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[討論] 亞麻工作談：兩次 re-org 後，我對 AI coding 最大體會

看板Soft_Job (軟體人)作者 (pcman)時間3周前 (2026/03/18 14:50), 編輯推噓38(41推 3噓 53→)
留言97則, 45人參與, 1周前最新討論串2/3 (看更多)
用 AI 寫 code，前期真的很爽。 很多東西丟進去，很快就有東西跑出來。 UI、CRUD、測試、refactor，體感都比以前快很多。 但我自己用一陣子之後，慢慢發現一個問題： AI 很會讓你在前兩週覺得自己效率翻倍。 但如果專案稍微變大，後面很可能就開始失控。 --- 我自己最常遇到的大概是這幾種： 原本正常的頁面，被改一輪之後反而壞掉 UI 理解一直有落差，你以為講清楚了，它其實理解成別的東西 前面講過的規則，過幾輪就忘 context 很快塞滿，品質開始往下掉 換個 session 之後，像失憶一樣，很多東西都要重講 所以我後來慢慢有個感覺： 我後來慢慢有個感覺：AI coding 不穩，很多時候不一定是模型本身不行。 我自己看身邊同事在用 AI，很多時候還是這種模式： 開個 chat、丟需求、等它吐東西，不對就再重講一次。 這樣不是不能用， 但很難長期穩定產出。 --- 我自己真正意識到這件事，是去年 Amazon 兩次 re-org 之後。 我原本做的是 Payment 系統， 每天處理上百萬筆交易，這塊我做了三年，算是很熟。 但某次 re-org 之後，我被拉去做一個新任務： 在既有的廣告 backend 裡， 接一條新的交易流程。 我第一次打開 codebase 的時候，心裡只冒出一句話： What the hell did I just get myself into. 主專案很大，很多團隊共用，service 之間互相依賴， 很多邏輯不是你看一兩個檔案就能懂的。 更現實的是，時程也不長。 第一個月要有 beta。 第二個月要完整上線。 那時候我就很清楚， 如果我還是用以前那種方式慢慢看、慢慢接、慢慢查， 風險會很高。 不是那種「辛苦一點還是做得完」的高， 而是你根本很難在有限時間裡，建立足夠的全局理解。 所以我那時候做了一個決定： 先不要急著叫 AI 幫我生 feature。 先把自己的 AI 使用方式整理起來。 --- 我後來給自己定了一條原則： 任何需要手動重複做，而且超過兩三步的事情， 都要想辦法系統化。 所以我開始做的事情，大概像是： 把常用操作整理成固定 command 把環境資訊、測試方式、規則整理成可重用的 context 可以平行驗證的事情就拆出去跑 比較明確地管理 session、規則和回饋 讓 AI 不只是回答問題，而是進入我的開發流程裡 這些東西聽起來都不炫， 但真正讓我後面速度差很多的，反而是這些。 --- 老實講，第一週這樣做的時候壓力很大。 因為表面上看起來，你沒有立刻產 feature。 我還記得那時候 manager 問我一句話： "You haven't worked on any feature?" 那時候的壓力，其實真的很大。 因為在別人眼裡，你像是在花時間整理工具， 不是在推進事情。 --- 但我那時候心裡很清楚， 如果這套東西沒有先立起來， 後面只會一直卡在： context 爆掉 規則忘記 改一處壞三處 測試一直重跑 每次都從頭解釋 這種狀況短期看起來還能撐， 但在大 codebase 裡，很容易越做越亂。 所以我後來回頭看，那一週反而是最值得投資的一週。 --- 我現在對 AI coding 最大的感想，不是它能多快幫你生出 code。 而是專案一旦變複雜， 真正影響效率的，往往已經不是模型會不會寫， 而是你有沒有一套穩定的方法，讓它持續在對的軌道上工作。 我現在不太相信 「只要模型夠強，一切自然會變順」這件事。 我自己的經驗比較像是： 模型變強當然有幫助， 但如果 workflow 沒跟上， 最後只是更快把專案搞亂。 --- 回頭看，去年那次 re-org 留給我最大的收穫， 不是我用了什麼模型。 而是我終於搞懂： 真正的門檻， 不是你會不會下 prompt。 而是你有沒有能力，把 AI 變成一套能長期運作的工作方式。 -- --- 寫工程師在 AI 時代的轉變 也分享 AI 工作流、創業思維與矽谷職場 矽谷叔叔 Uncle Sam -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 99.185.46.190 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1773816611.A.F38.html
推
03/18 14:51, 3周前 , 1F
推~
03/18 14:51, 1F
推
03/18 15:03, 3周前 , 2F
推一下get shit done 這個repo
03/18 15:03, 2F
推
03/18 15:22, 3周前 , 3F
我看一畝三分地，亞麻AI被員工噴到爆，大家都說claude比
03/18 15:22, 3F
→
03/18 15:22, 3周前 , 4F
較強
03/18 15:22, 4F
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03/18 15:24, 3周前 , 5F
你講的其實就是那些會去玩AI skills或為AI寫一堆md的人
03/18 15:24, 5F
