AI 把「寫程式」這件事接走了大半。但這不代表技術不重要——而是「重要的技術」換了一批。這個 Unit 帶你看清楚換成了哪一批。
看完 Unit 1.1，很多人會得出一個結論：「既然 AI 都能寫程式了，那我什麼都不用學了吧？」
這個結論只對了一半。你確實不用再花幾年背語法——但你比以前更需要懂「軟體到底是怎麼一回事」。原因很簡單：你要指揮 AI，就得聽得懂它在做什麼、也要講得出你要什麼。這個 Unit 就是要把「該學的清單」重新校準一次。
這個 Unit 結束後，你會有能力：
下面左右對照。注意：右邊不是「比較簡單」，而是「比較上層」——它需要的是判斷力與概念，不是記憶力。
舊時代 · 重點
新時代 · 重點
注意一個容易誤會的點：「不用背語法」≠「不用懂技術」。你不必記得 React 某個函式的拼法（那可以查、AI 也會），但你得知道「前端、後端、資料庫」大概各是什麼、彼此怎麼搭。把抽象層拉高，但地基要穩。
這是整個 Unit 最關鍵的一句。AI 很強，但它不會替你決定「你想要什麼」。而你能想到的選項，受限於你懂多少。看幾個例子：
懂資料庫的人，才知道可以要求「資料存雲端、結構設計好、避免重複」。不懂的人，只會說「幫我存資料」。
懂前端的人，才知道可以指定「做成輪播 Carousel、加載入動畫」。不懂的人，只能說「畫面弄好看一點」。
懂部署的人，才知道要交代「控制雲端成本、限制流量」。不懂的人，等帳單來才嚇一跳。
懂系統設計的人，才知道怎麼定義「帳號系統、雲端同步、支援一萬人」這種架構。
好的 Prompt，來自好的軟體工程知識，不是來自 Prompt 模板。
這也是為什麼這門課不教你「Prompt 技巧」——技巧會過時，懂概念才是真本事。我們要教的是「怎麼把需求講清楚」，而那靠的是你對軟體的理解。
同樣想做記帳 App，新手和有工程知識的人，第一句話就天差地遠。切換看看，AI 收到的指令差在哪。
要把需求講清楚,其實有個固定骨架。下次想叫 AI 做任何東西,把下面這段複製下來、照著填,就能少被 AI 亂猜。留白的地方不確定也沒關係——可以直接寫「這部分請你建議」。
我想做一個：[一句話描述產品] 給誰用：[一個人用 / 多人共用、目標使用者是誰] 核心功能：[最重要的 2–4 個動作] 資料放哪：[只存本機 / 要雲端同步 / 要登入才看得到自己的] 規模與成本：[大概多少人用 / 每月預算上限] 技術傾向：[前端、資料庫、部署有偏好就寫,沒有就寫「請你建議」] 先做哪部分：[MVP 最小範圍,先完成最核心的流程]
💡 注意這個範本問的全是「概念層」的問題(資料放哪、規模、成本)——這正是前面說的:講得清楚,靠的是你懂這些概念,不是什麼咒語。
真實工作中的 Prompt 不會寫得像教科書，它聽起來很口語。但每一句口語背後，都藏著一塊技術知識。點下面的標籤，看看這句話分別牽動了哪些概念。
「幫我把會員頁面的背景改成品牌色，再加一個登入功能，用 Google 帳號登入就好。」
AI 時代把人的價值，從「會不會做」推向「知不知道要做什麼、做得對不對」。而要回答這兩個問題，你需要的是軟體工程的概念地基——資料庫、前後端、部署、資安、系統設計。這些正是接下來七個 Module 要一塊一塊幫你補上的。
Part 1 完成！下一步：Part 2
動手做出你的第一個 App，然後親自發現自己的知識斷層在哪。