從需求訪談到上線維運：AI 如何重寫軟體開發流程？

需求訪談：從錄音檔到清楚的 User Story

過去的痛點：

客戶講一堆，PM 手寫筆記寫到手酸

開完會才發現每個人理解不一樣

需求文件永遠「差一點」才完整

AI 可以做的事：

把會議錄音丟給 AI，轉文字＋整理重點

自動產出需求摘要、使用情境（Scenario）、User Story/h4>

幫你標出「疑點」與「需要再確認的地方」

結果是：
第一次開完需求會，文件就有 70~80% 完成度，後面是優化而不是從 0 開始敲。

系統設計與原型：從想法到可以被討論的畫面

過去常見狀況：

PM 說一套、設計師畫一套、工程師理解成第三套

Wireframe 要來回改好幾輪

AI 可以協助：

根據需求文字，自動草擬頁面區塊與流程圖（Flow）

產生 Wireframe 說明：「這一頁要顯示什麼、按鈕要做什麼」

幫你列出 API 粗略規格（欄位可能有哪些、CRUD 大概怎麼拆）

好處是：
大家更快拿到「可以吵架」的版本，吵清楚之後再正式設計與開發，降低後面重工。

開發階段：AI 當你的 Pair Programmer

這一段是大家最熟的：

協助生成程式碼範本

協助重構舊程式、調校效能

提示常見安全性問題（例如 SQL Injection、XSS）

但真正有價值的點在這裡：

讓 AI 幫你「說明這段程式在幹嘛」，加速理解舊系統

依照專案風格規範，自動調整程式碼結構與命名

幫新進工程師加速 onboarding，不用一直問老鳥

AI 不會取代工程師，但會拉開「有善用 AI」與「沒用 AI」工程師之間的生產力差距。

測試與品質：不是只有人肉點一遍

過去測試常見幾個問題：

測試人力不足，時間永遠不夠

測試案例寫得不完整、沒人維護

上線後才被客戶踩到 Bug

AI 可以幫忙：

依據需求與介面流程，自動建議測試案例

產出單元測試、API 測試範例程式碼

協助產生壓測腳本、模擬不同使用情境

當系統出現錯誤 Log 時：

AI 可以協助閱讀 Stack Trace，提出可能原因與檢查方向

協助整理「Bug 紀錄＋解法」，變成團隊的知識庫

線與維運：從被動救火到主動預警

多數團隊的現實是：沒錯誤就沒人在看系統，有錯誤就大家一起熬夜。

導入 AI 之後可以做的事：

讓 AI 讀 Log、監控錯誤與效能指標，異常時先發警報

分析一段時間的歷史資料，找出容易出問題的功能與時間點

協助產出「月度／季度維運報告」，讓老闆跟客戶看得懂

這已經不是單純的 DevOps，而是往 AIOps（智慧維運）靠近。

對團隊與老闆來說，真正的重點是什麼？

AI 不是來幫你「省掉一個人」，而是：

讓高薪的人不要拿時間做低價值的重複工作

讓新人可以更快上手，不要每個問題都卡在資深工程師身上

讓整條開發流程更透明、更可追蹤

如果你是主管或老闆，可以這樣開始：

1.先選一小段流程試用（例如：需求整理或測試案例產生）。

2.設定清楚規則：什麼可以交給 AI、最後誰負責審核。

3.把成功案例內化成團隊標準流程（SOP），而不是只靠個人習慣。

讓AI應用說話，讓好產品走得更遠。

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