Frasertec AI Bootcamp 紀實 (三)：確立「架構先行」原則，系統化驅動開發效能

在 [AI Bootcamp 紀實 (一)] 中，我們體驗了 AI 帶來的驚人速度；在 [紀實 (二)] 中，我們學會了如何透過精準指令駕馭這股力量。來到 Bootcamp 的最後兩天，我們迎來了終極挑戰：如何將這套全新的協作模式，應用於整個系統中最複雜、最核心的業務功能上，並確保最終成品是一個無縫整合、穩健可靠的整體，而不僅僅是零散功能的堆砌？

從「代碼孤島」到「開發藍圖」

我們最初的嘗試，是將複雜功能拆解，然後讓不同的工程師帶領 AI 分頭完成各個模組。很快，一個問題浮現了：每個由 AI 生成的模組單獨看來都近乎完美，但當我們試圖將它們整合時，卻發現彼此的「接口」和數據格式存在細微的差異，就像一座座無法互通的「代碼孤島」。

這個小小的挫敗，引導我們走向了整個 Bootcamp 最核心、最寶貴的發現——「架構先行」原則 (Architecture-First Principle)。

我們意識到，AI 就像一支效率極高的施工隊，但他們需要一份清晰的建築藍圖。如果沒有藍圖，直接讓他們分頭去蓋牆、鋪地板，最後各個部分必然無法完美拼接。

因此，資深工程師的角色，從一個簡單的「指令下達者」，昇華為真正的「系統架構師」。他們最重要的任務，不再是告訴 AI 如何「砌好每一塊磚」，而是在動工前，就繪製好整棟建築的宏偉藍圖。

「架構先行」的實踐心法

這個原則的確立，徹底改變了我們的工作流程。這與關於暉訊科技中所強調的，我們必須先深度「理解 (Understanding)」客戶需求，才能提供專業、周全解決方案的理念，在技術層面達成了完美契合。具體來說，我們確立了三大策略：

頂層設計優先 (Blueprint First)
在編寫任何一行功能代碼之前，我們的架構師會先定義好系統的數據庫結構、模組劃分、以及各模組之間的通訊協議 (API)。這份「開發藍圖」成為了整個團隊（包括 AI）共同遵守的唯一真理。
任務精細分解 (Decomposition with Interfaces)
有了藍圖後，我們將複雜任務分解成一個個標準化的「接口」。給 AI 的指令不再是「建立一個用戶系統」，而是「根據藍圖，建立一個符合 User-API v1.2 規範的用戶註冊功能」。這種精細化的指令，極大地提升了 AI 生成代碼的準確性和一致性。
知識共享機制化 (Building a Reusable Library)
我們將那些經過驗證、能生成高質量代碼的「指令 + 藍圖片段」組合，沉澱為內部可複用的模組。下次遇到類似需求時，我們可以直接調用，讓開發效率實現指數級的提升。