合購優惠｜Claude Code x RAG
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AI 寫程式越來越強，但為什麼你的效率沒有提升？
這一年的工程師各大社群、討論區，有一個共同焦慮——
大部分開發者的狀況很像：
- AI 寫得出片段，但「無法直接跑」、錯誤一堆
- 上下文給得亂，AI 看不懂專案
- 想做完整功能，但只能零碎 copy/paste
- 花更多時間 Debug AI 寫的錯，比自己寫更慢
- 完全不知道 MCP、Hook、Sub-Agent 該怎麼用
結果 AI 變成一個聊天對象，不是一個能真的可靠協作的工程夥伴。
矽谷工程師們，已經開始用 AI 接手整個開發流程
矽谷的工程師的工作模式正在快速改變：
- 開發速度是原本的 10〜1000 倍
- Debug、測試、部署都能自動化
- Code Review 變成檢查 AI 產出，而不是自己重寫
- MCP、Hook、Sub-Agent 用來實現真正的工程自動化
他們不是把 AI 當作「能寫一段程式的小幫手」，而是當作「能獨立工作的一位同事」。
這堂課教你：矽谷工程師怎麼用 Claude Code 開發完整專案
不是教你指令清單、功能大全、怎麼按哪個按鈕。
而是用 AI 從 0–1 完成一個功能的完整流程。
從架構 → 實作 → 測試 → 自動化 → 部署，一次走完。
這堂課會帶你走過的內容，是一般課程中不會有的：
- 如何讓 Claude Code「看懂你的專案」
- 如何穩定地產生可運行、可維護的程式碼
- 如何控制 AI 的上下文、流程、品質
- 如何用 MCP / Hook / Sub-Agent 建立真正的工程自動化
- 如何在專案中「讓 AI 做大部分工作」，而不是自己做
這些是現在的 AI 工程師真正需要的能力。
你學到的不是 AI 指令，而是一套「能放大成果」的工作流程
這堂課會完整交付一套「可以帶回去就能用」的流程。
每一點都是工程師能立即感受到效益的：
| 核心功能 | 實務內容 |
|---|---|
| 讓 AI 看懂完整專案，而不是只看一個檔案 | Context 設計、Memory、檔案參照、模型切換 |
| 讓 AI 寫出「能跑、能維護」的程式碼 | Plan Mode、Ultra Think、正確的需求拆解法 |
| 做到自動化測試、自動化修正、自動部署 | Hook、MCP + Playwright、自動檢測流程 |
| 能建立自己的 MCP Server ，打造專屬工作流 | 像矽谷團隊一樣把 AI 整合進日常流程 |
| 讓 AI 從0–1 完成前後端 + 資料庫的完整功能 | 最大化的運用 AI ，節省專案開發時間 |
最後你會擁有一個「你親手與 Claude Code 合作完成」的全端專案。
這是你在履歷、面試、實務工作都能直接拿出來的成果。
這堂課到底怎麼做？
課程會以「專案實戰」作為主線，帶你走過一次：
- 需求拆解
- 架構規劃
- 由 Claude Code 完成開發（前端 / 後端）
- 自動化測試與 Debug 流程
- 安全檢查、最佳化
- 部署（Github Pages / Vercel）
- 用 MCP、Hook、Sub-Agent 擴充功能
你會看見老師如何引導 Claude Code：
做分析 → 做規劃 → 做分工 → 做程式生成 → 做評估 → 做測試。
完整流程透明呈現，不會跳過任何步驟、也不會只示範成功案例。
這堂課最不一樣的地方
| 特色 | 價值 |
|---|---|
| 1. 真正的矽谷工程師開發方式 | 不是摘錄文件，而是老師目前在團隊內實際使用的開發技巧。 |
| 2. 講方法與流程 | 不講廢話功能表，所有技巧都放在「你如何用 AI 完成一件事」的脈絡裡。 |
| 3. 跨入高階應用 | 一次學會 MCP / Hook / Sub-Agent，這些是矽谷工程師每天在用的工具。 |
| 4. 帶回去團隊能用的流程 | 無論你是工程師、主管、接案者，都能立刻導入。 |
| 5. 圖解＋中文教學 | 把每一步拆成簡單、可理解的段落，學起來不吃力。 |
不只是你變快，而是整個團隊一起升級
在實際工作中，真正卡關的往往不是個人，而是「怎麼跟別人一起用」。
你可能也遇過這些情況：
- 你自己會用 Claude，但同事用法不一，結果程式碼品質更亂
- AI 產出的內容無法被 Review，不知道哪些能用、哪些要改
- 大家各自問 AI，Context 不一致，重工反而更多
- 擔心成本失控，不知道怎麼控模型使用與 Token 消耗
- 更不用說資安風險，沒有人知道哪些資料不該丟給 AI
這些問題，不是多學幾個指令就能解決的，而是需要一套「團隊層級」的使用方式。
這堂課會完整分享目前實際工作中，如何與團隊、跨部門夥伴一起使用 Claude Code 來開發功能：
- 團隊協作規範
什麼情況適合交給 AI？什麼一定要人工確認？ Claude 在團隊裡扮演的角色是什麼？ - AI-first Development Workflow
從需求討論、任務拆解、實作、Review 到測試， AI 在每個階段各自負責什麼，怎麼配合人工作業。 - 成本優化的五大實務技巧
包含模型選擇、Context 控制、Sub-Agent 分工，以及如何避免「每個人都在燒 Token ，卻沒有產出」的問題。 - 資安最佳實踐
哪些資料不能給 AI？
如何用 Hook 做預先檢查，避免敏感資訊外洩， 在企業或專案環境中，怎麼把風險降到最低。
誰適合這堂課？
- 工程師（前後端 / 全端 / AI / 資料 / 雲）
想用 AI 提升 5〜50 倍效率，提升 AI 時代下競爭力。 - 接案者
想把開發時間砍半、提升毛利。 - 技術主管 / Team Lead
想讓團隊建立 AI 工作流。 - 自學者 / 想提升競爭力的開發者
覺得工具越學越多，但沒有真正提升速度。
如果你覺得：
- AI 開發功能很酷，但你用不出力量
- 想做完整功能，但永遠卡在還原環境、Debug
- 好像還缺一套「方法」跟「流程」
那這堂課就是專門為你準備的。
講師介紹
 | 蔡昇祐 Sam Amazon 矽谷高階工程師 / AI 工程技術作者 |
技術背景與專長
- 使用 Claude Code 作為核心開發工作流
- 熟悉美國工程團隊的 AI 實際使用方式
- 專長 AI 工程技術、MCP/Hook/Sub-Agent/Skills 高階應用
- 實際帶過多個 AI 專案流程（需求 → 開發 → 測試 → 部署）
- 擁有多年雲端開發部署經驗，已獲取 AWS 專家級認證
- 獨創「用圖片高效學程式」圖解教學法
- 經營「矽谷叔叔」Youtube 頻道頻道
- 暢銷書作者
- AWS自學聖經：5大必學雲端主題
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