AI 導入不是裝工具，
是重建團隊秩序
Tech Lead 的 Agentic Coding 導入與治理工作坊。一天密集，帶走屬於你的團隊治理架構、導入計畫與溝通策略。
查看課程內容適合 Tech Lead、Engineering Manager、Staff / Principal Engineer，以及帶領 3 人以上開發團隊、正在面對 AI 導入壓力的技術主管
你的團隊是不是正在經歷這些？
團隊開始用 AI 寫 code 之後，真正麻煩的事才開始
PR 變多了，review 卻更累了，因為你不確定 AI 寫的 code 該用什麼標準看
有人產能暴增，有人完全不碰，團隊開始分裂
測試有寫，但設計越來越亂，技術債比以前更快累積
老闆看了新聞，開始問：「我們什麼時候全面導入？效率能提升幾倍？」
你最怕的不是團隊不用 AI，而是亂用 AI
這堂課不教你怎麼用工具。教你怎麼避免 AI 把團隊帶進新的混亂。
這堂課的三個不可替代價值
建立 AI Review 治理架構，而不是看得更仔細
AI 產出的 code 表面乾淨，但背後隱含大量你沒看到的隱性決策。你會學到怎麼設計一套讓人只需要介入最關鍵決策的系統——不是用眼睛找問題，而是審查決策、守住架構邊界。
帶得動團隊，不只帶得動自己
工具人人會裝，但怎麼選試行對象、怎麼設觀察指標、什麼時候該踩煞車——這些決策只有 Tech Lead 能做。你會帶走一份你自己團隊的導入計畫初版，以及一個決策壓力測試的實戰經驗。
能向上交代，也能向下落實
老闆問你效率提升幾 %，你該怎麼答？團隊有人抵制，你該怎麼處理？你會在課堂上同時演練這兩個方向的對話——因為 Tech Lead 夾在中間，這兩件事永遠是連動的。
公開課
一天密集工作坊，四個模組
08:30–17:25，每個模組都有對應的實作產出，不是聽完就結束
模組一：AI Review 治理架構
讓人只介入值得介入的決策。你會學到三層分工框架，並完成你的團隊專屬架構：
- 第一層：自動攔截——有標準答案的問題，不進人工流程
- 第二層：決策審查——人審查決策，不審查 code
- 第三層：保留給真人決策的判斷——不可外包的決策清單
產出：你的團隊 AI Review 分層架構初版
模組二：導入策略 + 上下溝通 + 決策壓力測試
三階段導入路線圖，加上別人跳過但你不能跳過的組織系統聯動檢核。然後練兩件事：
- 角色扮演雙向連動：先對工程師說完，立刻換成老闆繼續追問
- 決策壓力測試：資訊不完整、上下都有壓力的情境，你必須當場決定
- 組織障礙燈號評估：哪裡綠燈可推、哪裡紅燈需先處理
產出：Phase 1 導入計畫 + 溝通三原則 + 問診問句
模組三：實機體驗 + 現場診斷
帶著決策審查框架操作真實開源舊系統，同步觀察 AI 的隱性決策。然後是個人診斷：
- 完整流程操作：專案探索 → CLAUDE.md 設計 → Refactoring 任務 → 讀決策摘要
- 講師在午休期間為每位學員撰寫個人診斷備忘錄（有備而來，不是現場即興）
- 橫向會診：跨案例對照，講師提出你可能沒想到的角度
產出：CLAUDE.md 初版 + AI 決策風險點清單 + 個人診斷備忘錄
模組四：閉環收尾
把今天 6–7 份產出物排成一條可執行的部署順序。讓框架自動維護，不需要你每次重新推：
- 四週行動計畫：先做哪個、在哪裡容易卡、Phase 1 關卡決策點
- 治理連結 Sprint 回顧問題清單：嵌入每次回顧，讓架構自動被維護
- 強化版承諾卡：第一週行動 + 依賴產出物 + 預設阻礙 + 自問入口
產出：四週行動計畫 + Sprint 回顧問題清單 + 承諾卡
上完課你會完成的五件事
不是帶走空白模板回家填——是在課堂上就完成初版，回去直接能用
- 你的團隊 AI Review 分層架構——含自動攔截清單、決策審查問句、保留給真人決策的判斷清單
