就是有你這種不懂的人，他才要再寫一篇。
https://antirez.com/news/159
我幫你畫重點
"I'm a programmer, and I use automatic programming. The code I generate in this way is mine. My code, my output, my production. I, and you, can be proud."
我知道你不懂，但我簡單形容一下。在目前的ai興起之前，有一種叫autocomplete的功能，他認為現在的ai是幫他autocomplete更長的程式碼，但所有都是他的想法，不是ai的next-token prediction.
是Redis不是Radis。
我一直強調ai是有用的，但不是你或那些ai公司講的那樣。
※ 引述《yamakazi (大安吳彥祖)》之銘言：
: Radis之父薩爾瓦多
: 算大神級的人物
: 去年五月說AI遠遠落後人類
: https://i.imgur.com/1AnNCOT.jpeg
: 前幾天改口說他已經把所有代碼交由AI寫，除錯也是
: 說手工寫代碼省省吧
: 只差沒說手工寫代碼的都傻子
: https://i.imgur.com/bWYyUK3.jpeg
: 這邊有原文，不算太長
: https://antirez.com/news/158
:

我搞不懂y大到底要洗幾篇，版主不管一下嗎-.-一直發表一堆低智商的文章看了有夠煩 有完沒完阿

管啥 板規又不禁止發產業相關廢文

也是，只能無視或是別看了

還有你的K大神已經開始八成用AI了

可能他需要這樣來證明自己的價值吧？

https://i.imgur.com/A0yqG4U.jpeg你的kar 大神也開始八成用ai了，不是自動補全，是用agent對啊管啥，我又沒違反版規Radis 根本沒提到自動補全吧，automatic programming 不要自己腦補成自動補全那個功能。搜尋你那篇整篇沒提到autocomplete，是automatic programming ，不要偷換概念XD

反正板上水量這麼少 真的沒差

人家kar神都說了，他原本都用自動補全而已，現在八成都用agent了

Karpathy不是用agent。從他的文章來看，他只是用prompt。Karpathy是ai大神但不是coding大神。他很有趣的是，發明vibe coding這個詞，但ai programming他很落後，明明他ai業者，他應該是要走在前面。

又再腦補，人家原文都說他在用agent了https://i.imgur.com/geEHUfS.jpegClaude code本身就是agent，你對agent 下提示詞就是在使用agent，下完提示詞後這個agent會自動幫你改代碼以前還要複製貼上，現在不用，才叫agent為何會把使用agent腦補成使用提示詞和自動補全，可見真的不懂的是你你該不會還停留在把代碼複製貼上到網頁對話框的年代吧？

就算取代100%的coding 那也只佔工程師30%的工作而已

就我用了 3個月的經驗 我覺得把他講成 auto complete 有點不太正常

提示詞現在大家都包成技能了，自動補全根本沒人用了，會講這兩個表示他真的不懂

不會全部包成技能 用在agents.md更有用

比重完全錯了，不只30%，而是超過80%，你認為的30%是因為你以前思考過程需要想架構與程式碼，這部分完全跳過，變成只需要設計。這省的時間不是單單30%。

也可以，但就是不會有人再用自動補全和提示詞

想架構比實作麻煩多了

不過我是覺得原po不用一直講啦，少點senior踏入來搶市場不是更好，讓他們活在原地就好XD

不同domain差很多 LLM最會寫的是Web

想架構也可以叫AI想，省的時間更多，會說要自己想架構的一定沒用過agentAi可以想幾個架構讓你挑，列出優缺點給你選，你選完後就沒事了人類現在已經只是AI和現實世界的接口而已，想架構沒人類的事了東尼大講得好，會把agent講成自動補全真的不太正常，而且原作者原文從來也沒講過自動補全這個詞

不同領域差很多 不用直接貼別人沒在用的標籤自己用的side project會要AI給方案 架構也不用想

放心啦，我講了三個多月了，不會用的還是不會去用Coding 不都是同個領域？連兩個不同領域的大神都投降用agent了，我也好奇到底什麼領域不能用？護城河應該很深可以加入看看你的「想架構」其實可以變成跟agent對話，對話可以打造精煉想法，自己在腦袋裡面想的東西只是閉門造車。

