一、序言：人本導向的軟體設計傳統

在AIware浪潮發生前，軟體工程的發展路徑幾乎全部圍繞「為人類最佳化」這一原則展開。自從20世紀電腦軟體誕生，開發模式與理論積累始終致力於提升人力維護、團隊協作、可讀性以及重用性，這些目標直接塑造了今日我們所熟知的工程「範式」，為資訊社會數十年技術進步打下深厚基礎。

二、傳統軟體工程的核心原則

1. 高內聚、低耦合

程式設計講求每個模組職責分明（高內聚），減少模組間聯繫與相依（低耦合）。如此一來，新功能或修正錯誤時，只須局部更動代碼，即降低系統風險並加快維護流程。
2. 封裝與資料隱藏
將資料結構、狀態管理與實作細節包裹於物件或模組內部，外部只能透過定義良好的介面去操作。這策略有助於預防人為誤用與未授權存取，提升安全性及穩定度。
3. 模組化設計（Modularization）
大型系統切解成細小、方便獨立開發測試的模組或元件，利於團隊分工合作，共享代碼資產並減少彼此的開發阻礙。
4. 面向對象程序設計（OOP）
以「類別」抽象現實對象與行為，重視繼承（Inheritance）、多型（Polymorphism）、封裝（Encapsulation）三大特性，強調可擴充性、彈性變化與代碼重用。
5. 設計模式與架構規範
組織性運用設計模式（例如MVC、Observer、Singleton等），在需求變動或擴展時能迅速調整結構，保證軟體可持續演化。
6. 版本控制與持續整合
使用Git、SVN等工具，定義明確的代碼流、分支策略，輔以持續整合（CI）和自動化測試，提高團隊開發穩定性與質量。
7. 需求驅動與規格導向
軟體工程強調需求分析，規格文件、UML圖與用例設計成為跨團隊溝通的基石，避免「資訊落差」與「需求漂移」。

三、這些範式的實踐優勢

• 可維護性：強調良好文件（docstring, API spec）、代碼註解與設計紀錄，讓新手能快速上手接替專案。
• 靈活分工：利用明確的模組邊界與資訊隱藏，支援大型跨國團隊的高效協作。
• 錯誤隔離與測試驅動：面向單元測試（Unit Test）、整合測試（Integration Test）等自動化流程，預防故障擴散與系統性錯誤。

四、傳統範式面對AI浪潮的限制

隨著AI技術崛起，這些為人類量身打造的工程法則開始疲於應對新型態需求與工作流程：
1. 模組化與複雜度的瓶頸
人體維護導向的多層模組與封裝，便於理解與維護，但對AI而言，過多抽象與分層反而割裂全域上下文，造成自動生成、推理的斷層；AI難以跨模組分析與優化整體邏輯。
2. OOP式抽象的障礙
AI強項在於模式識別與推理，而多層OOP常讓狀態隱現於父子類間或動態多型中，阻礙AI對系統全貌的理解與端到端自動化。
3. 重文件、需求漂移的矛盾
傳統強調詳細需求規格文件，但AI開發鼓勵「即時試錯、Eval機制、用數據快速過濾迭代」，文件溝通反而拖慢進化速度，且難以將「真實用戶需求」完整映射於規格中。
4. 分散儲存與版本管理衝擊AI推理
多Repo、多子系統、權限複雜結構，原本有助於風險控制與分權協作，但對AI訓練與多任務推理極不友善，難以獲取完整應用上下文搭配進行決策。
5. 人機協作失衡
傳統設計假設人類持續主導每一決策與審查，未能預期AI在分析、生成、測試上的全面參與，導致流程過度剛性、難以釋放AI潛能。

五、具體案例：舊範式無法滿足AI驅動需求

• AI批量程式生成：過度依賴手動配置與繁雜繼承層級，不利於AI自動產生與盡責重構。
• 深度學習管線開發：模型上下游資料流、評分閉環需隨時調整，大量文檔/手工規格造成實驗瓶頸。
• AI持續學習/優化流程：需求快速變動，傳統設計難以支撐自動化監控、動態調整與即時回饋。

六、從傳統範式到AIware的轉折思維

現在，開發者與組織必須承認：「為人設計」的工程最終極限是「人腦協作容量、抽象能力的天花板」，而AIware時代正試圖解決此限制。新一代工程模式「AI優先、結構扁平、上下文集中、持續自優化」已成為必然趨勢。

七、Perplexity.ai在承先啟後的橋樑價值

以Perplexity.ai為代表的新型AIware開發平台，正努力打造無縫串接傳統軟體工程與AI驅動研發的新標準。平台將知識、API、Prompt等所有資源集中，輔以自動評估與歷史追蹤，團隊不再被大量文檔與複雜模組拖累，而能聚焦「高層定義—實戰驗證—數據驅動優化」的閉環創新。

八、結語

回顧傳統軟體工程的輝煌與侷限，是全新AIware範式迅速發展的最佳起點。我們要在傳統精髓（結構性、可維護性、規範化）與新興AI邏輯（上下文整合、自動演化、數據導向）之間，構築真正屬於未來的開發思維與團隊協作模式。

Python 程式範例：模組化系統轉型

為體現傳統模組化與AI時代思維轉型，以下例子將「模組化加法計算」先以OOP/模組設計實作，再展示簡化成AI易理解的扁平結構：
python

# 傳統OOP式寫法
class Calculator:
    def add(self, a, b):
        return a + b

calc = Calculator()
print(calc.add(10, 5))

# AIware扁平結構
def add(a, b):
    return a + b

print(add(10, 5))

說明：第一段展現封裝與物件導向，第二段則扁平化邏輯，有助AI直接學習與優化。這正是開發邏輯自人本到AI本的典型縮影。