直覺式開發(vide coding)時代來臨,軟體架構重要性與日俱增

直覺式開發(vide coding)時代來臨,軟體架構重要性與日俱增

最近兩個月,同溫層中興起一陣直覺式開發(vibe coding)的風潮,鼓勵大家用自然語言進行軟體開發。短時間內我就看到許多非技術背景的朋友們紛紛跳下來嘗試,也有些人真的做出一些有趣的東西。

我認為這種讓沒有技術基礎的人,也能開發軟體的概念,其實跟早些年 Windows 95 的圖形化介面,讓不懂得命令列(command line)的人也能使用電腦是相似的概念。

這是資訊科技進步的必然。再往下一階段,腦機介面的突破,還會進一步讓那些語言表達能力沒那麼好的人,也能透過腦袋中的想像來跟電腦互動,讓電腦幫忙完成程式開發。這很可能是下一波人機介面的革命。

但在這種革命發生的早期,許多的配套工具還未完善,但已經開始有大量的人投入使用。這些人寫出了一大堆無法維護,甚至無人能清楚解釋,但又運作正常的程式碼,這等同於創造了大量的技術債務。所以也有另一派人在討論,vibe coding 產出大量難以維護的程式碼,未來維護這套軟體的人將會身受其害。

從前寫程式的進入門檻較高,所以寫出來的程式再怎麼糟糕可能都還有人知道怎麼維護,所以 junior engineer 可能會寫出一些爛 code,但數量不多,且還能維護。

但現在進入門檻幾乎消失,重點是大家根本也不知道自己寫的 code 到底是怎麼運作的,更不用說要維護了。加上這些 code 其實也不大需要動腦筋,所以大家都放心的產生一大堆無法維護的程式碼。

人人都能輕易入門,這件事很棒,但輕易入門的代價則是大家會瘋狂寫出一大堆難以維護的程式碼。以前技術債的堆疊速度假設是 1,現在有可能變成 10,本來要花上 10 年才能堆出的技術債,現在可能只需要一年。

如果中間創造的價值也有 10 倍,那企業主也能心甘情願承受,可一般沒有那麼好的事情。

以砌牆為例,砌一面牆時,我們需要先明確幾件事:

  • 這面牆的目的是什麼?(防風、防盜、裝飾?)
  • 成品標準?(高度、寬度、承重力、外觀平整度)
  • 牆體結構要怎麼設計?(直線、弧形、厚度、留孔洞?)
  • 地基需不需要加強?(承載力?濕地 or 乾地?)

如果砌這面牆時,我們需要與他人協作,那我們還要進一步確認幾件事:

  • 砌磚的方式要統一(橫砌、交錯砌)
  • 磚與磚的間隙寬度、砂漿比例
  • 每一層磚的水平與垂直校正方式
  • 誰負責打地基?誰負責砌磚?誰負責監工?
  • 若有多人同時砌牆,接縫處誰負責對齊?
  • 每砌一段,要不要即時校正(level check)?

你可以想像一下,如果蓋一棟大樓時,沒有先畫好藍圖,也沒有先針對上述問題做好規劃,開工後每個人都按自己的方法去施工,最後會出什麼樣的結果?

  • 不同牆面的材質不同、承重能力不同
  • 不同牆面的高度不同、連結處不對齊也不平整

上述問題,如果是在施工過程發現,那就像 bug 在開發過程被抓出來一般,只是增加了重工的成本,不至於造成過大的風險。但如果是在蓋好後,因為地震或其他因素發現當初施工的問題,那很可能是以人命為代價。(參考:測試左移,我們該關注的是需求的 bug 數還是程式的 bug 數)

AI Coding 需要留意的事項

Cursor 的設計主管在 X 上分享過他認為使用 AI Coding 時需要注意的 12 件事

  1. 預先設置 5-10 個清晰的專案規則,以便 Cursor 瞭解您的結構和約束。簡單的說就是先設定好團隊在進行系統開發時的一些基本原則,例如 coding style。
  2. 提示要具體。像撰寫規格一樣闡明技術堆疊、行為和約束。
  3. by file 生成、測試和 review,關鍵是在「較小的範圍」內進行
  4. 首先編寫測試,鎖定測試,然後生成代碼,直到所有測試都通過。
  5. 檢查 AI 輸出並修復任何錯誤的內容,然後告訴 Cursor 原因,將這些錯誤修復作為與 Cursor 協作的範例
  6. 使用 @ file、@ folders、@ git 協助 Cursor 的注意力定位到 codebase 的正確部分
  7. 設計文件和清單保存在 .cursor/ 中,以便 AI 代理能在具有清楚脈絡的狀態下知道下一步該做什麼。
  8. 如果 Cursor 給出的代碼錯誤,就自己寫吧。Cursor 從編輯中學習的速度比從解釋中學習的速度要快
  9. 使用聊天記錄迭代舊提示,而無需重新開始。
  10. 有意識地選擇模型。要精確性用 Gemini,要廣度用 Claude。
  11. 在新的或不熟悉的堆疊中,將完整內容貼上。讓 Cursor 逐行解釋所有錯誤並修復。
  12. 讓大型專案在夜間編製索引,並限制上下文範圍以保持性能敏捷。

