鐵人檔案
AI 讓軟體開發變得更快，也讓團隊更容易看見原本被速度掩蓋的問題。當程式、測試與文件都能被快速生成，真正影響交付能力的，會回到團隊是否理解需求、是否看得懂系統、是否能安全修改，以及是否能在風險擴大前取得回饋。這個系列想討論的，是 AI 進入開發流程後，團隊該如何重新建立判斷、協作、驗證與調整能力，讓速度不只停留在個人產出，而能轉成長期穩定的交付能力。
AI 正在改變軟體開發的工作重心 從手寫程式到引導生成 時代變了，自從 AI 參與軟體開發後，軟體開發者的日常工作出現巨大變化。過去開發功能時，開發者需要自己查...
「能動」不代表可維護 可執行只是最低門檻 使用 AI 進行 Vibe Coding 時，功能很快就能看到成果。畫面可以正常開啟、API 有回應、測試資料也順利通...
AI 生成程式碼時需要清楚的需求上下文 AI 會替模糊需求補上細節 AI 輔助開發讓程式碼產生速度變快。開發者輸入一段需求描述，AI 就能快速產生一連串相關的程...
提示詞工程需要回到需求工程 好的提示詞來自清楚需求 提示詞工程（Prompt Engineering）常被理解為撰寫精準的指令，讓 AI 產生符合需求的內容。在...
什麼是 Harness Engineering Harness 是 AI 生成流程的運行護欄 Harness Engineering 可以理解成一組讓 AI 產...
為什麼 AI 使用需要治理 個人效率會轉化成組織風險 AI 工具最先改變的是個人的工作方式。工程師可以用 AI 理解程式、產生測試、重構函式與撰寫文件。產品角色...
AI 讓開發者的工作從撰寫轉向審查 程式碼產出增加後，閱讀量會上升 AI 進入開發流程後，開發者花在「從零寫出每一行程式」的時間會下降，閱讀、判斷、驗證與修正所...
AI 讓價值流中的瓶頸較容易被看見 程式碼生成不再是主要等待點 程式碼產出加快後，原本藏在流程中的等待也開始浮現。 過去團隊常將交付速度緩慢歸因於「開發還沒做完...
AI 如何放大需求理解落差 模糊需求會快速變成錯誤功能 AI 讓功能生成速度變快，也讓模糊需求更快形成具體成果。以前需求寫得不清楚時，開發者會在拆解、設計或實作...
為什麼程式碼行數（LoC）會在 AI 時代失真 行數增加不代表價值增加 程式碼行數（Lines of Code, LoC）過去常被用來觀察工程活動量。 當開發工...
