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我記得自己是聖誕節加入 Claude Code 的,git 記得的版本是 12 月 9 號。這是六個月、1,056 個 commits 的完整紀錄。
我記得自己是 2025 年聖誕節加入 Claude Code 的。
git 記得的版本是 12 月 9 號晚上 10 點 22 分。那晚我在一堂 Vibe Coding 課上,交出了人生第一個 AI 協作作品:一個圈圈叉叉遊戲。查紀錄之前,我一直以為自己是跟著「聖誕行情」進場的,結果整個筆記庫翻遍,查無此事。人的記憶會腦補,版本紀錄卻很誠實。
六個月後,這個終端機裡的玩具變成了一間公司。中間留下 1,056 個 commits(已剔除自動備份與跨專案重複;動手的多半是 AI,按放行鍵、做判斷的是我)、16 個自製小工具、6 個系統里程碑。這篇是完整的地圖。點進互動作品牆,可以看到每個工具長什麼樣子、解決了什麼問題,每個數字都能點開驗證。

本文重點(30 秒讀完)
- 六個月,從課堂的圈圈叉叉遊戲到成立一間公司,git 上留下 1,056 個 commits、16 個自製小工具、6 個系統里程碑,每個數字都能在作品牆點開驗證。
- Claude Code 是住在你電腦裡、能直接動手的 AI:你給目標,它讀檔、寫程式、跑指令、改到好,把能用的成品交到你手上;聊天視窗只會丟你一段程式碼讓你自己貼。
- 我離職前在金融業,程式底子接近零。讓工具變同事的關鍵是三個動作:寫人設檔(CLAUDE.md)、建立長期記憶、劃定職責。
- 想上手,第一週四步就夠:裝好登入、拿一個真實小煩惱開場、每次改檔看一眼再放行、把成功的指令存進 CLAUDE.md。
- 文末有里程碑總表與 9 題 FAQ,適合誰、費用、安全、Windows 能不能用,都寫清楚了。
一句話:Claude Code 是一個住在你電腦裡、能直接動手的 AI。你給它一個目標,它自己讀檔案、寫程式、跑指令、看結果、修正,然後把成品交給你。
多數人用過的 AI 是「聊天視窗」:你問,它答,然後你自己動手。五個面向的差異:
我離職前在金融業上班,程式底子接近零。這六個月我沒有變成工程師,我只是學會了指揮一個工程師。
先看這六個月的全貌,再往下走每一個月的細節:

12 月 9 號晚上 10 點 22 分,我交出人生第一個 Claude Code 作品:一個圈圈叉叉遊戲。
這個作品,是我在李慕約的 GenAI 365 課程、一場 Vibe Coding 場次裡做出來的。那堂課教的不是怎麼寫程式,是怎麼跟 AI 描述你要什麼、讓它把東西做出來。我只負責出一張嘴,程式它寫。同一個晚上,我還順手做了一個個人作品集網站。
現在回頭看,這一晚最有價值的收穫不是那個玩具遊戲。是我第一次真的相信:一個程式底子接近零的人,可以指揮 AI 做出能跑的東西。
這個月解掉的問題

加入的第一個月,我做了一個影響後面所有事的決定:把 Claude Code 對準自己最痛的地方,寫作。
1 月我還在 NotebookLM 訓練營,一邊上課一邊拿它練手。1 月 8 號,「全端寫作系統」第一次 commit,那天我一口氣送了五個版本。這條產線的想法很簡單:把寫作當成一條生產線來蓋,素材從一頭進去,成品從另一頭出來,發布後的互動數據還會回流、自動修正規則。
雛形是這個月起的手,真正跑通、變成我每天倚賴的產線,是 3 月的事。但方向從第一個月就定了:別拿 AI 練玩具題,拿它解你真正的麻煩。
這個月解掉的問題