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03/18 15:25, 3周前 , 6F
在做的事。儘管這樣做其實既可以給AI看也可以給人看，
03/18 15:25, 6F
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03/18 15:26, 3周前 , 7F
但是也不能保證產出和品質符合期待，因此最後就是看你
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03/18 15:27, 3周前 , 8F
願不願意跟LLM部分不能解釋的地方以及整套服務不斷變化
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03/18 15:27, 3周前 , 9F
的本質對賭，賭贏了就是你的，你就能高興像某些人發文
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推
03/18 15:28, 3周前 , 10F
03/18 15:28, 10F
→
03/18 15:28, 3周前 , 11F
re_code=1acnGWu96kV9E&utm_psn=2017623420074992972
03/18 15:28, 11F
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03/18 15:29, 3周前 , 12F
說自己掌握別的工程師不懂或不會的某種「技能」，
03/18 15:29, 12F
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03/18 15:29, 3周前 , 13F
上下文工程
03/18 15:29, 13F
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03/18 15:30, 3周前 , 14F
是時代的勝利者，這就現在軟體開發世界的寫照。
03/18 15:30, 14F
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03/18 15:31, 3周前 , 15F
賭贏的人解釋不清楚賭贏的原因，也不認為是拿時間在賭
03/18 15:31, 15F
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03/18 15:32, 3周前 , 16F
但是會認為自己掌握某種新的「技術」或「技能」
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03/18 15:33, 3周前 , 17F
但skills不是無限,還是會遇到腦容量太少的問題
03/18 15:33, 17F
推
03/18 15:34, 3周前 , 18F
其實有人已經做了，github找superpower
03/18 15:34, 18F
→
03/18 15:42, 3周前 , 19F
不管你是gsd superpower opespec speckit bmad kiro
03/18 15:42, 19F
→
03/18 15:42, 3周前 , 20F
重點就是讓AI在context內理解系統
03/18 15:42, 20F
→
03/18 15:43, 3周前 , 21F
不然每次clear不就崩潰一次
03/18 15:43, 21F
推
03/18 15:43, 3周前 , 22F
或是claude窗口直接開到1M
03/18 15:43, 22F
→
03/18 15:45, 3周前 , 23F
Claude.md，hook等等，反正用久了你自然知道哪些任務可
03/18 15:45, 23F
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03/18 15:45, 3周前 , 24F
以拆分成標準化流程，哪些叫子代理去做
03/18 15:45, 24F
推
03/18 15:46, 3周前 , 25F
能夠寫成代碼包成command就不要用自然語言處理
03/18 15:46, 25F
推
03/18 16:24, 3周前 , 26F
Nice
03/18 16:24, 26F
推
03/18 17:31, 3周前 , 27F
我叫claude幫我寫H.265 verilog加速器,它說它不會,昏倒QQ
03/18 17:31, 27F
→
03/18 17:32, 3周前 , 28F
那claude會的是不是只有小算盤, 踩地雷之類的程式啊？
03/18 17:32, 28F
推
03/18 18:17, 3周前 , 29F
推分享
03/18 18:17, 29F
推
03/18 18:20, 3周前 , 30F
推分享
03/18 18:20, 30F
→
03/18 18:28, 3周前 , 31F
Claude會那些很頂的算法跟資料結構，但現階段處理大架構仍
03/18 18:28, 31F
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03/18 18:28, 3周前 , 32F
力有未逮
03/18 18:28, 32F
噓
03/18 18:30, 3周前 , 33F
才兩次reorg 很菜喔
03/18 18:30, 33F
噓
03/18 18:40, 3周前 , 34F
做到亞馬遜然後用AI的方式是開CHAT...?
