在前端開發中，UI/UX 設計是一個不可迴避的環節。傳統的做法是設計師手工繪製 Figma，開發者再根據設計稿實作。但這樣有個問題：溝通成本高、反覆調整多、時程壓力大。我一直在尋找一個更高效的方式，能否讓 AI 幫我快速產生設計元素，然後一鍵整合成完整介面？Pencil 搭配 UI/UX Pro Max Skill 就是這樣的工具。它透過 AI 助手的對話能力，讓你用自然語言描述需求，自動產生設計元素和設計稿。
本文會分享我使用 Pencil 的實務經驗，希望能幫助你建立一個「需求 → 設計 → 開發」的快速迴圈。
在 Spec-Driven Development（SDD）逐漸被討論的今天，除了 GitHub 推出的 Spec-Kit，社群也出現了另一個有趣的專案 —— OpenSpec。
它的定位很清楚：用一份規格文件，驅動整個開發流程，並且盡可能保持「開放、可組合、可驗證」。
這篇文章會示範如何安裝與使用 OpenSpec，並分享我在實際操作時的心得。
GitHub 推出的 Spec-Kit 嘗試用 SDD（Spec-Driven Development） 的方式，把「規格 → 技術規劃 → 任務拆解」這條鏈路自動化，並且支援多種 AI CLI Agent，包括 Claude Code。
這篇文章會示範如何用 Claude Code + Spec-Kit，從零開始建立一個規格驅動的開發流程。
發現社群開源的 Claude Code Router（CCR），它可以在 Claude Code 的介面下，透過設定檔把請求路由到不同的 LLM 提供商，例如 OpenRouter、DeepSeek、Ollama、Gemini 等。
這篇記錄我用 CCR + OpenRouter 串接多家模型的過程與心得。
上篇使用 Spec Workflow 需求 → 設計 → 任務 → 實作，這樣的開發流程 SDD（Spec-Driven Development）深得我心，這次來試試 Claude Code PM（CCPM），看看是否能滿足我的開發流程?
往往我們在使用 AI 助手時，都期望隨面丟一句話就期望 AI 能給你完整的答案，但其實我們都要花時間在調整 AI 給出來的答案，Spec Workflow MCP 讓 Claude Code 遵守軟體工程的路徑：需求分析 → 架構設計 → 任務分解 → 實現程式碼的工作流工具，目的是在引導 AI 系統化地完成軟體開發，確保程式碼與業務需求的一致性。
另外一個是 Bug Fix Workflow，這個功能的流程：報告 → 修復 → 驗證，目的是在引導 AI 分析根本原因，修正它，並驗證結果，讓修復流程更有效率。
