2026-11-11
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這篇從一場工程師聚會談起。 AI 寫程式的速度越來越快，人看懂程式碼的速度卻沒有跟著變快。 工程師之間有一個互相檢查程式碼的步驟，叫做審查，英文是 code review。 除了寫程式的本人，還要有別人讀過、看懂、按下同意，改動才會合進主程式。 那天聚會聊到後來，有工程師分享團隊裡好幾個人都在用 AI 加速，大家來不及審查彼此寫的東西，程式碼越長越大。 一位在資安公司任職的工程師接著說，團隊也遇到一樣的狀況，所以多加了兩道檢查。 但就算有這兩道檢查，那位工程師坦白說，有時候心裡還是不太踏實。
（聚會中的人名皆為化名）
我參加過一場工程師聚會，大家聊到後來，話題轉到了人類看懂程式碼的速度跟不上 AI。
工程師阿哲說，團隊裡不只一個人在用 AI 加速，大家來不及審查彼此寫的東西，程式碼越長越大。
審查是工程師互相檢查程式碼的步驟，英文叫 review，就是除了負責寫程式的本人以外，還要有別人讀過、看懂，按下同意，改動才會合進主程式。
在資安公司任職的工程師宗翰說，團隊也遇到一樣的狀況。
宗翰要求每次送出的改動不能太大。
改動送給人看之前，還會先讓好幾個 AI 交叉檢查一輪。
不過宗翰也坦白說，照 AI 產出的速度，人類很難趕得上，所以就算有這兩道檢查，有時候心裡還是不太踏實。
在 Google、Amazon 任職過的資深工程師 Maddy Zhang 提醒過一個現象。
工程師如果把寫程式的決定一個個交給 AI，按下同意的雖然還是自己，卻可能已經說不出這段程式碼為什麼這樣寫。
程式碼一包一包合進去，可能就像囫圇吞棗，整顆吞下，沒有人真的嚼過。
軟體工程師 Addy Osmani 把這個現象稱為認知負債。
意思是 AI 寫程式的速度一旦超過人類看懂的速度，團隊對自己系統的理解，就可能一點一點流失。
認知負債跟技術債不一樣。
技術債欠的是程式本身，為了趕時間先用比較粗糙的寫法，之後要回頭補。
認知負債欠的是團隊對程式碼的理解，程式還在跑，但能說清楚它為什麼長這樣的人卻越來越少。
我自己是工程師，想到團隊欠下認知負債，我會有點沒有安全感。
以前系統出問題，我打開系統執行時留下的紀錄 log，看一看心裡馬上就有底氣，因為我知道程式碼寫了什麼。
如果完全不知道程式碼寫了什麼，我可能連那份底氣都沒有。
系統正式開放給使用者用之後，面對的不只是照規矩使用的人，也可能有存心搞破壞的人。
當初做產品時，想像的那條順順走完的使用路線，使用者未必會照著走。
如果團隊看得懂的程式碼越來越少，使用者走到沒人想過的地方時，團隊反應的速度也可能跟著變慢。
話說回來，我不認為解法是要求每位工程師把 AI 寫的每一行都看懂。
照現在的趨勢，團隊可以不用每一行程式碼都看懂，但要另外補上相對應的做法，例如先分出哪些地方影響最大，再把每次交給人看的改動切小。
我自己審查 AI 寫的程式碼，會先看這段程式碼影響有多大，再決定怎麼看。舉幾個例子。
Maddy Zhang 的分法也很接近。
樣板程式碼這種每個專案都長得差不多、照格式填就好的部分，還有測試和文件，Maddy Zhang 願意交給 AI。
Maddy Zhang 會自己緊緊握著的，是核心的商業邏輯，例如折扣怎麼算、訂單什麼時候成立，還有資料要怎麼分類存放的設計，以及跟安全相關的部分。
對帶領工程師團隊的技術主管來說，審查的力氣可以重新分配。
與其平均分給每一個改動，我會建議集中在資訊安全、金流這類影響最大的地方。
光分風險還不夠。
如果一包改動大到看不完，再重要的地方也可能被漏掉。
我寫程式用的是疊積木的方式。
一次只請 AI 做一個小功能，做完看過、合進主程式，再做下一個，所以每一次要看的量都不大。
Maddy Zhang 也建議，一次只請 AI 做一件兩分鐘內就驗證得完的事。
Maddy Zhang 的理由是，早期一個小小的錯誤假設，會影響後面每一個決定。
改動越大，錯誤可能像利滾利一樣越滾越大。
最後可能產出一段讀起來很乾淨的程式碼，快速掃過看不出問題，卻只在某些特殊情況下出錯。
聚會上的宗翰要求改動不能太大，理由也一樣，改動太大，人就很難看完。
改動小，人比較有機會真的看懂。
改動一大，審查就容易只剩蓋章。
AI 讓寫程式的速度快了很多，但人類看懂程式碼的速度沒有跟著變快。
我會建議團隊先決定兩件事，哪些地方需要有人看懂，以及每次交給人看的量要切多小。
如果你帶的團隊也在用 AI 加速，可以先問自己一個問題。
團隊裡最重要的那段程式碼，如果明天要改，能多快確認改完之後不會影響客戶？
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你的團隊，審查力氣放對地方了嗎？
每個團隊的高風險區不一樣，改動要切多小也沒有標準答案。想聊聊你的團隊怎麼用 AI 開發，就來找我。
1則留言
hua
2026/11/11
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Abi Chang
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