· Joseph · AI & Machine Learning · 9 min read
[Day 30] BMAD-Method Summary

花了好幾天的token,昨天做完Flutter記帳軟體以後,終於來到第30篇文章,最後一篇了,來總結一下我們的BMad-Method文吧。
TOC
專案踩到的坑
- ios計算機: Day-5, Day-6 這是我第一次安裝XCode,第一次開始寫Swift,也是我第一次開始使用BMad-Method開始做東西。剛開始碰會對流程非常不熟悉,即便文件有讀、影片有看,但真的套進來還是很多地方跟Demo上的不一樣,AI Model與AI Agents工具也有一定的影響,在這初次的實作裡建立對工具的熟悉感就特別重要。剛開始碰我覺得下面三件事情很重要:
- 用既有的產品開始讓BMAD-Method做,他也比較有東西可以參考、我們也學比較快
- 開始去熟悉BMAD-Method的流程、專注他的status變化,然後盡可能用Prompt完成
- 練習幫助Agent去Debug的方法,複製錯誤訊息跟截圖貼給AI Agent看,會遠比打一堆prompt還要有用
- 前後端分離專案:Day-8, Day-9, Day-10, Day-11 這是後端用Python FastAPI, 前端用ReactJS完成的full stack 個人資料管理Dashboard,基本的會員管理功能這邊都有。這案子比較有趣的是先讓他規劃後端Story (Greenfield),然後才整合前端story (Brownfield),也是跌得很慘。唯一慶幸跟前面
ios計算機有個很大不同的點,在這案子裡我FastAPI + ReactJS都滿熟悉的。這邊我的建議有下面幾個:
- 前後端分離的案子一定要同個feature前後端一起進開發(註冊前後端、登入前後端…),如果隔了太遠,少了context上下文的智慧,很容易整個feature就歪掉了
- type-defined很重要,可以幫助Agent更快理解問題。(這點跟人也一樣~)
- 案子大了一點,有缺的功能記得要開story去做,這樣就有文件、修改紀錄、跟測試結果,後續比較好追蹤
然後再按照前一個案子的經驗去debug,就可以順利修完bug、做完features了。
- Flutter雙平台記帳工具:Day-17, Day-18, Day-29 這開按到實作完成,做了有夠久,然後還沒有上架(!) 這也是我第一次玩Flutter,從第一天安裝、第二天生文件、很多天燒token開發,學到的東西真的很多。讓我娓娓道來:
- 多個terminal,因為每個Agent不需要知道其他Agent的上下文,這時候會發現一個terminal開QA+SM、另一個terminal跑Dev,不用切來切去,這樣效率快很多。
- 善用model,雞蛋不要放同一個籃子裡,跑到後來我QA都用
Gemini-2.5-flash、Dev都用Gemini-2.5-pro,文件類的就讓Gemini-2.5-flash去燒token吧! - 有時候AI agent會當機,這邊我就
Gemini CLI+OpenCode交互使用,一個當掉就換另外一個(或者重開治百病
三個project跑完就對BMAD-Method熟悉很多了,剩下的只是哪個AI agent厲害、哪個CLI tool好用跟怎麼樣token燒比較少的問題了。
v6-alpha
中間一堆篇幅介紹了v4版本裡各個core component的文件內容結構,分析怎麼做出一個agent, task, workflow,結果v6-alpha直接把template直接做出來,透過BMB builder給我們build自己的去創建自己的module,而且v6-alpha針對上下文理解強化、使用者客製化提供彈性、甚至framework可自動隨著專案規模擴張而調整,這些都比v4這個好用的工具更好用。雖然他還是alpha版本,未來可能還會有重大變更,但相信他只能變更好用而已了吧(?)
雖然現在還沒有案子在跑v6-alpha,但只要有機會我一定會想辦法導入他的。
Spec Driven Development (SDD)
近期也有很多很火紅的SDD工具,像是Spec kit 跟 Open Spec,這兩個我也都還沒用過。有興趣的可以看一下這部Youtube,他用三個工具做同樣一個網站,然後評估了三個工具的差異。
我就直接用LLM幫我整理一份介紹吧:
prompt:
- SpecKit: https://github.com/github/spec-kit
- OpenSpec: https://github.com/Fission-AI/OpenSpec
- BMad-Metod: https://github.com/bmad-code-org/BMAD-METHOD 請幫我介紹這三個工具、比較他們的差異
差異比較
| 特性 | SpecKit | OpenSpec | BMad-Method |
|---|---|---|---|
| 核心概念 | 人類可讀的活文檔 | 機器可讀的任務規格 | AI 驅動的敏捷開發框架 |
| 主要目標 | 確保程式碼與規格一致 | 指導 AI Agent 完成任務 | 規模化地管理 AI 代理開發 |
| 抽象層級 | 較低:專注於單個功能的規格與測試。 | 中等:定義一個可由 AI 執行的獨立任務。 | 最高:提供包含多代理、多工作流程的完整系統架構。 |
| 目標用戶 | 開發者、測試工程師 | AI Agent、AI 工程師 | 企業架構師、AI 團隊、專案經理 |
| 與 AI 的關係 | 利用 AI 輔助人類開發(基於規格)。 | 為 AI 提供清晰的執行指令。 | 將 AI 作為核心開發團隊成員進行組織和管理。 |
總結
- SpecKit 像是「帶有測試功能的藍圖」,確保建築(軟體)符合設計圖(規格)。
- OpenSpec 像是給「AI 建築工人」的「施工指令」,告訴它要蓋什麼、怎麼驗收。
- BMAD-Method 則是整個「建築公司」的「營運手冊」,定義了從接到案子、設計、施工到交付的完整流程,以及每個角色(AI 代理)的職責。
您可以根據您的需求選擇最適合的工具:
- 如果想改善團隊的開發流程,確保規格和實作同步,請看 SpecKit。
- 如果您正在開發或使用 AI Agent 來自動化編碼,需要一個標準格式來給它下指令,請看 OpenSpec。
- 如果您想建構和管理一個複雜的多代理 AI 系統,並需要一套完整的企業級方法論,請看 BMAD-Method。
光看文件確實也覺得BMAD-Method怎麼會這麼複雜、使用個工具還要搞懂他的流程圖、有的沒有的一堆。但用起來讓你覺得那很像是一次跟很多人一起工作一樣,雖然複雜、但比單純下指令有趣的多。
BMad-Method這系列就到這邊結束了,想看project的可以到這邊。
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