基礎能力
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當你用 AI 協助開發專案時，初期像請了位神速的高階工程師，但隨著需求深入，AI 輸出開始「跑偏」，這就是 vibe coding 的甜蜜期盡頭。
想延長這段高效率時光，關鍵在於學會把需求拆成 AI 懂的模組、以業務邏輯驗收結果、建立「確認 → 修正 → 再確認」的回合制流程。
vibe coding 初期很驚艷，讓人快速建立系統、提高開發效率，但當功能愈來愈複雜，就容易遇到瓶頸。不是 AI 不行，而是缺乏系統思維與基礎架構能力，造成結果偏離預期。我們如何從撞牆期中反思，透過結構化思考重新駕馭 AI。
也就是說，這個題目最主要要考的東西其實遠遠不是兩個三位數相加那麼簡單。它要測驗的核心其實是「學生是否有辦法把應用題轉譯為算式，並計算出正確答案」。當我們帶著這份思考去重新看那道題目時，我們會發現這個我們成年人沒有看懂的要求，不僅僅是要學生寫出計算過程，更核心的是在確認「解題過程」。
我問AI，結果得到的兩個完全相反的結果，老師在教學影片中說的是Claude的版本....
在AI時代自學，除了要懂得下咒語（prompt，網路上到處在教如何下正確的prompt，使AI更好用），還是要有一定的基礎能力（例如查核能力），不要太相信AI給的答案，多問幾家總是好的。
7月17日，No. 198，#如果重讀大學，#會想修什麼課？
其實今天的猜招主要整理自己曾經修過且有用的課、或是希望早點學會的、或是正在學的內容且適合在年輕時期（記憶力佳、早點學有複利效果）、有系統地學習的科目。
