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一個 Jupyter Notebook 每天跑 50+ 分鐘 我用 AI，30 分鐘搞定，現在只跑 5 分鐘。 這不是 demo，也不是 side project。 這是在 Amazon 真實發生的事。 當時我們團隊有個服務跑在 AWS EMR 上， 每天執行一次，但計算時間長得離譜。 問題大家都知道， 但一直沒人去動，原因很現實： 不熟 Spark 底層 Legacy code 又亂 沒時間慢慢讀 直到 AI 出現，我換了一個做法。 我很清楚一件事： Spark 是分散式系統，code 如果不照它的邏輯寫，跑在 EMR 上只是浪費錢。 這次，我沒有「自己讀 code」， 我讓 AI 幫我完成三個關鍵步驟： 1️⃣ 先模組化整個 notebook，5 分鐘內看懂在幹嘛 2️⃣ 直接判斷：這份 code 有沒有真的用到 Spark？ → 答案是：沒有 (使用 for loop 抓取來源資料) 3️⃣ 改寫成正確的 Spark dataframe 寫法，並完成自我測試 結果呢？ ⏱ 原本 50+ 分鐘 ⚡ 現在 5 分鐘跑完 90% 的計算時間與成本，直接消失。 而且我用同一套 AI 工作流程， 把團隊裡 30+ 個 Spark notebook 全部掃過一遍。 👉 半天內 👉 每月省下約 ~7000 USD 的 AWS EMR 成本 這件事讓我徹底想通一件事： AI 不會取代工程師， 但會放大「懂系統思維的人」。 我能做到這件事， 不是因為我原本就很會寫 Spark， 而是我擁有「分散式系統的正確思維」。 AI 補的是手速， 概念，才是放大器。 這也是我做 Claude Code 課程 的原因。 我教的不是指令， 而是 矽谷工程師如何用 AI 工作： 怎麼快速理解陌生系統 怎麼把架構概念轉成 prompt 怎麼把 AI 變成你的 coding agent 👉 對的概念 + AI = 以前 10 年的經驗 這不是未來，是現在。 👉👉 如果你對這套 矽谷工程師的 AI 工作流程 有興趣， 私訊我：「Claude Code 深度應用 折扣碼」