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AI輔助後端開發：如何利用Claude工具從0開始撰寫一個專案

目次

AI開發實戰：用 Claude 打造穩定又高效的後端開發流程

在網站專案開發裡，AI 工具就像是一台能瞬間加速的渦輪引擎。當我們在規劃客製化系統時，Claude 這類生成式 AI 能幫忙梳理需求、補齊程式樣板、甚至提前發現潛在錯誤。那種「一口氣推進整個開發進度」的感覺，真的很像多了一位不眠不休的資深助理。
不過我們也發現，AI 會放大團隊的習慣：如果需求模糊、規格鬆散或測試沒設好，AI 只會更快地把問題送上線。關鍵不是「會不會用 AI」，而是「懂不懂得讓它聽話」。我們在內部實驗時發現，只要有清楚的規範與驗收流程，Claude 的輸出品質會高得驚人。
接下來，我會分享我們如何從零開始，用 Claude Code 建立一個完整的後端開發流程——從需求拆解、架構設計，到提示詞與規範檔的設計。這不只是讓 AI 幫你寫程式，而是讓它成為能被管理的開發夥伴。

從白紙到上線：AI 輔助後端開發的四個階段

當我們用 Claude 協助網站專案開發時，流程其實可以拆成四個穩定可控的階段：需求梳理 → 架構設計 → 實作與測試 → 重構與交付。這樣做的目的，是讓 AI 不只是幫你補程式碼，而是參與整個工程決策，並維持跨檔案、一致性的邏輯。

第一階段：需求梳理

在第一階段，我們通常從「一句模糊的客戶需求」開始。舉例來說，客戶說：「我要一個會員登入系統，可以串金流。」這時，我會先讓 Claude 幫忙把這句話拆成可驗收的工單：使用者故事、完成定義、邊界條件。接著請它整理成功能清單與 API 端點草案，再產出三份核心文件：requirements.md（需求）、design.md（架構）與 tasks.md（任務）。這樣的起手式有點像畫出專案的地圖，能大幅降低一開始「直接開寫」導致的重工風險。

第二階段：架構設計

第二階段是架構設計。這裡 Claude 的角色比較像「建議顧問」，而不是「全自動設計師」。我們會請它提出 2～3 種架構方案，列出各自的優缺點與維護成本，再由工程師進行最後決策。舉例來說，它可能會建議使用微服務架構，但我們考量預算與流量後選擇單體式；接著由人補上非功能性需求，例如安全性、延遲容忍度與維運策略。這樣能兼顧速度與專案品質。

第三階段：實作與測試

第三階段則進入實作與驗收。我們習慣讓 Claude 先生成能跑的雛形，包括資料結構、錯誤處理與測試範例。每次改動都先讓它列出「會變更哪些檔案」，再逐步輸出 diff，這樣人類工程師就能檢查每一步是否安全。當專案變大時，我們還會請它分析呼叫鏈與資料流，協助快速鎖定 bug 或依賴風險。

第四階段：重構與交付

最終，重構與交付階段會整合多個 AI 子代理。舉例：一個負責 API 契約、一個專管測試覆蓋率、另一個檢查重構品質。透過這樣的分工，整個開發流程就能被紀錄、回溯、甚至自動稽核。這不是單純讓 AI 幫你寫程式，而是把 AI 變成「工程產線的一部分」。

寫給 AI 的「程式語言」：如何設計高品質提示詞

在我們的網站專案中，AI 實際能幫上多少忙，往往取決於「你怎麼開口」。很多人以為只要丟一句「幫我寫登入 API」就行，結果生成的程式碼看起來能跑，卻沒辦法真正上線。久了你就會發現，AI 不怕麻煩，它怕的是「模糊」。
我們後來整理出一套好用的提示架構，讓 Claude 的輸出更穩定、可驗收。基本公式是五個區塊：角色（Role）→ 任務（Task）→ 上下文（Context）→ 限制（Constraints）→ 輸出格式（Output）。這就像在跟新人溝通工作：你得先告訴他身份、要做什麼、參考什麼、有哪些規則，最後要怎麼交件。
舉個例子，我們在開發留言系統時，會這樣開指令給 Claude：

角色（Role）：你是資深 Laravel + Vue 全端工程師
任務（Task）：為留言功能新增圖片上傳，後端需更新 API、資料庫與測試
上下文（Context）：專案使用 Laravel 11 / Vue 3 / MySQL，相關控制器是 CommentController::store()
限制（Constraints）：遵守 PSR-12、不得硬編碼密鑰、統一走集中式錯誤處理、使用結構化日誌、每次變更都以 diff 呈現
輸出格式（Output）：
1. 先列出將變更 / 新增的檔案清單
2. 逐一輸出檔案 diff（Markdown code block）
3. 最後附上回滾步驟與測試指令
 
