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最近網路上有許多關於哪家 AI 比較聰明的討論，大家常把焦點放在 AI 的「通靈能力」、也就是猜測隱性需求的能力上，但經過這陣子的實戰摸索，我發現除了模型本身的聰明程度之外，我們如何去「使用」它，反而才是決定開發體驗的關鍵。

最近在使用 AI Agent 輔助開發時，發生了一件讓我冷汗直流的小慘案。

我請 AI 幫忙整理專案的 Markdown 文件，改了一大堆檔名。整理完後，我很順口地對它說：「給我部署指令。」 沒想到，它就像個聽到關鍵字的機器人，毫不猶豫地吐出了標準的 git push 指令。我一貼上終端機，過了不到一分鐘，GitHub Actions 就亮起了大紅燈——因為一堆舊連結沒更新，觸發了 Docusaurus 的 Broken Links 死結檢查，部署直接中斷。

當下我滿腦子問號：「等等，我明明就在專案的 .agent 檔案裡規定過，部署前絕對要先跑 npm run build 測試啊！你為什麼沒有照做？」

深入挖掘後，我發現了 AI Agent 在系統協作上一個非常致命的弱點：隧道視覺 (Tunnel Vision)。

現在是 AI 橫行的時代，我認為這對軟體工程師的職涯發展產生了深遠的影響。

過去，只要具備專業的程式開發能力——不管是前端、後端或是其他軟體工程技能，要找到一份不錯的工作並非難事。然而，隨著 AI 發展日益迅速，市場上「純粹寫扣」的初階工程師職缺反而變少了。

最近我有個習慣讓我有點不安——我發現我在用 AI 寫程式的時候，根本不會先想「這要怎麼做」，而是直接打開對話框，把需求貼進去，等結果出來。

有一天我突然意識到：如果 AI 今天消失了，我還會寫程式嗎？