能用agent取代的東西早就花時間讓他取代我了

那什麼不能取代的，可以請你提供細節看看嗎？我也很好奇什麼架構不能取代？

商用架構可以叫AI想？哈哈哈哈有夠好笑大概是個寫function 的咖在這裡嘴架構

哪個商用架構這麼高大上不能用ai想，拜託快告訴我從以前到現在很多人說不同領域不能用，但每次我問到哪個領域？用的情況如何？用什麼模型等等，全部沒回應一提到不適用領域的ai使用細節, 人就全部消失

講出來就會透露在哪個領域的公司工作了

別浪費時間跟他槓了啦 發一堆廢文含金量為0 他那一大串結論就是AI無敵+我好棒棒 回他文的都有料多了分享AI使用現況與痛點

不能講那就別講了唄

為什麼要告訴你？為什麼要有作品讓你們看？

1faC1r96 這一篇後半段，DrTech，kaltu兩位大大，有點一些領域［第一次用 clude code 就撞牆］那篇

每個資深的人都在不同公司負責不同領域的產品，產出都是屬於公司資產，誰會告訴你們這些講笑話的人？講笑話就認真搞笑，架構不是你摸的，孩子

不能講就不要講，真的不勉強XD那篇我看了，直接把那篇連結拿去問AI，都說評價不準確過時了

沒注意到連 Redis 都拼錯，真的超好笑的。真理越辯越明

只有這些領域才不適用AI拼錯就拼錯，我又不是做這個的，你從沒寫錯字？https://i.imgur.com/2qrLHb8.jpeg

怎麼個不準確法，y大要不要過去講一下這樣比較可能激盪出交集

貼了一堆廢文還自以為很厲害-_-

康樂隊，AI就是個工具，它的運算要有人類提供參數給它

不準確是AI講的不是我講的我沒說我很厲害啊，我本來就碳基小廢物

才有意義，它無法獨立存在。Redis之父講的沒有錯啊。沒有人告訴它目標和驗收標準，沒人修細節，他啥都不是

人類提供參數這句話不太精確喔，AI訓練的時候參數是自己調的，訓練時人類不用介入

你的僱主付錢請你寫程式，就算他從頭到尾完全不介入，那也仍舊是它的產出與產權啊~ 更何況大家多少都會調咧

我又沒說radis講錯，我是說這個人腦補成radis說agent是自動補全是錯的腦補用agent是自動補全和提示詞，這個腦補是錯的，redis從來沒這麼說過，redis連自動補全這個詞都沒寫在文章，結果本文作者自己亂腦補

我來舉一個AI不好用的領域 通訊infra的系統設計通訊infra有3GPP標準文件而且全都適用字句在描述看起來很適合丟給LLM讓他自己去寫扣，滿足3GPP所有的描述但3GPP實務上寫得非常模糊，需要系統設計的人 對於自家系統有一定了解，才能根據3GPP去做新的開發 跟判斷我自己觀察下來，AI在視界的縮放 比人類慢非常非常多舉例來說 使用者端的新功能->看3GPP->看系統->看3GPP這要在 文字敘述，系統，Coding實作 之間頻繁的切換才能做出來的東西 AI就很不適合我自己對AI的感想是，你新建一個Task他視界只會越來越小同一個Task中思維沒辦法做劇烈的轉換阿 如果你要說那是我Prompt下的鳥 沒辦法發揮AI全力也可以 你行你來 弄一個你自己的使用例 來教我怎麼讓AI在自動生扣的時候，保有柔軟的視界切換反正我用起來的感想就是，我叫他著重系統 他寫扣能力就低我叫他著重寫扣，他就開始不鳥系統反覆在那邊指正他哪裡錯 跟他解釋 很鳥喔 另外補充一點 3GPP常有 同一個功能 有兩種不同實作模式甚至更多，不同國家選擇的實作模式不同當然工程師可以指定他用哪個實作模式，但工程師能下正確指令的前提是，工程師要懂AI可能在哪邊出錯啥都不懂 丟給AI亂生，看起來能動就Depoly至少我是不敢不用在那邊吹大神多會用AI 因為就算同一個模型你的AI跟大神AI 產出來的東西 完全不一樣

同一個 task 下他視野會越來越窄 ?.? 這描述挺奇怪的如果你給的 input 都一樣的話他確實不太會有新的東西但通常人還是會看結果給他不同的 input 這時候他行為是可以改變得很劇烈的. 甚至完全變成不同任務都是可以的.你這類問題其實比較適合把它當沙盒 給幾個 input 跟目標的對照組，讓他自己推推看 推完寫把經驗寫成 skill.如果是可重複性的工作啦或者是把以前的實作拿出來給他總結 再以總結結果當基礎也是比較常見的推進方法跟方案

