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Apr 10, 2026

如何知道Claude Code 開發流程設計對不對？ - Harness Engineering 評分系統

AI 幫我寫 code 的時候出錯，我一直分不清楚是 model 問題還是我自己設定問題。直到我換了一個角度：每個 setup 元件都是對 model 能力的一個假設。假設可以評估，假設可以過期，假設可以量化。

不用資料庫, 不用 WebSocket, 只用 SPEC.md + Hooks + Settings 就能協調多個 AI agent 並行開發。從一個人坐在電腦前盯 Claude Code, 到手機上看進度發指令。

跑了一次 GEO audit,我的網站只拿 31 分。問題不是內容不好,是 AI 搜尋引擎根本看不到它。這篇記錄我怎麼用一套開源 Claude Code skills 做完整 audit,然後在同一天把分數拉到 46。

用 AI 寫程式不難,難的是讓它在第十個 session 還記得第一個 session 的決策。這篇記錄我怎麼設計一套文件系統,讓 AI 跨 session 保持一致,同時控制記憶空間的消耗。

從 /help 到 --dangerously-skip-permissions, Claude Code 的指令比你想像的多太多。這篇整理了所有指令, 還有我在過程中踩的坑。

用 AI 寫程式很方便,但它總是多做你沒要求的事。問題不在指令寫得不夠清楚,而在於你缺少一套讓它「不得不遵守」的機制。

不只是列表。從日常開發到 CI/CD 自動化, 把 Claude Code 的斜線指令, CLI flags, 快捷鍵, 搭配實際使用心得告訴你什麼時候該用哪個。

每次跟 AI 協作都在產生知識, 但大部分人 session 結束就忘了。這篇介紹如何用 Claude Code skills 建立一條自動化 pipeline, 把每次 session 的洞察結構化擷取, 再一鍵轉化成 blog, tweet, project page。