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LightNova
LIGHT NOVA · AI CODE RESCUE

AI 程式急救隊

AI 寫得快,我們讓它穩穩走得遠。

當第一版已經能運作,下一個難題往往不是再多寫一點,而是能否在不破壞既有功能的前提下持續修改。光辰設計從關鍵流程與下一項重要變更開始,協助釐清現況、排序風險,並建立可審查、可回復、可驗證的修復路徑。

  • 關鍵行為有基準
  • 風險依影響排序
  • 修復可審查回復
  • 結果有證據可驗
AI 寫得快,我們讓它穩穩走得遠。: 關鍵行為有基準
AI 寫得快,我們讓它穩穩走得遠。: 修復可審查回復
AI 寫得快,我們讓它穩穩走得遠。: 結果有證據可驗
實戰累積

AI 加速產出;工程經驗負責判斷。

AI 可以加快搜尋、分析與產生方案;需求判讀、架構取捨、風險接受、驗證方式與最終交付,仍由工程團隊負責。

團隊累計 30+ 年共數千萬元專案的經驗
光辰設計技術團隊成員在程式開發、系統整合、程式優化,以及合計數千萬元之專案中累積的業界實務經驗。
AI 專案累計數百萬元以上
團隊以 AI 輔助開發與優化、並已成功交付之相關專案合計規模,以新台幣計。

30+ 年為團隊成員的相關經驗累計;數千萬元為團隊參與過之專案的合計規模;AI 專案金額則為相關已交付專案合計。以上皆非營收成長、成本節省或未來成效保證。

適用訊號

真正的警訊,不是程式碼難看,而是變更成本開始失去可預測性。

以下情況不一定代表系統必須重寫,但表示團隊值得先建立行為基準、影響範圍與風險排序。

同一項規則出現多個版本: 相似邏輯散落在不同頁面、服務或任務中;修正其中一份,其他路徑仍可能保留舊行為。
01

同一項規則出現多個版本

相似邏輯散落在不同頁面、服務或任務中;修正其中一份,其他路徑仍可能保留舊行為。

小改動牽動不相干功能: 狀態、資料存取與副作用缺乏清楚邊界,使局部需求需要跨越多個模組才能安全完成。
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小改動牽動不相干功能

狀態、資料存取與副作用缺乏清楚邊界,使局部需求需要跨越多個模組才能安全完成。

無法重現「目前正確」的行為: 缺少測試、範例資料或操作基準時,團隊很難分辨修復是保留既有功能,還是意外改變產品。
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無法重現「目前正確」的行為

缺少測試、範例資料或操作基準時,團隊很難分辨修復是保留既有功能,還是意外改變產品。

程式產出增加,審查與發布卻變慢: AI 擴大了變更量,但 review、驗證與發布能力沒有同步成長,待確認的風險便逐次累積。
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程式產出增加,審查與發布卻變慢

