"Software Fundamentals Matter More Than Ever" — Matt Pocock

https://youtu.be/v4F1gFy-hqg?si=EXkv-kfNh1qVGjmH

好的 Code 是易於更改的。

只關注在 Spec 上轉換成 Code 行不通，轉換的 Code 會在每次 Spec 更動的時候越來越糟，直到放棄了它。

相反的關注於軟體的基礎架構，才能發揮 AI 最擅長的實作，且保持易於更動的 Code。

1. 在和 AI 協作前，確保 AI 和你的計畫是對齊的，先讓 AI 和你的目標一致在開始進行計畫。
2. 建立和 AI 相同的語言，確保瞭解認知一致。
3. Feedback Loops 建立小的 task 建立小的 test 專注於小的任務持續迭代，避免 AI 一次生成大量的程式
4. Testable codebase
   1. Deep Module → Simple Interface, Hide Complexity
   2. Shallow Module AI 會需要遍歷尋找，AI 難以理解 Code，但 AI 又最常寫出這種 Code
5. 設計 Interface, 架構, 邊界，將實作交付給 AI，由外去進行測試

Spec 不關注系統架構，所以這在開發系統上不可行。