小團隊也能當大公司用：AI 驅動的敏捷開發與效能優化攻略

用 AI 驅動的敏捷規劃：從 Roadmap，到每一個 Sprint

需求拆解與 User Story 產生給 AI：

1. 1產品簡介
2. 2客戶需求紀錄
3. 3一些現有頁面或系統說明

請它幫你：

1. 1產出 User Story 清單（包含角色、目標、價值）
2. 2幫忙分出 MVP / v2 / v3 的優先層級
3. 3列出依賴關係（哪些任務要先做完）
4. 4你再人工調整，就比從空白 Trello / Jira 開始拉卡片輕鬆很多

Story Point 估點與工作拆分。把一個 Story 丟給 AI，請它幫你拆成：

1. 1後端任務
2. 2前端任務
3. 3測試與驗收項目
4. 4並順便給出「粗略工時／難度級別」

團隊再根據自身狀況校正，幾次 Sprint 下來，你就會得到一套「你家口味」的估點模式。

AI 當你的 Pair Programmer：程式碼產生＋程式碼審查

用 AI 生 code，但保留最終決策權，適合丟給 AI 的內容：

1. 1重複樣板（CRUD、表單驗證、API 呼叫）
2. 2把舊專案邏輯改寫成新框架
3. 3把自然語言規格轉成初版程式碼

原則

1. 1產的 code 一律「進 PR、過 Review」才能進主幹
2. 2不讓 AI 直接 push 產線，而是當作「會寫 code 的實習生」

用 AI 做 Code Review 先篩一輪，在真正 Review 前，先丟給 AI， 請它幫你看：

1. 1命名、結構、重複程式碼
2. 2常見安全問題（SQL injection、XSS、未驗證輸入）
3. 3可能的效能風險（N+1 Query、大量迴圈等）

在小團隊裡，這可以大幅減少資深工程師的 Review 壓力，讓他們把時間花在「架構與邏輯」，而不是「排版、命名、缺分號」。

AI＋自動化測試：讓「測試」不再是最後才做的壓力包

讓 AI 產出測試案例，對於每個 User Story 或 API：描述功能＋輸入輸出條件，請 AI 列出：

1. 1正常情境
2. 2邊界值
3. 3錯誤輸入情境
4. 4權限相關測試

然後再請它「依你使用的測試框架」產出初版測試程式碼，例如：

1. 1Jest / Mocha（前端、Node.js）
2. 2PHPUnit / pytest / JUnit…
3. 3你只要專心調整、補足特殊情境即可

把 AI 加進 CI 的流程，CI pipeline 可以這樣設計：開 PR → 觸發：

1. 1靜態程式檢查（ESLint、PHPStan…）
2. 2AI code review （可用內部工具或手動）
3. 3自動跑單元測試與基本 E2E
4. 4全部通過才能進 staging

小團隊不用搭超複雜的 DevOps，只要把最關鍵的那幾關自動化，就可以讓品質差距立刻拉開。

AI 幫你做效能優化：從猜問題，變成有數據地調整

效能優化最麻煩的是——數據一堆，看不出重點。這裡 AI 可以幫上忙。

Log / Profiler 報表解讀

把 APM（例如 New Relic、Datadog）、DB 慢查詢 Log、伺服器監控的截圖或輸出文字給 AI 請它幫你：

1. 1找出最慢的幾個 API 或 SQL
2. 2判斷是 I/O、CPU、記憶體還是外部服務造成瓶頸
3. 3列出可以嘗試的優化方案（加索引、改查詢、加快取、改架構）

快速產出優化 PoC，例如 AI 告訴你：

1. 1某個頁面是因為 N+1 Query 造成延遲，可以改成一次 JOIN
2. 2你可以直接請 AI 幫你改寫成 JOIN 版 SQL 或 ORM 寫法
3. 3拿來做 PoC 測試效能差異，省下大量 trial & error 時間

用 AI 做 AIOps：監控、告警與排除流程更聰明

小團隊通常沒有專職 SRE，但可以讓 AI 幫你扮演一半角色。 當系統有錯誤 Log 或 Alert：

1. 1把錯誤內容＋相關上下文貼給 AI
2. 2請它判斷「是設定問題？程式 bug？外部服務？流量異常？」
3. 3產出處理流程 SOP、以及未來如何避免

每週匯出監控報表給 AI：

1. 1讓它整理成「非工程師也看得懂」的健康報告，給老闆或客戶
2. 2這樣你不用每次都從頭解釋一大堆技術細節

小團隊導入 AI 的實戰建議：從小處開始，先賺到信心

先選 2～3 個「最痛」的環節導入。例如：

1. 1需求整理很亂 → 先用 AI 做會議紀錄與 User Story 草稿
2. 2Review 很耗時 → 先讓 AI 做第一次 code review
3. 3常被客戶問「為什麼那麼慢」 → 先用 AI 幫你讀效能報表

訂一些可量化的指標。像是：

1. 1每個 Sprint 可完成的 Story 數量
2. 2PR 從建立到合併的平均時間
3. 3緊急修 bug 的次數
4. 4導入 AI 前後比較，你才看得到「真的有幫到忙」還是「只是在玩新玩具」

建立團隊的「AI 使用守則」

哪些資料可以丟給雲端 AI，哪些一定要用內部模型？

1. 1產出的程式碼，一定要至少一個人類看過
2. 2不得直接把客戶機密、帳號密碼、金流憑證貼進去
3. 3這些簡單規則能避免之後很多麻煩

結語：AI 不會幫你「偷懶」，只會放大你的選擇

對小團隊來說，AI 帶來的最大價值不是「少寫幾行程式」，而是：你可以用更小的人力，做到原本只有大公司才玩得起的工程流程；你可以把時間花在真正有價值的地方——產品方向與用戶價值；你可以用更健康的節奏，維持穩定輸出，而不是靠燃燒自己。小團隊要變強，不是變大，而是變「聰明」；AI，就是那一整組幫你變聰明的工具箱。

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