這樣的提示結構不只讓 AI 的回答更乾淨，也方便後續審查與版本控制。我們甚至會把常用的提示（例如新增功能、修錯、補測試、產生 commit message）都收進團隊的 Wiki 裡，變成一套標準模板。當大家都用同一種語言跟 AI 對話，結果會穩定得多。
在更進階的情境下，面對多步任務，我們會用「分階段提示」策略：
① 先讓 AI 列出步驟與潛在風險；
② 再只執行第一步，顯示會修改的檔案與原因；
③ 最後才生成完整 diff 並附上回滾方式。
這樣人就能在每個節點進行審核，不怕 AI 一次改太多。
最後，記得把這些提示語放進版本控制，例如 prompts/ 目錄或 Wiki。這樣當新成員加入時，就能快速上手，也確保整個團隊與 AI 的互動一致、可追溯。

建立 AI 可理解的規範檔：讓 Claude 成為團隊的一員

在我們的網站開發流程裡，Claude 不只是「生成程式碼的工具」，而更像是一位需要閱讀文件的工程師。它的輸出品質，取決於我們是否提供了清楚、可機器理解的規範。
我們會在專案根目錄放幾個關鍵文件，讓 Claude 每次參與開發時都有一致的參考依據：
  • CLAUDE.md：AI 的作業守則與開發原則
  • ARCHITECTURE.md：系統架構與模組邊界
  • CODING_GUIDELINES.md：命名規範、例外處理、日誌與安全規則
  • SECURITY_POLICY.md：敏感資料、金鑰與權限模型的防護原則
  • TESTING.md：測試覆蓋率與整合測試規範
這些文件看似寫給人看，其實也是 AI 的「長期記憶」。舉例來說，我們會在 CLAUDE.md 裡明確寫出：
  • 使用 Laravel 11 為基礎框架
  • 控制器不得直接操作資料層
  • 所有錯誤處理需統一走中介層
  • 日誌以 JSON 格式輸出到 app/logs
  • 禁止使用 eval、exec 等高風險語法
  • 所有模組都必須包含至少一個單元測試
有了這些規範，Claude 在生成程式碼時就能「自我約束」。而 ARCHITECTURE.md 與 SECURITY_POLICY.md 則幫助我們把邏輯層與安全層綁在一起——例如哪個模組能公開 API、哪些資料屬於內部流通。
我們還會在 CI（持續整合）中自動檢查這些規範是否被遵守。像是更新框架版本、調整日誌方案或新增訊息佇列時，CI 會比對規範檔與實際程式結構，確保一切一致。AI 並不會「自動遵守最新規則」，除非你在每次任務中都讓它載入這些文件。
多人協作時，這套規範就像是團隊與 AI 共用的語言。新人進入專案時，先讀這幾份文件，再讓 Claude 依據內容生成程式碼，就能快速上手，減少口頭交接造成的誤差。
最後，我們還定義了固定的回覆格式，例如：「所有變更以 diff 呈現」「新增 API 必須附上介面描述」「每次提交要附安全檢查摘要與測試報告」。當這些規範被嵌進 Pipeline，AI 就能產出符合團隊驗收標準的結果。
總結來說，這一層規範設計讓 AI 不再只是被動接指令，而能主動遵守標準、回報狀態、甚至指出潛在違規。當 AI 能被治理、能被審計，它就真正成為團隊的一部分，而不是一個不受控的外掛。