03/18 18:40, 34F
→
03/18 19:15, 3周前 , 35F
這篇寫得不錯，建立工作流程，比prompt重要多了。這篇也比
03/18 19:15, 35F
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03/18 19:15, 3周前 , 36F
隔壁版的賣課廣告文強多了。
03/18 19:15, 36F
→
03/18 19:18, 3周前 , 37F
原來是在亞麻做廣告業務，難怪那麼會做廣告文。
03/18 19:18, 37F
推
03/18 19:38, 3周前 , 38F
如果你身兼不同系統
03/18 19:38, 38F
→
03/18 19:38, 3周前 , 39F
AI根本分不清楚你要解決的是那個系統
03/18 19:38, 39F
→
03/18 19:38, 3周前 , 40F
特別是系統差異很大的時候
03/18 19:38, 40F
→
03/18 19:38, 3周前 , 41F
AI根本會誤解你說的
03/18 19:38, 41F
→
03/18 19:38, 3周前 , 42F
爽的日子根本沒有很久
03/18 19:38, 42F
推
03/18 19:49, 3周前 , 43F
推
03/18 19:49, 43F
推
03/18 19:58, 3周前 , 44F
就是Skill的概念吧
03/18 19:58, 44F
→
03/18 20:10, 3周前 , 45F
再過陣子你就會發現最大的瓶頸在kiro上
03/18 20:10, 45F
推
03/18 21:38, 3周前 , 46F
推分享～寫得很中肯
03/18 21:38, 46F
推
03/18 22:31, 3周前 , 47F
認同
03/18 22:31, 47F
推
03/19 00:08, 3周前 , 48F
推
03/19 00:08, 48F
推
03/19 00:19, 3周前 , 49F
推 認同
03/19 00:19, 49F
推
03/19 00:39, 3周前 , 50F
推
03/19 00:39, 50F
推
03/19 02:27, 3周前 , 51F
推分享
03/19 02:27, 51F
推
03/19 07:03, 3周前 , 52F
只能這樣說，AI coding適用於從0到1，做出能順利執行就
03/19 07:03, 52F
→
03/19 07:04, 3周前 , 53F
好的prototype，不過從1到N，就看功力了，現實軟體工程
03/19 07:04, 53F
→
03/19 07:05, 3周前 , 54F
師的工作就是從1到N，也就是對現有代碼進行擴充與除蟲，
03/19 07:05, 54F
→
03/19 07:05, 3周前 , 55F
說白些就是屎山雕花，這AI應該很難做到。
03/19 07:05, 55F
推
03/19 07:38, 3周前 , 56F
推
03/19 07:38, 56F
推
03/19 08:30, 3周前 , 57F
推
03/19 08:30, 57F
推
03/19 08:45, 3周前 , 58F
context爆了AI不會說，會偷偷刪除他認為沒用的東西，事後
03/19 08:45, 58F
→
03/19 08:45, 3周前 , 59F
debug很煩
03/19 08:45, 59F
推
03/19 09:13, 3周前 , 60F
樓上，我都把context用量寫到狀態欄即時更新，這樣你就
03/19 09:13, 60F
→
03/19 09:13, 3周前 , 61F
可以在claude自動壓縮前先處理
03/19 09:13, 61F
推
03/19 09:46, 3周前 , 62F
AI生出來的東西需要經過審視而不是直接使用是common sense
03/19 09:46, 62F
推
03/19 12:01, 3周前 , 63F
對啊 非常贊同
03/19 12:01, 63F
→
03/19 12:02, 3周前 , 64F
怎麼在有限的context下把正確的資訊塞進去真的很重要
03/19 12:02, 64F
→
03/19 12:04, 3周前 , 65F
然後切小塊以後AI真的很好用 他不能直接搞定所有東西
03/19 12:04, 65F
→
03/19 12:04, 3周前 , 66F
但是拿來加速省掉那些碼農作業真的超強
03/19 12:04, 66F
推
03/19 13:04, 3周前 , 67F
謝謝分享
03/19 13:04, 67F
→
03/19 13:44, 3周前 , 68F
也許不久將來AI也學會這樣玩...