2 月,我第一次幫一個 AI 取名字。
帶長輩出國前,我用 AI 拼了一個 LINE 上的家庭導遊,取名「小福」,行程、翻譯、景點問答都丟給它。那則貼文在 Threads 上拿了 1,500 個讚,是我的史上最高,留言區一半的人在問怎麼做。
那時「小福」還只是一個一次性的旅遊小幫手。我沒想到兩個月後,這個名字會變成我整套 AI 幕僚長系統的名字。
這個月解掉的問題

3 月,1 月起手的那條寫作產線終於跑通,變成我每天出稿的地基。
同一個月,我把 freeshiuan.com 砍掉重建成一個 AI Native 的內容平台,139 篇、50 萬字的舊文,33 分鐘搬完家。我還把 Claude Code 自動發文到 WordPress 的做法寫成教學開源出去,那篇的分享數第一次超過按讚數,內容破了圈、進了 WordPress 社群。
我今天發的每一篇文章,包括你正在讀的這篇,都是從這條 3 月做好的產線出來的。
這個月解掉的問題

4 月是整個半年的分水嶺,三件事擠在十天內發生。
4 月 7 號,「小福」有了正職。我以 Claude Code 為中樞,把知識庫、人脈管理、會議逐字稿、行事曆全部接起來,變成一套 AI 幕僚長作業系統,它每晚自動夜勤,產出隔天的晨報。同個月,我也用 Claude Code 蓋好自己的付費內容平台「主權寫作引擎」,訂閱、金流、讀者名單全部握在自己手上,不再看演算法平台的臉色。
接著兩件事接連到位:第一張企業顧問案進來,車業大廠的行銷部門找我做 AI 導入解讀,那篇貼文拿了 211 個讚;然後公司核准函到了,梁文宣顧問有限公司,主營業務就是幫企業做我正在對自己做的事。
取名字聽起來像情感投射,背後是三個具體動作。第一,寫一份人設檔(CLAUDE.md),讓它每次醒來都記得自己是誰。第二,建立長期記憶,我說過一次的偏好會被存下來,之後所有對話都適用。第三,劃定職責,哪些事它做完直接回報、哪些事必須等我拍板。做完這三件事,工具就變成了同事。
這個月解掉的問題

老實說,現在寫出來像是深謀遠慮,當下每一步都只是在解決眼前最痛的問題。
第二個 AI 加入後,真正的槓桿不是多一雙手,是它們會互相抓錯。
5 月我同時訂了 Claude Max 和 ChatGPT Pro,讓 Claude Code 當指揮中樞,需要時把工作派給 Codex,重要交付兩個模型互審。上線第一天,我讓兩個 AI 當面辯論怎麼分工,把過程寫成了文章。那篇文每 10 個按讚的人裡有 7 個轉發,留言區擠滿了來認親的工程師。
同樣在 5 月,第一個客戶產品 Andy Agent 誕生。客戶看到我的幕僚長之後,想要一個屬於他們的:投資研究晨報、關係管理、記帳,部署到雲端 24 小時跑。顧問賣時間,天花板肉眼可見;agent 賣的是持續在場。
這個月解掉的問題

六個月下來,最被我低估的複利,是「幫自己造小工具」這個習慣。
6 月我單月做了 8 個 Claude Code 小工具。每一個的起點都很小:終端機點不開中文路徑、AI 對話紀錄全是亂碼找不到舊的、額度爆掉工作進度全丟。每個煩惱,配一個小工具。舉一個完整案例:AI 訂閱額度一到上限,對話直接斷頭,累積幾小時的脈絡全部蒸發。我讓 Claude Code 幫我寫了一個叫 ccc 的切換器,一鍵把當前對話接到另一個帳號續跑,這個工具後來也開源了。
同一個月,我把免費內容升級成正式的付費訂閱,也在一場建築師事務所的工作坊,帶 20 個人當場用自己的案子跑完全部指令。教學的終點,是學員不再需要我。
這個月解掉的問題

