AI Coding Agent 實戰工作坊 — 初階場 (Codex)

2026-04-15

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本篇分享 AI Coding Agent 實戰工作坊初階場的內容，以 Codex 作為主要示範工具，帶大家從零開始體驗 AI 輔助開發的完整流程。初階場的核心目標不是背名詞，而是完成一次可驗收的人機協作。

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AI Coding Agent 實戰工作坊 — 初階場 (Codex) (PDF)

三個心智模型轉換

在開始使用 AI 工具之前，先調整三個思維方式：

以前	現在
搜尋 — Google、Stack Overflow 找答案	對話 — 直接問 AI，它給你完整答案
複製貼上 — 找到 code 改改看能不能用	描述意圖 — 說你要什麼，AI 量身打造
獨自開發 — 自己想、自己寫	人機協作 — 你做決策，AI 做執行

這就是所謂的 Vibe Coding：不再逐行手寫，而是用自然語言「說出你要什麼」，AI 生成第一版，你負責驗收和迭代。

AI 開發的六個層次

工作坊用「開餐廳」的比喻來串聯所有觀念：

你說的話	餐廳比喻	對應概念
「我想吃辣的」	先做一版試吃再調整	Vibe Coding
「宮保雞丁，不要花生，少油」	講越具體，出餐越準	Prompts
「這是川菜館，大火快炒」	廚房規矩寫好	Project Instructions
食譜 + 檢查點 + 工具清單	標準作業流程	Skills
接上供應商、倉庫、外送系統	對外接口	MCP

Prompts — 你當下怎麼開口

你對 AI 說的每一句話都是 Prompt。描述越具體，AI 的結果越接近你要的。

同一個需求，不同說法差很多：

	Prompt	預期結果
❌	「改好一點」	AI 不知道要改什麼
⚠️	「UI 醜醜的，幫我改」	AI 隨便改，可能不是你要的
✅	「把背景改成草地主題，地鼠換成卡通風格，按鈕加圓角和陰影，被打到時要有特效，游標變錘子」	AI 精準執行

Project Instructions — 讓 AI 先了解你的專案

在專案根目錄放一個專案指引檔（Codex 用 AGENTS.md），AI 每次開工都會自動讀取，不用每次重講。

# 打地鼠遊戲

## 技術棧
HTML + CSS + vanilla JavaScript，不用任何框架

## 規則
- 所有文字使用繁體中文
- CSS 使用卡通風格，圓角 + 明亮配色
- 每次修改後要能直接開 index.html 測試

寫一次，全團隊受益。

Skills — 讓 AI 按照流程做事

把常見工作流程寫成可重用的能力，讓 AI 在需要時套用。例如建立一個 code-review Skill，每次做收尾檢查時自動執行：

檢查有沒有 console.log 殘留
確認所有文字都是繁體中文
測試遊戲能不能正常開啟
列出這次改了哪些檔案

不用每次重複交代，寫一次就能重複使用。進一步還可以安裝 Superpowers 這類整套技能包，直接取得 brainstorming、TDD、code review 等常見 workflow。

MCP — 讓 AI 連接外部工具與資料

讓 AI 不只看你貼的內容，還能連到外部系統查資料、讀文件、做操作。例如：

連 GitLab → 讀 Issue、MR
連 JIRA → 讀 Ticket
連 Telegram → 收發訊息

AI 從「只會聊天」進一步變成「能查、能讀、能動手做事」。

補充觀念

Context — AI 看到的全貌

每次你跟 AI 對話，工具會整理相關的 Context 給它：

你的 prompt + 對話歷史 + 相關檔案內容
+ 專案指引檔（如 AGENTS.md）
+ 需要時載入的 Skills
+ 呼叫 MCP 後取得的結果

Context 越大通常越慢、越貴；對話越長，前面的重點越可能被稀釋。所以：講重點、必要時開新對話、不要把什麼都塞進去。

Models — AI 的法術強度

不同模型像遊戲裡不同等級的法術：

法術等級	感覺	適合場景
小招級	最快、最省	整理文案、格式修正、簡單問答
主力技	速度和品質平衡	日常 feature 開發、大部分工作
大招級	處理難題比較穩	卡很久的 bug、架構設計、複雜重構

原則很簡單：簡單事別亂開大招，殺雞不用牛刀。同一個模型也有不同的推理程度（蓄力時間），蓄力越久答案通常越完整，但也更慢更貴，不是每次都要拉滿。

Token — AI 的魔力值

Token 是 AI 處理資訊的計量單位。你講得越多、AI 回得越多、對話越長，消耗就越大。強模型、長對話、重工具使用通常都更耗資源。所以：講重點，少廢話，卡住就開新對話。

實作心法

選題三判準

小 — 單一功能、單一 bug、單一整理任務
清楚 — 你能用一句話說清楚要它做什麼
可驗收 — 能用測試、畫面、或 checklist 判斷結果

開口模板

工程師：「這是我的小任務：____。請你先做第一版，如果需要修改程式碼就直接改，最後告訴我怎麼驗收。」

QA：「這是我要測的功能：____。請幫我整理成 test checklist 或 bug report，格式要清楚、可直接拿去用。」

BA：「這是我的需求描述：____。請幫我整理成 user story、acceptance criteria，並指出哪裡還不夠清楚。」

卡住時怎麼接著問

「測試失敗，錯誤如下，請修到通過：____」
「結果跟我預期不同，差異是：____」
「先不要一次做完，請拆成 3 個步驟」
「先告訴我你準備怎麼改，再開始動手」

安全提醒

AI 不是保險箱，以下內容不要貼給 AI：

類型	範例	風險
機密程式碼	核心演算法、未公開功能	敏感資訊送進第三方服務
客戶資料	個資、交易紀錄	違反隱私法規
認證資訊	API key、密碼、token	外洩即可被利用
內部文件	未公開的商業策略	競爭資訊外洩