這是堂滿足私慾的課程 ── 用 AI 輔助開發的技巧

有寫程式的人都知道，Live coding 是一件很有壓力的事情。

而使用生成式 AI 做 Live coding，更是充滿各種隨機性。

而我挑戰的，是用生成式 AI 在近 80 位觀眾面前，針對 8 個不同的主題做 Live coding（甚至涵蓋多個程式語言）。

這個主題跟大綱，可能沒什麼人會報名喔！

最近受老朋友的邀約，開了一系列生成式 AI 的課程。

因為課程主題的自由度較高，所以我安排了一個想講，但過去從沒講過的主題：「用 AI 輔助開發的技巧」，大綱如下：

• 撰寫 Regex 正則表達式
• 轉換程式語言
• 撰寫邏輯複雜、不熟悉的資料庫語法
• 產生比較真實的假資料
• 重構程式
• 撰寫單元測試
• 程式語言、框架升級小幫手
• 撰寫驗證效能的程式

把大綱發給朋友後，他馬上回：「可以開，但那一場可能會比較少人。」

果不其然，上課的人數少了快 4 成；不過沒被上面的課程大綱嚇跑，已經很值得鼓勵了。

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風險高、受眾少，但我就是想講！

如果你用過生成式 AI 輔助開發，那你一定知道他並沒有官方 Demo 的那麼靠譜。

可能有時程式可以跑，但有時會出現各種 Bug，如果不具備對應的專業知識，甚至會需要花更多的時間在 Debug 上。

過去我也講過 6 場生成式 AI Live coding 的課程，很多原本自己試過數十次都沒問題的 Prompt，偏偏在講課的時候出狀況。

有些人會說：「拿過去跟 AI 聊天的成功範例 Demo 就好了啊，幹嘛整自己？」

也許這樣做最沒風險，但我認為只有在現場實際操作，才能證明這個工具真的有用！

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要講，就要準備充分

講自己熟悉的主題很輕鬆，但準備全新的主題才會成長。

所以備課時，每個主題都選擇業界實際上會遇到的痛點，並搭配對應的範例做講解與 Live coding。

在技術上，我選擇了 ChatGPT、Cursor、Codeium、Qodo 等輔助開發的 AI 工具，讓觀眾了解使用時機＆功能差異。

並且每個 Prompt 都經過多次驗證，確保觀眾在課後練習時，也能完成課堂上的範例。

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機會屬於勇敢嘗試的人

我知道還有很多工程師排斥使用 AI 開發，更不用說 Cursor 這類 AI 的 IDE。

但現在會使用 AI 輔助開發的工程師，產能絕對超過周圍的同事。

隨著 AI 能力的成長，我相信這個差距會越來越明顯。

而這個超越他人的機會，只屬於勇敢嘗試的人！

在此鼓勵看到這篇文章的人，勇敢跨出自己的舒適圈，嘗試過去沒碰過的工具吧！

PS. 不過大家在使用 AI 開發公司的專案前，請遵守公司的資安規範，否則可能會有嚴重的後果。

AI 實戰 實測生成式 AI 工具、Vibe Coding 與自動化流程的第一手心得，把 AI 變成每天都用得上的即戰力。 林鼎淵 Dean Lin

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