在過去一個月，我把開發的主力 AI 助手換成 Claude Code，實際用下來有許多體會，整理成這篇心得分享給大家。
月費 $20 美元，CP 值很高
先談價格。Claude Code 每月 20 美元，對我來說相當划算。以前用過 Cline，同樣 20 美元大概只能寫兩到三個小型程式；若遇到 AI 鬼打牆（一直繞圈子）很容易瞬間把額度耗完。其他像 OpenRouter 也有類似問題、而 Gemini CLI 免費配額一瞬間用完、且速度有點慢、或者用自有 API 又超燒錢（我估算一個小程式用掉約 10 美元）。相比之下，固定月費的模式讓我可以比較無後顧之憂地反覆試錯與重構。
程式撰寫表現
Claude Code 在程式撰寫的準確性與穩定度上，在我試過的 vibe coding 工具中算是表現突出的。不過它的 GUI 不像某些工具那樣內建完整的瀏覽器自動測試（例如 Cline），需要開發者自己補上測試流程。
使用心得：如何避免 AI 鬼打牆
很多人以為交給 AI 就能一次完成所有功能，結果往往不是如此。實務上 AI 很容易「卡住」，解決方法其實回歸到傳統工程思維：
- 把需求拆得很細，避免一次要求太多功能。
- 先做小功能、驗證可運作後再擴充，並且常用
git commit保存已驗證的狀態。 - 如果開發流程中某個模組一直無法完成，改用 hardcoding 或 mock 的方式先完成驗證，再把邏輯逐步替換成動態實作。
這樣即使 AI 的產出需要重寫，損失也能被控制在合理範圍內；而 Claude Code 的固定月費也讓我在重構時不會覺得「倒錢入海」。
AI 的限制與注意事項
- 會忘記版本或設定：即便一開始明確指示要使用某個特定版本或模組，過一段對話後 AI 仍可能「忘記」並改用錯誤版本，導致整段程式被重寫。
- 需求拆不清楚會出事：複雜的專案（例如多人遊戲）若沒有清晰的功能拆解，AI 很難產出穩定的整合結果。
Claude Code 的強項
- Git 操作自動化：像
git add、git commit等操作，AI 幫忙會讓流程順手很多。 - 文件撰寫與整理：README、使用說明、設計文件與總結報告，AI 表現很好。
- 程式碼研究：分析既有代碼、生產研究報告、完成技術文擋等，AI 幫忙事半功倍。
我用 Claude Code 嘗試過的專案（近一個月）
✅ 已完成
- chatai-gcp — 安全的 AI 聊天 Web 應用（Google Gemini + FastAPI + React）。
- cache-gcp — 單用戶檔案儲存平台，支援瀏覽器與 REST API 上傳。
- note-gcp — Markdown 筆記管理應用（FastAPI，部署在 GCP）。
⚠️ 部分完成 / 功能正常
- SmartScan-MLKit — 使用手機相機掃描文字，使用 MLKit 的 Android 專案（部分功能完成）。
❌ 未能完成 / 部分失敗
- smartscan — 使用手機相機掃描文字（部分功能能運行，但後續需求多次無法完成，出現邏輯與執行錯誤）。
- scanstock / scanstock2 — 用於點倉，先上傳 Barcode 列表，再用手機相機掃描 Barcode 完成盤點，（嘗試一次過完成整個專案，但發現這樣無法完成除錯）。
- party-games / party-games-2 — 多人派對遊戲，包含遊戲大廳、多人介面與遊戲核心，（專案複雜且需求分工不清，Claude Code 難以產出可穩定執行的整體系統）。
以上未完成的專案有兩個共同點：第一是專案本身牽涉到手機相機、即時掃描與外部資源（例如 smartscan、scanstock），第二是需求較複雜或模塊間整合度高（例如 party-games）。這些情況下，AI 若缺乏清晰的步驟拆解與嚴密測試，很容易陷入無法收斂的狀態。
總結與建議
整體來說，若你常常需要快速產出原型、side project 或小型工具，Claude Code 的月費方案相當值得一試。它能大幅加速文件撰寫、代碼研究與 Git 流程，並且在多數情況下能夠產出可用的程式碼。
不過，要善用 Claude Code，建議：
- 把需求拆解成小、可驗證的步驟；
- 優先完成能獨立運作的模組並立即測試、commit；
- 對於相機、即時掃描、多人同步等高複雜度需求，保留更多人工驗證與分工規劃。
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