Google 的 Antigravity 計畫是開發者末日？錯！資深工程師帶你看懂『多模型並行』如何重塑 WordPress 複雜系統開發

嗨，我是浪花科技的資深工程師 Eric。最近科技圈最熱的話題，莫過於 Google 那個聽起來像科幻電影的「Antigravity (反重力)」計畫了。很多人一聽到 AI 能自動生成整個專案的程式碼，第一個反應就是：「完蛋了，工程師要失業了！」網路上也充斥著各種軟體工程大滅絕的恐慌論調。

老實說，每次看到這種標題我都有點哭笑不得。身為一個每天在程式碼堆裡打滾的工程師，我想告訴你：先別急著恐慌，事情沒那麼簡單。Antigravity 的核心概念，特別是它的「多模型並行」架構，與其說是取代我們，不如說是給了我們一把更強大的武器，去挑戰那些過去極度耗時耗力的複雜系統設計。今天，我們就來深入聊聊，這個聽起來很玄的架構到底是什麼，以及它如何啟發我們用全新的視角，來打造更強大、更具擴展性的 WordPress 系統。

什麼是 Google Antigravity 計畫？它真的不只是個更強的 Copilot

首先，我們得搞清楚一件事。Antigravity 跟我們現在常用的 GitHub Copilot 或 ChatGPT 在本質上是不同維度的東西。Copilot 比較像一個超級聰明的「程式碼片段提示工具」，你寫一行，它猜你想寫的下一行。而 Antigravity 的野心，是直接吃下你的「需求規格書」，然後吐出一個完整、可運行的複雜軟體系統。

根據目前流出的資訊，Antigravity 透過一個名為「self-healing」的過程，讓多個大型語言模型 (LLMs) 協同工作。它不只是生成程式碼，還會進行編譯、測試、除錯，甚至自我修復。這聽起來很驚人，但關鍵不在於「AI 會寫 Code」，而在於它是如何「組織」這些 AI 來完成一個複雜的系統工程。

這就像是從一個單兵作戰的游擊隊（Copilot），進化到一個擁有不同兵種（PM、架構師、前端、後端、QA）協同作戰的正規軍（Antigravity）。而這支正規軍的作戰指導原則，就是「多模型並行」。

核心黑魔法：「多模型並行」架構到底是什麼？

「多模型並行 (Multi-Model Parallelism)」聽起來很學術，但拆開來看其實很好理解。想像一下我們浪花科技內部開發一個大型專案的流程：

• PM (專案經理)：負責理解客戶需求，拆解成具體的 User Story 和功能規格。
• Solution Architect (解決方案架構師)：根據規格，設計整個系統的技術架構、資料庫綱要 (Schema) 和 API 藍圖。
• Backend Developer (後端工程師)：根據架構藍圖，開發 API、處理商業邏輯、串接資料庫。
• Frontend Developer (前端工程師)：打造使用者介面，並串接後端 API。
• QA Engineer (品質保證工程師)：撰寫測試案例，確保系統的穩定性與正確性。

Antigravity 的「多模型並行」架構，就是用不同的 AI 模型來扮演這些角色，讓它們同時工作、互相溝通、彼此驗證。

專案經理、架構師、開發者… AI 模型的協同作戰

在 Antigravity 的世界裡，可能會有一個模型專門負責解析需求文件（PM AI），另一個模型專門設計高效率的資料庫結構（DBA AI），還有一個模型專門撰寫符合 WordPress Coding Standards 的 PHP 程式碼（WordPress Dev AI），甚至有一個模型專門生成 PHPUnit 測試腳本來驗證程式碼的正確性（QA AI）。

這些模型不是孤立工作的。它們會共享一個中央的知識庫（Context），彼此的工作成果會互相影響。例如，當 DBA AI 決定修改某個資料表欄位後，WordPress Dev AI 會立刻知道需要修改對應的 `WP_Query` 邏輯，而 QA AI 也會同步更新它的測試案例。這就是一個活生生的、由 AI 組成的敏捷開發團隊。

從「單一指令」到「系統級對話」

這也意味著我們與 AI 的互動方式將徹底改變。現在我們用 ChatGPT，多半是「一問一答」的單一指令模式。但在 Antigravity 的概念下，開發者扮演的角色更像是「技術總監」或「專案總指揮」。我們不再是問「請幫我寫一個 WordPress 的登入函式」，而是提出一個系統級的需求：「我需要一個整合 WooCommerce 會員等級與 HubSpot CRM 聯絡人標籤的雙向同步機制，需要考慮到 API Rate Limit，並設計容錯與重試機制。」

接著，AI 團隊就會開始它們的內部討論與分工，而我們的任務，就是審視它們提出的架構、修正它們的邏輯盲點，並在關鍵決策點上給予指導。寫 Code 的苦力活交給 AI，我們則專注在更高層次的系統設計與商業邏輯上。

對 WordPress 開發者的啟示：我們現在就能做什麼？

好了，科幻故事講完了，拉回到現實。Antigravity 離我們可能還有幾年，但它的核心思想——「模組化分工」與「系統級思考」，是我們現在就可以立刻應用在 WordPress 開發上的。身為工程師，最忌諱的就是停止學習與思考。與其焦慮被取代，不如思考如何升級自己的技能樹。

