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AI 輔助寫程式的時代似乎來臨，但真的是萬能解藥嗎？OpenAI 創始成員 Andrej Karpathy 的經驗或許能給我們一些啟發。他坦言，在實際開發複雜專案時，AI 寫程式的幫助微乎其微，甚至適得其反。這篇文章將深入探討 AI 寫程式的局限性，並分析其對開發者和企業的影響。

Vibe Coding 的迷思與現實

什麼是 Vibe Coding？為何它不再靈驗？
Vibe Coding 指的是憑藉直覺和感覺進行編碼。Andrej Karpathy 最初提倡此概念，認為 AI 能輔助開發者更快地實現想法。然而，在開發 nanochat 專案時，他發現 AI 在處理複雜邏輯和全局架構方面存在明顯不足，導致效率降低。

AI 輔助程式設計的潛在陷阱

nanochat 專案：為何放棄 AI？

速度提升的假象：效率不升反降？

研究顯示，使用 AI 工具反而可能降低開發者的效率。原因包括：

• Prompting 的時間成本
• 等待 AI 回應的時間
• 修復 AI 產生錯誤的時間

修復成本：企業容易忽略的隱形成本

企業往往只看到 AI 工具的訂閱費用，卻忽略了後續的維護和修復成本。高達 95% 的開發者需要花費額外時間來修復 AI 生成的程式碼，這可能抵銷 AI 帶來的效率提升。

優勢和劣勢的影響分析

優勢：

• AI 可以快速生成程式碼片段。
• AI 可以協助處理重複性工作。

劣勢：

• AI 缺乏對大型系統的全局理解。
• AI 可能產生錯誤，需要人工修復。
• 過度依賴 AI 可能導致技術債和安全漏洞。

深入分析前景與未來動向

AI 寫程式的未來發展方向可能包括：

• 提升 AI 的全局理解能力。
• 開發更易於使用的 AI 工具。
• 建立更完善的審查機制，確保程式碼品質。

常見問題QA

• AI 寫程式會取代人類工程師嗎？
  短期內不太可能。AI 更多的是輔助工具，而非取代者。人類工程師的全局掌控和創造性思維仍然至關重要。
• 企業應該如何評估 AI 寫程式工具？
  企業應該綜合考慮工具的訂閱費用、學習曲線、修復成本和潜在風險，並進行小規模試點，充分衡量綜合效益後再做決策。

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