使用AI輔助開發的關鍵技巧

當我們觀察目前大量採用LLM工具進行程式開發的工程師社群時，會發現一個有趣的現象：技術背景的差異正在形成兩個截然不同的使用模式。這種分歧不僅影響開發效率，更直接決定了程式碼品質的控制方式。

理解這個分水嶺對每位工程師都很重要，因為選擇錯誤的策略不僅會降低生產力，還可能帶來嚴重的技術債務。讓我們深入探討這兩種截然不同的路徑，以及如何根據自己的技術背景選擇最適合的AI協作方式。

純Vibe Coding派：新手的機會與挑戰

第一個陣營主要由三類人組成：非產業界人士（例如研究人員、創業者）、程式設計初學者，以及經驗相對不足的開發者。這些使用者傾向於採用我們稱為「純Vibe Coding」的方式，也就是幾乎完全依賴AI來生成程式碼，人工干預相對較少。

這種使用方式的吸引力顯而易見。對於一位想要快速實現產品構想的創業者，或是剛開始學習程式設計的新手來說，能夠用自然語言描述需求就獲得可運行的程式碼，這簡直是技術的奇蹟。這個群體通常會說：「我只要告訴AI我想要什麼，它就能幫我做出來。」

然而，這種方式也帶來了根本性的挑戰。當你無法完全理解AI生成的程式碼時，如何確保它的品質？如何知道它是否真正解決了你的問題？更重要的是，當程式碼出現問題時，你如何進行有效的調試和修復？

這就像是讓一位不懂建築的人去指揮建造房屋。雖然現代工具可能讓這件事變得可能，但缺乏基礎知識的指揮往往會導致結構性問題，而這些問題可能要到很久之後才會顯現。

CLEAR框架：完整但繁重的解決方案

面對純Vibe Coding的品質控制挑戰，業界提出了像CLEAR這樣的系統性框架。CLEAR代表Context（建立脈絡）、Layered（分層檢查）、Explicit（明確驗證）、Alternative（替代方案考量）、Refactoring（重構建議）。

這個框架的設計思路很完整。它要求開發者在審查AI生成的程式碼時，首先建立對需求和系統脈絡的完整理解，然後按照架構、邏輯、安全、效能、風格等層次逐步檢查，明確驗證自己對複雜部分的理解，考慮是否存在更好的替代方案，最後提出具體的改進建議。

從理論角度來看，CLEAR框架確實能夠幫助缺乏經驗的開發者建立系統性的程式碼審查能力。就像是為新手司機提供了詳細的駕駛檢查清單，每個步驟都有明確的指引。

但現實中的問題是：這套框架太過繁重了。想像一下，如果你每次開車都要按照駕訓班的完整檢查清單來進行，包括檢查輪胎氣壓、調整後照鏡、確認安全帶等等十幾個步驟，你很快就會覺得這個過程過於繁瑣而放棄使用。

更關鍵的是，對於有經驗的工程師來說，CLEAR框架反而成了額外的負擔。一位資深開發者已經能夠憑藉經驗快速識別程式碼中的問題，強制要求他們按照框架的每個步驟來檢查，就像要求一位經驗豐富的司機每次開車都要重新學習基礎駕駛一樣不切實際。

監督式AI輔助：資深工程師的選擇

這引出了第二個陣營：有豐富開發經驗的工程師。這個群體採用的是「監督式AI輔助」的方式，也就是將AI視為強大的輔助工具，但人類始終保持主導權和最終決策權。

這種使用方式的核心在於技術判斷力的運用。經驗豐富的工程師知道什麼樣的程式碼是好的，什麼樣的架構選擇是合適的，哪些地方容易出現問題。當AI提供程式碼建議時，他們能夠快速評估這些建議的品質，識別潛在的問題，並在必要時提出修正。