16 個小工具的完整清單、每個的痛點、解法和 Before/After,都在作品牆上,點卡片可以展開細節。
7 月,前面七個月攢下的東西,開始長出利息。
第一週我用 5 天做完一個匹克球賽事記錄 PWA(62 個測試全綠)、花 3 天把 AI 改稿接進 Google Docs 的建議模式,然後用一個下午,蓋出你正在逛的這面作品牆。速度不是天分,是系統:前面每個月磨掉的摩擦,這個月一次還給我。
這面牆本身就是最好的證據。它把六個月的每一個工具、每一個里程碑、每一個可驗證的數字,攤在同一個頁面上,點任何一張卡都能展開細節。
這個月解掉的問題

先看這半年的鍵盤足跡:

這張熱力圖已經把跨專案重複與自動備份的雜訊清掉,剩下的每一格都是真實工作。三個觀察:
第一,產出是塊狀的,別追求每天均勻。 119 個活躍日,單日最高 77 個 commits(5 月 2 號,Andy Agent 衝刺那天)。其實那天大部分是 AI 在忙,我在旁邊做判斷和驗收。
第二,頻率比強度誠實。 1 月只有零星的格子,那時我每次開終端機都要重新想指令。6 月格子連成一片,因為摩擦被小工具一個個磨掉了。工具會複利。
第三,紀錄比記憶可靠。 我連自己的起點日期都記錯了 16 天。如果沒有這些紀錄,這篇文章會是一篇腦補的勵志文。
這半年當然也有踩坑,最痛的一次是我自己造的。我讓 AI 寫了一個改版面前自動存檔的守門程式,結果它每次觸發都把整個工作區沒存檔的修改全部掃走,檔案憑空「還原」。我被這隻程式鬧了將近一個月,一度以為是系統靈異事件,最後靠版本紀錄逐筆比對才抓到兇手。教訓很具體:讓 AI 幫你寫自動化,上線前先在隔離環境餵假資料測一次。
六個月的里程碑總表:
| 月份 | 里程碑 | 留下的證據 |
|---|---|---|
| 2025-12 | 第一個 commit(圈圈叉叉遊戲) | 12/09 晚上 10:22 的版本紀錄 |
| 2026-01 | NotebookLM 訓練營 | 邊上課邊拿 Claude Code 練手 |
| 2026-02 | 小福濫觴(幫 AI 取名字) | LINE 家庭導遊,Threads 1,500 讚 |
| 2026-03 | 全端寫作系統做好 | 產線跑通,開始每天出稿 |
| 2026-04 | 主權寫作引擎+小福正職+公司成立 | 139 篇搬遷、每晚自動夜勤 |
| 2026-05 | 雙 AI 協作+首個客戶產品 | 分享率 73% 的辯論文 |
| 2026-06 | 小工具爆發(單月 8 個) | 16 個工具全數在作品牆 |
這六個月我最大的體會:把 AI 對準真實問題、讓它變成同事,這件事跟工具品牌沒有絕對關係。同樣的思路,我用 Claude Code 蓋自己的系統,也用 NotebookLM 和 Gemini 幫客戶和家人解他們自己的題。
一位軟體 PM 用 AI 產出八成的需求文件、一位教練把 28 年的 NGO 內容重新活化、一位退休社工用麥肯錫模型化解社區衝突,我太太 Sonia 則把皮克球興趣做成跨國數位遊牧的創業——七個完全不同的領域,同一個起手式:先找到最痛的那件事,再讓 AI 動手。

工具會換,方法不會。你不需要先變成工程師,只需要先誠實面對自己最想解決的問題。
開始前的誠實檢查清單,符合越多越適合:
第一週的四步:

