如何利用 AI 改善團隊協作與效率

我們這幾年在接觸專案時，能明顯感受到整個產業被 AI 推著往前走。從設計師、前端工程師到專案經理，大家幾乎都在用不同形式的 AI 工具輔助日常工作。
根據《2025 DORA 報告》，超過九成的開發者已把 AI 納入工作流程，Stack Overflow 的最新統計也指出，有七成工程師覺得 AI 讓開發速度明顯變快。

這股變化對團隊協作的影響其實比想像中更深。當 AI 不再只是輔助寫程式，而是能協助文件整理、代碼審查、甚至協調專案節奏時，設計端與開發端之間的界線開始模糊。懂得如何把 AI 融入流程的團隊，往往能在效率與品質間取得最理想的平衡。

參考資料：How are developers using AI? Inside our 2025 DORA report

AI 讓設計稿直接變成前端程式，團隊溝通省下一大半時間

以前我們在做網站設計專案時，最花時間的階段往往不是開發，而是「設計轉前端」。設計師交稿後，前端工程師還得反覆切版、對細節、調整排版比例，常常一個按鈕的陰影就來回改三次。
現在有了像 Figma Make 這類 AI 工具，流程真的不一樣了。只要輸入設計概念或簡短描述，AI 就能直接生成互動設計稿，甚至輸出可用的 React 或 Vue 程式碼。我第一次試的時候，光看到它自動生成乾淨的 CSS 結構就有點驚訝。
這不只是節省時間而已。當設計師能自己快速產出可執行的介面，團隊的溝通自然變得順暢。工程師可以更專注在功能邏輯與使用者體驗上，不再被重複的切版工作綁住。整個開發節奏也變得更貼近「設計與開發一體化」的理想狀態。

AI Code Review：讓程式審查更快、更精準，也更安心

身為網站開發團隊，我們最怕的不是寫錯程式，而是錯誤沒被發現。以前 Code Review 主要靠工程師互相檢查，但每個人習慣不同，難免有疏漏。現在我們開始導入 Sentry 的 AI Code Review 功能後，整個品質控管變得更有依據。
這套 AI 系統會在 Pull Request 階段就主動分析程式邏輯，預測潛在錯誤，甚至自動產生單元測試。我印象最深的是，它會標出「可能引發效能瓶頸的段落」，有點像一個不會疲勞的資深工程師。
不過導入後也學到一件事：AI 雖然能加速審查，但也容易產生重複或冗長的代碼。GitClear 去年的研究顯示，AI 生成的重複程式碼量比前一年多出四倍，這提醒我們在享受速度的同時，也要建立嚴謹的重構與模組化規範。
我們在公司內部試用時，平均程式審查時間縮短了約三分之一，Bug 回報也明顯減少。有人開玩笑說：「AI 是團隊裡唯一不請假、不抱怨的同事。」但我們更看重的，是它幫助我們把注意力放回真正的創造與設計。
參考資料：
Sentry Announces AI Code Review
AI Copilot Code Quality: 2025 Look Back at 12 Months of Data
 

AI 知識庫：讓團隊的經驗不再散落各處

如果你待過設計或開發團隊，大概都體驗過「找不到文件」的混亂。版本舊了、資料夾亂了、負責人離職後什麼都不清楚。
我們以前在交接專案時，常常得靠 Slack 訊息、Notion 筆記和 Google Drive 一起拼湊背景。
後來我們試了 NotebookLM，整個知識管理方式變得完全不同。它可以把 PDF、Google 文件、程式碼註解，甚至 YouTube 教學影片整合起來，AI 會自動幫你歸納內容、建立知識庫。團隊成員只要輸入問題，例如「上次客戶首頁動畫的設定在哪裡？」AI 立刻從文件中抓出相關段落並給出答案。
這種方式最大的改變是「知識變得活起來」。不是放在資料夾裡就算完成，而是隨時能被查詢、被應用。對新進人員來說，這也像一個會聊天的資深同事，能快速補足專案脈絡，讓上手速度快很多。

AI Mentor Bot：讓新人訓練更流暢，但仍保有人味

我們自己在帶新人時，最常遇到的問題就是「重複解釋」。同樣的設計規範、客戶需求、甚至文件路徑，幾乎每個人都要問一遍。這在遠距工作或跨國專案中尤其明顯。
後來我們試著把這些內容整合進自家的 AI Mentor Bot。只要把設計手冊、流程文件、常見問題上傳到 NotebookLM 或內部 AI 系統，新人就能直接透過聊天問問題。像是「這個專案的網頁字體大小有固定規範嗎？」AI 立刻從文件裡找出答案。結果整個培訓過程順得多，也讓資深同事終於可以專注在實作上。
但我們也很清楚，AI 只能處理「資訊型」問題，像文化融入、設計品味或與客戶互動的拿捏，還是得靠人教。現在我們的做法是：AI Mentor Bot 負責解答、指引方向，人類 Mentor 負責經驗傳承。這樣的搭配讓訓練更快，但不失人味。

