金 LLM 費用，但重點不是省錢——是能力門檻被打掉，個人能做原本需要工程師、前端、後端、DevOps 四個人的事。" ai_summary: "老喬利用 Claude Code 在 2026 年 3 月中旬完成了卡了好幾年的 SNT 拍貼機通路點位工具。問題本質很簡單——管理全台 100 多台機器的點位資訊更新，但牽涉 GitHub、部署流程、SEO 等技術環節，始終無法啟動。轉折點在於從 ChatGPT 切換到 Claude Code 和 Cowork。從「不知道」變成「不知道→ AI 幫你補」的改變，讓他真正感受到「用嘴巴做產品」：用講的描述架構、用講的說功能、用講的讓 AI 處理 GitHub 和部署。以前需要工程師、前端、後端、DevOps 各一人，現在是一個人加一張嘴巴。這不是效率提升——是能力門檻被打掉，從完全做不了變成可以了。" key_facts: ["卡了好幾年的點位工具在 10 分鐘內用 Claude Code 上線", "成本從客製開發 10 萬台幣降至 200 美金 LLM 費用", "關鍵改變不是速度或成本，是能力門檻被打掉——個人能做原本需要四種技術人才的事", "從 2025 年 8 月用 ChatGPT 到 2026 年 3 月用 Claude Code 是轉折點，GitHub 和部署流程不再是障礙"] categories: ["人物誌", "內容（Content）", "商業/科技前沿參考"] tags: ["人物誌"] about: - name: "Claude Code" sameAs: ["https://www.wikidata.org/wiki/Q138457287"] - name: "人工智慧" sameAs: ["https://www.wikidata.org/wiki/Q11660"] mentions: - name: "ChatGPT" sameAs: ["https://www.wikidata.org/wiki/Q115564437"] - name: "Cloudflare Pages" sameAs: ["https://www.wikidata.org/wiki/Q131417375"] changelog: [{"date":"2026.04.11","note":"文章發佈"}] entity_ids: author: https://me.joelin.cc/#joe publisher: https://me.joelin.cc/#joelincc --- # AI 沒讓我變工程師，但讓我做了工程師的事｜老喬人物誌專訪 ## 摘要 老喬利用 Claude Code 在 2026 年 3 月中旬完成了卡了好幾年的 SNT 拍貼機通路點位工具。問題本質很簡單——管理全台 100 多台機器的點位資訊更新，但牽涉 GitHub、部署流程、SEO 等技術環節，始終無法啟動。轉折點在於從 ChatGPT 切換到 Claude Code 和 Cowork。從「不知道」變成「不知道→ AI 幫你補」的改變，讓他真正感受到「用嘴巴做產品」：用講的描述架構、用講的說功能、用講的讓 AI 處理 GitHub 和部署。以前需要工程師、前端、後端、DevOps 各一人，現在是一個人加一張嘴巴。這不是效率提升——是能力門檻被打掉，從完全做不了變成可以了。 ### 重點 - 卡了好幾年的點位工具在 10 分鐘內用 Claude Code 上線 - 成本從客製開發 10 萬台幣降至 200 美金 LLM 費用 - 關鍵改變不是速度或成本，是能力門檻被打掉——個人能做原本需要四種技術人才的事 - 從 2025 年 8 月用 ChatGPT 到 2026 年 3 月用 Claude Code 是轉折點，GitHub 和部署流程不再是障礙 這篇是老喬自己有感而發的時刻，AI的發展讓人驚艷 --- ## 老喬的分享 2026 年 4 月 10 日，我把第一個可以用的工具上線了。 不是什麼大東西。 就是一個管門市點位資料的小工具——拍貼機的通路點位，有哪些、在哪裡、什麼時候上架、什麼時候下架。 (作品在這邊：[Snapshot妞拍貼通路點位一覽](https://sslocation.snapfoto.co/zh-tw/)) 但我在這個問題上卡了好幾年。 所以對我來說，這個小工具是一個很明確的斷點。 我想把這段過程寫下來。 不是因為這是什麼成功故事，而是因為這個過程太真實了——真實到我覺得很多人應該也卡在同樣的地方，只是不一定說出來。 --- ## 我之前的狀態 2025 年 8 月，我開始用 ChatGPT。 問的問題其實很清楚：資料整理、網站怎麼優化、SEO 怎麼做、要不要做小工具。 ChatGPT 都能回答。 但有一個問題它沒辦法替我解決—— 我不知道怎麼動手。 