思維轉變：從「寫 Code 的人」到「設計系統的人」

未來的 WordPress 開發，單純會寫 PHP 或 JavaScript 是遠遠不夠的。你的價值將體現在：

• 需求轉譯能力：你能否將模糊的商業需求，轉化成清晰、可執行的技術規格？這就是訓練你的「PM AI」。
• 架構設計能力：你懂不懂得如何選擇合適的技術棧？何時該用 Headless 架構？API 要如何設計才有利於擴展？資料庫綱要如何規劃才能避免效能瓶頸？這就是你的「Architect AI」。
• 問題拆解能力：你能否將一個巨大的功能，拆解成數個可以獨立開發、測試、部署的小模組？這就是「模組化思維」的體現。

我得囉嗦一句：如果你現在的工作還停留在 `functions.php` 裡複製貼上從網路找到的程式碼，那真的要警惕了。因為這類工作，正是最容易被 AI 取代的。你必須強迫自己去理解程式碼背後的「為什麼」，而不僅僅是「怎麼做」。

案例研究：用「多模型思維」打造複雜的 WooCommerce + CRM 系統

讓我們來個實戰演練。假設客戶想做一個「當 WooCommerce VIP 客戶下單時，自動在 HubSpot CRM 建立一筆交易 (Deal)，並加上『VIP Order』標籤」。

傳統作法可能是直接一頭栽進去寫 Code，把所有邏輯都塞在一個巨大的函式裡。但如果我們用「多模型思維」來處理呢？

第一步：扮演「PM AI」，拆解需求

我們先不用寫 Code，而是把需求拆解成清晰的技術步驟：

1. 監聽 WooCommerce 的訂單完成事件 (`woocommerce_thankyou` Hook)。
2. 在事件觸發時，檢查下單的客戶是否為 VIP 等級。
3. 如果是 VIP，取得客戶在 HubSpot 的 Contact ID。如果不存在，則先建立聯絡人。
4. 使用 HubSpot API 建立一筆新的 Deal。
5. 將 Deal 與 Contact 關聯，並附上訂單金額、品項等資訊。
6. 為這筆 Deal 加上「VIP Order」標籤。
7. 設計錯誤處理機制，例如 API 請求失敗時要怎麼辦？要不要記錄 Log？要不要重試？

第二步：扮演「Backend AI」，生成核心邏輯程式碼

接著，我們可以針對其中一個步驟，例如「使用 HubSpot API 建立 Deal」，讓 AI 幫我們生成基礎程式碼。這裡我用一個簡化的 PHP 範例來示意，這段程式碼負責處理 API 的呼叫。

<?php
/**
 * Function to create a deal in HubSpot.
 *
 * @param string $api_key Your HubSpot API Key.
 * @param int    $contact_vid The Contact VID to associate the deal with.
 * @param array  $deal_properties Properties of the deal.
 * @return array|WP_Error The API response or an error object.
 */
function create_hubspot_deal( $api_key, $contact_vid, $deal_properties ) {
    $url = 'https://api.hubapi.com/deals/v1/deal';

    $headers = array(
        'Authorization' => 'Bearer ' . $api_key,
        'Content-Type'  => 'application/json',
    );

    $body = array(
        'associations' => array(
            'associatedVids' => array( $contact_vid ),
        ),
        'properties'   => array(),
    );

    foreach ( $deal_properties as $key => $value ) {
        $body['properties'][] = array(
            'name'  => $key,
            'value' => $value,
        );
    }

    $args = array(
        'method'  => 'POST',
        'headers' => $headers,
        'body'    => json_encode( $body ),
        'timeout' => 30,
    );

    $response = wp_remote_post( $url, $args );

    if ( is_wp_error( $response ) ) {
        return $response;
    }

    $response_code = wp_remote_retrieve_response_code( $response );
    $response_body = json_decode( wp_remote_retrieve_body( $response ), true );

    if ( $response_code >= 200 && $response_code < 300 ) {
        return $response_body;
    } else {
        return new WP_Error( 'hubspot_api_error', 'Failed to create deal.', $response_body );
    }
}
?>

你看，透過清晰的拆解，我們可以讓 AI 或自己專注在單一、高內聚力的功能開發上，而不是面對一坨混亂的義大利麵程式碼。

第三步：扮演「QA AI」，思考測試情境

程式碼寫完就沒事了嗎？當然不。一個可靠的系統必須經過測試。你需要思考：

• 如果客戶不是 VIP，程式是否應該直接跳過？
• 如果 HubSpot API Key 錯誤，系統是否能優雅地處理錯誤，而不是讓網站崩潰？
• 如果網路暫時中斷，導致 API 呼叫失敗，是否有重試機制？

這些思考過程，就是 Antigravity 內部 QA 模型正在做的事情。我們現在手動做，就是在訓練自己具備這種「系統性健壯度」的思維。

浪花科技的觀點：AI 是我們的夥伴，不是取代者

總結來說，Google Antigravity 揭示的未來，並不是一個沒有工程師的未來。相反地，它是一個對工程師要求更高的未來。能夠駕馭 AI、具備強大系統設計和架構能力的人，將會變得無比搶手；而那些只停留在執行層面、寫重複性樣板程式碼的人，則會面臨巨大的挑戰。

在浪花科技，我們一直強調打造「可演化的企業網站架構」。我們相信，一個好的系統，從一開始就要考慮到未來的擴展性、維護性與穩定性。而 Antigravity 的「多模型並行」思維，正是不謀而合。它強迫我們在動手寫第一行程式碼之前，就先把整個系統的藍圖想清楚。

所以，別再焦慮了。與其擔心 AI 會不會搶走你的飯碗，不如現在就開始訓練自己的「內建 AI 開發團隊」，從一個「Coder」進化成一個「System Architect」。這才是通往未來最穩固的道路。

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