「氛圍編碼」2年攏下的爛攤子，正在逼我重新手寫程式碼
問題背景
從最初的驚喜，到不斷將更複雜的任務交給模型，再到逐漸意識到問題所在——AI寫出的程式碼在局部合理，卻難以維持整體結構與長期可維護性。最終，他選擇放棄高度依賴AI的開發方式，並重新手寫程式碼。
核心觀點
「我不能用這種程式碼欺騙用戶。」這句話點出當前AI生成程式碼的關鍵困境：雖然AI能快速產出片段，但缺乏對系統架構、錯誤處理與長期維護的深度理解，容易導致程式碼品質下降與後續維護困難。
產業現況
- 在Anthropic，Claude Code寫下了自己約90%的程式碼。
- 在谷歌Chrome團隊，AI已被系統性地引入測試、性能分析與缺陷修復流程。
延伸討論
有開發者指出，AI輔助編碼與AI編碼是兩種不同模式：前者是人編寫程式碼，再透過LLM獲得輸入與反饋；後者則是AI直接生成完整程式碼。目前大多數實際應用仍以人為主導，AI僅作為專家輔助工具。