AI Coding · 領域飛輪
ai-coding-template ── 一套我自己長出來的軟體模板。詳見 aicoding-alex.md
從 第一個案子的雛型 長到 7 個專案共享同一架構。 每接一個新案子,我做的不只是這個案子,是讓 ai-coding-template 又進化一次。 第一個 ~6 週,第二個 ~3 週,現在新案子壓在 1-2 週。
這份文件刻意先看「跑了什麼」、再拆「怎麼長出來」
§I 7 個專案 看我實際在跑什麼 → §II 截圖證據 看真的有上線 → §III 模板組成 知道底下怎麼搭 → §IV 飛輪機制 看上一個案子怎麼幫下一個 → §V 起手三步 換你怎麼起跑 → §VI 風險矩陣 我踩過的坑 → §VII 對應 case-畠山 同一架構不同領域。
不是工程師? §III 模板組成裡的 Postgres / agent / Skills 等技術名詞,先跳過沒關係 ── 看 §I §II §IV §V 就夠你開始想自己的飛輪。
Projects On
The Flywheel
Evidence
From Production
7 個專案在同一架構上的總覽
所有跑在 ai-coding-template 上的專案集中管理。一個 dashboard 看完整個飛輪。
8 個 subagent + 自我學習 + 零上下文遺失
plan / implement / review / debug / doc / deploy / test ── 跨案子用同一組 agent,經驗自動累積。
模板第一個對外案例
把模板從「我自己用」推到「對外營運」的轉折點。
54 + 43 人覆蓋狀態 · All Teams Covered ✓
排班 SaaS。從接案到上線壓在一週。Claude Code 寫 ~80% 程式碼。
GPS 打卡 + 自動算薪 + 勞基法合規
專為台灣中小企業設計。模板讓我能用很低的價格定價。
Template
Composition
記住一句就好:底下這 8 個東西,7 個案子都共用,所以新案子才能 1-2 週上線。
每次接新案子,我不需要重做登入、API、資料庫、部署、AI 編排這 5 件事 ── 它們已經在模板裡。
我只需要寫「這個案子業務上跟別的案子有什麼不一樣」。
來源:ai-coding-template/docs/techstack/architecture.md
~/.claude/template-memory/(跨案子智慧)+ Tier 1 docs/context/(本案狀態)── 業務規則、命名、踩過的雷,新案子第一天就有docs/specs/,API 契約寫在 openapi.yaml ── 我寫需求,Claude 寫 code、寫 review、寫 deployHow The
Wheel Turns
模板複用 — DevOps 成本下降 60%
第一個案子最痛的不是寫業務邏輯,是搞定環境。把 auth(JWT/bcrypt)、API(FastAPI)、deploy(Zeabur)、CI、Postgres migration 抽到 template,新案子第一天就有可運作的骨架。這層是飛輪能轉的前提。
8 Subagent 編排 — 經驗自動累積
orchestrator / strategist / spec-writer / designer / dba / reviewer / debugger / deployer ── 同一組 subagent 跨案子用,它們會「記得」上次怎麼做。每個案子產生的 pattern 自動回寫到 template。不是 agent 多強,是同一組 agent 跨案子用。
CLAUDE.md + Skills — 領域知識跨案子保留
每個案子有自己的 CLAUDE.md,但跨案子共通的(Postgres 命名、auth 流程、Zeabur 部署慣例)抽到模板。我接第 7 個案子時,Claude 已經知道我所有的命名慣例、客戶禁用詞、設計鐵律。零上下文遺失。
PRD 是我的入口,程式碼是 Claude 的責任
以前:客戶說需求 → 我 google → 我寫 code → 客戶驗收。
現在:客戶說需求 → 我寫 PRD → Claude 寫 code → 我審 + 客戶驗收。
PRD 時間沒變,寫 code 時間從 80% 砍到 ~20% ── 剩下時間拿去接更多案子或讓模板長更大。
Recommendations
Step 1盤點
Step 2編排
Step 3收成
Risk Register
Same Architecture,
Different Domain
Claude Code 是工具,領域知識才是燃料 ── 這正是 Layer 4 飛輪的核心命題。