AI 讓你一週合併的 PR 翻倍,週會上卻還是說不清楚進度到哪了?這篇帶你用四道關卡重新算進度,開工前就把每一關的通過條件寫好!
週會上,主管問:「這週做了什麼?」
以前這個問題很好用。寫程式是整個專案最貴的一段,寫了多少,大致就等於做了多少。程式寫完,剩下的測試和上線雖然也要時間,但量跟著寫的量走,估得出來。
AI 把最貴的那一段變便宜了。軟體工程分析公司 Faros AI 在 2025 年分析了一萬多名開發者的工作紀錄,AI 用得多的團隊,合併的 PR 多了將近一倍。
這張圖裡最該看的是中間那條:審查時間也多了 91%。產出變多了,但每一份產出要人看、要驗證、要上線的成本,沒有跟著變便宜。工作沒有消失,它往下游堆。
其他地方也看得到同一件事。Google 的 DORA 團隊在 2025 年的報告說,AI 用得越多,交付量越高,但交付的穩定度越低。CircleCI 統計 2025 年九月的兩千八百多萬次自動化建置,主分支的成功率掉到 70.8%,是五年來最低。日本一份針對 322 名負責 code review 的工程師的調查,86% 說審查負擔變重了,最常見的抱怨是「寫的人自己說明不了程式碼」。
所以週會的問題要換一個。寫完不算數,過關才算。進度要用「通過了幾道關」來算,每一道關的通過條件,要在開工前寫好。
快速回答 AI 讓 Build(寫程式)幾乎免費,進度就不能再用「產出了多少行程式碼」來算。進度看的是「過了幾道關」:Plan(寫下通過條件)→ Build(AI 產出實作)→ Verify(客觀驗證與測試)→ Ship(小規模交付與監控)。每一段的通過條件必須在開工前寫好,Ship 學到的事要回寫到下一次的 Plan。
階段關卡概念已有數十年:當 AI 讓寫程式幾乎免費,前後的驗證反而成了最大成本
把工作切成幾段、每段要過關才往下走,在工程管理裡有很長的歷史。品管學者 Shewhart 在 1939 年提出循環式的改善流程,後來 Deming 帶到日本,1951 年被日本品管界整理成大家熟悉的 PDCA。1990 年,Robert Cooper 提出 Stage-Gate,把新產品開發切成幾個階段,每個階段後面放一道關卡。Scrum 的 Definition of Done 則把「做完」寫成一份正式的品質標準,沒達到就不算完成。
這些方法在 AI 之前就存在,但當時有個默契:寫程式很貴,所以前後的關卡相對便宜。現在倒過來了。寫程式幾乎免費,關卡反而成了人花最多時間的地方。
AI 工具自己也在往這個方向長。Claude Code 在 2025 年 6 月加入 plan mode,讓 AI 先提計畫、你同意了才動手;OpenAI 的 Codex 在 2026 年 2 月把 plan mode 改成預設開啟。GitHub 在 2025 年 9 月開源了 Spec Kit,把開發切成規格、計畫、任務、實作四段,文件寫明「目前這一段沒驗證過,就不要往下走」,還有一句我很喜歡的話:AI 產出這些文件,你負責確認它們是對的。Anthropic 給 Claude Code 使用者的建議更直接:如果你沒辦法驗證,就不要上線。
Plan、Build、Verify、Ship 四道關卡:每一階段都要有明確通過條件,未過關就退回前段
我把 AI 做產品的流程切成四段:Plan、Build、Verify、Ship。每一段只問一個問題,答得出來才往下走。
- 這次要解決誰的什麼問題?做到什麼程度算完成?
- 一頁範圍與驗收條件
- 能不能從頭到尾示範一次真實流程?
- 可以跑的版本、改了什麼
- 每一條驗收條件,有沒有對應的證據?
- 測試結果、檢查紀錄
- 要用的人,在他自己的環境裡做完了他要做的事嗎?