許多內容就是一語帶過,但我們可以推敲其背後的意涵。

規範化、明確而具體定義、小範圍、持續迭代、足夠資訊、測試先行,這些都算是軟體開發一直以來的管理重點,即便在 AI 時代,這些觀念也仍舊重要。

而這些其實都與軟體開發過程的軟體架構與開發規範有關。

在 Vibe coding 年代,人人都有能力寫些小程式,軟體功能的發展將會以飛快的速度推進,而在這樣的年代裡。

那些能做軟體架構設計,能定義開發規範的資深工程師與架構師的身價,將會水漲船高。

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AI 學習的悖論

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「AI 讓你看起來更聰明,實質卻有可能學得更少。」 剛剛看到一篇文章談論 AI 對學習的可能傷害,他的參考資料是來自一篇文章《The Myth of Automated Learning》。這篇文章提到一個蠻重要的概念。 當人們使用機器自動執行他們本來可以自己完成的任務時,會發生以下三種情況之一: 1. 他們的技能不斷提高。 2. 他們的技能退化了。 3. 他們永遠學不會這項技能。 這三種狀況分別容易發生在三類人身上: 1. 如果使用者已經是專家,AI 工具可以進一步增強他們的技能。 2. 如果使用者尚未成為專家,而這項技能需要不斷練習,那麼 AI 自動化可能會導致技能退步。 3. 如果使用者是新手,而 AI 從一開始就執行任務,那麼這個人就可能永遠不會真正掌握這項技能。 作者舉的案例是工業時代,那些工匠等級的人,他們的工作被產線工人+自動化機器給大量取代,但這些生產線的工人離開自動化機器後其實什麼都不會。 對這個觀點我一半認同一半存疑,認同的點在於,產線工人熟悉的是機器操作,而工匠擅長的則是不靠機器來完成任務。哪個難度更高?通常是工匠。但從商業角度來思考

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互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(2)-餐飲品牌 Yum Brands 的案例

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這幾篇文章都是我觀看 Mary Meeker 2025 年報告後的一些整理跟心得。原始的文件可以參考:https://www.bondcap.com/reports/tai 本篇要聊的話題是在 75 頁看到 Yum Brands 在 2025 年 2 月開始推動旗下餐廳的 AI 化與數位化。 這份報告中可以看到的資料很有限,不過我對餐飲業的現況有點興趣,所以我請 ChatGPT 幫我針對 Yum Brands 使用 AI 的狀況做一些整理,發現一些比預期有趣的資料。 首先介紹一下 Yum Brands 這家公司,因為這名字相信很多人都沒聽過,但說到他旗下的公司大家應該就知道這家公司的規模有多大了。它旗下的主要品牌有以下四個: * KFC(肯德基) 全球知名的炸雞品牌,在 150 多個國家擁有超過 27,000

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互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(1) - AI 的任務,增效優先於降本

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到今天才有時間把互聯網女王 Mary Meeker 2025 的報告好好閱讀一下,報告的原始網址在此,有興趣的人自行閱讀:https://www.bondcap.com/reports/tai 在報告的 68 頁中我看到了一個很重要的觀念,我結合圖表做說明。 下面這張圖是 BOND 團隊針對 Morgan Stanley 的一份報告作出的整理,這張圖主要強調的是許多大型企業(調查了 400 多家年營收在 5 億美元以上的企業)對 AI 的觀點是放在「營收與事業擴展」上,而非「成本降低」。 以下幾項是被 BOND 團隊歸類在「營收與事業擴展」的項目: Production / Output (提升生產產出) ~70% Customer Service(提升顧客服務品質) ~65% Sales

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AI 時代我們需要什麼樣的產品經理

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早上聽 Lenny 專訪 Revolut product head Dmitry Zlokazov 的內容,Revolut 是一家位於倫敦的科技公司,專注於提供金融領域相關的軟體服務。在這個專訪中我聽到幾個很可能是接下來產品經理定位的轉變。 Revolut 在找什麼樣的人來擔任產品負責人?以及如何培養他們成為全球等級的產品負責人? 重視原始智力與飢渴感 在招募時,比起應徵者豐富的經驗,更看重他們的原始智力 (raw intellect) 和渴望打造事物的永不滿足的飢渴感 (unquenched hunger to build things)。有飢渴感的人就算經驗較少,也能快速學習、適應並推動改變並解決問題。 而 Revolut 也更傾向於招募那些處於早期職業生涯 (early in their career) 或具有創業背景的人。 專注於不懈的執行 如果一件事情只完成了 99%,那它更接近 0% 而不是 100%。這包括確保產品不僅僅是開發完成,還需要確保客戶服務、銷售和行銷團隊都能充分利用,否則它可能只是一個無人知曉的無用功能。

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