舉個例子，你給他一個Task，他做完初版

另外看 3GPP 不確定是視覺的看 (視覺看用截圖), 還是資料的看 (用文字或byte), 這些如果能轉換成數位訊號, 或者cli化

正常的 code agent 都可以試著呼叫, 然後他們的機器視覺其實還不錯不過前提是 至少要是 opus 4.5/4.6 or openai-codex-5.3

剛好我認識3GPP+AI的專家周伯衡博士，我幫你問問看

他會去改你指出的地方，但這時候的AI 我體感智力下降很多只會專注在INPUT/OUTPUT有沒有對起來 不會去管系統

因為他缺乏 context 吧 他認為的最理想方案通常出現在第一猜 他覺得你這個人類要傻傻地給他不同指令他就會只照你的指令走 XD 這種時候要去找他缺啥 context 幫他補起來

他自己生過的東西，生完就忘 也不會回頭修正

他覺得不重要的事情他就會丟掉 XD 所以控制他認為的重要性也是 context 管理中的重要部分

Yamakazi問完記得版上貼一篇上來所以要管理Context的前提是，使用者要知道該著重在那些部分的程式碼去提醒AI 跟限制AI

嗯啊 使用者還是有工作的不過多數情況下人跟ai的加成比起來還是比純人來做快一些畢竟給指導跟自己幹完所有細節還是有差的 除非封裝得很好

我沒有要討論誰會不會失業 會不會取代 如你說的Context通訊領域的開發Context不是只有程式碼，這就是AI很難自己生出一個像樣產品的領域

你模型用哪個，是用CLI介面嗎？

ROO CODE Claude sonnet 4.5

文件應該是pdf吧，請他看完pdf後先寫md，然後寫入agent.mdSonnet 4.5算落後半年了，可以用新的了

題外話 sonnet 4.5 不行 XD 我現在可以理解為啥你覺得鳥

3GPP寫成MD有困難喔，因為很多時候不是Spec是選擇

有機會試試看 opus 4.5 or 4.6 , 不同的東西了.sonnet 4.5 確實我也會跟你有一樣的想法 我連用都不想用

好喔 我用用看最新的 看問題有沒有改善

我說寫成md檔算照抄過來而已，agent讀md檔比讀pdf快

反正一定比 sonnet 4.5 正常 我也是用到 opus 4.5 之後才轉往 ai 處理的 sonnet 4.5 就算公司買單我都不太想用

叫AI分批看完分批寫成md檔，他比較好讀取，而且md檔還可以做成多種agent而且要搭配git多次commit，一邊寫code一邊commit，一邊讓他寫commit msg，這樣他的記憶力會慢慢建立起來你要一步做完整個repo是不可能，像我一天可能快十次commit，兩三個PR這樣，你要自己會叫AI拆成多個小任務，可以叫他先plan first給你看自己不會拆任務就叫AI拆甚至連PR msg都叫他寫，人類只負責審核，他自己寫git prmsg他才會建立起記憶。總之就是先改寫pdf變成md，然後叫他放進agent md，再接著一邊寫code一邊commit和開PR,PR 和git msg叫他寫不要自己寫，他寫了msg就會有記憶

我懂你的意思了你想表達 所有工作都叫AI完成 AI才會有記憶 之後的工作才能做得更精準(也許?)但我個人觀點是，現在 我自己來寫 比教育AI還快也許我教育AI 全部都讓AI自己做過一次 未來哪一天

差不多，人類只負責高階指導，其他他自己會調用該負責的agent，3GPP他絕對記得起來

它可以做得比我自己來寫還快吧 但那一天不知道是多久以後

教他很快啦，半小時左右甚至你教他的時候，把它放著讓他自己學，你去做其他的事，搞不好他都比你快寫個md而已，等他看完寫完搞不好你扣才寫了幾行而已

我習慣跟AI討論好怎麼寫，最後請AI照我的邏輯一次寫完

提示詞大概是這樣，這邊有一份3GPP pdf檔，把它仔細讀完後寫成數個適合的agent md，我之後要使用來寫程式

結果人還不是要再自己讀一遍規格才能知道自己下的提示詞對不對 AI有沒有照自己的想像做完

你要double check當然可以，但99.99趴是準的再叫他寫一個代理，檢查有沒有寫對，列出幾處比較一下就好

推nckuff分享

我寫完扣每行都有檢查一遍，幾乎都是準的，我幾乎沒改過一行程式或md

你講的用AI修正AI 多層AI檢查可以防止AI寫東西出錯我認同 但我認為AI無法完全自走的最大原因是AI會提示詞照單全收，你缺資訊 他照樣硬生給你不太會去質疑提示詞 當然人也有這樣的問題也許新模型有辦法反問使用者 做更詳細的確認吧

