資源少、時間趕、人力又不夠，是多數小團隊的日常。但現在的差別是——你多了一個「AI 助手團隊」可以用。不只是幫你生程式碼，AI 可以從 產品規劃、敏捷衝刺規劃、程式碼審查、測試、自動化部署，到效能監控與調校 全程介入，讓小團隊也能做到接近大公司的工程品質與開發速度。 這篇文章會用實戰觀點，拆解：小團隊怎麼用 AI 來跑敏捷開發怎麼把 AI 放進 CI/CD、測試與效能優化流程以及導入 AI 時的安全與落地建議讓你不是「多一個工具」，而是多一個 AI DevOps Squad。

很多人以為「AI 協助工程師」就是幫忙產生程式碼片段，但實際上，AI 能介入的地方遠比想像中多：從需求訪談整理、系統架構討論、測試案例設計，到 bug 除錯、寫文件、甚至專案溝通與管理，都可以變得更有效率。這篇整理 7 個實際可以馬上落地的應用場景，讓開發團隊把 AI 當成「全流程合作夥伴」，而不是只會寫 code 的工具。

過去寫系統，從需求訪談、畫流程、開發、測試到上線維運，很多環節都靠人力溝通與反覆修改。現在導入 AI，不只是幫你寫程式碼，而是從「需求整理、原型設計、自動產生測試案例、程式碼審查、異常監控到智慧維運」整條流程都一起優化。這篇會用實務角度聊聊：開發團隊如何用 AI 重新設計自己的工作流程，讓人力專注在真正有價值的決策與創意。

專案從小到大，說了不等於做了、發文不等於落地。我們彙整了危機應變實戰：One-pager釐清、War Room＋RACI、SLA節點、WBS拆解、技能矩陣與替補機制、OKR校正與CPM重排、風險登錄與KPI追蹤，到Postmortem復盤，讓專案回到正軌。

深入解析專案開發的全流程，從需求訪談、系統規劃、開發測試到正式上線，並以華城電能的數位轉型案例為例，展示如何透過系統整合與自動化提升營運效率。

透過自研企業內部專案管理工具，我們成功減少90%溝通成本！從混亂的訊息流到清晰的任務分工，這套工具不僅改善專案進度掌控，更強化了團隊間的協作效率。本文分享我們的開發歷程與實戰經驗。