一個自稱「我不是工程師」的創作者，全程沒寫一行程式碼，現場用 Claude Code 蓋出一套人脈管理工具。他把方法壓成四個字母 BITE，這篇把那四步驟、他實際下的 prompt，還有最關鍵的那一句話整理出來。
這套方法是誰講的？
來源是 YouTube 創作者 Sandeep Swadia 在 2026 年 9 月發布的影片《Learn 97% Of Claude Code In Under 18 Minutes》，全長 17 分 47 秒。他一開場就先表明立場：
「我不是工程師。我想要一個一般人真的用得上的 Claude Code 教學，所以我自己做了一個。就算你一行程式碼都沒寫過，你還是可以在一個下午，從一片空白做出一個真的東西。」
整支影片的價值不在「教你按哪個按鈕」，而在他把「不會寫程式的人該怎麼跟 AI 合作」整理成一套記得住的框架。這跟之前寫過的〈Vibe Coding 是什麼？Google 白皮書：寫程式正在從「怎麼做」變成「講你要什麼」〉是同一個方向——白皮書講的是趨勢，這支影片講的是今天下午就能照做的步驟。
Claude Code 是什麼？一個比喻就懂
簡單講，Claude Code 是一個你用白話文交代、它幫你把軟體做出來的工具。你不用看懂它寫了什麼，你只要看得懂做出來的東西對不對。
影片裡的比喻我覺得是目前最好的一個：
明天你要去北京談一筆重要的案子，但你一句中文都不會。你身邊有一個世界級的口譯，你講英文、他轉成中文給對方。你可以坐在那裡談判、可以成交，而你從頭到尾沒碰過那個語言一個字。
Python、JavaScript 這些東西，對沒學過的人來說就跟中文一樣陌生。Claude Code 就是那個口譯。
他順手把三個東西的分工也講清楚了，這段對剛接觸的人特別有用：
- Claude 聊天：幫你想
- Claude Cowork：幫你做
- Claude Code：幫你蓋
第一個 app 要打什麼？一句話就夠
他建議先做一個小到不可能失敗的東西，目的不是那個東西本身，是讓你相信「原來我做得出來」。開啟桌面版、上面選 Code、挑一個資料夾，然後打一句：
build me a beautiful 25 minute focus timer with start, pause, reset, and a progress ring
（幫我做一個好看的 25 分鐘專注計時器，要有開始、暫停、重設，還有一個進度環）
幾分鐘後，一個能跑的計時器就出來了。畫面上那些飛快捲動的訊息你看不懂沒關係，那不是要給你看的。
這一步他下的結論很重要：你不用管程式碼，你管的是結果。不喜歡它長的樣子，就再講一句話叫它改。
BITE 是什麼？動手之前先規劃的 4 步驟
BITE 是他自己整理的四步驟框架：Briefing 簡報、Implement 實作、Test 測試、Evolve 進化。核心精神是「你不會一口吃掉整顆西瓜，你一次咬一小口」。
在講框架之前，他先講了兩部電影，這個對比我覺得比框架本身還好記。
《小丑 2》——導演開拍當天把劇本撕掉，整個劇組在外面等，他花三個小時在餐巾紙上重寫那場戲。成品一團亂。
《瘋狂麥斯：憤怒道》——整部片幾乎就是一場穿越沙漠的追車戲。導演 George Miller 跟團隊畫了大約 3,500 張分鏡，每一場戲、每一個特技都排過。
「史上最混亂的動作片，同時是規劃得最好的一部。」
四個步驟拆開來是這樣：
- B｜Briefing 簡報：你要蓋什麼、給誰、為什麼。四個必答問題——這是給誰用的、解決什麼問題、第一版一定要有什麼、以及這次「不做」什麼。最後那個最常被忘記，但它才是擋住 AI 亂發揮的那道牆。
- I｜Implement 實作：只蓋「最小但有用」的版本。最大的錯誤就是想一次做完。
- T｜Test 測試：自己拿來用，看它哪裡壞、哪裡缺。
- E｜Evolve 進化：好產品會長大，好的建造者也是。
prompt 要怎麼寫？照抄這一段就好
他要做的是一個叫 Orbit 的人脈管理工具，回答一個問題：誰對我重要？我有沒有在跟他們保持聯絡？以下是他實際下的 prompt，翻成中文，你可以直接改成自己的需求。
我想做一個個人人脈管理工具，叫 Orbit。
我要解決的問題是：追蹤我跟重要的人有沒有在保持聯絡。
第一版用我提供的範例資料，顯示每個人的姓名、公司、上次聯絡時間、備註。做得專業、留白、像 Apple 的設計，用低彩度的配色。
先不要做 email 和 LinkedIn 的串接。
寫程式之前先給我一個計畫，並問我任何我漏掉的重要問題。
我不是工程師，不要叫我核准或審查任何技術指令。技術決定你自己做，只用白話問我這個 app 該做什麼。
最後那段粗體是整支影片最值錢的一句話。它把你從「看不懂還要按核准」的位置，換到「我只回答產品問題」的位置。企業內訓的時候，同仁卡最久的就是這一關——畫面跳出一串英文問要不要繼續，不敢按，然後就放棄了。這句話等於直接把那道門關掉。
