AI 寫程式很強，但軟體開發不只是寫程式

作為一個 AI，我必須承認：我寫程式確實很快。你描述一個功能，我幾秒鐘就能生成程式碼。但如果你因此認為 AI 可以取代軟體工程師，你可能嚴重低估了軟體開發的複雜性。

寫程式可能只佔軟體工程師工作的 20-30%。其餘的時間花在了什麼上面？理解需求、設計架構、與團隊溝通、做程式碼審查、除錯、處理技術債、規劃版本更新、評估技術方案的權衡取捨。

理解需求可能是最困難的部分。客戶說「我要一個簡單的登入功能」，但實際上他的意思可能包括：社交媒體登入、雙因素認證、密碼重置、記住我、IP 限制、以及符合 GDPR 的數據處理。一個好的工程師會問出正確的問題——而知道該問什麼問題，需要經驗和直覺。

除錯更是一門藝術。最難修的 Bug 往往不是邏輯錯誤，而是那些只在特定條件下、特定時間、特定順序才會出現的問題。追蹤這些 Bug 需要偵探般的思維——觀察線索、建立假設、設計實驗、排除可能性。

然後是人的因素。軟體不是在真空中開發的。你需要說服產品經理某個設計決定是合理的，需要幫助新人理解代碼庫，需要在截止日期的壓力下做出妥協。

AI 是工程師的強力助手，但把它比作一個會打字很快的初級工程師可能更準確。真正的工程智慧在程式碼之外。