03/19 13:44, 68F
→
03/19 13:45, 3周前 , 69F
搞不好也不用。說不定有個適當的prompt叫agent這樣弄就行
03/19 13:45, 69F
→
03/19 13:46, 3周前 , 70F
其實現在都有sub-agent 之類概念了...
03/19 13:46, 70F
推
03/19 17:21, 3周前 , 71F
推
03/19 17:21, 71F
→
03/19 20:19, 3周前 , 72F
context爆了AI不會說喔@@
03/19 20:19, 72F
推
03/19 21:34, 3周前 , 73F
skill & prompt 其實就是程式語言 context 是 mem heap
03/19 21:34, 73F
→
03/19 21:35, 3周前 , 74F
只是這語言易寫難精 context則需要適時將內容swap到檔案
03/19 21:35, 74F
推
03/19 21:54, 3周前 , 75F
同意 跟我目前工作的經驗滿像的，現在也在嘗試做你"第一周"
03/19 21:54, 75F
→
03/19 21:54, 3周前 , 76F
的工作
03/19 21:54, 76F
推
03/19 23:18, 3周前 , 77F
像在玩自走棋的感覺
03/19 23:18, 77F
推
03/20 08:11, 3周前 , 78F
reorg之後叫你一個月生出feature是不是其實想要pip你
03/20 08:11, 78F
→
03/20 08:48, 3周前 , 79F
實際上不做Code Review 根本不會怎麼樣
03/20 08:48, 79F
→
03/20 08:48, 3周前 , 80F
很多時候都是做給甲方應付需求流程用的
03/20 08:48, 80F
推
03/20 08:53, 3周前 , 81F
老工程師堅持的品質論在我看來就跟NASA的SLS一樣
03/20 08:53, 81F
推
03/20 09:33, 3周前 , 82F
這篇文章AI味也蠻重的
03/20 09:33, 82F
推
03/20 11:05, 3周前 , 83F
覺得這篇文章有AI味的人沒用AI寫過文章吧 = =
03/20 11:05, 83F
推
03/20 11:22, 3周前 , 84F
那在GG三年reorg五次的人要怎麼活XD 用AI寫扣的朋友大
03/20 11:22, 84F
→
03/20 11:22, 3周前 , 85F
概只佔一半
03/20 11:22, 85F
推
03/20 11:25, 3周前 , 86F
而且寫prompt好花時間 相信各位應該有花半天寫spec給ju
03/20 11:25, 86F
→
03/20 11:25, 3周前 , 87F
nior但他2小時後就把MR發過來的經驗 AI用起來就差不多
03/20 11:25, 87F
→
03/20 11:25, 3周前 , 88F
樣子
03/20 11:25, 88F
推
03/20 22:43, 3周前 , 89F
我有買你的課程, 但我會期望能講得更深
03/20 22:43, 89F
→
03/20 22:43, 3周前 , 90F
感覺很多東西只講到皮毛而已, 期待進階課程。
03/20 22:43, 90F
→
03/21 08:19, 3周前 , 91F
感謝樓上分享心得
03/21 08:19, 91F
噓
03/22 13:04, 3周前 , 92F
所以是來勸敗課程的？
03/22 13:04, 92F
→
03/24 20:59, 2周前 , 93F
所以人腦context不只那一兩M, 但問不熟的東西真的好用
03/24 20:59, 93F
→
03/24 21:01, 2周前 , 94F
或者問一個太抽象問題感覺也是沒attention到基本資訊
03/24 21:01, 94F
推
03/28 23:08, 2周前 , 95F
推～
03/28 23:08, 95F
推
04/03 17:16, 1周前 , 96F
沒想到Amazon內部用AI的環境也跟台灣沒兩樣，好好搭
04/03 17:16, 96F
→
04/03 17:16, 1周前 , 97F
個AI工作流都可以視為沒產出
04/03 17:16, 97F
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