AI 擴大了變更量,但 review、驗證與發布能力沒有同步成長,待確認的風險便逐次累積。

復原路徑

不追求表面整齊;先恢復對變更的理解與控制。

修復順序應由產品影響與證據決定,而不是由哪個檔案最舊、最醜或最容易重寫決定。

證據訊號揭示系統影響,並引導可回復的優先修復路徑通往關鍵使用者旅程
  1. 1

    盤點關鍵行為與依賴

    確認使用者流程、資料流、外部整合、背景工作與失敗路徑,建立本次修復的邊界。

  2. 2

    為高風險流程建立基準

    以既有測試、特徵測試、日誌、操作紀錄或截圖,保存目前必須維持的行為。

  3. 3

    在有實際收益處簡化

    只在能降低重複決策、變更範圍或維護成本時整併結構,不為重構而重構。

  4. 4

    檢查信任與部署邊界

    依範圍檢視機密、權限、輸入、相依套件、外部服務與部署/回復設定。

  5. 5

    讓每批修復都有證據

    每項變更連結至測試、QA 步驟、建置結果、效能資料或雙方事先同意的驗收訊號。

  6. 6

    讓下一次變更更容易判斷

    留下專案指引、重要決策、自動檢查與 coding-agent 規則,減少相同問題重新累積。

修復前/修復後

從靠記憶與猜測,走向有基準的變更決策。

修復前

  • 正確行為只存在於人的記憶
  • 同一規則由多條路徑各自實作
  • 合併後才發現影響範圍
  • 發布信心依賴臨時人工檢查

修復後

  • 關鍵行為已有可重現基準
  • 重複決策被整併或明確歸屬
  • 變更前已說明影響與回復方式
  • 發布判斷有可重複的檢查支持

這是改善方向,不是對所有系統的固定結果。我們會先記錄現況、約定驗收證據,再判斷每一階段是否完成。

你會留下什麼

依問題與約定範圍,留下能被接手、驗證與繼續使用的成果。

可重用的交接地圖連結系統邊界、決策、未處理風險與可實行的下一階段路徑
同一行為基準經過模組、相連服務與完整使用者旅程驗證,形成可追溯的回歸證據鏈
01

程式庫健檢與風險清單

記錄檢視範圍、關鍵行為、主要風險、證據來源,以及目前未知或未納入的部分。

02

分階段修復計畫

說明每個修復單元的目的、優先級、影響範圍、相依條件、驗證與回復方式。

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可審查的修復實作

若納入實作,以小批次變更交付,讓差異、決策與風險能被逐次檢查。

04

行為基準與回歸證據

依系統條件提供自動測試、QA 步驟、建置紀錄、截圖或其他約定證據。

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團隊與 AI 開發護欄

建立適用的專案規則、coding-agent 指引,以及 lint、型別、測試或安全檢查。

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決策與交接地圖

整理主要模組、重要取捨、已知限制、未處理風險與下一階段建議。

合作方式

先把問題界定清楚,再決定要修多少。

1

從下一項重要變更開始

告訴我們產品目前能做什麼、接下來想完成什麼,以及最不能被破壞的流程。

2

建立基準並分級風險

確認關鍵行為、技術限制與現有證據,再依使用者、資料、安全及營運影響排序。

3

按可回復的小批次修復

每批變更都有清楚目的、差異範圍、驗證方式與必要的回復說明。

4

以約定證據驗收與交接

共同確認完成條件,記錄仍存在的限制,並交付團隊能繼續使用的下一步。

以影響為先的程式庫審查,在實作前揭示相依關係、資料邊界、使用者影響與已排序風險
小批修復逐一通過驗證關卡,保留相連證據、快照檢查點與回復路徑,再交付至穩定系統

初步健檢可以獨立成立,不代表必須委託全面修復。我們會先提出範圍、排除項目、驗收方式、時程與報價,再由你決定下一步。

常見問題

碰程式碼以前,先把答案說清楚。

只處理特定 AI 工具產生的程式嗎?

不綁定工具。我們處理 AI 輔助、人工撰寫與既有系統混合形成的程式庫,評估重點是目前產品行為、程式結構與交付環境。

會建議全部重寫嗎?

通常不會。只有在現有結構無法合理隔離風險,而且全面改寫在成本、遷移、驗證與回復方面更可控時,才會把它列為選項;取捨會先說明。

修復期間必須停止產品開發嗎?

不一定。我們會評估能否以分支策略、變更邊界、功能旗標或發布節奏分開修復與必要開發;若無法安全並行,也會明確指出原因。

如何衡量是否真的改善?

依問題選擇基準,可能包括關鍵流程通過情況、可重現失敗數、build/type/test 狀態、重複決策路徑、變更影響範圍,以及部署與回復檢查。沒有單一分數適合所有系統。

一開始需要 production 或完整 repository 權限嗎?

不一定。我們從完成當前階段所需的最低權限開始,並另行安排安全管道。請勿在聯絡表單傳送密碼、private key、API key、repository token 或客戶資料。

修復後還能繼續協助嗎?

可以。後續開發、維護、版本發布支援或定期健康檢查可另行約定;也可以只完成健檢與交接,不綁長期合作。

先從一項最想放心完成的變更開始

告訴我們:現在能做什麼、下一步想做什麼、哪裡最不能出錯。

你可以先提供技術棧、產品階段、目前可重現的問題,以及下一項重要變更。不需要在表單附上程式碼或任何機密;密碼、private key、API key、repository token 與客戶資料請勿傳送。

收到需求後,我們會先做三件事

  1. 1.釐清產品目標、關鍵流程與本次不處理的範圍。
  2. 2.如需檢視程式,另行安排安全且最低權限的方式。
  3. 3.提供建議選項、驗收證據、時程與報價,再由你決定是否進行。

送出需求不代表已成立修復委託;範圍、排除項目、驗收方式、時程與費用會另行確認。