Tiandiren Institute Facebook ad: “Claude Code 實際上怎麼運作？完整工作流拆解：Claude Code 全端專案開發實作課”

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你知道 Claude Code。 但你還沒真的跑起來過。 這篇文章是為了讓你明白，你卡在哪裡，以及怎麼解。 Claude Code 和你用過的 AI 工具，根本上哪裡不同 大多數 AI 工具的運作方式是這樣：你問，它答，你去套用。 Claude Code 不是。 它跑在你的終端機裡，直接進入你的本機環境。 它能讀取你整個專案的檔案結構，自己決定要看哪些檔案，執行指令，跑測試，修改程式碼，操作 Git。 整個過程它是主動的，不是被動回答你的問題。 這個差異用一個具體情境說明： 你要在現有專案裡新增一個 Comment 功能。 以往你可能把需求描述給 AI，它給你一段程式碼，你發現它不知道你的資料模型長什麼樣，你再補貼幾個檔案，它給你修改版，你發現測試沒更新，你再問，你再修，你再發現另一個地方壞了： Claude Code 的方式：你說「依照 spec.md，新增 Comment 功能，完成後跑測試並發 PR」。它自己去讀 spec，找到相關的 Entity、Service、Controller，生成新的程式碼，跑測試，測試紅了自己修，修到綠燈，用 GitHub CLI 建立 PR，連 PR 的標題和說明都自己寫好。 你中間不需要接手。 但這裡有個卡關點，幾乎每個人都會遇到 你打開終端機，裝好 Claude Code，然後你輸入：「幫我寫一個問題追蹤系統。」 它給你東西了。能跑。 但你看著那些程式碼，這不完全是你要的。 資料結構跟你的習慣不一樣，某些邏輯它自己決定了，測試沒寫，文件沒有。 這不是 Claude Code 不夠強。是你給它的輸入不夠清楚。 AI 不會替你定義需求，它只會盡力滿足你給的需求。你給模糊的，它給你它認為合理的，但那不一定是你要的。 這就是為什麼需要 SDD。 SDD：規格驅動開發，讓 AI 有依據地寫，而不是靠猜 SDD（Specification-Driven Development）的核心概念是： 在讓 AI 動手之前，先產出一份規格書。 這份規格書叫 spec.md，它定義： 資料模型：Ticket 有哪些欄位、型別、關聯 API 端點：每個 endpoint 的 method、路徑、request / response 格式 頁面行為：前端每個操作觸發什麼、錯誤狀態怎麼顯示 邊界條件：哪些情況要擋、哪些要特別處理 Claude Code 讀了這份 spec，就等於讀懂了你的設計意圖。它不需要猜，它照著走。 更重要的是，搭配 Context7：一個能即時抓取官方文件的 MCP 工具 Claude Code 在寫 Spring Boot 3 的程式碼之前，會先去讀 Spring Boot 3 的最新官方文件，而不是用訓練資料裡可能已經過時的版本。 這解決了一個根本問題：AI 幻覺的主要來源是資訊過時，給它即時的正確資訊，幻覺就大幅降低。 TDD：讓 AI 自己跑完紅綠重構循環 TDD（Test-Driven Development）的概念：先定義測試，再寫讓測試通過的程式碼，最後重構。 傳統 TDD 很耗時，因為每個步驟都是人在跑。 在 Claude Code 裡，這個循環可以自動化： 你定義好測試規格，它寫測試，跑測試（紅燈），自己修改程式碼，再跑測試，直到綠燈，然後重構，再跑一次確認沒壞。 整個 Red → Green → Refactor 循環，它自主完成。 你的角色是：定義「什麼叫做正確」，然後驗收結果。 SDD 確保它知道要做什麼，TDD 確保它做出來的東西是對的。這兩件事組合在一起，才是真正可靠的 AI 開發工作流。 Playwright MCP：讓 Claude Code 看得見你的前端 後端有測試可以驗，前端怎麼辦？ Playwright MCP 讓 Claude Code 具備操作瀏覽器的能力。但它不是截圖比對，它用的是 accessibility tree：瀏覽器的無障礙樹狀結構，是一種語意化的 DOM 描述。 Claude Code 透過這個結構「讀懂」頁面：這個按鈕叫什麼、這個輸入框的狀態是什麼、這個列表有幾筆資料、這個錯誤訊息有沒有出現。 它可以自己點按鈕，填表單，確認結果，然後把 E2E 測試腳本寫出來，納入 CI 管道。 開發前端 → 自動驗 UI → 寫 E2E 測試 → 整合進版控，這條線全自動。 GitHub CLI 整合：開發完直接交付 gh 是 GitHub 的官方 CLI 工具。Claude Code 整合了它之後，可以在終端機完成整個版控到交付的流程： 整理這次改動的 diff，判斷哪些檔案應該納入這次 commit 生成有意義的 commit message，建立 PR，寫 PR 標題和說明：說明裡包含這次改動的範圍、測試結果、相關 issue。 這不是額外功能，這是工作流的最後一哩路。 從寫 code 到 PR ready，Claude Code 走完整條。 企業級 Skill：把你的開發規範裝進 AI 的腦子裡 Skill 是你自己封裝的私有邏輯，讓 Claude Code 在特定時機自動執行。 課程示範的情境是資安規範檢查： 禁止 hardcode API Key 或密碼 外部 HTTP 請求必須走白名單 權限驗證邏輯不能缺漏 這個 Skill 搭配 Hooks 設定，在每次寫入檔案之前自動觸發。你不需要記得提醒它去檢查，它會自己做。 這是從「用 AI 寫程式」升級到「用 AI 維持開發品質」的分界線。 /agent 子探員：背景多工，主線不中斷 有些任務適合丟到背景跑：生成大量測試資料、清理舊 log、跑耗時的分析腳本。 /agent 讓你啟動一個子探員，在背景獨立執行這些任務，同時主線繼續開發。兩個 session 用 Git Worktrees 隔開，互不干擾。 主線在寫前端介面，子探員在背景生成十萬筆假資料，跑完告訴你。你不需要等，也不需要切換。 這門課帶你走完的是一整條工作流，不是工具介紹 用一個真實的全端專案： AI 問題追蹤系統（Ticket / User / Comment），後端 Spring Boot 3 + Java 21，前端 React + Vite：從零走完： 環境建置與成本精算 → spec.md 規格書產出 → TDD 後端開發 → Playwright 前端驗證 → GitHub CLI 版控整合 → 企業 Skill 製作 → /agent 多工應用 → /review 程式碼審查 → PR 自動交付 走完這條線，你不只學會 Claude Code，你有了一套可以持續運作的 AI 開發工作流。 工具之後還會更新，但這套思維，學了帶走。 誠摯推薦這門課程 Claude Code 全端專案開發實作課｜從零打造 AI 日常開發工作流 限時優惠 34 折，加碼折抵 888 元 課程 5/29 首波上線！享 30 天觀看期 立即掌握>>> https://www.tiandiren.tw/go/?utm_course=C1634

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