- 你的團隊 Phase 1 導入計畫——含試行人選、目標任務、觀察指標、向上溝通要點
- 溝通三原則 + 問診問句——從角色扮演提煉，上下合併為三條，帶走可直接使用
- 一份講師為你個人撰寫的診斷備忘錄——核心卡點判斷、具體下一步、你需要自己決定的問題
- 四週行動計畫 + 治理連結 Sprint 回顧問題清單——把當天產出物串成可執行的閉環
課後第 7 天
課後第 7 天，講師在群組確認你的四週行動計畫執行狀況。Beta 梯學員另有課後 30 天 LINE 群提問，以及一次 30 分鐘個別訪談。
課程形式
時間
08:00 報到，08:30–17:25（含午休）
班級人數
5–8 人，確保每位學員都能獲得個別診斷
場地
共享空間會議室（公開班）或企業提供（內訓）
自備筆記型電腦
實機體驗環節需使用，無法安裝亦有備援方案
含午餐與茶點
講師利用午休為每位學員撰寫個人診斷備忘錄
課後支援
第 7 天進度確認 + Beta 梯 LINE 群 30 天提問
企業內訓
帶整個團隊一起上，量身調整
公開課讓個人建立框架，企業內訓讓整個團隊在同一個語境下對齊。兩者的差異不只是人數，而是能不能把你的真實案例直接帶進課堂。
企業內訓可以依照你的團隊現況、AI 導入進度與組織障礙調整模組比重，也可以帶入企業真實 codebase 或內部案例進行現場診斷與演練。
- 模組比重可依團隊需求調整
- 可帶入企業真實 codebase 或內部案例
- 支援全天或半天形式
- 含課後 Q&A 追蹤支援
常見問題
這門工作坊適合什麼樣的人？
最適合 Tech Lead、Engineering Manager、Staff / Principal Engineer，以及帶領 3 人以上開發團隊、正在面對 AI 導入壓力的技術主管。具技術背景、需參與 AI 導入治理決策的 Scrum Master 也適合，但需有技術治理背景。
和一般的 AI 工具教學有什麼不同？
這門課不教工具安裝、不教下指令、不教做 demo。它處理的是工具裝完之後真正麻煩的事——PR review 怎麼重設計、導入策略怎麼讓上下買單、技術債怎麼在 AI 加速的情況下不失控。你在課堂上完成的是屬於你的團隊治理架構，不是通用模板。
一天的工作坊真的能學到東西嗎？
這門課是「做中學」設計——你不只是聽講，而是在課堂上完成屬於自己團隊的 AI Review 分層架構、Phase 1 導入計畫、溝通話術與 CLAUDE.md 初版。你帶走的是在課堂上就完成的初版成果，回公司可以直接開始用。講師在午休期間還會為每位學員撰寫個人診斷備忘錄，課後還有第 7 天進度追蹤。
企業內訓可以客製化嗎？
可以。企業內訓可以依照你的團隊現況、導入階段與組織障礙調整模組比重，也可以帶入企業真實 codebase 或內部案例進行現場診斷。有興趣可以先填寫聯絡表單，我們會在 1 個工作天內回覆討論。
上完課之後如果需要持續協助怎麼辦？
課後有 Beta 梯學員專屬 LINE 群（30 天內可提問），以及第 7 天進度確認。如果你的團隊需要更長期的 AI 導入陪跑與交付系統改善，可以進一步了解 ClearForge 的交付系統診斷與陪跑服務。工作坊是起點，不是終點。
適合的情況
- Tech Lead / Engineering Manager，直接負責團隊的技術決策與交付品質
- Staff / Principal Engineer，需要定義團隊的 AI 協作規範
- 小型團隊技術負責人，既做技術決策也管團隊，帶領 3 人以上
- 團隊已經開始用或正準備用 AI 輔助開發，面對導入壓力
暫不那麼適合的情況
- 只想學怎麼用 AI 生 code，沒有團隊導入需求
- 目前沒有帶人，也不需要負責程式碼品質
- 期待上完課，明天團隊效率立刻翻倍
- 你的團隊還沒開始寫程式（非軟體開發團隊）