STEP 1|裝好並登入。 官方文件照著走,Mac 的終端機或 Windows 的 WSL 都行。這一步卡住就把錯誤訊息整段貼給 AI,它會帶你走出來。
STEP 2|拿一個真實的小煩惱開場。 例如「幫我把這個資料夾裡的照片全部壓縮成網頁用的大小」。真實需求會逼你學會描述問題,玩具題不會。
STEP 3|讓它動手,你看差異。 它每次改檔案都會給你對照,養成看一眼再放行的習慣。這個習慣以後會救你很多次。
STEP 4|把成功的指令存下來。 建一個 CLAUDE.md 檔案,把「你希望它每次都記得的事」寫進去。這是你的 AI 從工具變同事的第一步。
什麼時候不適合?如果你期待零學習成本、期待它讀心、或者手上沒有真實問題只是怕錯過,先用網頁版聊天就好。另外兩種情境也建議暫緩:公司資安政策禁止安裝命令列工具的上班環境,以及你要處理的資料敏感到連雲端模型都不該碰。工具沒有信仰價值,能解決你的問題才有。
Q1:我完全沒寫過程式,真的可以用 Claude Code 嗎? 可以,我就是證據。你需要的是清楚描述問題的能力,程式由它寫。前兩週的挫折感來自「還不會跟它說話」,過了就順了。
Q2:Claude Code 跟 GitHub Copilot、Cursor 差在哪? Copilot 和 Cursor 主要幫「正在寫程式的人」補全與改寫;Claude Code 是代理人,你給目標,它自己規劃、動手、驗證。舉同一個任務:「把資料夾裡 200 張照片壓縮成網頁尺寸」,前兩者會給你一段程式碼等你執行,Claude Code 直接壓完,回報你 200 張都好了。給工程師,三者互補;給非工程師,Claude Code 的門檻最低,因為你可以完全不看程式碼。
Q3:Claude Code 要花多少錢?有包含在 Claude Pro 裡嗎? 有,Claude Pro(月費 20 美金)就包含 Claude Code。重度使用再考慮 Max。我後來訂兩家是因為工作量,一般人一個訂閱綽綽有餘。
Q4:Claude Code 額度用完怎麼辦? 輕度使用很難用完。真的用完,等額度重置即可;我的做法比較極端,寫了工具在兩個帳號之間無縫切換,細節在作品牆的 ccc 那張卡。
Q5:讓 AI 直接動我的電腦,安全嗎? Claude Code 每個動作前會徵求同意,你可以逐項放行。我的建議:前兩週全部手動確認,熟了再逐步放寬。重要資料夾先備份是基本功。
Q6:Claude Code 在 Windows 可以用嗎? 可以,走 WSL(Windows 子系統)。安裝多一步,使用體驗相同。
Q7:第一個 Claude Code 任務選什麼最好? 選「有明確完成標準的檔案整理類」:批次重新命名、圖片壓縮、資料夾歸類。做完與否一眼可判,成就感最快,也最不容易出意外。
Q8:多久能做出第一個有用的小工具? 以我帶企業工作坊的經驗(例如一場 20 人的建築師事務所內訓),拿自己真實工作情境來練的學員,當場就能跑完全部指令。我自己的第一個實用工具(圖片壓縮)大概花了一個晚上。
Q9:公司或團隊想導入 Claude Code,從哪裡開始? 從「盤點重複工作」開始,先別急著買工具。找出團隊每週重複超過三次的流程,挑一個做成第一個自動化,讓團隊親眼看到差異,再擴散。這也是我顧問服務在做的事。
把「記得事情、搬運資訊、重複操作」交給 AI,把判斷留給自己。
圈圈叉叉遊戲到一間公司之間,沒有任何一步是天才時刻,只有 1,056 次「這個煩惱可以讓 AI 處理嗎」的嘗試。這套方法半年後可能被我自己推翻,到時候我會回來改這篇文章,版本紀錄會作證。
接下來,挑一條路:
關於作者|梁文宣(Shiuan)
梁文宣顧問有限公司負責人,企業 AI 應用導入顧問。曾任幣安(Binance)與國泰金控數據分析師;台大國際企業所 MBA、美國北卡羅來納州立大學(NC State)統計碩士交換。經營電子報「自由宣言」(1,700+ 訂閱)與部落格 freeshiuan.com,並帶企業 AI 內訓與工作坊。這篇文章記錄的六個月,全程用 Claude Code 實作,文中每個數字都能在互動作品牆點開驗證。
利益揭露:文中提及的 Claude Pro/Max 為我自費訂閱使用,與 Anthropic 無商業合作;/business/ 顧問服務為本人提供的付費服務。所有經歷與數字均可查證。