今天看到 Primeagen 分享影片他們忍無可忍，敘述 AI 時代下，Claude 被資方用來接管從上到下所有的軟體開發服務。

我看完這支影片後，最大的感受不是害怕 AI 取代工程師，而是重新思考工程師在開發流程中的位置。當 AI 可以快速產生程式碼、測試、文件和部署設定時，如果人只負責提出模糊需求，很容易失去對系統的理解，最後只能被工具牽著走。因此，今天不再追求同時完成四個服務，而是選擇兩個服務穩定推進。先把 blog 和 bus 作為主要目標，另外兩個服務暫時只保留需求與紀錄。

blog 服務今天的最小目標，是成功取得一次指定文章的流量資料，並寫入本地檔案。資料內容至少包含文章名稱、取得時間和流量數值。如果資料來源暫時無法連線，就先使用測試資料完成整個流程，等流程穩定後，再替換成正式來源。bus 服務則先固定一個住家附近的站牌，只查詢一條公車路線，取得路線名稱、車牌、方向和預估到站時間。先不處理多站牌、多路線和通知功能。

為了讓進度可以實際累積，我會為每個服務建立四個檔案，分別是設定檔、主要程式、測試程式和操作說明。設定檔只放環境變數與 API 設定，金鑰不直接寫入程式碼。主要程式只完成一個明確任務，測試程式負責確認資料是否成功取得，操作說明則記錄安裝方式、執行指令和常見錯誤。

每天開始前，先寫下今天唯一的完成條件，例如「blog 成功取得一筆資料並通過測試」，或是「bus 成功顯示一班公車時間」。交給 AI 的指令也限制在這個條件內，要求它先閱讀現有檔案，再提出最小修改方案，不得順便重構其他服務。完成後，必須回報修改了哪些檔案、使用什麼指令測試，以及測試是否通過。

我認為，AI 時代更需要工程師保留判斷能力，不能把所有決策交給工具。AI 可以加快執行速度，但需求拆解、資料驗證、權限管理和最後的責任，仍然需要由人確認。今天先讓兩個服務穩定運作，明天再根據測試結果決定是否擴充功能。穩定推進，比一次做很多事情，更容易得到真正可使用的成果。