軟體工程師Sean Goedecke在他的文章中提出了一個精闢的觀點：「會程式碼審查的人，就會善用AI工具。」這個說法抓住了問題的本質。程式碼審查的核心技能，實際上就是評估程式碼品質、識別設計缺陷、提出改進建議的能力。而這些技能，正是有效使用AI輔助開發所需要的核心能力。

Sean進一步解釋，使用AI工具就像是與一位「永遠不會成長的熱血菜鳥工程師」合作。這位AI「同事」能力很強，可以快速產生大量程式碼，但缺乏資深工程師的判斷力，容易陷入錯誤的設計決策。因此，與AI合作的關鍵在於能夠及時發現它走錯方向，並引導它回到正確的軌道上。

實戰策略：簡練而有效的審查方法

基於這個理解，Sean提出了一種更加實用的分層策略，這種策略根據開發階段的不同採用不同的審查深度。

在 探索階段 ，重點應該放在功能驗證上。這個階段的目標是快速驗證想法的可行性，因此只需要關注程式碼是否能夠實現預期的功能，而不需要深究程式碼的品質細節。就像是在畫草圖時，你關心的是構圖和比例，而不是線條的精細程度。

在 原型階段 ，審查的重點轉向行為測試。這時你需要更仔細地測試系統的行為，確保各個組件能夠正確協作，但仍然不需要對程式碼本身進行逐行檢查。這就像是在建築的設計階段，你關心的是房間的佈局和功能，而不是每一根鋼筋的位置。

只有在 生產階段 ，才需要進行嚴格的程式碼審查。這時，每一行程式碼都可能影響系統的穩定性和安全性，因此需要進行細緻的檢查。這就像是在建築的施工階段，每一個細節都必須符合規範。

這種分層策略的巧妙之處在於，它將有限的審查精力投入到最需要的地方，避免了在早期階段過度投入時間，同時確保在關鍵階段不遺漏重要問題。

一個實用的六步驟審查流程

在我們研究各種AI程式碼審查方法時，我們發現了一個來自實戰經驗的六步驟流程，這個流程體現了監督式AI輔助的精髓。

第一步是測試優先。在深入檢查程式碼細節之前，先確認程式碼是否能夠正常運作。AI有時會生成看起來很專業但實際上無法執行的程式碼，因此功能驗證應該是第一道關卡。這就像是在檢查一輛車之前，先確認它能否發動一樣基本但重要。

第二步是安全檢查。AI模型有時會生成過時的安全模式或者不安全的方法，特別需要注意SQL注入風險、不當的身份驗證處理，以及硬編碼的憑證等常見問題。這些問題往往是AI的盲點，需要人工特別關注。

第三步是效能評估。AI往往優先考慮讓程式碼能夠運行，而不是讓它運行得更有效率。因此需要特別注意不必要的循環、低效率的資料庫查詢，以及缺失的索引等效能瓶頸。

第四步是業務邏輯驗證，這是AI最容易出錯的地方。確保程式碼真正實現了業務需求，而不僅僅是「看起來正確」。這需要對具體的業務場景有深入的理解。

第五步是邊界條件處理檢查。AI在處理邊界條件方面表現得特別不好，需要用空輸入、大型資料集和意外的使用者行為來測試程式碼的穩健性。

第六步是授權合規檢查。有時AI會複製來自現有程式碼庫的片段，需要確保沒有意外使用到他人的授權程式碼。

這個六步驟流程的優點在於它針對AI的常見弱點進行有重點的檢查，而不是試圖覆蓋所有可能的問題。它體現了經驗豐富的工程師的思維方式：知道在哪裡找問題，而不是漫無目的地檢查所有東西。

技術判斷力：無法被框架取代的核心能力

這些實戰經驗指向一個重要的洞察：技術判斷力是無法被任何框架完全取代的核心能力。這種判斷力包含幾個關鍵組成部分。

首先是結構性思維。這意味著在檢查程式碼時，不僅要關注「它寫了什麼」，更要關注「它應該怎麼寫」。經驗豐富的工程師能夠快速評估一個解決方案是否是該問題的最佳方法，是否存在更簡潔、更可維護的替代方案。

