開發者延伸路線（For Developers）¶
🚀 第一次裝 Claude Code / 寫
CLAUDE.md/SKILL.md？ 快速 setup 指南在resources/setup-guide.mdD-E。已經熟可以跳過。← 回主路線 README · 走完 Track A 的 A3 或 Track B 的 Stage 7 後從這裡接續。把 agentic AI 應用到開發流程上。
使用情境（開發場景 × AI 怎麼幫）¶
下表把開發者一天會遇到的 7 個情境拆開——每個情境有不同的痛點，AI 工具也不同：
| 場景 | 你常遇到的痛點 | AI 能幫的部分 | 推薦工具（從輕到重） |
|---|---|---|---|
| AI 結對程式設計 | 寫到一半忘 syntax / 想到 method 名 | 自動補完 + 改寫 + 解釋 | Cursor / Copilot → Claude Code |
| 多檔重構 | 改一個 class 怕漏改、跨檔 rename 易錯 | batch refactor、改 50 個檔保持風格一致 | Cursor → Claude Code → codex-delegate |
| Code review（自己 PR） | review 自己的 diff 看不出問題 | 找 bug / smell、檢查 edge case | Claude Code / cline → Continue（CI） |
| 寫 test | TDD 一直忘加 case、coverage 不足 | 從 signature / spec 生 pytest | Claude Code + Aider |
| Debug | log 不夠、stack trace 看不懂 | 解 trace、生 hypothesis、跑 minimal repro | Claude Code |
| Doc | docstring / README 沒人寫、refactor 後過期 | 從 code 生 doc、PR 對應改 doc | Claude Code |
| CI / 團隊自動化 | 重複手動跑 review、跨人風格不一 | GitHub Action 自動跑 review / lint | Claude Code Action + Continue |
💡 個人 vs 團隊：表中前 6 個是個人 daily workflow；最後 1 個（CI）是團隊規範。團隊規模 < 5 人時 CI 自動化的 ROI 不高、可先不上。
精選 Projects¶
CLI agent 比較：7 個主流 CLI agent（Claude Code / Codex / OpenCode / Gemini CLI / goose / Aider / Hermes Agent）的並列比較見
resources/cli-agents-guide.md。第一次接觸 CLI agent 想要 step-by-step 入門 →tracks/cli/A1-cli-intro.md（Track A 第一站）。MCP catalog：要把 CLI 接到日常工具（GitHub、Linear、Atlassian、Postgres、Playwright、Figma 等）→
resources/mcp-skills-catalog.md（62 個分類整理）。本頁只列跟開發者 workflow 直接相關的工具入口。
Coding Agents¶
Cursor ⭐⭐⭐⭐⭐¶
編輯器整合的 AI 結對程式設計工具。在 AI 編輯器類工具中採用度高、可作為比較其他 IDE agent 的基準。
Aider-AI/aider ⭐⭐⭐⭐⭐¶
★ 44k+ · Apache-2.0 — git-aware 的 CLI pair-programmer。直接編輯你 repo 中的檔案，commit 都自動寫好。「git-native AI 編輯流程」的開源範本。模型不限。
anthropics/claude-code ⭐⭐⭐⭐⭐¶
★ 120k+ — Anthropic 官方的 agentic coding 助理。有 Skills + plugin 生態系。
cline/cline ⭐⭐⭐⭐⭐¶
★ 61k+ · Apache-2.0 — VS Code extension，autonomous in-IDE agent：tool use、browser、step-by-step approval。VS Code 使用者要 IDE-native agentic dev 的好選項。
continuedev/continue ⭐⭐⭐⭐¶
★ 33k+ · Apache-2.0 — source-controlled AI checks，可以在 CI 強制執行。代表「團隊 / governance」這條角度的 coding agent。
OpenHands (前身為 OpenDevin) ⭐⭐⭐⭐¶
★ 72k+ · MIT — open source 的自主軟體開發 agent。設計上比 Aider / Claude Code 更激進——agent 自己跑 sandbox、自己 commit，適合「整個 issue 丟給它解」場景。
block/goose ⭐⭐⭐⭐¶
★ 43k+ · Apache-2.0 — 開源、可擴充的 AI agent，超出純 code suggestion——能 install / execute / edit / test，搭配任何 LLM。同時支援多家 LLM provider 跟 MCP，提供 desktop app、CLI、API 三種介面。（repo 現指向 aaif-goose/goose。）
RooCodeInc/Roo-Code ⭐⭐⭐⭐¶
★ 23k+ · Apache-2.0 — VS Code 的 coding agent，採用「多種專業 mode」的設計，跟 Cline 的單一 agent flow 不同。VS Code 使用者要 multi-mode 替代方案的選擇。
Code Review¶
obra/superpowers ⭐⭐⭐⭐¶
20+ 個經過實戰驗證的 skill，包括 TDD 模式、debug、協作模式。設計 code-review skill 時的好參考。
推薦工具¶
- yamadashy/repomix ⭐⭐⭐⭐⭐ ★ 24k+ — 典型開發者用途：打包整個 codebase 給 reviewer / refactor agent。輸出單一 AI-friendly 檔案（XML / Markdown / JSON），方便 Claude Code / Codex 做 code review / refactoring。技術細節（MCP server mode、tree-sitter 壓縮、secretlint 過濾）見官方 README。Track A 很值得當 daily driver 的工具。
必練流程（按使用頻率）¶
| 頻率 | 流程 | 怎麼做（≤ 3 步） | 推薦工具 | 適合誰 |
|---|---|---|---|---|
| 每天 | AI 結對寫 code | (1) 開 branch (2) 任務丟給 Claude Code、先 plan（不寫 code） (3) Review plan → approve → 寫 code → 自己 review diff |
