工程師真心話：AI 幫我寫程式，但也讓我踩了幾個坑

我寫程式十幾年了。AI 編輯器剛出來的時候，我是抱著懷疑的。結果用了一年，我現在離不開它——但也因為太信任它，踩過幾個讓我加班到半夜的坑。這篇沒有要神化也沒有要唱衰，就是一個工程師的真實使用心得。

它真正改變我的，是「樣板時間」

先講好的。AI 對我最大的價值，不是寫什麼高深演算法，是把「無聊但必要」的時間砍掉。

寫一個 API 的樣板、設定檔、一堆重複的 CRUD、把資料從一個格式轉成另一個——這些我閉著眼睛都會寫，但很花時間、又很煩。現在我用 Cursor 這類 AI 編輯器，描述一下就生出來，我再檢查。以前這種活佔我一天的三成，現在剩不到一成。省下的時間，我拿去想架構、解真正難的 bug。

這點我要老實說：AI 沒讓我變成更厲害的工程師，但讓我從雜事裡解放出來，去做更值錢的事。

坑一：它很會「看起來對」

現在講痛的。AI 寫的程式碼最危險的地方是——它讀起來超順、超合理，但可能是錯的。

我踩過最痛的一次，是它給我一段處理日期的程式，邏輯漂亮、命名清楚，我看了覺得沒問題就合併了。結果跨時區的時候整個爆炸，線上出包，我半夜爬起來修。回頭看，那個 bug 藏在一個很細的邊界條件，AI 沒考慮到，而我因為「它看起來很專業」就沒仔細查。

教訓：AI 寫的東西，越是看起來完美，越要仔細 review。 它不是不會錯，是會「很有自信地錯」。

坑二：它不懂你整個專案的脈絡

第二個坑是，AI 很懂「這一段程式」，但常常不懂「你整個系統」。

它可能給你一個技術上正確、但完全不符合你們專案慣例的寫法；或是重複造了一個你們早就有的輪子，因為它不知道那個工具函式已經存在。這種「局部正確、整體格格不入」的程式碼，累積起來會讓專案越來越亂。

所以我現在會很明確地告訴它專案的慣例、要它沿用既有的東西，而不是放任它自由發揮。

坑三：太依賴，肌肉會退化

這點比較主觀，但我真的有感。有一陣子我太依賴 AI，連一些基本的東西都懶得自己想，直接問。結果有次面試白板題，沒有 AI，我卡住了——不是不會，是太久沒「自己從零想」，生疏了。

現在我會刻意留一些「自己寫」的時間，尤其是核心邏輯跟我想學的東西。AI 是拿來加速的，不是拿來代替我思考的。分寸自己抓。

我現在怎麼用

一年下來，我的原則很簡單：讓 AI 做我會、但不想花時間做的事；自己做需要判斷、需要理解、我想成長的事。

樣板、轉換、查語法、寫測試——丟給它。架構決策、安全性、核心邏輯、debug 難題——自己來，AI 頂多當顧問。永遠 review 它寫的每一行，尤其是看起來最完美的那幾行。

AI 讓寫程式這件事變快了，這是事實。但它也讓「不看懂就照抄」的代價變高了。工具越強，用的人越要清醒。想看更多開發工具，可以參考AI 程式開發工具推薦。

常見情境：團隊合作與AI編輯器

在團隊合作中，AI編輯器可以成為一個非常有用的工具，尤其是在大型專案中。然而，團隊成員需要明確地溝通和協調，以確保AI編輯器生成的程式碼符合團隊的慣例和標準。另外，團隊成員也需要注意AI編輯器可能產生的錯誤或不一致性，特別是在跨時區或不同系統的合作中。

進階用法：自定義AI編輯器

隨著AI編輯器的發展，現在可以自定義AI編輯器以符合特定的需求和慣例。工程師可以透過設定AI編輯器的參數和規則，讓它生成更符合自己需求的程式碼。例如，可以設定AI編輯器只生成特定的程式語言或框架，或者設定它遵循特定的命名慣例或編碼風格。

常見錯誤：過度依賴AI編輯器

過度依賴AI編輯器是工程師常犯的錯誤。雖然AI編輯器可以節省時間和提高效率，但它並不能取代工程師的判斷和思考。工程師需要保持警惕和批判性思維，特別是在審查AI編輯器生成的程式碼時。另外，工程師也需要注意自己的技能和知識是否因過度依賴AI編輯器而退化。

未來趨勢：AI編輯器與人工智慧的整合

未來，AI編輯器可能會與人工智慧更深度地整合，讓工程師可以更有效地使用AI編輯器。例如，AI編輯器可以透過機器學習算法學習工程師的偏好和慣例，生成更符合工程師需求的程式碼。另外，AI編輯器也可能會整合更多的功能，例如自動測試和除錯，讓工程師可以更快速地開發和部署軟體。

給不同族群的建議

給初學者的建議是：不要害怕使用AI編輯器，但要保持警惕和批判性思維。初學者可以透過使用AI編輯器來學習程式設計的基礎知識和技能，但要注意不要過度依賴AI編輯器。給經驗豐富的工程師的建議是：要保持自己的技能和知識，不要讓AI編輯器取代自己的判斷和思考。經驗豐富的工程師可以透過使用AI編輯器來提高效率和生產力，但要注意不要過度依賴AI編輯器。給團隊領導者的建議是：要明確地溝通和協調團隊成員的使用AI編輯器的方式和慣例，確保團隊成員可以有效地使用AI編輯器。