- 上線紀錄、使用者回饋
這張表裡最容易被跳過的是 Verify 那一格。AI 會告訴你「已完成,測試都通過了」,但它說的通過,是它自己寫的測試通過。Verify 要對照的,是 Plan 寫下的驗收條件;AI 自己定的標準不算。這也是為什麼 Plan 一定要先寫:沒有驗收條件,Verify 就沒有東西可以對。
圖的下半部同樣重要。驗收沒過,退回 Build;做到一半發現需求本身錯了,退回 Plan。退回能讓問題停在出錯的那一段,不會一路帶到上線。最後一條是虛線:上線之後才學到的事,要寫回下一次的 Plan。
會員中心實戰:程式碼兩天合併完成,卻在 Ship 踩了 4 個只有真實環境才看得到的坑
我最近替這個網站做了會員中心,讓學員可以看到自己買過的課、整理自己的作品。整個功能用 Claude Code 開發,分三期,兩天內做完。這個例子剛好說明了「寫完」和「做完」差多遠。
Plan。開工前我先寫了一份規格。裡面有已經確認的決定,例如登入方式、作品要不要公開由誰決定、見證有哪些必填欄位;也有一份現況盤點,查完才發現,舊系統的購課資料其實只有 3 筆,全部是我自己的測試帳號。這個發現讓「舊資料轉移」從一件大事變成一件小事。規格最後把功能分成四期,每一期都列出上線步驟。
Build。第一期在當天晚上就合併了:學員中心頁、個人資料、購課紀錄、後台的匯入功能。第二、三期在隔天內完成。用 AI 寫這些程式,速度確實很快。
Verify。資料庫的變更腳本,先在本機一個用完就丟的資料庫上跑過,確認可以重複執行、資料合併和帳號認領的行為都對。第三期串接外部課程平台的部分,寫了自動測試。
Ship。問題是在上線之後才出現的:
- 有一個後台功能根本沒有部署,後台的作品分頁是空的。
- 學員作品的圖片破圖。原因是存放圖片的儲存空間被設成不公開,而且用資料庫腳本改不了,網站平台的資料庫遷移不能建立或修改儲存空間,最後要到平台的管理介面手動處理。
- 管理員用 Email 登入後上傳檔案,送出的驗證資訊不對,當晚修正。
- 第三期在管理介面設定的檔案類型限制沒有作用,改用資料庫的權限規則限制副檔名,之後測過,
.exe檔會被拒絕。
這幾個問題有一個共同點:程式碼都寫完了,也合併了,在 Build 和 Verify 那兩關看起來都沒事。它們卡在 Ship 那一關,因為只有在真實環境、由真的使用者操作,才看得到。
我做的修正,是圖上那條虛線。從第二期開始,規格裡的上線步驟直接寫明:「如果建立儲存空間那段失敗,改到平台介面手動建立。」第一期在 Ship 學到的事,變成了第二期 Plan 的一部分。
依出錯代價決定關卡嚴格度:一句話講得完的改動可跳過,涉及金錢與資料四道關缺一不可
關卡太多會變成官僚。Anthropic 給 Claude Code 使用者的建議裡有一句很實用的話:如果這次的改動一句話就講得完,可以跳過計畫。改一個錯字、調一個顏色,不需要寫規格。只給自己用的一次性腳本、還在摸索方向的原型,也不需要。
我的判斷標準是:出錯的代價越高,關卡越要嚴。會碰到別人的資料、會收錢、會被很多人用到的功能,四道關一道都不能少;自己的實驗,Plan 和 Verify 可以縮成幾行字。關卡要多嚴,和要不要讓 AI 自己跑多久是同一個問題,可以接著讀〈Claude Code 權限要怎麼設?一直按「允許」真的安全嗎?(2026 完整懶人包)〉。
另一個邊界是:關卡擋得住的,只有你寫下來的條件。會員中心的圖片破圖,在第一期的規格裡沒有寫到,所以 Verify 沒有攔下來。這就是為什麼最後那條虛線重要。你沒辦法在第一次就寫出完美的通過條件,但每上線一次,條件就該更完整一點。
結論:週會改問「這週過了幾道關」,未通過驗證的產出進度就是零
下一次週會,把「這週做了什麼」換成「這週過了幾道關」。
寫了五個功能、一個都還沒過 Verify,進度是零。寫了一個、它已經在使用者手上順利跑了一週,進度才是一。這個算法剛開始會讓數字很難看,但它算的是真的進度。
AI 讓寫程式變得很便宜,便宜到「寫完」已經不值得拿出來報告。寫完不算數,過關才算。
Plan 這一段要寫到多清楚,可以接著讀〈AI Coding 還需要寫 PRD 嗎?需求越模糊,Agent 替你決定的越多(2026 完整指南)〉。
常見問題
什麼是 Plan → Build → Verify → Ship 方法論?
