如果要問我，前兩篇的「FDT｜和 AI 一起做專案」的故事，是從哪一天開始的？ 答案其實不是寫下第一行程式碼的那一天。甚至不是我第一次讓 AI 幫我寫程式的那一天。 真正的起點，大概是在 2026 年 3 月中末。 隨著當時的 Coding AI Agent 系列工具，如火如荼地席捲整個軟體開發工程業界，我非常認真地理解到： 「未來的軟體開發，一定不再是工程師自己一行一行把程式碼硬寫出來，而是由人負責定義問題、設計系統、做高階決策，再讓 AI 大量參與設計、實作與驗證。」 那麼，現在的我，有沒有辦法真的走一次這樣的流程？ 距離上一次換工作真的有點久了，是時候該來展開下一項個人求職專案計畫了。 我想做的，不是一個拿來展示 AI 寫了多少程式碼的小玩具。而是一個真正可以拿來當作下一階段求職作品、同時也能拿來驗證自己是否具備「AI 協作開發」能力的個人技術專案。 那時候的我，其實有一點天真。我一直相信一件事情： 「沒有什麼知識與技術，是找不到公開資料學習的。差別只在於，你有沒有心，以及有沒有時間。」 於是我沒有先買訂閱任何的付費版AI方案，而是很自然地拿 Gemini、GPT、Claude 的免費網頁版開始。一開始，其實沒甚麼問題的，直到…… ________________________________________ # 從「請 AI 幫我想」開始，一切看起來都很順 最初的工作其實相當單純：蒐集專案需要的技術素材、找文獻、整理資訊、比較不同方案、分析題目、界定專案範圍，再請 AI 幫忙把想法整理成一份初步的專案設計。 這個階段，我覺得 AI 幾乎像是一個隨時可以討論事情的研究助理。我丟資料進去，它幫我整理。我提出一個想法，它幫我拆解。我不知道某個技術應該怎麼選，它可以一次列出好幾條可能的路徑。甚至連原本需要花很多時間讀完，再慢慢整理脈絡的資料，也可以先讓 AI 幫我做第一輪濃縮。 所以我很快就產生了一個錯覺： 「既然連專案設計都可以這麼快，那接下來的實作應該也不會太難。」 問題從這裡開始，因為專案一旦真的開始變複雜，事情就不再只是「回答得對不對」。 ________________________________________ # 當專案開始長大，聊天視窗開始裝不下整個專案 隨著設計逐漸深入，原本的一份草稿，慢慢變成一整組文件。主專案文件、細節附件、參...