從已確認的需求出發，理解限制、討論取捨，並驗證結果。

昨天透過訂單與庫存服務的例子，談到「重新處理」按鈕背後，其實是營運人員希望能查明異常結果，並自行接續處理。今天把這個例子往下延伸。使用一段時間後，營運人員又提出：「一筆一筆按還是有點慢，可以加個批次勾選嗎？」

在這個例子裡，BA已經將需求整理進SRS：支援批次勾選與全選、送出後畫面可以繼續操作、顯示逐筆處理結果，而且單筆再次失敗不能中斷其他筆的處理。全選範圍、可操作狀態與失敗提示，也都有定義。結果仍待確認的訂單，則依既有規則處理，不能因為被勾選就直接再扣一次庫存。

使用者口中的「快一點」，已經透過需求分析，變成團隊確認過的操作方式與預期結果。接手開發後，我們需要理解這些條件，再對照現有流程，確認要如何實現。

畫面不卡住，後端仍然需要處理時間

批次操作沿用單筆處理的條件，對允許補送的訂單呼叫庫存服務，再依結果更新狀態。即使提交後畫面就能繼續操作，背後的一兩百筆工作仍然需要時間與資源。

逐筆等待，整批完成時間會拉長；增加同時處理的筆數，則需要考慮庫存服務的容量。尤其服務剛恢復時，可能正好有大量異常訂單需要處理，新的訂單也還在進來，兩邊都會使用同一套庫存服務。

批次補送與正常訂單一起進來時，系統能否同時滿足原本的服務要求與這次的需求？

把實作限制帶回工作情境

假設進一步檢查與量測後，發現庫存服務在尖峰時段的處理速度有限。為了不影響正常訂單的運作，團隊評估限制批次處理的速率，遇到大量積壓時先排隊。

排隊是否可以接受，要回到營運流程判斷。如果營運人員只需要一次送出、稍後確認結果，這個做法可能足夠；如果這批訂單必須趕在某個作業截止時間前完成，就要進一步評估容量與排程。

討論時，開發者可以整理常見積壓量、尖峰時的正常流量、庫存服務可承受的速率，以及對應測試條件下的完成時間。這些資料能幫助團隊判斷方案是否足夠，或需要調整資源與交付範圍。

SRS已寫明的完成時間與服務要求，就是判斷的依據。若量測顯示達不到，就具體說明落差；需要新增或調整的條件，則由團隊確認後更新文件。

AI協作也需要這些判斷依據

現在的AI不只能依照SRS寫程式，也可以讀取整個專案、架構文件與事先整理好的Markdown，協助追查批次處理會經過哪些流程。如果再提供監控、壓力測試與實際流量資料，它也能參與影響分析、比較方案，並整理測試情境。

因此，問題不在於AI只能照著文件寫，或一定想不到批次處理會排擠正常訂單。當背景與任務範圍足夠完整時，它很可能可以找出這些影響。

但分析結果仍然要回到實際資料驗證。從程式碼看出正常訂單和批次補送共用庫存服務，不代表已經知道系統能承受多少流量；壓力測試顯示目前可以承受，也不代表這項成本與風險就是團隊願意接受的。

開發者仍需要理解這些條件之間的關係，確認AI使用了哪些資料、做了哪些假設，以及證據是否足以支持交付。例如，增加同時處理的數量，可能縮短單批時間，也可能排擠正常訂單；最後要採用哪個方案，仍要依實際服務目標與團隊的取捨決定。

昨天談的是理解功能想改善什麼。今天再往前一步：
讀懂規格承諾的行為，核對現有系統的能力，並用實際情境驗證。

工程師的核心價值，早已不再只是把規格翻譯成Code，而是審視AI或團隊分析時採用的數據與假設是否合理，並拿出足夠的技術證據來支持系統的交付。

下班買了杯咖啡回家，本來想說邊喝邊寫，應該很快就能把文章收尾。
結果改兩段、刪三段，再滑個手機，回頭看杯子，冰塊都快融完了，咖啡還剩大半杯。
想說放著也是放著，乾脆拿起來一口shot掉。
朋友剛好傳訊息：「第三天寫完沒？」
我：「阿，咖啡喝完了」