心得: AI Claude Max就這樣訂下去了
2025年底才剛分享慢慢上手的Cursor+MCP，慢慢上軌道後，沒想到過1個月，AI的進步感又讓人有全面腦洞大開的感覺！
主要是看到別人的分享大多是，放著讓 Claude ai去工作，自己跑去打球還是做別的事情時，回來他已經做好了。而且還可以邊運動的時候，叫他再接著做什麼.. 仿彿真的可以給ai他們在背景做事情了？
很多人都是分享了這樣的結果，而不講過程，讓人著實覺得納悶與好奇。
最近被專案產品壓著時程跑，讓人不禁覺得應該快點成為先行者來試。
所以就這樣再跳下去Claude的懷抱 (這時我同時已經有chatGPT pro, gemini pro, Cursor pro的訂閱)
除了MCP外，另一個好奇的就是Skills是什麼。正巧用這個機會來玩看看
先看完了幾個影片解釋，Skills似乎是一個更泛用，且使用方式更靈活的MCP(因為就是 一堆文字 跟提示)
比起 MCP協定的背後，是固化的流程，文字就有調整的彈性，且有辦法做到一定的結構性。(比起提示詞過度抽象)，skills就是更有結構化且具備 擴充性的提示詞分類工程(初步想法)
MCP讓 AI具備了權限，而Skills讓他有了流程跟領域的知識(吧？)
就這樣，我買了5x的Max Plan，開始試著讓他建立Skills
原本我是想整理像是C#，dotnet core的準則，結果跟Claude來回問答後，他創建的skills的file廣又周全
而且可以請他先在專案下/init，讓他瞭解你的專案後，再去做規劃會更接地氣(說到這個claude cli是真正解放AI的其中之一要素，因為他一定程度的可以執行bash，跟os層深度的串接，有風險，但報酬也很高)
AI就這樣來來回回，他已經一定程度的幫我建好了dotnet expert的skills，後來我也把pull request and code review的skills建立起來，這個過程中，我也試著確認，我若貼上我們的jira跟ado(azure devops)的網址，claude有沒有辦法知道 我想叫他做什麼，然後試圖用他的能力(skills)做事
就這樣，我貼上了我們teams的pr link(cursor可以發pr)，進一步請他審pr ，這個Cli跳出驗證授權後，他就這樣去進行了pr流程，而且很聰明的問我，local repo在哪邊，他自已會去那邊用 git指令 查詢差異，再進行code review，最後，他自動發了PR Comment，全程不用開browser
範例如下:
後續，我拿這個小小的PR，再請 AI試著針對AI的PR去Checkout branch，試圖修正，而在Cli指令的過程中。他也在我的local自然的做完了這一連串我給 他的任務。(他真的可以幫我創建branch後去修正，絲滑的融合)
先到這邊，與其探討AI到底能不能Code review 好 自己的程式品質，skills或所謂的提示詞工程我們到底要投入多少心血，還是我們要學習怎樣給 出精準的工程知識(這個可以另外討論)，但這個階段突顯的其實是AI有辦法真正意義的整合了我們在電腦端的工作流。以前IDE是這樣的角色，現在OS級更大更強更自然的融合了。
舉個有趣的比喻。我們沒有開特斯拉，卻開始在軟體開發中先體驗了FSD(特斯拉的自動駕駛軟體)的感覺。
小提一下，也立一個Flag
我自己架的gcp + php.blog + docker + mariadb，以往 這些技術在linux，container ，php等技術名詞上是有割裂感的(上版還要用ssh)
我必須要一直context switch才能做到一定程度的價值流程，但每個技術我原本都只懂一點點，所以我也一直跳不出那一步。而現在或許我可以期待我某個週末可以透過某個嘗試互動後，可以讓 AI瞭解我的cloud，進而做的到幫我架站，架 docker，佈署。而我本地開始 接入我的多個應用的版控後，這生態系會開始解放我的想象能力。
看著保哥做的給小孩用的練習app，有想象力+執行力
https://99.gh.miniasp.com/
https://stroke.gh.miniasp.com/
更讓我有這個有趣切入點的想象，我或許也可以做出我的應用艦隊，敬請期待？
綜合以上的體驗，有幾個小Insight
- 工程師 要開始 把流程 整合，從個人，團隊，部門到全公司，看有沒有辦法建立可以讓 AI友善的開發環境，是我們立即要做的，就算是個人創業，要開始試著做才有辦法有想法有回饋去把路打通，而不是停在規劃跟計劃，你要把路打通，也是要投入跟投資的。比起100人 + 分散的使用AI打散戰力，也要想想如何投資在AI友善基礎建設上，這個是個人要發揮超越個人以上的影響力的絕佳戰場。
- 未來工程分界職能可能不會再用技術細分了，而是以價值流程定義，前端跟後端跟自動化QA可能都叫做產品端。在可見不遠處的未來，甚至都是AI在執行，而我們只是請AI專業地執行我們要的價值點，我們更多的在指揮。注意，不代表我們不需要有想法，專業跟深層的基本原則反而是AI其實會幫你懂，而你要關注的是價值跟品質(有朋友說其實這就是讓 工程師慢慢變成慣老闆XD)。但這個意思並不是說技術完全不重要。其實目前大部分跟半年前對AI改變我們工程的領悟一樣，只是現在是連”技術”是什麼都會被淡化了，是GO, 是Python, 是C#，還是Playwright，都不是要鑽牛角尖的東西，也不是有標準答案的東西了。
- 舉個例，半年前我可能會覺得 可以學一下Playwright，可以讓ai跟著你做自動化測試，而現在是你要做確認，AI會開瀏覽器幫你做測試，而你要告訴他做什麼，他就是可以幫你探討並執行完成測試任務，他背後用的playwright來精準定位element，還是其他方案。這個趨勢看到的不是你具備playwright(或任何技術)的理解或撰寫能力了，這些技術在你的履歷上會變成一文不值。而產品跟你的想法價值，成功案例，才會是人的加分項。
- 沒有投資 AI的人/組織，將極大機會被已經AI 友善化 的組織淘汰，而無法接到組織的能力放大器上的人也會被淘汰，所以組織要想辦法做出可以放大能力的基礎ai友善的環境。反之，有AI整合能力的人，在組織偏傳產(就算是軟體公司也可能是傳產level)，他會逐水草 而居，去尋求更能放大 他能力 的地方 ，我覺得這也會是一個趨勢。
暫時先這樣，或許3個月後，又會刷新三觀了~到時再來看看有沒有什麼新的想法吧~~