AI 正快速重塑軟體開發流程。但你是否曾真正思考過：從接收 RFP、撰寫 SRS、構建 Prototype，到程式碼開發交付，AI 是否有機會參與整條產線？
本次分享以實際專案演練為背景，探討如何利用生成式 AI 工具貫穿分析、設計到開發的各個環節，建立一條「可複製、可擴張」的開發流程新模型。
以一份來自銀行業的 RFP 文件為起點，從系統架構師（SA）的視角出發，直面以下核心問題：
AI 能否協助我們快速理解需求、有效產出設計輸出，並順利交棒至開發與測試階段？
這不僅是一次工具操作的展示，更是一次對生成式 AI 應用於實際開發流程的深度驗證。我們聚焦在以下幾個面向：
| 工具 | 角色與功能 | 技術優勢說明 |
|---|---|---|
| ChatGPT | 協助解讀 RFP、產出 SRS、規格草稿與 API 定義 | 對話式互動佳，支援快速迭代與語境學習 |
| Gamma | 自動產生簡報初稿，快速視覺化原型內容 | 適合用於概念驗證與早期討論，降低簡報門檻 |
| CursorAI | 類 VSCode 編輯器，生成 HTML/CSS/JS 原型畫面 | 可直接操作程式碼並整合 AI Suggestion 引擎 |
初期在撰寫 Prompt 時經歷多次試誤，後來整理出一套通用模板：
進階技巧：Prompt 自評與再包裝
先讓 AI 回應你的初版 Prompt 是否足夠明確，再請它優化版本。這不僅提升產出品質，也能幫助團隊建立一致的提問邏輯。
在應用 AI 工具時，安全性與合規性是無法忽視的問題，以下是討論共識：
| 職能角色 | 實務應用場景 | AI 可協助項目 |
|---|---|---|
| SA | 需求分析、SRS 撰寫、原型圖產出 | 快速轉譯業務語言，節省至少 50% 產出時間 |
| PG | 程式初稿、自動化 Code Review | 減少重工、加速開發修正 |
| UI/UX | 介面對接、驗證互動流程設計 | 降低來回溝通時間，加速設計決策 |
| PM | 任務拆解、報告彙整、會議記錄 | 自動整理資訊與關鍵摘要，提升專案節奏 |
AI 的價值在於流程優化與節點接力，而非職責的取代。
AI 的出現，讓我們不再只關心單一工作項目完成與否，而是更重視：
我們是否能建構一套更標準化、更可延展的流程，讓知識可以複製，產能可以放大？
「AI 是你的副駕，不是取代駕駛。」
「未來的價值，不在於產出一件作品，而是讓這條開發流程成為下一位夥伴的起點。」