程式碼的品質風險

在實際的網站專案裡，我們常說：「AI 會加速成果，也會加速錯誤。」這句話一點都不誇張。Claude 或其他生成式 AI 確實能幫我們完成初版功能，但如果沒有明確規範與人工審查，它也會把潛在問題放大十倍。
最常見的狀況，是功能「能用但不穩」。例如變數命名不一致、資料耦合太深、錯誤處理不集中、或是硬編碼了金鑰。這些看似小問題，到了維運階段會變成炸彈。再加上安全性常被忽略——Claude 會盡快讓功能跑起來，但不一定會替你補上防注入、權限檢查或資料遮罩。這些細節若沒明寫進提示或規範檔，AI 通常不會「自動幫你想到」。
另一種風險是架構混亂。AI 一次生成多個檔案時，若沒有事先界定模組邊界、依賴方向與輸入輸出契約，結果常是控制器互相呼叫、商業邏輯散落各地。這也是我們為什麼要求先產出設計草案（ARCHITECTURE.md）再動手寫程式。AI 負責生成、我們負責審設計，這樣分工會讓整體品質穩定許多。
還有測試覆蓋的問題。AI 生成的測試通常只涵蓋順利路徑（happy path），但真實情境裡最容易出錯的反而是「異常情況」。像是空輸入、重複請求、同時寫入資料庫等邊界條件，如果沒有在提示裡要求補測，AI 幾乎不會自己寫。這時，我們會在 TESTING.md 裡明確列出「錯誤碼、授權路徑與邊界情境都必須覆蓋」。
最後一個常被忽略的風險是「技術債」。AI 生成的程式碼能讓專案短期上線，但若缺乏結構一致性或重構機制，很快就會變成難以維護的泥沼。我們在專案中會設定重構準則：每次合併前，Claude 都要提供可回滾 diff 與重構建議，確保改動不會越修越亂。
簡單來說，AI 不會破壞品質，但它會誠實地反映你流程的鬆散。只要規格、審查與測試都在位，AI 反而能幫忙提前暴露問題。這就是為什麼我們說：AI 能放大速度，也能放大責任。

結語：讓 AI 成為可靠的開發夥伴，而不是不定時炸彈

AI 確實能讓後端開發的節奏快上好幾倍，但我們在專案中學到的關鍵是：「AI 不是自動駕駛，而是助攻器。」Claude Code 能幫我們加速需求整理、補齊樣板、甚至生成測試，但要讓這些成果進得了生產線，就得靠嚴謹的規格、標準化的提示語，以及穩定的驗收流程。
我們現在的做法，是讓 Claude 負責那些重複性高、可自動化的任務，例如程式樣板、單元測試、自動重構等，而把架構設計、安全策略與邏輯判斷留給人。這樣的分工能確保專案品質，同時保留 AI 的高效率。
從需求 → 設計 → 任務 → 驗證的流程中，我們會用各種自動檢查層（lint、測試、SAST、DAST、PR review）把關，每一步都可追蹤、可回滾。這不僅提升穩定性，也讓每位開發者都能清楚理解「AI 幫了哪裡、人要檢查哪裡」。
最終的目標不是讓 AI 幫你取代開發流程，而是讓它變成有紀律、有規範、能審計的助理。當你能以小步快跑、可追溯的節奏運用 Claude，AI 放大的不只是速度，更是團隊的專業成熟度與長期維運力。

FAQ：AI 輔助後端開發常見問題

1. Claude 在後端開發中可以取代工程師嗎？

不行。Claude 的定位是「輔助開發」，而不是取代人。它能幫忙整理需求、生成樣板程式、補測試或審查程式碼，但最終的架構決策、安全把關與整合仍需由開發團隊負責。我們通常讓 AI 處理重複性高的部分，讓工程師專注在判斷與優化。

2. AI 開發會不會讓專案品質下降？

只要流程設計正確，品質反而會更穩定。AI 的輸出速度快，但也會放大需求模糊、規格鬆散或測試不足的問題。若結合明確的規範檔（例如 CLAUDE.md、CODING_GUIDELINES.md）與人工審查機制，AI 生成的程式碼品質可以非常穩定。

3. 我們要怎麼開始使用 Claude 進行專案開發？

建議先建立一套「AI 開發環境」，包含專案規範文件、提示詞模板與測試流程。
例如：
  • 在專案根目錄放入 CLAUDE.md 作為 AI 指引
  • 使用固定提示格式（角色、任務、上下文、限制、輸出）
  • 把輸出結果以 diff 格式審查後再合併
    這樣 Claude 才能在每次對話中保持一致性，並融入開發工作流。

4. Claude 和 ChatGPT、GitHub Copilot 有什麼不同？

Claude 的強項在「結構化輸出」與「上下文記憶」。
在多檔案、複雜架構的網站專案中，它能理解需求文件與程式脈絡，並輸出可直接審核的差異檔（diff）。相對地，ChatGPT 比較適合短篇指令回應，而 Copilot 擅長即時補程式碼。若要從 0 到 1 建構專案架構，Claude 通常更有優勢。

5. 網站設計公司導入 AI 開發有什麼實際好處？

最大的效益在「速度」與「一致性」。
AI 能加速需求轉規格、快速生成雛形、並自動產出測試檔。對網站專案來說，這能縮短初期開發時間、提升代碼一致性，並減少重工。更重要的是，透過明確規範與自動化測試，整體品質不但不降，反而更可控。
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