AI 沒有取代工程師，但正在重新定義什麼叫做「好的工程師」
AI Credits 用完的那一瞬間 我們公司使用 Microsoft Copilot 已經一陣子了(很難用，不要問🤣)，前陣子更是全面導入企業版 GitHub Copilot。不是那種「大家體驗看看」的等級，而是真正投入正式日常工作流程。 公司提供的是企業授權，可以直接使用 GPT 5.4、Claude Sonnet 4.6、Opus 4.8 等各種當前最先進的模型，AI credits 多到滿出來XD (一個人一個月大概 1000 鎂) 我們團隊也開始大量探索 AI Agent 的工作模式，像是 MCP、Agent Skills、GitHub Agentic Workflows 等，希望把 AI 真正整合進軟體開發流程，而不是只是拿來寫幾段程式碼。 說真的，經過一段時間的練習與實戰應用之後，生產力的提升真的很有感。我也開始覺得：好，AI 時代是真的來了！ 一直到某天下午，我注意到一件很有趣的小事。 有位同事突然說： 「我的 GitHub Copilot credits 用完了。」 原本大家只是笑笑，想說再跟公司申請更多 AI credits 就好。不過因為我們公司規模太大，申請過程沒有想像中快速。 接下來的幾天我發現，那個同事幾乎沒有什麼進度。 不是因為他不會寫程式。相反地，他一直都是我認為非常優秀的工程師，程式基礎扎實，系統架構與設計也很有自己的想法。 真正卡住的，是他的日常工作流程。沒有了 AI，他似乎失去了所有的「超能力」，變成了無能為力的「普通人」。 那一刻，我突然開始思考一個問題：我們是不是已經在不知不覺中把 AI 放到了工作流程的核心，取代了我們的大腦？ AI 已經不只是「工具」了 如果把時間拉回幾年前，大部分工程師的工作流程可能長這樣： 定義需求 → 規劃架構 → 寫程式 → Google/Stack Overflow/Debug → 寫程式 → 實現功能。 現在呢？ 至少我的日常，越來越像是： ...