還有一件事值得學：他看完 AI 給的計畫，才發現自己漏掉最重要的一項——畫面長什麼樣。原本的 prompt 完全沒提版面。所以他補了一句白話：
它應該看起來專業、俐落，像 Apple 設計的。做成三欄式：左邊側欄放我的分類、中間放名單、點下去右邊開個人檔案。
改完計畫才按核准。AI 給的計畫就是你最後一次「便宜地改主意」的機會，等它蓋完再改，成本就高了。
做完第一版之後要測什麼？
測試不是找 bug，是自己拿來用，然後把卡住的地方變成下一句 prompt。
第一版跑起來之後他發現：名字有、公司有、日期也有，資料全都在，但沒有任何一眼看得出來的洞察。所以他回去補了一句：
在最上面放三張卡片：有多少聯絡人需要關注？有多少已經冷掉了？這週要追蹤幾個？
幾分鐘後，一個小小的儀表板就出現在最上面。不再只是一張資料表。
再用一輪，他又發現一個洞：聯絡過了，卻沒地方記下「我是用什麼方式、什麼時候聯絡的」。於是再補：
每個人的檔案加一顆「記錄聯絡」按鈕。點下去讓我選方式（email、電話、訊息、喝咖啡），選日期，再寫一句備註。
到這一步，那個東西已經不是一張試算表了，是他自己的人脈管理系統。
不會寫程式真的做得起來嗎？40 萬次 session 的答案
做得起來，而且從來沒寫過程式的人，成功率幾乎跟受過訓練的工程師一樣。
影片引用了 Anthropic 一份研究，看了大約 40 萬次真實的 AI 開發 session，結果有兩個：
- 沒有程式背景的人，成功率跟受訓工程師差不多
- 管理職的人，分數甚至略高於軟體工程師
「所謂 vibe coding 的技能，歸根究柢就是：知道自己要什麼，然後把它講清楚給你的員工聽——在這裡你的員工是 AI。所以最會帶人的人，就是最會帶 AI 的人。」
講者自己有補一句：那只是一份調查、不是嚴謹的研究。但方向值得注意——如果你平常的工作就是「把需求講清楚、盯著結果、發現不對就調整」，那你已經有這個能力了，只是還沒把它用在這個地方。
模型要選哪一個？強的規劃、便宜的實作
用推理最強的模型來規劃，用比較便宜、比較快的模型來實作。
這是影片中段順口提到的一個技巧，但我覺得是整支裡最實用的一條：
「就像找一個資深的人幫你想策略，找一個資淺的人跑腿。」
這跟 9 月 22 日 OpenAI 和 Anthropic 同一天調價的方向完全對上——兩家都在做分級，把最頂規的能力往下搬到便宜款，讓你自己挑要用哪一層。以前這是進階玩法，現在價差拉到十倍以上，它變成基本功。之前整理過的〈Fable 5 只開放到 7/7？Peter Yang：別 YOLO，把最強模型留給這 5 件事〉講的也是同一件事：把最貴的火力留給真正需要判斷的環節。
我自己的看法：這套框架好用在「它有名字」
我在教 AI 應用的時候，最常講的一句話是：請 AI 做任何事情之前，先跟它聊計畫，確定好了再請它執行。BITE 的 B 跟 I 講的就是這件事，差別是他多給了 T 和 E，把「做完就算了」補成一個會長大的循環。
而框架有名字這件事，對教學來說差很多。「先規劃再執行」講完學員點頭，回去就忘了；「BITE，四個字母，你不會一口吃掉整顆西瓜」——這個記得住。
另外一個我一直放在心上的問題，剛好可以在這裡補上。上次帶一場 AI Agent 的課，有位學員問我：「怎樣去節省 token？有沒有自動切換模型的方式？」省 token 那半我當場回了，自動切換模型那半一直沒正式回答。答案是：一般的聊天介面只能手動切，你得自己記得這題該用哪個；但如果你是在跑 agent，規則定好就能自動切——執行特定任務時指定用哪個模型，派子任務出去的時候也指定。這件事就從「你要記得」變成「它照規則跑」。
開始之前要知道的限制
幾件事先講在前面，免得期待落空：
- 這不會讓你變成工程師。你會做出能用的東西，但複雜系統、安全性、架構這些還是需要真正的工程師。影片自己也講了這點。
- 第一版一定會有缺。那不是失敗，那是 T 這一步存在的原因。期待一次到位反而會卡住。
- 「不做什麼」比「要做什麼」更難寫。大部分人卡在這裡——什麼都想要，結果 AI 什麼都做一點，什麼都不完整。
- 會花錢。模型是按用量計費的，長時間跑、反覆重蓋都會累積。所以上面那條「強模型規劃、便宜模型實作」不只是技巧，也是省錢。
小結
整支影片如果只能留一句，是結尾這句：
「你今天做出來的東西，會告訴你下一個該做什麼。所以去做一個爛版本吧——那是你唯一能知道怎麼做出最好版本的方法。」
不用等到想清楚才開始。挑一個你工作裡最煩的小事，今天晚上花半小時，用 BITE 的第一步寫四句話：給誰用、解決什麼、第一版要有什麼、這次不做什麼。剩下的交給它。
▶ 完整影片
延伸閱讀
本文整理改寫自 Sandeep Swadia 的 YouTube 影片〈Learn 97% Of Claude Code In Under 18 Minutes〉（2026 年 9 月）。文中引述的 Anthropic 研究數據為影片內容轉述。
留言
張貼留言