AI 如何提升開發效率？開發者必知的 3 個實戰應用與工具選擇

最近跟不少工程師朋友聊，發現大家對 AI 寫扣，欸不是，是輔助寫扣這件事，態度蠻兩極的。有些人覺得是神器，有些人覺得是個很會唬爛的實習生，花時間修它產的 bug 還不如自己寫比較快。我自己是覺得，這東西真的不是魔法，比較像是一把很強的瑞士刀，你得知道什麼時候該用哪個工具。

老實說，2025 年的現在，AI 已經能做到很多事了：寫出能跑的 code、幫你 review PR、生測試案例，甚至分析 log、做架構設計... 基本上你想得到的它好像都能碰一點。但問題是，大部分人因為沒有一套方法，用起來就很挫折。

重點一句話

別把 AI 當成一個「幫你寫更多行 code」的工具，而是把它當成一個「在不犧牲品質的前提下，交付更多功能」的夥伴。關鍵在於「駕馭」它，而不只是「使用」它。

所以 AI 到底有幾種？先搞懂你的工具箱

在我們談「怎麼跟 AI 合作」之前，得先理解一下這傢伙腦子裡到底在想什麼。你不用懂到什麼深度學習的數學啦，但至少要有一個概念，才知道它的極限在哪，才不會老是聽到它跟你說：「啊，您說的對，我完全錯了！」然後氣到中風。

簡單說，AI 不是靠「理解」來跟你對話，它是靠「機率」。你給它一串字 (tokens)，它把它們變成一堆數學向量，然後去猜下一個最可能出現的字是什麼。「email」跟「message」的向量很像，所以它可能會根據上下文隨便挑一個給你。

它沒有長期記憶，除非你把資料塞給它。所以每次對話，你給的「上下文 (Context)」就是它的全世界。這個 Context 有多大，就決定了你能塞多少東西給它。有些模型像金魚一樣只有幾秒記憶 (幾千個 tokens)，有些則像大象，可以記住整本小說 (上百萬個 tokens)。

這就帶到一個重點了：不是所有 AI 模型都一樣。就像你的開發團隊裡，有專門做前端的、有專門弄後端的、也有專門嘴砲的...呃不是，是專門做架構的。AI 也是分工的。

GenAI (創意產生型)

這就是大家最熟的 ChatGPT、Claude、Gemini 這類的。你叫它寫文案、寫程式、想點子，它都很會掰。很適合用來做一些有創意但需要結構的工作，比如寫使用者故事、重構程式碼讓它變好讀。但缺點就是，它有時候太「熱心」了，不懂也會裝懂，也就是我們常說的「幻覺 (hallucinations)」，很容易一本正經地胡說八道。

DeepSearch (增強搜尋型)

這種 AI 不太會「創作」，但超會「找資料」。你把它跟你公司的文件庫、程式碼庫或是一些內部資料庫接在一起（這個技術叫 RAG），它就能變成一個超懂你家業務的萬事通。很適合拿來做內部的 FAQ 機器人、或是自動化客服。不過呢，自己架一套 RAG 系統有點複雜，而且資料品質要夠好，不然它也是找不到東西。

DeepThink (進階推理型)

這種就是 AI 界的資深架構師了。你丟給它複雜的演算法問題、系統設計、Bug 分析，它能一步一步推導給你看。像 Anthropic 的 Claude Opus 或 Google 的 Gemini Pro 就很擅長這個。但缺點是，有時候會有點囉嗦，解釋得太多，而且你需要給它非常精準的指令，不然它也不知道從何想起。

開源/本地端模型 (自己動手型)

像是 Mistral、LLaMA 3 這些，最大的好處就是可以完全跑在你自己電腦上。資料絕對不會外洩，想怎麼玩就怎麼玩，甚至可以拿你自己的程式碼去微調 (fine-tuning) 它，讓它變成最懂你專案的形狀。當然啦，天下沒有白吃的午餐，它們的性能通常比不上雲端的巨頭，而且安裝跟設定需要一點 DevOps 的技能。對了，還有你的電腦要夠力...不然跑起來會想哭。

怎麼做：把 AI 從實習生調教成資深同事

好的，既然知道 AI 有這麼多種，那要怎麼跟它們好好溝通？關鍵就在「提示工程 (Prompt Engineering)」。一個好的 Prompt，可以把 AI 從笨手笨腳的實習生，變成能跟你並肩作戰的夥伴。

結構化你的 Prompt，別再瞎聊了

別再直接丟一句「幫我寫個登入功能」給它了。一個專業的 Prompt 應該要像一份正式的需求單，至少包含這幾塊：

• 角色 (Role): 你希望 AI 扮演誰？「你是一位專精 TypeScript 的後端架構師。」
• 上下文 (Context): 這是最重要的一塊。把相關的程式碼片段、規格文件、錯誤訊息都貼給它。
• 目標 (Objective): 明確告訴它要做什麼。「修正這個函式，但不要改變它的商業邏輯。」
• 限制/格式 (Constraints/Format): 告訴它產出的規則。「保持嚴格的型別檢查」、「用 JSON 格式回覆」、「解釋你做了哪些修改」。

