AI 工具絕對不會讓你變得更厲害

從案例看 AI 難以解決的痛點：誤解驅動開發

軟工問題的本質：知識/共識的單位

從 Prompt 到 Context engineering：規格驅動開發

Context Engineering：規格的光譜

定義什麼叫「全自動化」開發

上帝視角：規格驅動全自動化開發三大維度

維度一：全自動化四大 S

【上帝視角】60% ～ 100% 全自動化的差別

測試驅動開發 (TDD)：概念及 SOP

測試驅動開發 (TDD)：實戰示範

【不準用 AI】測試驅動開發 SOP：超級練功

寫 Gherkin Language： SOP

切測試案例：SOP

每個測試案例的重要驗證判斷：思維

【不準用 AI】自己切測試、寫 Gherkin、寫程式

勞動力解放：換 AI 幫你做測試驅動開發

AI x TDD 的問題

行為驅動開發 (BDD)：概念及 SOP

人工 BDD 實戰示範

AI x BDD 實戰示範

【逆向工程】把測試程式抽象成 Scenario

【逆向工程】多個 Scenario 聚成一條 Rule

【逆向工程】為每一個 Rule 舉出多個 Examples

AI 輔助逆向工程

【不准用 AI】把測試類別抽象成 Feature！

【正向工程】從 User Story 拆解 Examples：SOP

【不准用 AI】從 User Story 拆解 Examples：SOP

AI 輔助 Example Mapping

【Solution Mapping】切換開發之技術層級 - 從 CLI 變成後端

Solution Mapping 實戰示範

總結 1：BDD 就是 可執行規格 + TDD

總結 2：BDD 的三大環節

BDD 在全自動化 4S 的剩餘問題

【上帝視角】90% 全自動化開發長怎樣？

軟體工程是藝術嗎？一項令人落寞的統計問題

【價值轉型】這世界永遠都會留下一些樂趣給工程師

【職涯競爭】寫組語的工程師會被取代嗎？不可能

【上帝視角】那來吧，我們來寫 AI 時代下的組語

【開發流程原子化】變與不變

【開發流程原子化】後端程式

【開發流程原子化】不同場域的原子化

補齊每一個步驟的 SSOT

【SSOT】領域驅動設計 (DDD)：模型之間的映射性

【SSOT】DDD - API 規格自動化產出

【SSOT】DDD - ERD 規格自動化產出

【指令集】指令 vs. 語言規格

【指令集】建立後端程式的 ISA：SOP

【指令集】建立後端程式的 ISA：實戰

【會尖叫的架構】超高拓展性的 AI x BDD 測試架構

【指令集】動態斷言指令：枚舉

【指令集】動態斷言指令：示範

【指令集】Auth 指令集怎麼做？

【指令集】Auth 指令集實戰示範

【契約測試】微服務之指令集怎麼做？

【契約測試】微服務之指令集實戰

【契約測試】微服務之指令集之練習

【契約測試】用同樣的 SOP 測試 Redis

【契約測試】用同樣的 SOP 測試 AWS S3

【契約測試】分散式系統指令集實戰

【指令集】建立前端程式的 ISA

使用 N8N 自幹一個 BDD Agent

了解 N8N 基本概念

快速建立一個 BDD Cycle Workflow

建立指令組譯器

打造 Context Engineering 自動化機制

完成全自動化 BDD Cycle Workflow

建立 AI Review AI 機制

使用 Claude Code SDK 自幹一個 BDD Agent

99% 到 100% 的最後一哩路：超 AI 化

分析每一步指令的空間複雜度

用枚舉來做到 CodeGen

整合回 BDD Agent：不到三秒就產出所有測試程式碼

總結：規格光譜之「指令集架構」

【上帝視角】將 AI x BDD 部署至 CI/CD 之中

直接部署 Feature file 叫 BDD Master 開發

Code Review 檢驗重點：非功能性需求

測試環境的 Feedback Loop