1-2 你以為差 Prompt？其實是差背景知識

「為什麼工程師用 AI 可以快速開發，而我卻總是卡住？」

先讓我們面對現實

你應該看過這些新聞：

• 某公司：系統有安全漏洞，造成資料外洩
• 某電商平台：程式碼有安全漏洞，訂單系統出現問題
• 某網站：因為安全漏洞，用戶帳號被盜用

這些案例的共同點？管理者完全不懂程式，盲目相信 AI。

而你現在，可能正走在同樣的路上。

你正在錯過的機會

當別人用 AI 一天開發一個產品時，你可能：

• 🔄 不斷重試同樣失敗的 Prompt 鬼打牆
• 😵 看著一堆錯誤訊息不知所措
• 🔧 AI 改了 A 功能正確了，B 功能又壞了
• 😤 感覺像在玩打地鼠，問題永遠解決不完
• 🚫 最後放棄，覺得「AI 工具不適合我」
• 😈 AI 把專案寫壞了，不知道怎麼救回來
• 💥 不小心洩漏 API Key，無緣無故被刷了上千塊
• 🤔 AI 好像寫好了程式，但我應該怎麼測試執行？甚至上線讓朋友使用？

這不是你的錯，但如果你不改變，你會一直被困在這裡，看著別人用 AI 創造價值，而你只能在旁邊乾著急。

一個殘酷的真相

你或許會認為，加強自己下 Prompt 的技巧就可以解決這些問題，但事實上現代 AI Coding Agent 工具其實已經很聰明了，內建的 System Prompt 在大部分情況下都已經很夠用，你不需要學習複雜的 Prompt 技巧。

——「你只需要能清楚地說出你要什麼」。

但這恰恰是問題所在。如果你連自己要什麼都說不清楚，AI 怎麼幫你？

為什麼你會卡住？

你只是還不知道自己不知道什麼。但一旦你建立了這些基礎認知，你會進入一個全新的境界，能夠真正駕馭 AI 工具，而不是被它們困住。

1. 你不知道要提供什麼資訊

你是否經歷過這種循環：

• 讓 AI 修改程式 → 功能 A 正常了
• 發現功能 B 壞了 → 讓 AI 修復 B
• B 好了，A 又壞了 → 無限循環…

為什麼會這樣？ 因為你沒有給 AI 完整的上下文，它不知道系統的全貌，只能頭痛醫頭、腳痛醫腳。

來看一個真實對比：

新手的 Prompt

"幫我寫一個登入系統"

有經驗者的 Prompt

"我有一個 Next.js 14 + Prisma + PostgreSQL 的專案，
要加入 Google OAuth 登入。
目前的 user schema 在 prisma/schema.prisma，
需要支援多個 OAuth provider。"

差別在哪？

不是 Prompt 技巧，而是：

• 知道要提供 Tech Stack 資訊
• 理解系統架構（資料庫、認證流程）
• 能描述現有專案結構

2. 你看不懂錯誤訊息

當程式出錯時，很多人會：

• 恐慌並重新開始
• 不斷重試相同的方法
• 放棄

正確做法

1. 複製完整的錯誤訊息給 AI
2. 描述你在做什麼時遇到這個錯誤
3. 提供相關的程式碼片段
4. 知道如何利用除錯工具提供更詳細資訊給 AI，而不是讓 AI 隨機亂探索亂改

3. 你缺少基本的程式概念

這不是要你學會寫程式，而是要理解基本架構，比如：

• 前端 vs 後端：網頁顯示 vs 資料處理
• 資料庫：資料存在哪裡
• API：前後端如何溝通
• 環境變數：敏感資訊怎麼管理
• 套件管理：npm/yarn 是什麼
• Session / Cookie：如何實作登入系統
• WebSocket：更多不同通訊協定可以應用在不同情境

為什麼這很重要？

當你不懂這些概念時：

• 你無法理解 AI 在做什麼
• 你不知道該提供什麼上下文
• 你無法判斷 AI 的建議是否合理

4. 過度依賴 AI = 災難的開始

把 AI 想像成一個工程師員工——你可以指導他做事，但如果你完全不懂他在做什麼，這其實很危險。

想像一下：如果你請了一個真的工程師，卻完全不知道他在幹什麼，你會不會覺得很可怕？你無法判斷他是否在做對的事，也無法給他適當的支援和指導。

AI 也是一樣的道理。

• AI 是你的技術夥伴，可以幫助你完成 90% 工作量，但你還是必須懂最後的 10%
• 建立足夠的認知來引導 AI，就想領導員工一樣
• 不要把 AI 當成可以輕鬆變出產品的神奇魔法棒，而是需要熟練、技巧的工具
• 要理解基本邏輯才能有效合作

