AI 做得出來，就值得做嗎？聊聊 Anthropic AI-native SDLC 開發流程｜ep1

AI 寫程式越來越快、成本越來越低，但「做得出來」真的代表「值得做」嗎？ 本集深入聊聊 Anthropic 提出的「AI-native SDLC（AI 原生軟體開發生命週期）」，探討在 AI 時代，團隊與個人開發者該如何重新定義敏捷、取捨功能，並交付真正有價值的成果。 這一集先聚焦在 Plan、Design 與 Build 前的準備工作；下一集會繼續討論後續的 Test、Deploy、Maintain。 本集章節： 00:00 AI 加速後，整體流程真的變快了嗎？ 01:18 什麼是 Anthropic AI-native SDLC Playbook 02:21 人與 Agent 共同協作的 artifact 文件 04:48 Plan 階段：先想清楚為什麼要做 05:26 AI 做得出來，就值得做嗎？ 07:03 User Story：從功能工廠回到真正的問題 08:25 文件該放哪裡？為什麼 repo 很重要 09:36 Design 階段：從 PRD 到可收斂的規格 12:51 Build 前：技術設計、task 拆分與 Agent 開工 13:47 結尾與下一集預告 🔗 相關影片推薦： • Vibe Coding 時代：一言不合就做系統？：   • Vibe Coding 時代：一言不合就做系統？你也不必什麼都做｜AI 工作流・敏捷...   • Claude Code 隱藏功能與實戰技巧：   • Claude Code 居然內建隱藏課程？/powerup 解鎖 10 個實用功能   相關文章： The AI-Native SDLC playbook https://claude.com/blog/the-ai-native... 💬 留言聊聊： 你在使用 AI 開發工具時，是否也遇過「做了一堆功能卻沒什麼用」的情況？歡迎在底下分享你的看法！ #AI #Anthropic #SDLC #敏捷開發 #Agile #軟體工程 #JUGG聊敏捷