當我們談程式設計,常常會提到邏輯、演算法、架構,
但在這個 AI 時代,會寫程式已經不夠。
更重要的是——懂得讓 AI 幫你學習、幫你加速。
這篇要聊的不是「AI 會不會取代工程師」,
而是:「AI 怎麼讓我們更快成為更好的工程師」。
AI 工具的崛起
過去,我們學程式靠的是:
但現在,只要打開 ChatGPT、Codex、Cursor,
你就能得到幾乎即時的指導與程式建議。
AI 工具的出現,不只是「自動補程式碼」,
而是把「學習、理解、產出」整合成一個連續的過程。
ChatGPT 已經成為許多學習者的日常工具。
它不只是搜尋答案,而是能「解釋、改寫、補充背景」。
幫你學習新概念
遇到不懂的語法時,不需要翻十篇文件。
只要一句:「幫我用例子說明 JavaScript 的閉包」,
AI 就能給你清楚範例與延伸應用。
像你這系列鐵人賽的筆記(Day1~Day27),
其實也可以用 ChatGPT 協助統整段落、優化語氣、補齊範例。
AI 能快速指出程式邏輯錯誤,或提供效能更好的寫法。
就像一個「24 小時的 pair programmer」。
它不會取代你,但會讓你少走很多冤枉路。
Codex 是 OpenAI 開發的 AI 模型,
它能理解人類語言並生成對應的程式碼。
許多開發工具(例如 GitHub Copilot、Cursor)其實就是以 Codex 為核心。
它不像 ChatGPT 那樣需要「對話互動」,
而是直接在你輸入註解或指令時,自動補出可能的程式碼。
例如在編輯器中輸入:
Codex 可能會立刻生成:
function average(arr) {
return arr.reduce((a, b) => a + b, 0) / arr.length;
}
雖然結果不一定完美,
但它節省了大量重複撰寫的時間與心力。
當你在寫類似的邏輯(例如 API 呼叫、錯誤處理)時,
Codex 能自動產生結構一致的模板,
幫你維持整體程式風格與架構一致性。
它像是一個懂程式語意的幫手,
能根據你的需求「推測出你想要的下一行」。
AI 幫助學習的思維
AI 工具的強大,不在於它「幫你做」,
而在於它「讓你更快理解」。
學程式最花時間的,往往不是寫程式,
而是「理解概念、查錯、修 bug」。
現在這些步驟都能用 AI 輔助:
但要記住——
AI 幫你的是「速度」,
學習的「理解力」還是要靠自己。
把問題講清楚
AI 的輸出品質取決於輸入。
把你的目的、使用環境、限制都寫明,它才能給出正確方向。
不要只複製貼上
看懂 AI 產出的每一段程式,
理解它為什麼這樣寫,比直接套用更重要。
讓 AI 幫你解釋你的錯
把你寫錯的程式貼給 AI,請它說明「為什麼錯」。
這樣學得最快,也最深。
保持懷疑與驗證
AI 的答案不是權威。
它能猜中方向,但不能代替思考。
永遠測試、驗證、再決定。