極點宏觀｜Financial Cloud Cloud · AWS Amarathon 2025
極點宏觀｜Amarathon 2025 回顧 35：透過規格驅動開發，從 Vibe 走向可行方案
AI 正在改變軟體
● 2023：協助開發人員更快速地撰寫程式碼
● 2024：產生更大段的程式碼並回答問題
● 2025：在 human in the loop 的情況下端對端完成開發工作
AI 開發面臨的挑戰
● 擴大 AI 開發規模：AI 程式設計工具擅長小型工作，但面對複雜專案時可能失敗
● 控制能力有限：現有工具讓人難以與 agent 協作及管理 agent
● 程式碼品質：要讓專案從概念驗證走向正式環境，同時維持品質控管，會變得愈來愈困難。
Vibe
● 快速、對話式的程式碼產生（CHOP）
● 反覆來回迭代
● 短暫性
● 單一時間點的 prompt
● 暫時性 context
邁向規格驅動開發之路
良好實務
● 拆解大型問題：開發人員學會如何手動將大型問題拆解成較小單元，並以增量方式建置
● 具體且清楚：要引導 AI 程式設計助理產生良好輸出，精確與清晰至關重要
● Context 與 Prompt Engineering：提供正確的 context，是產生一致性與控制能力的關鍵
Taskmaster
● 搭配 Clauide、用於 AI 驅動開發的工作管理系統，設計上可與 Cursor AI 無縫搭配
[ 1 ] 文件：
● 設定指南：設定環境變數並自訂 Task Master
● 教學：開始使用 Task Master 的逐步指南
● 指令參考：所有可用指令的完整清單
● 工作結構：瞭解工作格式與功能
● 互動範例：常見的 Cursor AI 互動範例
● 移轉指南：移轉至新專案結構的指南
[ 2 ] Cursor 1.0+ 快速安裝（一鍵安裝）：
● 按一下複製按鈕（程式碼區塊右上角），再貼到瀏覽器中：cursor://anysphere.cursor-deeplink/mc/install?name=taskmaster-aiconfig-eyJjIjI1biWSkI 1joibnB4I
● 注意：按一下連結後，仍需將 API key 加入設定。此連結會使用 placeholder key 安裝 MCP server，您需要將其替換成實際的 API key
[ 3 ] 需求：
● Taskmaster 的數個指令會使用 AI，而這些指令需要另外的 API key。只要加入 API key，就能使用不同 AI 供應商提供的各種模型。例如，若要使用 Clauide 3.7
從容程式設計理念
● 不要帶著壓力寫程式碼，而要有結構。
● 不要帶著雜訊撰寫 prompt，而要有意圖。
● 建置不只要快，更要有流暢節奏。
Chat 對開發工具而言是不良的 UI 模式
● 程式碼迫使人類精確表達。這是好事 — 電腦需要精確性。但這也迫使人類像機器一樣思考。
● 數十年來，我們試圖透過讓程式設計對人類更友善來解決這個問題。更高階的語言、視覺化介面。每一步都有幫助，但我們仍在將人類的想法轉譯成電腦指令。
● AI 原本應該改變一切。終於，純英文可以成為一種程式語言 — 一種每個人都已經會的語言。沒有語法、沒有規則，只要說出想要什麼。
● 第一波 AI 程式設計工具浪費了這個機會。它們做出吸睛的展示，卻產生垃圾軟體。人們稱它們「非常適合製作原型」，意思就是「不要把它用在任何真實用途上」。
● 許多人責怪 AI 模型，認為只要讓模型變得更聰明即可。這是錯的。沒錯，更好的 AI 能更準確地猜測您的意思。但在建置嚴謹的軟體時，需要的是更好的方法。
書面規格讓人們達成共識
● 使用 EARS notation 有助於為底層提供精確且結構化的指示
什麼是規格驅動開發？
● 規格驅動開發：先釐清再寫程式碼、反覆精進、透過持久性文件產生程式碼
● 投入時間瞭解您試圖建置的內容
● 反覆迭代並記錄您試圖建置之內容的演進
● 從短暫的 chat 轉向可與利害關係人分享的持久性文件
規格驅動開發
● 定義願景：建立清楚的需求與設計規格。
● 做出架構決策：預先選擇技術、模式與方法。
● 帶著 context 實作：使用 AI 產生符合書面規格的程式碼。
Vibe
● 透過 prompt 追逐實作結果
● 快速、對話式的 AI 程式碼產生（CHOP）
● 反覆來回迭代
● 短暫性
● 單一時間點
規格驅動
● 專注於前期規劃與意圖
● 將要求拆解成個別工作
● Steering document 為 agentic 提供基礎
從原型到正式環境的 AI IDE
● Kiro 透過規格驅動開發為 AI 程式設計帶來結構，協助您發揮最佳表現。