這是專為 AI 協作開發設計的四階段交付循環。Plan 階段先定義通過門檻;Build 階段讓 AI 高速生成實作;Verify 階段使用自動化測試或明確檢查清單進行客觀驗收;Ship 階段小步上線並收集真實使用者回饋,將學到的盲點回饋至下一個 Plan。
為什麼用產出量(行數、PR 數)衡量 AI 開發進度會害了專案?
AI 生成程式碼的成本趨近於零,十秒鐘就能生出上百行。若以程式碼行數或功能數量當作進度指標,會誘使團隊產生大量未經驗證的半成品,把隱藏的技術債與相容性問題全部拖到上線前夕才爆發。
Verify(驗證)環節如果全部交給 AI 自己檢查會發生什麼事?
AI 具有「自圓其說」的強大傾向。如果讓同一個 Agent 既寫程式又負責驗證,它寫出來的測試往往會刻意避開自己的盲點,甚至在功能根本沒跑通時讓測試通過。驗證必須依靠獨立的測試腳本、外部 Reviewer 或真實環境的客觀回饋。
小團隊或個人開發者該如何落地這四步?
從小步快跑開始:Plan 只寫三條驗收條件;Build 讓 AI 生成程式碼;Verify 跑一次真實指令(如 pytest 或部署至預覽環境);Ship 交給第一個測試使用者使用。只要維持每一輪都有具體關卡被跨越,交付節奏就不會亂。
延伸閱讀
- AI 生產力悖論是什麼?為什麼 AI 做得更快,事情卻沒有更快交出去?(2026 完整解析)
- AI 寫的測試全過,為什麼功能還是錯的?驗證閉環完整懶人包(2026)
- Claude Code 權限要怎麼設?一直按「允許」真的安全嗎?(2026 完整懶人包)
參考資料
數據與調查
- Faros AI, AI Engineering Report 2025: The AI Productivity Paradox(2025-07-23) https://www.faros.ai/blog/ai-software-engineering
- Google Cloud, Announcing the 2025 DORA report(2025-09-24) https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report
- CircleCI, Five takeaways from the 2026 State of Software Delivery report(2026-02-18) https://circleci.com/blog/five-takeaways-2026-software-delivery-report
- @IT(ITmedia), AI 時代的 code review 負擔調查報導(2026-06-16,日文) https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2606/16/news041.html
方法的來歷
- Ronald Moen & Clifford Norman, Circling Back: Clearing up myths about the Deming cycle(Quality Progress, 2010);The Deming Institute 訪談 https://deming.org/cliff-norman-and-ron-moen-discuss-the-history-of-the-pdsa-cycle/
- Robert G. Cooper, Stage-Gate Systems: A New Tool for Managing New Products(Business Horizons 33(3), 1990) https://doi.org/10.1016/0007-6813(90)90040-I
- Ken Schwaber & Jeff Sutherland, The Scrum Guide(2020) https://scrumguides.org/scrum-guide.html
AI 工具的做法
- Anthropic, Best practices for Claude Code(2026-10-16 檢視) https://code.claude.com/docs/en/best-practices
- GitHub, Spec-driven development with AI: Get started with a new open source toolkit(2025-09-02) https://github.blog/ai-and-ml/generative-ai/spec-driven-development-with-ai-get-started-with-a-new-open-source-toolkit/
- OpenAI, Codex CLI release rust-v0.94.0(2026-02-02,plan mode 預設開啟) https://github.com/openai/codex/releases
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