AI原生架構師如何進化（黃岳永）
近年人工智能（AI）工具的進化速度，已令軟件開發的遊戲規則徹底改寫。筆者在科技大學任教多年，過去鮮少再親自「落手」寫程式，但最近利用 Cursor、Claude Code等AI Agent，竟能在短短數日完成一個功能齊備的Web App原型。這種「氛圍編程」（Vibe Coding）的體驗，既讓筆者找回一種久違的創業興奮感，但也愈加警惕：編程已由語法輸入轉向意圖驅動，挑戰不再是能否寫出代碼，而是如何避免AI生成的「程式碼遺產」（Spaghetti Code）成為日後的負擔。
這也代表傳統衡量編寫程式進度的「人月」（Man-Month）邏輯已失效，單純的手寫代碼已不再是飯碗的保證。我常聽到家長焦慮地問：「現在送孩子去讀電腦科學（Computer Science），還有前途嗎？」的確，全球（包括大灣區），電腦科學畢業生人數激增，但科技業同時面臨裁員潮，動輒便裁減二三成員工。美國哈佛教授科寧（Rem Koning）提出「分配智能」（Allocating Intelligence）的概念，指出未來的價值在於如何調度AI與人類的互動。對香港工程師而言，能否指揮AI直接與客戶對接，將成為職場競爭的分水嶺。
被稱為「史丹福第一門AI原生（AI-native）軟件工程課」的「The Modern Software Developer」（CS146S）課程，表明能讓學生在「不寫一行手動代碼」的情況下完成編程。課堂把AI工具視為「勤奮的實習生」，但同時要求學生必須具備作業系統等硬核基礎。正如我常對學生說：「你無法指揮你不理解的東西。」 雖然AI負責執行，但若不懂底層架構，便無法判斷AI產出的邏輯是否穩健，更遑論成為一名合格的「AI原生工程師」（AI Native Engineer）。
AI的強大容易令學生產生「能力幻覺」，誤以為生成能力等同理解能力。美國史丹福大學因此設計了Vibe-Check協議，包括冷啟動重構、幻覺陷阱檢測及解釋權差距，確保學生真正掌握邏輯與架構。這對香港教育界亦具啟示：在追求速度的同時，必須防止技術洞察力的流失。
踏入2026年，工程師必須由代碼實作者進化為AI編排者。這需要全新的 「ASK」框架：
Attitude（心態）：新世代因缺乏「經驗傷痕」，反而如海綿般快速吸收AI範式，而資深工程師若固守舊習，反而容易被經驗拖累。
Skill（技能）：引導多個專門AI並行工作，並在快速切換上下文中保持架構願景，是頂尖0.1%人才的分水嶺。
Knowledge（知識）：數學基礎比以往更重要，是理解模型邏輯、修正AI錯誤的唯一底牌。
在這個AI原生的時代，開發速度的提升並非終點。當執行成本不再是障礙，價值將完全回歸到「想法的質量」與個人的「審美眼光」。在這個進化的轉折點，我們的價值不再於工作的勤奮程度，而在於我們願景的清晰度，以及那份將產品推向「卓越」，而非僅僅是「堪用」的執着品味。
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