05/09/2026
又有梗圖可以發了 😆
以前學寫程式，速度通常沒有那麼快。
先學語法，再學資料結構、演算法、資料庫、後端、系統設計，最後才慢慢碰到部署與維運。
整條路走得很慢。
但走過的每一步，都會慢慢變成自己的能力。
AI 出現之後，這條路突然變得不一樣了。
現在只要描述需求，AI 就可以幫你產生程式碼。
不會寫某個框架，可以問 AI。
不知道 API 怎麼串，可以問 AI。
遇到錯誤訊息，也可以直接丟給 AI。
甚至從零開始做一個系統，幾個小時就可能看到成果。
這是一件非常好的事情。
問題從來不是「使用 AI」。
真正的問題，是我們很容易把「做得出來」，誤以為是「我已經會了」。
程式跑起來，不代表你理解它。
部署成功，不代表架構沒有問題。
AI 幫你改完 Bug，也不代表你知道 Bug 為什麼會發生。
最危險的時候，往往是自信成長的速度，遠遠超過能力成長的速度。
因為前面的體驗實在太順了。
問 AI、複製、貼上、執行。
可以跑。
再問一次。
又可以跑。
做了幾個功能之後，很容易開始覺得，軟體開發好像也沒有那麼困難。
直到系統真的進入正式環境。
效能開始出問題。
資料出現不一致。
權限設計出現漏洞。
多執行緒發生 Race Condition。
某個看似簡單的修改，AI 一次動了 47 個檔案。
這時候真正決定你能不能把問題解掉的，通常不是 Prompt 寫得多漂亮。
而是你到底懂不懂底下發生了什麼事。
所以我一直覺得，AI 最好的角色不是取代基本功。
而是加速你累積基本功。
以前一個問題可能要研究兩天。
現在 AI 可以幫你在十分鐘內找到方向。
但省下來的時間，不應該全部拿去產生更多程式碼。
其中一部分，還是要拿來理解為什麼。
為什麼這樣設計？
為什麼這個寫法比較安全？
為什麼這裡需要 Transaction？
為什麼這段程式碼會產生效能問題？
為什麼 AI 的修改看起來能跑，實際上卻不適合正式環境？
未來真正有競爭力的工程師，不會是完全不用 AI 的人。
也不會只是最會叫 AI 寫程式的人。
而是能利用 AI 快速前進，同時又知道什麼時候應該停下來，把事情真正弄懂的人。
AI 可以讓你跑得非常快。
但基本功，決定你跑遠之後，還知不知道自己在哪裡。