其次是替代方案評估能力。AI往往會選擇一個可行的解決方案，但不一定是最好的解決方案。有經驗的工程師能夠識別過度工程的傾向，建議更簡單、更直接的方法。Sean在他的專案中多次提到，AI會花大量精力去實現複雜的解決方案，而實際上存在更簡單的API或工具可以直接使用。

第三是系統脈絡理解。程式碼不是孤立存在的，它需要與現有系統整合，需要符合整體架構的設計原則。有經驗的工程師能夠將新程式碼放在整體系統的脈絡中進行評估，考慮它對系統其他部分的影響。

這就是為什麼經驗很重要的原因。經驗不僅是對特定技術的熟悉，更是對軟體開發整體過程的深度理解。這種理解讓工程師能夠快速識別AI的設計缺陷，並提出有針對性的改進建議。

工具整合：自動化輔助人工判斷

值得注意的是，有效的AI程式碼審查並不排斥自動化工具的使用。相反，聰明的工程師會利用各種工具來減少人工檢查的認知負擔，將注意力集中在最需要人工判斷的部分。

靜態分析工具如SonarQube可以自動檢測常見的程式碼問題，包括潛在的安全漏洞、效能問題和編碼規範違反。這些工具能夠捕捉到人工審查可能遺漏的細節問題。

版本控制系統的差異檢視功能也是重要的審查輔助工具。通過GitKraken等圖形化工具，工程師可以清楚地看到AI生成的程式碼與現有程式碼的差異，並且可以選擇性地接受或拒絕特定的變更。

自動化測試則可以作為品質的守門員。完善的測試套件能夠及時發現AI生成程式碼中的功能性錯誤，讓審查者可以將注意力集中在邏輯和架構層面的問題上。

這些工具的作用是輔助而不是替代人工判斷。它們可以幫助識別明顯的問題，但無法評估設計決策的優劣，無法判斷業務邏輯的正確性，無法考慮系統的整體架構。這些高層次的判斷仍然需要依賴人類的經驗和智慧。

選擇適合你的路徑

理解了這兩種不同的AI協作模式後，每位工程師都需要誠實地評估自己的技術背景，並選擇最適合的策略。

如果你是程式設計的新手，或者在某個特定領域缺乏經驗，那麼採用更系統化的審查方法是有必要的。雖然CLEAR這樣的框架可能看起來繁重，但它能夠幫助你建立正確的審查習慣，避免因為缺乏經驗而遺漏重要問題。隨著經驗的積累，你可以逐漸簡化這些流程。

如果你已經是經驗豐富的工程師，那麼應該發揮自己的技術判斷力，採用更靈活的審查策略。重點應該放在培養與AI協作的技巧上，學會如何有效地指導AI，如何快速識別AI的常見錯誤，如何在適當的時候選擇人工實現而不是AI生成。

無論選擇哪種路徑，持續學習都是必要的。AI工具在不斷進化，它們的能力和限制也在不斷變化。保持對新工具和新方法的敏感度，同時深化自己的基礎技能，才能在這個快速變化的領域中保持競爭力。

最重要的是要記住，AI是工具而不是替代品。最好的開發成果往往來自於人類智慧和AI能力的有機結合。善用AI可以顯著提升開發效率，但技術判斷力永遠是無法被自動化取代的核心競爭力。

在這個AI輔助開發快速發展的時代，理解自己的位置，選擇合適的協作方式，並持續提升自己的技術判斷力，這些將決定你能否真正受益於這場技術革命。無論你處在技術發展的哪個階段，關鍵都在於找到人工智慧與人類智慧的最佳平衡點。

參考資料

If you are good at code review, you will be good at using AI agents
Code Review Guidelines - Vibe Coding Framework