這是一個 SasaDaily 假設商業案例。
一家只有 5 個人的網站維護團隊，同時在照顧 4 個不同專案。
一個是自己的公司網站。
兩個是客戶網站。
另一個是內部使用的小工具。
團隊已經開始用 AI Coding Agent 幫忙找 Bug、修改程式與補測試。
但真正讓他們頭痛的，不是 AI 不會寫 Code。
而是每個 Project 的規則都不一樣。
客戶 A 使用一套部署方式。
客戶 B 有不能隨便修改的舊系統。
自家公司可以比較快測試。
Production（正式環境）則全部不能由 AI 自己決定上線。
結果工程師每開一個新的 AI Session，都要重新交代一次。
問題不是 AI 不夠聰明，而是 Context 每次都要重建
假設這家公司平均每週處理 12 件小型維護工作。
這是 SasaDaily 假設數字。
可能只是：
- 修改一個表單
- 修正手機版排版
- 找出一個錯誤原因
- 補一個 Test
- 修改 API 串接
- 檢查一個部署前問題
以前每開始一件工作，工程師大約要花 12 分鐘重新向 AI 說明：
這是哪個 Project。
使用什麼技術。
哪些目錄可以改。
測試指令是什麼。
哪些部分不能碰。
最後能不能部署。
12 分鐘是 SasaDaily 假設數字，不是 Qwen Code 官方測量結果。
如果只是偶爾做一次，12 分鐘沒什麼。
但一個月做幾十次，就會一直重複。
第一步：把「每次都要講」的事情變成 Project 規則
Qwen Code 提供 QWEN.md。
它的用途不是替 AI 保存整段聊天，而是放入希望每個 Session 都知道的固定 Instructions（指令）。
例如團隊可以寫下：
這個 Project 使用哪一套 Build 與 Test 流程。
有哪些 Coding Convention。
哪些 Architecture Decision 不應隨便改。
Project Root 的 QWEN.md 可以放團隊共用規則。
個人跨 Project 的偏好則可以放在 User 層級。
只有自己在這個 Project 使用的設定，也可以留在 Local 層級。
這樣工程師打開不同 Project 時，不必全部從零開始解釋。
但這裡有一個非常重要的邊界：
QWEN.md 是給 AI 的 Instruction，不是 Production 的安全鎖。
Qwen Code 官方文件自己也提醒，QWEN.md 越長，遵循可靠度可能下降；如果不同 Instruction 互相衝突，行為也可能不一致。
所以團隊不能因為寫了一句：
「不要修改 Production。」
就把 Production 權限全部交給 Agent。
第二步：把一件維護工作拆成不同角色
假設今天客戶網站突然出現結帳錯誤。
以前可能是一名工程師自己：
找原因。
改 Code。
跑 Test。
再 Review 自己的修改。
現在可以把工作重新拆開。
這是 SasaDaily 假設工作流。
Agent A：
只負責調查 Root Cause，也就是真正造成問題的原因。
Agent B：
檢查現有 Test 是否漏掉這種情況，提出需要補哪些測試。
Agent C：
從 Reviewer 角度檢查修改範圍、例外情況與可能風險。
Qwen Code 的 Agent 工具可以把多個子任務交給不同 Subagent，並支援平行執行。
另外也有 Agent Team，可以讓多個 Teammate 共享任務與交換訊息。
但目前 Agent Team 仍屬於需要另外啟用的實驗性功能。
所以小公司不需要一開始就追求「十個 Agent 全自動工作」。
先讓 AI 把可以平行的分析工作分開，反而比較實際。
第三步：AI 可以改 Code，不代表 AI 可以決定風險
團隊接著建立固定流程：
Instruction → Plan → Modify → Test → Review → Human Approval
先讀 Project 規則。
再讓 AI 提出 Plan。
確認 Scope 後才修改。
修改完成一定跑 Test。
再看 Diff。
最後才由人決定要不要 Commit、Push 或 Deploy。
Qwen Code 本身也提供不同 Approval Mode。
例如 Plan Mode 可以只分析，不修改檔案或執行命令。
Auto-Edit 可以自動處理部分檔案修改，但 Shell Command 仍要求批准。
Auto Mode 則會判斷部分操作是否安全，高風險操作仍可能被阻止。
更重要的是，真正不能發生的操作，不應只寫在 Prompt。
還可以再用 Permission、Sandbox、Workspace Boundary、Git Branch 與人工部署權限限制。
也就是：
Memory 告訴 AI 應該怎麼做。
Technical Boundary 決定 AI 實際能做到哪裡。
兩個不能混為一談。
第四步：把 Production Approval 留在人手上
假設 Agent 找到 Bug，也完成修改。
Test 全部通過。
Reviewer Agent 也沒有發現明顯問題。
是不是就直接上線？
不是。
因為客戶真正承擔的是 Production 結果。
這家公司仍然把四件事留給人：
- 決定這次工作的 Scope
- 決定 Acceptance Criteria，也就是什麼才算完成
- 承諾客戶什麼時候與怎麼修改
- 最後批准 Production Deployment
AI 可以替工程師少做很多機械性工作。
但商業責任沒有一起轉移給 AI。
那到底可能省多少時間？
現在做一個簡單的假設。
每週：
12 件小型維護工作。
每月用 4 週計算：
48 件。
以上都是 SasaDaily 假設數字。
原本每件工作重新交代 Project Context、確認指令與環境：
12 分鐘。
導入固定 Project Rules 與標準工作流後：
假設降到 4 分鐘。
也是 SasaDaily 假設數字。
每件省下：
8 分鐘。
48 件 × 8 分鐘：
384 分鐘。
也就是：
6.4 小時。
如果把內部開發時間假設為每小時 NT$900：
6.4 × NT$900：
等於每月約 NT$5,760 的理論時間價值。
這同樣只是 SasaDaily 假設 ROI。
不是 Qwen 官方數據。
也不是保證任何公司導入後都能省下這些錢。
真正結果還要看 Project 複雜度、Agent 使用成本、Review 時間、錯誤率，以及團隊本來的 SOP 有多完整。
小公司真正該看的，不是 Agent 數量
這個案例真正值得注意的，不是：
「現在可以同時開幾個 AI Agent？」
而是：
能不能讓 AI 接手重複工作，同時讓 Project Context、測試、權限與最後責任都沒有失控。
如果 AI 每次都要重新教一次。
每個 Project 的規則又混在一起。
Agent 做完後也沒有人 Review。
那就算模型再強，團隊最後還是要花很多時間收拾。
比較成熟的方式是：
讓 Memory 保存應該長期存在的規則。
讓 Agent 分擔可以獨立處理的工作。
讓 Test 與 Git 留下可以檢查的結果。
讓 Permission 限制真正不能碰的地方。
最後把 Production 決定留在人手上。
這時 AI Coding Agent 才不只是「幫忙寫 Code」。
而是真正進入一套可以重複使用的工作流程。
今天，和 AI 一起進步一點。
每天學會一個 AI 技巧。
每天節省一點時間。
每天提升一點能力。
SasaDaily，陪你一起成長。
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