導入 AI 也要顧風險：品質、資安與技術依賴的拿捏

AI 工具讓我們的開發流程更順，但也不能忽視潛在風險。就像 GitClear 報告指出的，AI 協作後重複程式碼的比例明顯上升，而 Sentry 也提醒過，AI 生成的程式可能藏著不易察覺的漏洞。對網站開發公司來說，這些小錯誤有時會直接影響專案上線品質。
最常見的幾個風險我們都遇過：

風險類型	實際情況	我們的解法
程式碼品質下降	AI 自動生成的段落重複、命名不一致	制定統一代碼風格＋定期重構規範
資安漏洞	團隊誤把內部代碼上傳到公開 AI 平台	使用內部部署模型或私有 API
資料外洩	將內部程式碼或客戶資料輸入公開的 AI 平台有風險。	採用私有部署或遵循數據治理政策；避免上傳敏感資料。
技術依賴	開發者過度依賴 AI 提示而忽略基礎邏輯	定期進行原理學習與程式挑戰
工具綁定	商業方案不相容，導致難以切換	優先選擇開源或支援 API 的平台

我們後來的心得是，AI 的導入應該像設計流程一樣，有明確規範與回饋機制。當 AI 幫助我們節省時間的同時，也要留一部分人力在「檢查與優化」這個步驟。這樣一來，才能確保效率與品質都能長期維持在安全範圍內。
參考紀錄：
Even the Inventor of ‘Vibe Coding’ Says Vibe Coding Can’t Cut It

AI + 人類共創：未來的網站開發團隊會長這樣

我們這幾年在實際操作專案時，越來越清楚一件事：AI 並不是來取代人，而是幫人把重複、瑣碎的部分自動化。真正的價值在於，AI 幫我們騰出時間，去思考更重要的設計與策略決策。
像我們的網站開發流程，現在已經能串起一整條 AI 協作鏈：
設計 → 自動生成前端程式 → AI Code Review → 文件歸納 → 安全監控 → 新人培訓。
從 Figma Make、Sentry，到 NotebookLM，每個工具都在不同節點發揮作用，彼此銜接得越好，整個專案的節奏就越順。
未來的開發模式不再是「AI 對人類」，而是「AI 與人類並肩」。
AI 幫我們處理大量資料、生成初稿，人類則專注於驗證、整合與創造。這樣的組合讓效率與品質都能兼顧，也讓我們有更多心力去優化網站體驗，打造更直覺、流暢的使用介面。

常見問題（FAQ）

 

Q1. AI 協作工具真的能提升團隊效率嗎？

可以，但關鍵在「怎麼導入」。我們在專案中發現，AI 工具（像 Figma Make、Sentry、NotebookLM）能自動處理重複工作，例如切版、程式審查或文件整理。這不只是節省時間，也減少人為溝通錯誤。重點是要先釐清團隊流程，再決定 AI 要介入哪個環節。
 

Q2. AI Code Review 和人工審查有什麼不同？

AI Code Review 可以快速掃描程式邏輯、找出潛在錯誤或效能問題，但它不具備人類的設計判斷力與經驗。我們的做法是「AI 先過一輪、工程師再人工驗證」，這樣效率提升三成以上，品質也更穩定。
 

Q3. NotebookLM 這類 AI 知識庫工具適合哪種類型的團隊？

特別適合需要頻繁交接或文件量大的團隊，例如網站設計公司、行銷部門或開發團隊。它能把文件、影片、筆記整合成一個 AI 知識庫，新進人員或跨部門成員只要提問，就能立即獲得整理後的答案，省下大量找資料的時間。
 

Q4. 導入 AI 後，會不會有資料外洩或品質下降的風險？

確實，如果把內部代碼上傳到公開平台，就可能造成資安問題。我們建議使用 私有部署的 AI 模型，同時建立代碼重構與審查規範，確保品質與安全兼顧。

Q5. 團隊剛起步，要怎麼開始導入 AI 協作？

建議先選一個影響風險低、成效明顯的環節試行。像「程式審查」或「文件管理」這兩個部分最容易看到效果。導入後，再逐步擴展到其他流程。重要的是把 AI 工具納入既有的專案規範中，而不是額外分開操作。