會，他不懂的會問，不過如果我也不懂我就叫他自己查完告訴我他覺得哪個比較好選plan mode，遇到重要節點他會跟你確認細節

我想一想 我承認我就是懶得教育AI因為一個通訊系統裡面有太多entity，每個entity都牽扯到數十個標準文件 我自己就看不完了，更別說花時間教育AI真的讓AI自己去跑 自己去學，我也沒有能力一個一個驗證AI的理解是不是100%正確這讓我只把AI定義在輔助 不會想放給他太多權限

沒關係，不想用就不要用

記得去幫我問3GPP博士對於3GPP+AI的看法我真心想知道專業人士的意見 還麻煩你記得分享我提出我認為的困難點 你說不想用就不要用那我只能寄望你認識的大神能不能給我一點別的建議了你提了很多使用上的建議 我認同 即使我懶得花時間但是最大的問題就是我說的 寫扣99%正確 不代表他對於系統認知是99%正確，當他的Context已經超過人類的認知 你我都不知道AI給出的回答是不是在唬爛 這就是問題當然Context能切，但不知道要切多久你很想強調盡量全部丟給AI做 養AI 但養AI的時間成本超過AI只是協作輔助的時間成本 只是本末倒置

其實我說「不想用就不要用」是很中性的口吻，你不用自動腦補XD

4.6一樣有這問題 只是症狀有改善 context 吃不下就是吃不下 聊久了就忘了前面的

人力 / AI 各出幾分力 才能達到最高效率 不同業界又不一樣

你都說不想訓練了，那我當然也不會勉強你上下文的問題就是要寫md ,這你避不掉

現在避免噴token都還是指定4.5

而且要拆成小任務，一個任務如果十次對話內還搞不定，代表不夠小常用的動作寫成固定可用的程式，不要讓他每次自己為了某個重複動作重複生成類似程式你寫code是不是也會分成數個class?一個類別專注做一件事，物件導向。我跟你說在AI就也是一樣https://i.imgur.com/usxt4ht.jpeg

那大神能不能拆幾個agent 寫出一個自動上ptt 教育那些不接受ai 的麻瓜

這不是網路看看影片就能學會？而且我也不是大神，我碳基小廢物

不是不能講，是你只會講一堆沒營養的，沒啥啓發性，就只是一直吹大家都知道的資訊這種發文水準感覺就是最快被ai淘汰的

我覺得可以討論更細節，比如context控管是否停用compact，子任務之間clear上下文，現在有enable tool search是至少mcp肥大問題比較沒事，或者serena是否停用memory

我就喜歡講沒營養的廢話樓上，你要先讓他們能夠開始接受ai才能開始一些進階用法他們還停留在AI錯誤很多的階段，搞不好還是用網頁對話框，然後認為別人用agent只是下prompt和自動補全的階段

既然簡單還不弄一個agent 7x24 自動戰翻麻瓜

用到現在，ai 有兩個領域感覺很弱，一個是使用 blender，很像完全沒有空間概念，講得頭頭是道，做起來慘不忍睹當然也可能是我的提示工程太爛了才這樣，但跟其他領域比起來真的是比不上另一個則是我也沒專業知識的領域，連 ai 是不是在唬爛都無法判斷，但產出都跟我預期的差很多，可能在這種領域有更有效的使用 ai 的方式，但我還沒學到這種正確的 ai 用法怎麼正確使用 blender 也是我完全沒概念的地方，但對於 3D空間的描述，我已經盡力做到力所能及了，但產出依舊爛到一蹋糊塗，不過那些有在使用 3D 建模軟體的人可能比較知道跟 AI 下提示詞，看他們的產出就好很多，但這樣需要專業領域的話，不是很適合 vibe coding希望通用大語言模型能早日有空間概念，讓 3D 模型產出更高效

