LLM 與 AI Agent 改變了軟體工程師工作模式
對於軟體設計來說，今年 AI 的發展與影響讓我有些比較深刻的體悟，AI 影響軟體產業已經造成巨大的改變。
Vibe Coding 去年開始爆發，爆到今年的情況是：無論一人團隊還是千人團隊，工作上都會用 AI 來提升魔鬼般的效益，當然在控制不好的情況下，Bug 也是魔鬼等級的存在。這次 COSCUP 會議還有一個標籤是「寫 CODE 不用 AI」的貼紙，如下：
凸顯可能有一群極度抗拒 AI 程式碼的群體，但是我目前身邊認識的工程師，還沒有出現抗拒 AI 寫 Code 的人。
AI 在軟體工程帶來的魔鬼困擾
剛好我有一些創業與就業的朋友，整理幾個最近聽到的 AI 鬼故事：
- 創業朋友招募的新工程師，只會用 AI 寫 Code 同時無法掌握程式碼，遇到問題只能會到電腦跟 AI 繼續對話。
- 就業朋友開發團隊有 80% Junior Engineer 使用 AI 快速工作與專案，工作效率爆表但是沒能力維護，讓 Senior Engineer 忙著救火。
- 技術研討會講者透過 AI 產生簡報，報告的時候烙賽，看不懂自己投影片的內容。
- 數十億的專案透過 AI LLM Vibe Coding 完成，交付品質低落，看似完整但骨子裡的架構相當空洞。
- 長期維護的產品專案，需要 Review 大量修改內如的 PR，吃掉資深工程師更多的工作時間。
AI 在軟體工程創造的魔鬼優勢
AI Coding 不好嗎？其實並不會，如果 AI 使用得體會是非常棒的東西，搭配 Skill 會將 AI 的能力產生數量級的提升與可掌握的穩定能力，然後我也舉幾個最近的 AI 感人故事：
- 創業朋友協助客戶接下萬年技術債的專案，透過 AI 讓一個長久無法維護的專案重新閱讀，並完成功能修正與新增。
- 我們遇到非常棘手的演算法問題，在沒有數學理論的基礎下透過 AI 引導我們找到並掌握解決方案，如果沒有 AI 幫我們提供思路，以我們自身的專業短時間難以攻克跨領域問題。
- 我們在不熟悉機器人控制的領域的情況下，透過 AI 直接實現供應商規格驅動硬體的開發，以往可能要一個月的時間才能完成，與 AI 協作僅耗費一天。
- 各種研究方向的指引，在極短的時間透過 AI 產生可能只有 70% 正確的實現流程，我們都知道這是 AI 的成果，也知道錯誤的地方，也懂得自行驗證理論，但是可以在極短時間產生書面圖表流程，讓研發團隊可以展開討論，就已經達成我們的目的。
- 小型專案目的明確，透過 AI Agent 自動完成整個系統，成品比我自己寫的還好。
- 透過龍蝦每日自動完成明確的工作任務，這些都是在我們已經可預測 AI 能力範圍下，可以完成的工作。
AI 讓軟體的發展創造了無限加速的可能
至今我還是無法全面掌握 AI 的能力，除了 Token 很燒錢以外，算力的取得也是很高昂。參加研討會可以快速看到大家使用 AI 的方式，明顯感覺 AI 讓這個世界正在飛速的成長，矽谷有一句話「Software is eating the world.（軟體正在吞噬世界）」那現在 AI 正在飛速製造軟體，就相當 AI 也正在幫助軟體吞噬世界。可能我長久在這個領域，目前看到的一些 AI 成果的新聞，都還沒有到懼怕 AI 的程度，目前的 AI 效果都是還在我可以理解的程度，目前還沒有看到什麼我認為 AI 做不到但是無法理解 AI 盡然做到的案例，但是有趣的領域的應用倒是很多，也期待 AI 未來的發展，一起共勉。