Claude Code 實戰：從零開始的 AI 協作開發
三個月前，我抱著「又一個 AI 工具試試看」的心態打開 Claude Code CLI。三個月後，它已經成為我每天工作流程的核心。不是因為它完美，而是因為它改變了我思考「人機協作」的方式。 這篇文章不是功能介紹，是我真實踩過的坑和摸索出的工作節奏。如果你在考慮要不要花時間深入學 Claude Code，希望這些心得能讓你少走一些彎路。 它不是更聰明的 Copilot 第一個要搞清楚的事：Claude Code 和 GitHub Copilot、Cursor 不是同一種東西。 Copilot 是補全工具，你寫，它預測下一行。Cursor 是 AI 增強版 IDE，聰明的自動補全加上 Chat 視窗。這兩者的核心假設是「你在主導，AI 在輔助」。 Claude Code 的核心假設是不同的：你在導演，AI 在執行。 你給它一個目標，它會讀懂整個 repo、寫計畫、執行程式碼、跑測試、修錯誤，然後回報結果。你的角色從「打字員」變成「技術主管」。 這聽起來很美好，但這也是很多人一開始用不對的原因——他們把 Claude Code 當成更貴的 Copilot 在用，然後覺得「也還好嘛」。 為什麼選 CLI 而不是 IDE 整合？ Cursor 有 Claude 整合，VS Code 也有 GitHub Copilot。為什麼要跑去用 CLI？ 老實說，我一開始也覺得很反直覺。但用了一段時間後，我理解了 CLI 的核心優勢：它可以在任何地方跑，不依賴 UI。 我現在的工作方式是：在遠端伺服器上跑 Claude Code，透過 SSH 操作。這讓我可以在任意機器、任意環境下發派任務，關掉 terminal 它還在跑。Cursor 做不到這件事。 另外，CLI 的腳本化能力也是 IDE 整合版本沒有的。你可以把 Claude Code 嵌進 cron job、CI/CD pipeline、Slack Bot 的觸發流程裡。這是一種完全不同的擴展維度。 ...