不太對 其實AI不會記憶 會有記憶的是留下的 contextcontext 這東西 不管你記腦子 寫文件 寫教學 總之他是可以轉移的另外如果連人自己都不知道該怎麼做的 那很有可能是知識的空白區 那種東西就不用太強求AI了AI現在效用最高的是 知道該怎麼做的 他幫你把細節做出來有人可能會說我都會作的話, 用他幹嘛, 就省力啊我很喜歡舉一個例子 你問AI 你的提款卡密碼是多少他是無法無中生有生出這個知識的 (除非你寫了個txt放電腦然後 vibe coding 從頭到尾就是個笑話 XD 不要太認真然後其實 ai 有2d概念 你試著給他 個工具把空間轉成 2d圖他可以用 2d 視角去[看]或許還有點轉機

DDIL下的無人機通訊與基於意圖的AI認知同步 最近這個真的很燒我腦 如果AI能直接寫出能用的 我非常感謝

「直接」很難，就已經講了你要先讓AI去讀相關資料，然後拆分任務

訓練 AI 這點我打一個問號？我自己每一輪對話都當作全新的開始，要請他去讀 spec、skills，任何問題都要反問他到細節確定，雙方理解一致才開始請他寫 plane，確認無誤後開始實作 code，驗證無誤整理成 spec 開始下一個循環

聽起來，像是先灌domain knowledge 進去

讀資料，寫md，建agent，拆分task，多次commit。做完一個task就關掉一個context重建新的，要永久保留的寫在代理或技能裡

也不是全灌進去，這樣還沒開始寫 context 就爆了，專案大方向讀完以後，透過關鍵字 AI 會自己去爬相關的 skills，如果他沒有自己識別到，就手動叫他去看

樓上正解，終於有好幾個懂得人加入討論了。

yamakazi又選擇性瞎眼失憶了，同樣的推文：什麼領域護城河那麼深，我都在隔壁版舉多個例子，他當時也認了，怎麼又突然失憶。yamakazi大神寫個unity給大家看看？寫個Altium designer給大家看看？寫個 Adobe Photoshop給大家看看？yamakazi常用爛招：1.斷章取義別人文章，加油添醋偽造事實。2.選擇性瞎眼失憶。3.自己工作領域可以用AI coding。所以所有領域都可以，你的領域不能是因為你爛。

Sonnet 4.5的上下文判斷能力有點難度就穩死的……要用Sonnet的時候請指定好你認為AI這個task需要的檔案不然就用Auto 應該不只Kiro有自動判斷用哪個model的能力8很多部分根本甚至Haiku就做的很好了 我用Kiro的Auto感覺是他的判斷需要我中斷執行然後手動改成Opus的頻率不算高

不用這麼FOMO吧，工具一定越來越厲害，現在花這麼多時間教育AI，明年搞不好都用不到，就稍微了解一下產業狀態就好，時間這麼多不如去寫演算法況且大家都是學電腦科學的，加上寫扣也幾十年了，還怕自己不會用新工具輔助寫程式嗎…這幾十年來程式語言、演算法、系統架構、框架不斷出新的，每個難度都比AI工具還難學的驚，與其一天到晚FOMO不如多花點時間看書配家人….

每一個session都是全新的 你都要餵給他夠好的context然後我有點懷疑nckuff是不是不知道所謂的context其實就是每次對話的時候都把前面講過的東西一而再再而三的重複送而怎麼壓縮和去蕪存菁就是agent的大學問*指對話歷史contextVibe coding這個詞的語意早就發散了 Kiro的Vibe模式就是

其實有一些加入軟體工程解決流程的反而更值得研究思考，而不用拘泥多會教AI洗程式，像這篇stripe工程團隊搞一個內部服務Minions，可以輔助工程師們開發、測試、部署上線，完美解決工程師容易被bug等等小問題分散注意力的問題，而可以去做更重要的事情。https://stripe.dev/blog/minions-stripes-one-shot-end-to-end-coding-agents

單純的下prompt而已 不是那個最原始的啥都不用懂得Vibe@jayxxx 那也太花時間了 你先大東西給他讓他寫 然後寫錯的地方給他指正叫他改不是比較快嗎 除非你看code很慢 XD畢竟單純寫扣正確率一般來說還是很高的

