隨記

Agentic Coding 實踐

如何有效地與 AI Agent 一起寫 Code

什麼是 Agentic Coding？

AI Agent 不只是 Code Completion，而是能： - 理解專案上下文 - 執行多步驟任務 - 自主決策和修正 - 使用工具（終端、檔案系統、搜尋）

❌ 「幫我加一個功能」
✅ 「在 Dashboard 加一個搜尋功能，使用 Ctrl+K 快捷鍵，搜尋 tasks 表的 title 和 description，使用 FTS5 全文搜尋」

大任務拆成小步：
1. 先設計資料模型
2. 寫 Use Case
3. 寫 UI Component
4. 串接 API
5. 寫測試

每次 AI 完成任務後：
1. 檢查 build 是否通過
2. 檢查 code 是否符合規範
3. 手動測試功能
4. 跑測試

AI 做得不好時：
❌ 「這個不對」
✅ 「這裡應該用 Repository pattern，不要直接呼叫 invoke()」

1. 描述需求
   ↓
2. AI 分析並提出方案
   ↓
3. 確認方案
   ↓
4. AI 執行
   ↓
5. 驗證結果
   ↓
6. 迭代

Prompt：「在 TaskItem 加一個 priority dropdown，點擊可以切換 low/medium/high」

Prompt：「Build 失敗，錯誤是 TS2322: Type 'string | null' is not assignable to type 'string'，在 mock-data.service.ts 第 97 行」

Prompt：「GanttChartComponent 太長了（369 行），帮我拆成 4 個子元件」

Prompt：「幫我 review 這段 code，看看有沒有效能問題或 best practice 違反」

❌ 不驗證就 commit
❌ 不理解 AI 寫的 code
❌ 過度依賴 AI
❌ 不寫測試
❌ Prompt 太模糊

傳統開發：100%
Agentic Coding：200-300%

關鍵：
1. 減少重複工作
2. 快速原型
3. 自動化測試
4. 即時回饋