現在網路上最不缺的，就是 AI 很強、AI 很快、AI 很會 XXX 的內容

我在 YouTube 已經拍了十幾支用 AI 寫程式的教學影片。

通常會用「一個技術，搭配一個專案」的方式來分享，因為這樣比較容易讓大家快速認識某個工具，也能實際做出一個具體成果。

但這樣的方式雖然適合幫大家理解單一主題，卻不一定足夠應付真實工作情境。

因為回到工作現場後，你遇到的不會只是某個技術點。

你會同時碰到前端、後端、資料庫、權限、測試、版本控制，還有整個協作流程。

遇到問題時，很多人以為是 Prompt 下的不夠好、工具沒選對，

但我在幫企業培訓的時候，發現真正卡住的原因是：「不知道如何把學會的技巧整合運用。」

---

這也是我決定開這堂課的原因。

因為我覺得如果沒有搭配一個完整的專案，就算學到了某個工具，也不一定知道如何把它應用在實務上。

所以在課程中，我會帶大家從需求、規格、生成、驗證、測試，到最後的 CI/CD，完整走完。

你會看到的，不只是某個技巧怎麼用，而是當這些東西導入工作流後，專案是怎麼運作的。

而這些調整，也不是我憑空想像出來的。

其實拍完影片後，我都會收到不少觀眾的留言；再加上這段時間做企業內訓，也接觸到很多不同背景的學員。

有人本來就有資工背景，但不知道怎麼將 AI 導入工作流；也有人對很多技術名詞感到陌生，但又真的想學。

這些回饋對我幫助很大。

它讓我了解大家缺的，不一定是再多一個工具，而是需要有人把使用 AI 開發這件事，用更完整、更白話的方式講清楚。

所以這次課程中，我也把很多在影片裡來不及講深、講完整的內容，整理進課程裡。

像是安裝流程、名詞解釋、為什麼用這個技術、為什麼這個階段要這樣做。

因為我不希望這堂課只有本來就有基礎的人才跟得上。

我更希望，就算你是初學者，也能在實戰的過程中認識整個脈絡。

---

現在網路上最不缺的，就是 AI 很強、AI 很快、AI 很會 XXX 的內容。

但真正實戰過的人都知道，難的從來不是把東西生出來，而是當需求改變、功能增加後，這個專案還能不能持續擴充、穩定維護。

所以這堂課，我想講的不只是「怎麼把功能做出來」。

而是怎麼把 AI 放進一套可維護、可驗證、可持續擴充的工作流。

這也是為什麼我會分享 OpenSpec、Agent Skills、單元測試、CI/CD、Git Worktree 這些內容。

不是因為它們聽起來比較厲害，而是因為它們剛好都在處理實務中最容易被忽略、人類最不想做，但往往最容易出問題的地方。

這堂課，就是我這一路拍片、實戰、收集回饋後，整理出來的一個答案。

如果你想學的，不只是「AI 能不能幫我做點什麼」，而是「我怎麼把它放進自己的工作流裡」，我相信它會對你有幫助。

• 📌 專屬折扣碼: DEANONLY
• 👉 課程詳情：https://tibame.tw/Zmnts