Claude Code / Cursor / Cline | 全開發者 |
| 每天 | Git-native AI 編輯 | (1) aider(2) 自然語言請求 (3) review + commit / /undo |
Aider | 想要乾淨 git 流程的人 |
| Per PR | 自動 code review | (1) .github/workflows/claude-review.yml(2) 抓 git diff → 跑 prompt → post 回 PR (3) human + AI 雙審 |
Claude Code Action + Continue | 團隊 |
| Per feature | 測試生成 | (1) 給 function signature + docstring (2) 請 AI 生 pytest case（含 edge case） (3) 跑覆蓋率 + 故意改 bug 看 test 抓不抓得到 |
Claude Code / Aider | 寫 test 階段 |
| 不定期 | 多檔批次修改 | (1) Claude 寫 plan (2) codex-delegate 跑機械式 refactor (3) Claude review diff |
Claude + codex-delegate | refactor 30+ 檔的時候 |
💡 新手起手式：先做「每天 AI 結對」+「測試生成」兩條一個月、習慣後再上 PR 自動 review。
3 個具體 workflow recipe¶
1. AI 結對程式設計（每日節奏）
1. 開新 feature → git checkout -b feature/xxx
2. 把任務丟給 Claude Code / Cursor，先讓它寫 plan（不直接寫 code）
3. Review plan、修正方向 → 才 approve 寫 code
4. 寫完跑 tests + lint → 自己 review diff（不要 blind accept）
5. Commit message 自己寫或 prompt 生草稿後改
2. Aider git-native 流程（最像「跟 AI pair」）
# 進入 repo 後
aider --model anthropic/claude-sonnet-4-20250514
# 自然語言請求
> 幫我把 utils.py 的 parse_date 加上時區參數，預設 UTC
# Aider 會自動編輯 + commit。若不滿意：
> /undo # 退掉最後一次 AI commit
3. PR 上的 Claude code review（GitHub Action）
.github/workflows/claude-review.yml：
on:
pull_request:
jobs:
review:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
with:
fetch-depth: 0
- name: Run Claude review
env:
ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
run: |
# 用 anthropics/claude-code-action 或自寫 script
# 抓 git diff、跑 prompt、結果 post 回 PR
anthropics/claude-code-action 官方 GitHub Action。
常見踩坑（Anti-patterns）¶
| ❌ 不要 | ✅ 改成 |
|---|---|
| 讓 AI 直接 push 到 main | 永遠 PR → review → merge |
| Blind accept 大規模 refactor diff | 拆成 < 50 LOC 改動，逐個 review |
| 把 .env / API key 丟給 AI 看 | 用工具對應的排除機制：Cursor .cursorignore / Aider .aiderignore / Claude Code 用 .claude/settings.json 的 permissions.deny |
| 讓 AI 在 production code 自由跑 shell | sandbox 限制、permission whitelist |
| 用 AI 生 test 後不檢查 assertion | 跑覆蓋率 + 故意改一個 bug 看 test 抓不抓得到 |
| 跨多個 commit 才發現方向錯 | plan-first 模式：先 review plan 再寫 code |
Tier 升級路徑¶
下表是建議的進階路徑：
| Tier | 工具 | 適合誰 | 學習成本 |
|---|---|---|---|
| Tier 0 | Cursor / Copilot / Claude.ai | IDE 內 chat、autocomplete、不自己寫 agent | 0（會用編輯器就行） |
| Tier 1 | Claude Code / Cline / OpenCode + CLAUDE.md |
CLI 接 file system、human-in-the-loop | 1-2 天上手 |
| Tier 2 | 自寫 Skills + MCP server | 把 dev workflow 包成 skill 給團隊共用 | 1 週 setup |
| Tier 3 | CI 自動跑 agent + production observability | 進到 Stage 7 領域 | 數週、需 governance |
多數個人開發者可先停在 Tier 0-1。升級到 Tier 2+ 要先確認 ROI——團隊夠大、流程夠重複、事故不可逆、才值得 invest。
也適用其他分支¶
開發者重疊度高的分支：
- 要做 ML 研究 / 寫 paper → 研究員分支
- 接 Notion / Linear / Atlassian / Postgres / Figma 等 dev tool →
resources/mcp-skills-catalog.md - 要寫自己的 Skill / MCP server → Stage 5 +
resources/cookbook.md - 想看 schema 設計細節 →
resources/schema-design-cheatsheet.md - CLI 從零開始 → Track A（A1 → A2 → A3）
社群備註¶
特別歡迎以下貢獻：
- IDE-specific 設定範本（Cursor
.cursorrules、Claude CodeCLAUDE.mdfor Python / Go / Rust 等） - 程式語言特化 skill（Python / TypeScript / Rust / Go 各自的 best practice）
- CI / pre-commit hook 整合 case study
- 跨多人團隊用 AI dev 的 governance pattern——多 dev 共用 Skills、permission 設計、cost tracking
請見 CONTRIBUTING.md。