真正有效的溝通方式

關鍵是提供完整的上下文

告訴 AI：

• 使用什麼框架和版本
• 專案結構長什麼樣
• 完整的錯誤訊息
• 你已經嘗試過什麼
• 除錯工具看到的資訊

好的範例：「我用 Next.js 14 開發電商網站，想在產品列表加入購物車功能，使用 localStorage 儲存。」

好的範例：

• ❌ 「送出按鈕沒用」- AI 看到問題後只能到處盲測，花了大筆時間不一定真正探索的到問題
• ✅ 「點擊送出後 /submit API 端點會回傳 400，以及 error: Missing required field: email，幫我修復這個問題」- AI 馬上了解問題在哪裡，快速解決

第一發 Prompt 決定成敗（從 0 到 1 最關鍵）

為什麼第一發這麼重要？

• 從 0 到 1 的過程，AI 會建立整個專案架構
• 第一發模糊 = 後續無窮無盡的修改地獄
• AI 不會主動反問「這樣對嗎？」它會直接做
• 修改既有程式碼比重新開始更花時間

❌ 模糊的開始：「幫我做一個待辦事項 App」 結果：AI 隨便做一個，你得花 10 倍時間修改

✅ 必續將規格寫的更精準：

"我要做待辦事項 App：

功能需求：
- 新增待辦：輸入框 + Enter 鍵或按鈕新增
- 刪除待辦：每個項目右側有刪除按鈕
- 標記完成：點擊 checkbox 切換完成狀態
- 編輯功能：雙擊文字可編輯內容
- 篩選顯示：全部/未完成/已完成 三個 tab

技術規格：
- 使用 Next.js 14 + TypeScript
- App Router，單頁應用
- Tailwind CSS 做樣式
- localStorage 儲存資料
- 要有載入和空狀態的處理

UI 需求：
- 簡約風格，類似 Notion 或 Linear 的設計
- 深色模式為主
- 置中排版，最大寬度 800px
- 頂部標題和輸入區
- 下方待辦列表，每項一行
- 卡片式設計，有圓角和陰影
- 有 hover 效果和過場動畫
- 手機版要能正常使用"

進階技巧：確認 AI 理解了

1. 先給需求，然後說：「請複述一遍你的理解」
2. 確認 AI 理解正確後，問：「還需要我提供什麼資訊嗎？」
3. 對齊認知後才說：「開始實作」

這樣能避免 AI 自作聰明，確保雙方在同一個頻道上。

安全問題注意事項

1. 保護敏感資訊

• 永遠不要在程式碼中直接寫入 API 金鑰、密碼等敏感資訊
• 了解前後端運作方式，避免敏感資料暴露在公開區域（前端程式碼是公開的！）
• 使用環境變數來管理這些資料（例如 process.env.API_KEY）

2. 驗證 AI 的程式碼

• AI 可能產生有安全漏洞的程式碼
• 常見問題：SQL 注入、XSS 攻擊、未驗證的使用者輸入
• 解決方法：使用成熟框架、加入安全檢查、定期更新套件

Claude Code 安全檢查技巧： 如果你使用 Claude Code 開發，可以用內建的安全檢查指令：

/security-review

這會自動掃描整個專案，檢查：

• SQL 注入風險
• XSS 漏洞
• 認證授權問題
• 不安全的資料處理
• 套件依賴漏洞

3. 謹慎執行指令

• 不要盲目執行 AI 建議的系統指令
• 特別注意刪除檔案、安裝套件等操作
• 先理解指令的作用再執行

關鍵認知轉變

「差的不是 Prompt，是你還不知道自己不知道什麼。」

現在你有兩個選擇：

1. 繼續原地踏步：看著別人用 AI 提高工作效率、增加自由時間、甚至被動收入，自己只能羨慕
2. 投資自己的認知升級：花一點時間建立基礎，然後起飛

好消息是：你不需要成為工程師，只需要建立基本的程式思維。這就像學開車 ——你不需要會修引擎，但要知道油門、煞車、方向盤的作用。

更重要的是：這些知識一旦學會，將成為你一輩子的資產。AI 工具會不斷更新，但基礎認知永遠有用。

你的下一步行動

現在你知道真正的瓶頸在哪了。問題是：你願意投資時間來突破嗎？

好消息是：這些基本的技術背景其實概念講起來並不困難——它們只是目前在你認知之外的東西。

這個系列會給你什麼？

在接下來的文章中，我們會：

• 📚 快速了解常見的技術概念（不用變成工程師）
• 🗺️ 建立系統觀（理解各部分如何協作）
• 🏗️ 學習架構思維（知道如何組織和規劃）
• 🛠️ 透過實作掌握必要的背景知識（邊做邊學最有效）
• 💰 避開昂貴的錯誤（別像那些新聞案例一樣）

為什麼現在就要開始？

每天都有人在用 AI 創造價值，而你還在原地踏步。時間就是金錢，你拖延的每一天，都是在放棄潛在的機會。

下一章，我們將介紹三大 AI 開發工具，並開始你的技術認知升級之旅！