我自己很愛用 Markdown 的註解方式來組織，AI 似乎也比較能抓到重點：

## CONTEXT
...這裡貼上你的程式碼或文件...

## OBJECTIVE
...告訴它具體要做什麼...

## CONSTRAINTS
...使用的語言是 Python 3.9、請遵循 PEP 8 規範...

## FORMAT
...請用表格方式呈現修改前後的對比...

還有個小技巧，我自己是用一個叫 `Espanso` 的文字擴充工具，設定一個快捷鍵，比如 `:promptgpt`，就能直接叫出這個模板。超方便，團隊用起來風格也統一。

學幾招進階的溝通技巧

有時候，只給一個結構化的 Prompt 還不夠，特別是處理複雜問題時。這時候可以試試一些更進階的技巧：

• Few-Shot Prompting: 與其解釋半天，不如直接給它幾個「範例」。比如，「這是三個寫得很好的 PR，請用一樣的風格來 review 這一個新的 PR。」效果通常比你用文字描述風格好得多。
• Chain of Thought (CoT): 在你的指令最後面加上一句魔法咒語：「Think step by step before giving a final answer.」(在給出最終答案前，請逐步思考)。這會強迫 AI 把它的思考過程也寫出來，對於需要邏輯推理的任務，準確率會提高不少。
• ReAct (Reason + Act): 這招更猛，是 CoT 的進化版。你直接命令它「先思考，再行動」。例如：「## 問題：如何優化這段腳本？ ## 思考：先分析邏輯 -> 找出重複的部分 -> 提出更好的結構。## 行動：提供重構後並加上註解的程式碼。」這對建立自動化 AI Agent 特別有用。

挑對戰場：你的開發環境準備好了嗎？

工欲善其事，必先利其器。光會下指令還不夠，你的開發環境也得跟上。

現在很多 IDE 都內建了 AI 功能。說真的，這比你一直切換視窗去問 ChatGPT 有效率多了。這裡比較一下幾個 2025 年比較紅的 AI-first IDE。

說到這個，法國有一個開發者社群叫 `AI-Driven Dev`，他們整天就在實驗這些東西，分享很多實戰經驗。不過對大部分人來說，還是先從 OpenAI 或 Anthropic 官方文件看起最快。官方文件會教你很多 Prompt 的基本功，而社群則會有很多「野路子」的奇招，兩邊都看看蠻有幫助的。

風險與應變：別讓 AI 變成你的豬隊友

AI 很強大，但也很危險。特別是資安跟隱私問題。

千萬記得，絕對不要把任何敏感資料，像是客戶數據、API keys、公司內部的商業邏輯，直接貼到公開的 ChatGPT 或類似的雲端服務上。天曉得它會不會拿去訓練下一代模型，或是哪天被駭客挖出來。

怎麼辦呢？

1. 建立內部政策：公司內部要有一套明確的規範，告訴大家什麼可以問，什麼不行問。
2. 優先使用本地模型：如果處理的資料非常敏感，優先考慮用前面提到的本地端模型。雖然比較麻煩，但至少心安。
3. 善用知識庫：與其把整個專案的 code 貼上去，不如建立一個 `KNOWLEDGE.md` 檔案。裡面只放「非敏感」的資訊，比如架構圖連結、程式碼規範、API 文件 (Swagger) 的位置等等。當你要問 AI 問題時，先把這個知識庫的內容餵給它，讓它在有「背景知識」的情況下回答，而不是把機密原始碼丟給它。

這就像你要請一個顧問，你不會把公司所有帳本都給他看，但你會給他看財報摘要跟市場分析報告。是同一個道理。

常見錯誤與誤解釐清

最後整理幾個我常看到大家在用 AI 時會犯的錯。

• 誤解一：把 AI 當成搜尋引擎。 AI 不是 Google，它會「創造」答案而不是「尋找」答案。所以它給你的函式庫名稱或 API endpoint 很有可能是它自己發明的。一定要去驗證！
• 誤解二：一個模型打天下。 就像前面說的，不同模型有不同專長。你不會叫一個創意文案去解演算法，對吧？搞清楚你的任務是需要「創意生成」、「資料搜尋」還是「邏輯推理」，然後選對模型。根據 `Artificial Analysis` 的報告，如果是需要策略思考的，Claude 3.7 Sonnet 或 GPT-4o 表現很好；如果是純寫扣，Mistral 的 Devstral 或 Yi-Coder 可能更適合。
• 誤解三：Prompt 越長越好。 不是的，Prompt 的重點是「精準」跟「清晰」，不是長度。塞太多不相關的資訊，反而會干擾 AI 的判斷，讓它抓不到重點。
• 誤解四：AI 可以取代資淺工程師。 我覺得這完全是錯的。AI 反而是資淺工程師的超級加速器。它可以幫你快速學習、看懂資深同事寫的複雜程式碼、給你重構建議。但它不能取代你的「判斷力」跟「產品思維」。

總結來說，AI 現在就是一個開發者的「認知義肢」。它延伸了我們的能力，幫我們處理掉很多雜事，讓我們可以更專注在真正重要的事情上——也就是打造出好產品。學會駕馭它，你會發現寫程式這件事，變得比以前更有趣了。