AI 寫 Code 的實際使用心得

AI 寫 Code 的實際使用心得

最近因為接了幾個專案，我趁著 AI 寫 Code 的熱潮，測試了幾個 AI 服務，來評估其在實際開發中的表現。專案的技術架構統一採用 Vite 作為前端框架，後端使用 Node.js，資料庫為 PostgreSQL，物件儲存則使用 Object Storage，全部部署在 Google Cloud 服務上。此外，專案還整合了第三方服務，包括簡訊認證、SendGrid 郵件認證以及 Cloudflare Turnstile 人機驗證。這不僅考驗了 AI 產生程式碼的能力，還檢驗了其對第三方服務的熟悉度與串接能力。以下是我的一些心得：

1. AI 快，但不一定正確，而且一定會出錯
   AI 能快速生成程式碼，但輸出的正確性並非百分之百，錯誤幾乎是必然的。開發者需要仔細檢查生成的程式碼，特別是在邏輯複雜或涉及第三方 API 串接的部分。
2. 多角度協作不可或缺
   即使以 PM 的角度撰寫產品規劃，仍需以程式設計師的視角來處理程式邏輯，並倚靠 QA 進行單元測試與邏輯驗證。AI 無法完全取代這些角色，只能作為輔助工具。
3. 反覆修正錯誤的痛苦
   反覆修正同一個錯誤是常態，但在像 https://v0.dev/、https://replit.com/ 或其他按 Token 計費的 AI 服務上，這會顯得特別痛苦。因為額度往往花費在修正錯誤，而非真正的程式碼產出。
4. AI 的理解與你的想像可能有落差
   你對需求的描述和 AI 的理解不一定一致，甚至可能完全不同。建議先讓 AI 根據你的提示詞重述其理解的內容，確認雙方認知一致後再進行程式碼生成。
5. AI 更像學生，而非設計師
   AI 更像是需要指導的學生，而非能完全獨立作業的設計師。明確指出錯誤並提供修正建議，能顯著加快開發進程。即使 AI 已進階到能理解需求，仍需花時間討論與修正。
6. 效率提升顯著
   使用 AI 進行開發，我的 1 小時工作量大約是不使用 AI 時的 3 到 5 倍。換句話說，原本需要 10 天的功能開發，現在僅需 2 到 3 天即可完成。
7. 費用問題成為新挑戰
   早期 AI 寫 Code 多為包月制，費用低廉且幾乎無限制。然而，現在許多 AI 服務改採限額或按 Token 計費的模式，費用大幅上升。以相同專案為例，過去 $20 USD 包月即可完成，現在每天約需 $80~$100 USD，相當於一個程式設計師的月薪。
8. 速度與成本的平衡
   雖然費用暴增，但開發時間縮短了 3 到 5 倍，整體成本仍低於傳統開發方式。速度是 AI 寫 Code 的關鍵優勢，特別是在需要快速交付的專案中。

總結來說，AI 寫 Code 確實大幅提升了開發效率，但其正確性、費用以及與開發者的協作方式仍需持續優化。對我而言，AI 是一個強大的輔助工具，但無法完全取代專業的程式設計師與 QA 團隊。

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Aaron

主要工作為陪小孩長大，次要才是養家活口的工程師