用 AI 寫程式,卻覺得沒有比較快?

本文目錄
  1. 使用 AI Agent,讓 AI 直接幫你做事
  2. 直接問 AI 就好,幹嘛學?
  3. 把目標從「學習工具」改為「解決痛點」
  4. 用實戰完整理解,減少認知負擔

上個月企業內訓時,在課前有位工程師跟我說:「我每天都在用 AI 寫程式,但說實話,效率好像沒什麼提升。」

因此我請他示範平常的用法。

他先打開 ChatGPT、把需求貼上去、等回覆、複製回 VS Code、跑起來報錯、再把錯誤訊息貼回去問。

來回操作四五次後,我跟他說:「或許不是 AI 幫不了你,是你還沒用到合適的工具。」


使用 AI Agent,讓 AI 直接幫你做事

我使用 AI 輔助開發 3 年了,前兩年也是這樣用的;只把它當成一個比較聰明的「問答機器人」,有問題就問,問完自己動手。

直到去年開始用 AI 程式碼編輯器,整個工作效率才明顯提升,兩者的差別在於:

  • 網頁版 AI 是「你問、它答、你自己做」。
  • AI Agent 是「你說需求、它直接改程式碼、跑測試、遇到錯誤自己修」。

內訓那天,我開場就直接 Demo 了一段 AI Agent 的開發流程。

過程中我注意到,那位工程師全神貫注地盯著螢幕。

結束後他跟我說:「我之前以為 AI 就是那樣了,完全不知道已經能做到這種程度。」

他不是個案,很多學員的反應都差不多 ──

他們不是不想用,而是「從來沒有」體驗過 AI Agent 的威力,所以一直停留在複製貼上的階段。


直接問 AI 就好,幹嘛學?

不過,光是換工具還不夠。

社群上常有人說「有問題直接問 AI 就好,幹嘛學?」

也許未來有一天,AI 真的無所不能,但至少現在,還遠遠不是。

過去 3 年來,我已經在 AI 工具上投入數千小時學習,直到現在也還在持續研究與嘗試。

因為使用 AI 真正困難的,從來不是工具本身;而是你知不知道怎麼把問題交給它、做完後該怎麼驗證、做錯了又該怎麼修正。

從「知道 AI 可以寫程式」到「真的把它用在工作上」,中間那條路,才是最多人卡住的地方。


把目標從「學習工具」改為「解決痛點」

後來我發現,與其一直追著新工具跑,不如回頭看看自己的工作流,到底是哪裡卡住。

AI 時代每天都有新工具、更強的模型。如果目標是「學會工具」,學完很快就忘了。

但如果出發點是「解決痛點」,你就會開始去想:

  • 需求怎麼寫,才不會讓 AI 跑偏?
  • 功能迭代後,怎麼確保專案不會壞掉?
  • 重複踩到的坑,有沒有辦法系統性地避免?

過去我也針對這些主題,拍了許多 AI 寫程式的實戰教學。

但我發現對剛接觸 AI 寫程式的人來說,很難透過碎片化的資訊,把技術應用到實際專案。


用實戰完整理解,減少認知負擔

所以我開了這堂課。

把過去 3 年摸索出來的開發流程,整理成一門從零開始的全端實戰課程。

不只帶你認識工具,更帶你走完一輪真實的開發流程:從需求釐清、專案初始化、自動化測試,到版本控制和 Code Review。

會讓你看到 AI 可以在哪些環節介入,以及遇到問題時該怎麼處理。

如果你也想把 AI 從「有在用」變成「融入工作流」,這門課就是我想給你的答案。

👉 完整課綱: https://tibame.tw/Zmnts

📌 專屬折扣碼: DEANONLY

用實戰完整理解,減少認知負擔(圖 1)

Talk

留言討論

留言載入中…