AI 讓你寫快了,但風險去哪了?
Martin Fowler 最近整理了一篇 AI 軟體開發的碎片筆記,裡面有幾個東西讓我有點想講。
講直白一點:很多人在說「AI 讓我快了 3 倍」,但我更想問的是,你的 delivery pipeline 其他地方跟上了嗎?
Middle loop 根本沒動
個人 inner loop(寫 code 這段)確實被 AI 壓縮了。但 code review、deploy、staging 驗收、QA——這些是整個團隊和流程的事,AI 沒辦法替你加速。你一個人快了,但 PR 還是要排隊 review,bug 還是要人手動確認,hotfix 還是要走完整個 deploy 流程。
所以「快」主要是個人感受,不是團隊產出的快。
TDD 是讓 AI 真正有用的控制面,不是加分選項
這個我覺得 Fowler 那篇講到點子上了:TDD 在 AI 時代不只是「寫測試比較好」,它是你把 AI 接進 feedback loop 的機制。
沒有測試,你只能靠感覺判斷 AI 寫的東西對不對。
有了測試,你可以讓 AI 在一個清楚的 constraint 裡工作:改 → 跑測試 → 失敗就修 → 再跑。這個迴路可以跑很多圈,你可以驗,可以回滾,可以審計。
風險分級才是現在真正的工程能力
低風險(內部 script、prototype)→ 放手讓它跑
中風險(業務邏輯、API 整合)→ 嚴格測試,人工 review 關鍵路徑
高風險(付款、安全、合規、個資)→ 先守,再談快
Platform engineering 反而更重要了
如果你的 deploy 流程很爛,AI 只會讓你更快累積一堆爛 code 進 prod。先把這些基礎搞對,AI 才有地方發揮。
作者:鍵盤工人