技術基礎
• 核心模型：多採用 Transformer 架構的 LLM（如 GPT、Codex），透過大規模程式碼與自然語料訓練。
• 學習方式：結合自監督學習（從程式碼補全中學習模式）、微調（針對特定語言/框架優化）、以及 RLHF（強化人類回饋學習）。
• 上下文理解：能根據程式檔案、專案結構甚至自然語言描述動態生成程式碼。

應用範疇
• 程式碼補全與生成：從單行到整個函式，甚至模組級別的程式碼。
• 自動文件生成：依據函式或類別自動撰寫註解與 API 文件。
• 測試與除錯輔助：生成單元測試、建議除錯步驟。
• 語言學習與教學：幫助初學者透過自然語言學習程式設計。

優點
• 開發效率提升：減少重複性程式碼撰寫，專注於核心邏輯。
• 知識輔助：快速提供語法範例與 API 用法，降低學習曲線。
• 協作潛力：作為「即時 pair programmer」，隨時提供建議。

限制與風險
• 正確性問題：生成的程式碼可能語法正確但邏輯錯誤，需要人工驗證。
• 最佳化不足：難以保證效能與架構符合最佳實踐。
• 資安風險：可能引入不安全程式碼或洩漏敏感資訊。
• 智慧財產疑慮：生成程式碼可能涉及訓練數據來源的版權爭議。

專業觀點
• 未來定位：生成式 AI 將從輔助角色逐漸轉為「協同開發者」，與人類分工合作。
• 開發流程整合：更可能被納入 CI/CD 流程，結合自動測試與程式碼審查。
• 技能轉換：開發者需從「手動撰寫程式」轉向「審查與優化生成程式」，角色更接近設計師與架構師。