---
title: "我們如何打造 BudgetWorks OS：AI 生成，人類決策"
description: "了解 BudgetWorks OS 如何以 AI 生成程式碼、任務及模組，再由人類審核、改進及發佈。一份實用的 AI 輔助產品開發指南。"
url: https://www.budgetapp.works/blog/working-with-ai-best-practice-workflow
canonical_url: https://www.budgetapp.works/blog/working-with-ai-best-practice-workflow
last_updated: 2026-10-14
---

[ 返回博客](/blog)

 March 11, 2026 542 瀏覽

# 我們如何打造 BudgetWorks OS：AI 負責生成，人類負責決策

![我們如何打造 BudgetWorks OS：AI 負責生成，人類負責決策](/cdn-cgi/image/width=1536,quality=80,format=auto/https://public-api.budgetapp.works/api/public/media/c0f2d234-93fe-4433-b04b-5bd61fb1b764)

## 我們如何打造 BudgetWorks OS：AI 負責生成，人類負責決策

BudgetWorks OS 提供 26 個 AI 模組——財務、人力資源、CRM、項目管理、POS、客戶服務台、預約、VoIP 等等——全部由一支以初創速度運作的小團隊打造。我們的秘訣是什麼？就是在 AI 生成與人工審核之間建立緊密的循環，而整個過程都在 BudgetWorks OS 本身之內追蹤。

本文將逐步介紹我們實際採用的工作流程。

## BudgetWorks 開發循環

```mermaid
flowchart TD
    A[在 BudgetWorks 建立項目] --> B[AI 在 Kanban 上生成任務]
    B --> C[人工審核任務拆解]
    C -->|調整| B
    C -->|批核| D[AI 生成程式碼]
    D --> E[人工審核程式碼]
    E -->|需要修改| F[與 AI 一同改進]
    F --> D
    E -->|已批核| G[測試及驗證]
    G -->|失敗| F
    G -->|通過| H[提交及部署]
    H --> I[為示範頁面擷取畫面]

```

BudgetWorks OS 的每一個模組——由我們現正開發的律師事務所模組，到 Teleman VoIP 系統——都遵循這個循環。

## 第一步：建立項目

一切都由 BudgetWorks OS 本身的一個項目開始。我們親身使用自己的產品。

當我們決定開發**律師事務所模組**時，便在 Kanban 看板上建立了第 101 號項目。項目描述清楚列明範圍：

> 案件管理、客戶接案、事項追蹤、收費（按時計費／固定收費／按結果收費）、信託戶口會計（IOLTA）、文件組裝、法庭期限、利益衝突審查，以及工時記錄。

這段描述會成為 AI 的主要上下文。

## 第二步：AI 生成任務拆解

我們無須逐一手動撰寫每項任務，而是向 AI 描述模組，由它生成一個結構清晰的 Kanban 看板：

```mermaid
flowchart LR
    subgraph AI 生成
        A[數據庫結構設計] --> B[後端路由]
        B --> C[管理後台 Vue 頁面]
        C --> D[儀表板]
    end
    subgraph 人工補充
        E[邊緣情況]
        F[整合測試]
        G[安全審查]
    end

```

就律師事務所模組而言，AI 生成了 13 項任務：

| 任務              | 優先次序 | AI 判斷正確的原因      |
| --------------- | ---- | --------------- |
| 設計 lf\_\* 數據庫結構 | 高    | 基礎工作——所有功能都依賴於此 |
| 案件管理 CRUD       | 高    | 核心功能，模式成熟易明     |
| 客戶接案表格          | 高    | 與現有電子表格模組一致     |
| 工時記錄及工時表        | 高    | 可計費工時正是業務模式所在   |
| 信託戶口會計（IOLTA）   | 高    | 法律合規要求          |
| 收費及發票           | 高    | 沿用現有銷售模式        |
| 法庭期限及日曆         | 中    | 重要，但沒有亦可先行推出    |
| 利益衝突審查          | 中    | 可逐步加入           |
| 文件組裝            | 中    | 範本沿用現有模式        |

人工審核這一步至關重要——AI 提出的任務方向正確，但我們調整了優先次序，並補充了它遺漏的整合考量。

## 第三步：AI 生成程式碼

任務確定後，AI 會按照我們既定的模式生成程式碼。關鍵在於**上下文**——我們的 `CLAUDE.md` 檔案清楚告訴 AI 我們的開發方式：

`## DB Patterns
All DB access via supabase-py (no raw SQL)
Override routes for business logic
Generated routes for CRUD

