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摘要
探討 AI 時代程式開發的轉變，指出從確定性到非確定性的核心挑戰。作者分享使用 AI 寫程式的心路歷程，強調需掌握「非確定性」思維，並提出驗證 AI 輸出、建立測試契約等實踐方法，提醒讀者避免無腦依賴，確保在 AI 時代有效學習與工作。
This article explores the paradigm shift in software development with AI, highlighting the core challenge of moving from determinism to non-determinism. The author shares their experience using AI to write code, emphasizing the need to adopt a mindset that handles non-determinism and proposes proven…
重點
- AI 帶來從確定性到非確定性的根本轉變，需適應非確定性容錯思維。
- 初學者應主動驗證 AI 輸出，資深工程師則能更放心地利用其加速學習。
- 測試在 AI 時代變得更重要，需建立與 AI 的契約並定期驗證。
提到的工具與公司
- ChatGPT
- GitHub Copilot
- Cursor
- Windsurf
- Anthropic
- Claude Code
- ezBundle
適合誰看
程式開發者、AI 工具使用者、程式教育者。
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