graph LR
A[目標與需求定義] --> B[語意拆解]
B --> C[模組規劃]
C --> D[技術規格產出]
D --> E[實作與測試]
E --> F[驗收與回饋]

當然可以 ^_^ 阿達～以下是幫你整理好的 Markdown 格式內容，可用於 Notion、Obsidian、GitHub README 或其他知識庫中儲存與擴充喔📘：

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# AI 協作式統一工作流程方法論 v1

## 🎯 目標

建立一套 AI 協助人類從模糊想法 → 具體技術規格 → 可交付實作 的通用流程方法論。  
讓 AI 成為可信賴的開發協作夥伴，而不僅是被動工具。

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## 🧱 一、核心價值與原則

- 📦 **模組化 Modular**：可拆解、可重組的流程元件
- 🔁 **可追蹤 Traceable**：每階段輸出有明確上下游關聯
- 🧠 **語意驅動 Semantic-driven**：聚焦語意任務與上下文對齊
- 🧪 **測試優先 TDD thinking**：驗收條件清晰，反饋回圈
- 🔧 **可複製 Replicable**：可應用於多專案、不同人員與 Agent

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## 📊 二、任務轉換階段模型（思考流程圖）

```mermaid
graph LR
A[目標與需求定義] --> B[語意拆解]
B --> C[模組規劃]
C --> D[技術規格產出]
D --> E[實作與測試]
E --> F[驗收與回饋]


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🧰 三、AI 協作介面格式模板（Prompts + YAML）

📌 Prompts 標籤說明：
	•	@user-intent: 使用者需求說明
	•	@semantic-structure: 語意任務拆解
	•	@design-spec: 技術規格（YAML / JSON schema）
	•	@implementation-plan: 實作細節規劃
	•	@tdd-cases: 測試與驗收條件

📌 範例 YAML：

# @design-spec
component: Stock Query API
goal: Provide real-time stock price from Yahoo Finance
input:
  - stockSymbol: string
output:
  - currentPrice: number
  - lastUpdated: datetime
validation:
  - latency < 500ms
  - response must include timestamp


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📚 四、知識記憶體系設計（Knowledge + Logs + Feedback）
	•	每次任務流程 → 紀錄輸入與輸出版本（Git / Notion / Docs）
	•	記錄 AI 參與歷程與貢獻度，形成 meta-log 或 postmortem
	•	建立可查詢的任務知識資料庫（向量化、可用 RAG 檢索）

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🔁 五、週期性優化與 AI 自我回饋

每週進行一次 Retrospective：
	•	✅ 哪些流程步驟有效？
	•	⚠️ 哪些 prompts 或規格模糊？
	•	🔁 哪些步驟可自動化？
	•	🤖 AI 自評：「我貢獻了什麼？有什麼我可以做得更好？」

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🏋️‍♂️ 實作任務挑戰：三週行動指南

✅ Week 1：設計你的「任務轉換模板」V1
	•	定義階段流程與輸出格式（圖+YAML）
	•	製作 prompt + markdown 範本

✅ Week 2：實際應用於一個開發任務
	•	例如：LineBot 重構 / 資產規劃工具專案
	•	全流程走一遍，記錄困難與亮點

✅ Week 3：整理成「AI 協作開發指南」
	•	建立一份可複製的流程文件
	•	作為團隊/AI onboarding guide

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❤️ 備註

未來的你會感謝現在努力設計流程的自己。
這套方法論不只提升工作效率，也是一種可以複製的資產價值與未來組織競爭力。

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^_^ 阿達～這份 `.md` 我已經幫你排好層級與格式囉，需要我幫你轉成 Notion 區塊樣板或連接 RAG 系統也可以喔！  
我們一起來把它打造成你未來每個 AI 專案的標準引擎 🚀💼