## Gotchas
users.id is BIGINT not UUID
Use Optional[X] not X | None
FastAPI route ordering: /reorder BEFORE /{id}
`

有了這些上下文，AI 第一次生成的程式碼已能融入我們的程式庫：

```mermaid
sequenceDiagram
    participant Dev as 開發人員
    participant AI as Claude Code
    participant KB as Kanban 看板
    participant Code as 程式庫
    Dev->>KB: 從「待辦」選取任務
    KB->>Dev: 任務：設計 lf_* 數據庫結構
    Dev->>AI: 上下文及任務描述
    AI->>Code: 生成數據庫結構 SQL
    AI->>Code: 生成 Pydantic 模型
    AI->>Code: 生成 FastAPI 路由
    Dev->>Dev: 審核生成的程式碼
    Dev->>KB: 將任務移至「審核」
    Dev->>Code: 提交及推送
    Dev->>KB: 將任務移至「完成」

```

## 第四步：人工審核及改進

AI 的產出從不會未經審核便發佈。以下是我們的決策流程：

```mermaid
flowchart TD
    A[AI 生成的程式碼] --> B{符合我們的模式？}
    B -->|否| C[以現有模組為例子提示 AI]
    B -->|是| D{業務邏輯正確？}
    D -->|否| E[說明 AI 遺漏的業務規則]
    D -->|是| F{安全性沒有問題？}
    F -->|否| G[標示安全漏洞]
    F -->|是| H{設計過度複雜？}
    H -->|是| I[要求 AI 簡化]
    H -->|否| J[發佈]
    C --> A
    E --> A
    G --> A
    I --> A

```

### 我們在審核中實際發現的問題：

* **模式偏離**——AI 有時會自創新模式，而非沿用現有模式。我們會說：「請依照 sales.py 的模式。」
* **遺漏的限制**——AI 未必知道 `contacts.id` 是 UUID，而 `users.id` 是 BIGINT。我們的 CLAUDE.md 能夠補上這一點。
* **過度設計**——AI 偏愛抽象化。我們會加以制止：「三行相似的程式碼，勝過一個過早的抽象。」
* **安全性**——必須檢查未經驗證的輸入，尤其是公開端點。

## 第五步：Kanban 流程

每項任務都會在看板上依序推進：

```mermaid
flowchart LR
    A[待辦] --> B[進行中]
    B --> C[審核]
    C -->|需要修改| B
    C -->|已批核| D[完成]

```

**待辦**——由 AI 生成並經人工審核的任務拆解

**進行中**——開發人員與 AI 結對編程

**審核**——人工按照模式、安全性及業務邏輯檢查 AI 的產出

**完成**——已提交、已測試、已部署

看板本身亦在 BudgetWorks OS 之內。我們用自己管理工作的產品來管理這個產品。

## 實際數字

以下是這套工作流程至今的成果：

| 指標              | 數量    |
| --------------- | ----- |
| 模組總數            | 26    |
| 數據庫資料表          | 515   |
| API 路由          | 2600+ |
| Vue 頁面          | 84+   |
| 覆寫路由檔案          | 36    |
| Postgres RPC 函數 | 14    |
| 已完成的開發階段        | 15    |

每個階段都遵循同一循環：**建立項目、AI 生成任務、人工審核、AI 生成程式碼、人工審核、發佈。**

## 全貌

```mermaid
mindmap
  root((BudgetWorks OS))
    AI 負責生成
      任務拆解
      數據庫結構
      後端路由
      前端頁面
      網誌內容
    人類負責決策
      架構選擇
      優先次序
      安全審查
      業務邏輯
      發佈或再迭代
    追蹤於
      Kanban 看板
      項目工時表
      Git 提交記錄
      示範畫面截圖

```

## 親身體驗

打造 BudgetWorks OS 的同一套工作流程引擎，亦已內置於 BudgetWorks OS 之中：

1. **建立項目**，配備 Kanban 看板、任務階段及里程碑
2. **記錄工時**，使用內置計時器及工時表
3. **管理檔案**，透過具版本控制的 Drive 模組
4. **自動化審批**，使用 Workflow BPM 引擎
5. **匯報進度**，透過項目儀表板及預算追蹤

全部 26 個模組均運行於同一數據庫、同一 API、同一介面之上——並部署於您自己的基礎設施。

---

_本文正是以上述 AI 工作流程製作——任務建立於 BudgetWorks OS 第 2 號項目，內容由 AI 生成，再經人工審核及修訂。那些 Mermaid 圖表？同樣由 AI 生成。_

 #ai #claude #workflow #mermaid #best-practices

### 想了解其運作方式？

了解 BudgetWorks OS 如何改變您的業務營運。

[免費試用](/try)

---
Site map for agents: [llms.txt](https://www.budgetapp.works/llms.txt) · [sitemap.md](https://www.budgetapp.works/sitemap.md)