老實講連把ai當作personal assistant 的階段我覺得都快過時了估計半年後大概又是不同的光景

呃 Minions就是單純把流程標準化然後每個步驟串AI而已然後標準化誰定的 人定的……

之後每個企業都要有自己的Jarvis

以及工程師還是要review 只是CI/CD交給AI並直接回饋所以解決的事情和你講的有些差距半年我覺得不會有啥大突破 除非哪裡天外飛來一筆先抓個2～3年吧

對於ai進展我是不敢抓一年以上的時間啦 我覺得記憶這塊應該是接下來主要看點吧這麼多人在做覺得年底前肯定agent性能會成熟很多 至少龍蝦這種prototype產品應該會真的產生影響力 Google之類的也會針對一般人推出更容易上手的方案

agent成熟也還是agent 那不叫不同的光景吧……

Claude code release到現在也是剛好一年就agent 用法會變的跟現在差很多吧

以我來說真的能叫breakthrough的就ChatGPT，再來agent

Claude code剛出來時也不怎麼好用 但現在已經全部東西可以丟給他做了Agent這東西本身一直在進化啊 然後視覺這塊目前還是慢很多 如果視覺真的突破了那又是另一件事了

Claude code 2025年才出來 GHC更早就有agent mode了

所以我其實基本和jack529的觀點類似

然而可以寫code的ChatGPT走到能用的agent就花了3年而agent你在ChatGPT練出來的prompt能力基本上都可以照用反了吧 我覺得半年看法這很FOMO XD

是嗎 我覺得因為變的太快了沒什麼必要一直去跟

而且auto complete在很多領域一點都不過時

我覺得思考什麼東西是就算一年不去接觸最新進展還是有意義的比較有趣 基本上我就是把世界會革命當作前題

實際上根本沒變那麼快 大部分都是patch version等級的

當然這是幾個月一年還是幾年也說不準

你可以看看影片模型的進展 一般人的世界可能沒有怎麼變 但我們的世界是真的變了我還記得一年前我在測各家影片模型的狀況 當時最好的是 kling 1.x 然後半年多一些之前我們推出自己的模型當時基本是圖生影片一線模型 然後現在seedance 2.0還有Google藏在手裡的genie 當然這些模型實際問題都還很多 我覺得跟llm比都是非常早起不成熟的模型 但這個迭代速度真的是越來越快然後有了新的工具後大家又更有生產力更捲 我覺得這個真的可以說是指數性的 所以我不敢用過去的半年來判斷未來的半年 當然也有撞牆的可能性 但現在投資在ai的真的太多了我聽到ByteDance 內部的運作方式都覺得不可思議真的是卷到極致 把中國狼性發揮到極致

如果你的「我們」的意思是developer的話，就和我之前講的一樣 ChatGPT agent 只有變二次Gemini changed nothing major那就是improvement而已

我是覺得 opus 4.5 是這幾年來最大的一個轉折，在那之前我也覺得ai 還是沒屁用的東西。

@Romulus 確實走這種 SDD 流程花時間，但相對穩定可控，其他優點不提，最少也可以緩解前面推文大大提到的 AI 自我幻想

感覺AI進步得好快好恐怖@@

嗯嗯，不錯，搞笑仔加上硬凹幾乎完美演出

我們不是指developper 是指像我在最前線做ai development的人不然我說的影片模型進步再快對寫程式的人來講也沒什麼影響 gemini對寫程式也is never a thing 但他一直都是視覺理解最強的模型 況且香蕉pro出來後對於圖片編輯這方面也是顛覆性的 換言之你如果只著眼於ai在單一領域的影響 那他的確革新間隔比較長 但你如果把看的東西放大 從工程 圖片 影片 世界模型到研究等等 那我覺得的確每隔一段時間就有個相當可觀的進展不過我也同意這些都是improvement 全部東西都是improvement 疊出來的 不過只要一段時間不注意或者因為是非公開的improvement 疊加 看起來就會有怎麼又前進了這麼多的感覺

那沒事了@jayxxx SDD只是把幻想寫進md檔而已 當然你要說md檔看的懂的人比看的懂code的人多那是沒錯啦……

SDD是一種方法不是幻想內，現在的問題是不同工具要求的規格有差異，以現在的更新速度要做到spec as source等級很容易變技術債

我的意思是SDD留成AI會把幻覺寫進md裡然後照著幻覺做就人類發現幻覺是從md而非從code的差異而已*流程

那就是story沒有review就開始開發