AI 原生開發方法
建構人類與 AI 都能有效維護的軟體
您今天建立的軟體需要持續演進多年。我們確保專案的結構不只現在能運作 - 更能被 AI 維護、強化，並為未來的智慧功能做好準備。
什麼是 AI 原生開發？
AI 原生開發意指以人類和 AI 都能有效理解並協作的方式，建構專案的規格、架構及測試，並在專案開始之初就考慮未來的 AI 功就。
此方法帶來三大核心價值：
1
降低建置、維護成本
在妥善治理下運用 AI 輔助開發、未來開發者（人類或 AI）能安全地理解並修改系統
2
加快開發週期
快速並提早建立原型以驗證想法、建立規格後可快速迭代功能
3
更佳的 AI 延展性
無需大規模重構即可加入提供給終端使用者或是 AI 代理的智慧功能
我們的三階段方法論
AI 可理解的規格文件
AI-Consumable Specification
多數公司的做法：
- •雜亂的文件、簡報或分散的 Jira 工作項目
- •知識鎖在人的腦海裡
- •AI 工具之後無法理解
我們的做法：
- •人類可讀的規格 + AI 可解析的結構化規格
- •清晰的業務邏輯文件與脈絡
- •AI 產生的專案早期原型（Prototyping）
- •架構決策記錄（ADR）說明「為什麼」
- •機器可讀的 API 合約（OpenAPI/Swagger）
✓ 未來的 AI 工具（或開發人員）能快速理解系統設計脈絡，大幅降低維護成本
AI 輔助但人類把關的開發
AI-Aided Development with Human Governance
多數公司的做法：
- •讓 AI 在沒有架構監督下生成程式碼
- •不一致的模式、隱藏的技術債
- •「現在快速，未來昂貴」
我們的做法：
- •在架構護欄內進行 AI 輔助開發
- •除了傳統規格的該做什麼，也加入引導不該做什麼
- •程式碼審查流程
- •AI 能可靠遵循的一致模式
✓ 兼顧開發速度與長期品質： 人類專家的判斷引導 × AI 的效率 = 最佳結果
持續進化的系統
AI-Maintainable Systems
多數公司的做法：
- •交接文件很快就過時
- •下一個團隊（或 AI）難以理解系統
- •每次變更都帶來高風險
我們的做法：
- •隨程式碼演進的活文件
- •測試覆蓋率作為行為規格
- •清晰的模組邊界支援安全的 AI 輔助變更
- •架構設計可容納未來 AI 功能
✓ 系統能隨著 AI 技術演進而升級，投資不會過時
真實案例：我們的 DING 訂管家預約系統
我們自己的 SaaS 服務，從傳統開發方式，轉為符合 AI 原生的專案架構。當我們要加入 AI 客服和數據分析功能時：
規格文件結構完整，AI 工具能快速理解業務邏輯
測試覆蓋率高，AI 輔助修改時不會破壞既有功能
架構設計清晰，可快速轉為工具提供給 AI 代理人取用
結果：新功能開發時間比傳統架構減少約 35%，上線後穩定運行
長期成本優勢
| 項目 | 傳統開發方式 | AI 原生開發 |
|---|---|---|
| 初期開發成本 | 一般 | 接近傳統開發方式或稍高 雖有 AI 輔助，但需投入人力建立清晰規格、架構等 |
| 維護成本（每年） | 高且逐年增加 | 低且穩定 |
| 新功能開發 | 越來越困難 | 持續順暢 |
| AI 功能整合 | 需大規模重構 | 架構已就緒 |
| 三年總成本 | 顯著較高 | 較低 |
前期投資稍高，但長期總成本更低。您要建立的是會持續增值的資產，而非技術債。
誰應該選擇 AI 原生開發？
適合的客戶特質：
建構預計運作與演進 3 年以上的系統
計劃加入 AI 功能（現在或未來）
重視長期可維護性勝過短期成本節省
希望減少供應商鎖定與技術債
尋求策略合作夥伴，而非只是程式外包商