卡住我的東西其實不是什麼高深的技術。 是 GitHub。 是「branch 是什麼」「PR 是什麼」「檔案要放哪裡」「怎麼從本地變成上線」「SEO 要寫在哪裡」。 這些全部都是基礎。 但只要卡在這裡，什麼都做不了。 那段時間的狀態是： 我知道我要蓋房子。 但我連工具在哪裡、地基怎麼挖都不知道。 一直覺得差一點，但永遠差在同一個地方。 --- ## 那個問題本身有多麻煩 我在做的事情是管拍貼機的通路點位。 目前有100多台機器在全台灣，這代表每個月都會有合約到期，要更新點位位置的工作出現 每個門市的點位一直在動：什麼時候上架、什麼時候下架、合約到期日、點位基本資訊。 這些資訊分散在不同人手裡——工程最清楚，但工程的時間不是用來寫文件的。 業務給的是人類看得懂的資料，機器看不懂，沒辦法整合分析。 官網要更新，就要有人進後台、編輯、上稿——每次都要教，每次都有時間差，助理不想做，我也不想管。 後來試過小型 ERP。 結果是：老喬覺得難用，IT 覺得難用，業務覺得難用，助理也覺得難用。 全員痛苦，還是 delay。 這個問題卡了好幾年，不是沒想過要解，是每次想解都覺得太複雜、成本太高、沒有人願意推。 --- ## 轉折點 2026 年 3 月中，我開始用 Claude Code（和 Co-work）。 整件事情的感覺在那個時候變了。 以前：不知道 → 不能做。 現在：不知道 → AI 幫你補。 我第一次真正感覺到「用嘴巴做產品」是成立的。 不是說說而已，是真的： 用講的描述我要什麼樣的架構，用講的說我想要什麼功能，用講的讓 AI 處理 GitHub 流程，用講的完成 SEO、頁面結構、Cloudflare 部署。 以前需要工程師、前端、後端、DevOps 各一個人。 現在是：一個人加一張嘴巴。 但我要說清楚一件事—— 這不是效率提升，是能力門檻被打掉。 不是「你本來要花三倍時間，現在快了」。 是「你本來根本做不了，現在可以了」。 這兩件事差很多。 --- ## 那個點位工具是怎麼做出來的 解法最後其實很簡單。 把問題縮小到「門市點位」這個單一場景，先把資訊架構弄清楚，再讓 LLM 處理格式轉換，然後用 Astro 做前端、Cloudflare Pages 部署。 從想清楚問題到把東西跑起來，大概十分鐘。 以前這件事的成本是：客製開發加設計流程，至少 10 萬台幣，還要找到願意做的工程師。 現在：LLM 費用大概 200 美金，加上我自己的學習時間。 但老實說，省錢不是重點。 重點是這件事現在是我自己能做的事，不是我要去拜託別人做的事。 這個差距讓我心態上的變化比成本的變化大很多。 --- ## 我學到的不是寫程式 AI 沒有讓我變成工程師。 我現在還是不會寫 code。 但我學會了一件很不一樣的事： 如何描述系統。 現在我不是在寫 code，我是在跟一個會寫 code 的人講話。 而這個人不會累、不會嫌麻煩、可以無限重來，還會幫你補你不知道的地方。 所以準確來說，AI coding 打掉的不是「你需要會寫程式」這個門檻。 它打掉的是「你需要先懂部署流程才能開始」這個前提。 這是兩件不同的事。 --- ## 現在最大的問題是人 技術上的東西，我現在幾乎都能繞過去。 但我發現有一個新的瓶頸，而且比技術難處理—— LLM 給方案，人看不懂。 不是技術上看不懂，是心理上過不去：害怕、不確定、不敢按下去。 這個感覺我自己非常熟悉。 我在 2025 年底的時候就是這種狀態——知道有工具可以用，但每次要真正動手的時候，還是會卡在某個地方不知道怎麼繼續。 現在技術上我是繞過去了，但這個「人的卡點」，並不是每個人都準備好了。 你有沒有卡在這種地方？ 知道工具在，知道方向在，但就是不知道怎麼邁開第一步？ 如果有，這不是你的問題，是轉換期的正常狀態。 --- ## 老喬帶走什麼 這段旅程讓我最有感的，不是「省了多少錢」或「快了多少」。 是那種斷點的感覺。 從 2025 年 8 月卡到 2026 年 3 月，卡了半年多。 然後在某一個時間點，事情突然開始動了。 變化速度太快，有點恐怖，有點追不上。 但同時——事情真的做出來了。 如果你也在某個地方卡著，老喬的建議是： 不是「等你學會再做」，是「邊做邊讓 AI 幫你補」。 這兩個順序如果搞錯，可能會在「學會」這件事上卡很久，然後什麼都沒做出來。 AI 沒讓我變工程師。 但它讓我做了工程師的事。 這件事情，值得寫下來。 --- **如果你也想跟老喬聊聊** 我一直在做一件事：找有意思的人，坐下來好好聊一次。 不用準備簡報，不用帶提案。 你可以帶著你正在做的事、正在想的問題、或是你自己的故事來。 我們就交換一下彼此看到的世界。 有些對話後來變成了你現在看到的這篇文章， 有些對話帶來了意想不到的合作。 但最多的情況是——聊完之後，你會更清楚自己正在做的事情。 如果你有興趣，歡迎填這份簡單的問卷，讓我先認識你一下：