case-study
專案案例包裝。把真實專案包裝成面試/LinkedIn 用的結構化案例(問題→方案→架構→Tech Stack→成果→展示重點)。當用戶說「包裝案例」「寫 case study」「面試用的案例」時使用。
專案案例包裝
目標
把一個真實專案包裝成結構化的案例包,可直接用於面試、LinkedIn、或作品集。
與其他 Skill 的差異
demo-storytelling:PoC → 演示腳本(給觀眾看的故事)case-study:完整專案 → 結構化案例(給面試官/讀者的事實)product-positioning:產品 → 市場定位(給客戶的訊息)
輸入
從 $ARGUMENTS 或對話中取得:
| 欄位 | 必填 | 說明 |
|---|---|---|
| 專案名稱 | 是 | 名稱或 repo 路徑 |
| 目標用途 | 否 | 預設:面試 + LinkedIn 雙用 |
| 受眾 | 否 | 預設:技術主管 / HR / 資深工程師 |
若缺專案名稱,問用戶。
資訊收集流程
Step 1: 自動偵測專案資訊
若提供 repo 路徑:
- 讀 README.md / CLAUDE.md
git log --oneline -20看開發歷史git log --oneline --since="6 months ago" | wc -l算活躍度- Glob 看主要檔案結構
若只提供名稱:
- 問用戶補充背景資訊
Step 2: 量化指標挖掘
主動嘗試取得以下數字(能自動抓就抓,不能就標 _(待填)_):
- 程式碼統計:
cloc或find . -name "*.py" | wc -l - 測試數:
grep -r "def test_" | wc -l - 部署環境數
- 服務使用者數(問用戶)
- 效能改善數字(問用戶)
- 節省時間/成本(問用戶)
Step 3: 問用戶補充
自動收集完後,列出缺少的關鍵數字,一次問完:
以下數字我無法自動取得,請補充(沒有的寫「無」):
1. 服務使用者數:
2. 每日/月處理量:
3. 節省的時間或成本:
4. 其他你想強調的成果:
輸出格式
# 案例:{專案名} — {一句話定位}
> 面試 / LinkedIn 用案例包
## 問題
{2-3 個 bullet,描述要解決什麼問題}
## 解決方案
{方案概述 + 3-4 個關鍵設計決策}
## 技術架構
{ASCII 或文字描述的架構圖}
## Technology Stack
| 層級 | 技術 |
|------|------|
| ... | ... |
## 成果
{帶數字的成果列表}
## 展示重點(面試時強調)
1. **{能力標籤}**:{一句話說明}
2. ...
3. ...
4. ...
Quality Gates
- 問題描述是業務痛點,不是技術描述
- 架構圖清晰可懂(非工程師也能看懂大致結構)
- Tech Stack 表完整(每一層都有)
- 成果有至少 2 個數字(沒有 = 不及格)
- 展示重點對應市場需求(Product 思維 / Engineering / AI 實戰)
- 沒有公司機密或敏感資訊
Heuristics
- 問題描述用「用戶/團隊遇到什麼困難」,不用「我想做一個...」
- 成果數字優先用相對值(「降低 97%」比「從 90s 到 3s」更直覺)
- 展示重點最多 4 個,太多 = 沒重點
- 如果專案太小不值得包裝 → 告訴用戶,建議合併到其他案例