在人工智慧浪潮席捲全球的今天，新創公司如雨後春筍般湧現，但真正能脫穎而出的卻是鳳毛麟角。AI領域的權威學者、 Coursera與AI Fund的創辦人 吳恩達（Andrew Ng），以其每月平均建立一家新創公司的獨特經驗，為我們揭示了在 AI時代取得成功的核心秘訣 ： 速度 。他強調，執行速度不僅是優勢，更是預測新創公司成功機率的最強指標。 這是一份來自創業第一線的實踐指南，涵蓋了從點子發想到產品迭代，再到團隊建構的全方位策略，旨在幫助創業者掌握AI賦予的加速度，駛入成功的快車道。 機會在哪裡？應用層與代理式AI的崛起 許多人將目光聚焦於半導體、雲端服務或基礎模型等底層技術，但吳恩達指出，從商業定義來看， 最大的機會必然在於應用層 。因為唯有成功的應用程式才能創造足夠的營收，去支撐整個技術堆疊的發展。 而驅動應用層創新的最強大引擎，正是當前最重要的技術趨勢—— 代理式AI（Agentic AI） 。 https://www.cympack.com/ 這個流程也正是我們在開發 Cympack AI Agent 系統 時所採用的核心架構。我們的Agent不是一次性產出內容，而是根據客戶需求反覆詢問、歸納、校對，從包裝設計到製程建議，都進行可回溯的迭代優化。雖然開發過程相對複雜，但卻能提供品牌端更可信賴的決策依據。 掌握速度的四大支柱 從「具體點子」開始，而非模糊願景 「用AI優化醫療資產」是一個模糊的願景，工程師無從下手。但「開發一個讓病患線上預約MRI時段的軟體」就是一個 具體的點子 。 在開發初期，我們也面臨過「 幫助品牌解決供應鏈問題 」這種過於寬泛的命題。直到我們把目標具體化為：「讓品牌可以用自然語言輸入需求，AI 自動生成可量產建議與打樣說明」，團隊的行動節奏才真正啟動。 用AI工具重塑「建構-回饋」循環 吳恩達指出，AI程式碼輔助工具讓 原型開發的速度提升了至少10倍 。 我們在內部測試階段也有類似經驗：Agent 對話流程的設計不是一次定稿，而是依據不同客戶輸入持續演進。我們透過 prompt 測試自動化、多輪交互訓練，以及微調RAG模組，反覆調整交互模型，在一週內完成超過40個快速原型。 多方的參考不同的模型工具，多方的開源流程，再到試著自己重新製造輪子等等都是必要的路徑，只有自己經歷過一次，...
整理一下與總結重點介紹在軟體開發中使用 AI 程式碼生成和提示工程的主要主題、重要概念和實用建議。 主要主題 因為太多資料都在描述不同的方向，這邊描述對於 vibe coding 和 prompt engineering 的過程中給予大家的方向，主要圍繞以下幾個核心主題： Prompt engineering 重要性 ： 強調精心設計的提示對於從 AI 模型獲得高品質、相關和可操作程式碼輸出的關鍵作用。 AI 輔助開發工作流程 ： 概述了軟體工程師如何將 AI 工具無縫整合到他們的日常開發任務中，從綠地專案到現有程式碼庫的增量修改。 程式碼生成與 Vibe Coding ： 定義並區分了 AI 程式碼生成中的不同參與程度，從 AI 作為「副駕駛」到「Vibe Coding」中的 AI 作為「飛行員」。 最佳實踐與技巧 ： 提供了一系列實用的策略，用於優化與 AI 模型的互動，包括情境提供、任務分解、錯誤處理和程式碼審查。 工具與資源 ： 列出了當前市場上可用的各種 AI 程式碼生成工具，以及有影響力的開發人員和額外學習資源。 挑戰與考量 ： 討論了使用 AI 程式碼生成時的潛在陷阱，例如幻覺、速率限制、上下文管理以及協作工作流程的缺乏。 核心概念與事實 1. 提示工程的重要性與基礎 定義 ： 提示工程被定義為從 AI 編碼助手獲取最佳輸出的關鍵技能，因為「AI 的輸出品質在很大程度上取決於您提供的提示品質。」 (Addy Osmani, "The Prompt Engineering Playbook for Programmers")。 連續改進 ： 提示工程是一個持續改進的迭代過程。「提示工程是關於持續改進。您需要建立和測試不同的提示，分析和記錄結果，根據模型的表現調整您的提示，並不斷實驗，直到您獲得所需的結果。」 (Lee Boonstra, "Documenting Your Prompts a Best Practice for Success")。 文件記錄 ： 記錄提示被認為是「絕對的救命稻草」 (Lee Boonstra)。建議使用工具（如 Google Sheet）追蹤提示及其輸出、模型版本和設定。「這樣，當您需要重新審視舊工作、測試提示在新模型版本上的表現或解決問...