从事程式设计工作12年，最近半年，我开始大量使用AI写程式。 令我吃惊的是，我发现自己的开发能力好像退步了。 所以今天想跟大家分享，工程师在用AI辅助工作时的一些注意事项。 ## 时间分配的变化与建议 首先是时间分配的建议。以前工程师上班时，我认为可以分成四种状态：学习、实验、产 出和摸鱼。 这四种状态的比例大约是3比3比3比1。 但现在有了像 chatgpt 和 github copilot 这样的工具後，这比例有时会变成1比1比1比 7，运气不好时可能是2比2比2比4。 也就是说，工程师上班可以摸鱼的时间大幅增加，因为事情很快就做完了。 我的建议是，可以随意调整实验、产出和摸鱼的时间，但学习的时间最好保持不变。 不然会感觉不踏实。久而久之，应该真的会变废物、会失业。 ## 抽象第一定律 在程式设计中，有一条称为 抽象第一定律（First Law of Abstraction）的法则。 这条规则指出，在程式设计中，我们经常透过简化来让事物更容易使用。例如，当你建立 一个套件或框架时，使用者无需了解所有细节即可使用它。然而，抽象虽然能减少工作时 间，却无法减少学习时间。 想像一个初学者学习网页开发，他可能很开心地用 Vue 写出一些动态效果，却不太理解 其背後原理。但随着学习的深入，他终究会遇到无法解决的问题，而这时就需要理解 DOM （文件物件模型）、虚拟 DOM 以及 状态管理 等基础概念。 後端开发也是如此。初学者可能会使用 ORM（物件关联对映） 来轻松与资料库互动。然 而，当遇到效能问题或需要执行复杂查询时，他们仍然需要学习 SQL。 再举一个例子，当刚开始接触後端部署时，有些人可能会使用现成的 Docker 映像档 快 速部署服务。但当需要调整设定时，他们仍然得学习 Nginx、Linux、网路架构，甚至资 料库管理。 在软体开发领域，AI 就像是一个巨大的抽象层。它能大幅减少工作时间，但却无法缩短 学习时间。 如果你完全依赖 AI 而跳过学习过程，短时间内或许能产出许多成果，但长期来看，你的 学习成长可能比过去依赖论坛和 Google 搜寻还要少。 ## 询问研究员类型的问题 我的建议是，虽然我们要维持学习阶段的时间，但学习的方向不再是去学用法/语法，而 是去学更深的工程思维、设计哲学。我的建议是多提问研究员类型的问题。举三个例子： 第一，当你碰到一个API、一个套件或框架，有黑箱感觉时，问AI：这个东西底层如何运 作？是用什麽方式实作的？能否提供原始码连结？ 第二，如果你觉得某个套件、API 的设计怪异，问AI：为何这样设计？ 第三，看到某些设计让你不满意时，问AI：这样设计是否有缺点，并指出你认为不好的地 方，问AI有什麽想法？ 这三种问题通常能获得AI很好的回覆，而这类型问题，以前在 Google 或论坛上很难找到 答案，查询也非常耗时。 在AI时代，这些问题可以快速解决。因此，我们的心态要转变成像研究员一样，研究底层 设计思维和哲学，而不是仅仅写出程式码。现在依靠AI可以快速完成程式码，我们应该更 深入地学习。 ## 结论 我认为软体工程师/程式开发者的定义已经改变了。 以前的开发者更像是各种套件和工具的使用者，花大量时间在实验和理解这些工具的使用 方式，然後将成果交付。 然而，若现在仍只停留在这个阶段，几年内很快就会被淘汰，这是残酷的现实。 因此，我们应该自诩为研究员，各行各业皆如此。 AI的出现使我们需要思考哪些事情有意义，哪些事是AI不便处理而需人类完成的。 我们应该持续思考并问对问题。研究员类型的问题能帮助我们学习，也是现代工程师应多 发问之处。 我之前举了三种情况：遇到黑箱、怪异情况、不服气时，可以提出有价值的问题作为范例 供大家参考。 身为工程师，你认为还有哪些你常常询问 AI、你觉得很有价值的发问方式？ 欢迎大家一起推文交流一下，谢谢。 --- 网页好读版：https://codelove.tw/@howtomakeaturn/post/an24Va --

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