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. 將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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