AI 寫 Code 只是基本功？資深工程師揭秘：AI Coding Agent 的真正價值是當你的『技術決策軍師』

嗨，我是浪花科技的 Eric。身為一個每天在程式碼堆裡打滾的資深工程師，最近跟團隊裡面的夥伴們聊到 AI Coding Agent，像是 GitHub Copilot、Cursor 這些工具，發現一個有趣的現象：很多人對它們的印象還停留在「自動完成程式碼」、「寫註解」、「產生單元測試」這些「加速打字」的層面。

沒錯，這些功能確實很酷，也省下不少時間。但如果我們只看到這裡，那就太小看這場 AI 革命了。老實說，這就像你買了一台頂級的電競電腦，結果只用它來玩踩地雷一樣，完全沒發揮它的真正潛力。今天，我想以一個 WordPress 開發者的角度，跟大家聊聊我認為 AI Coding Agent 的真正價值：不是寫得快，而是幫你做決策。它正在從一個「鍵盤手」演變成一個能跟你一起頭腦風暴、權衡利弊的「技術軍師」。

AI Coding 1.0 vs. 2.0：從「語法字典」到「架構顧問」的演進

我們來回顧一下這段演進史，你就會明白我的意思。早期的 AI 輔助工具，我稱之為 AI Coding 1.0，更像是一本活的、會動的「語法字典」。

• AI Coding 1.0： 你給它一個函式名稱，它幫你補完參數；你寫了一半的迴圈，它幫你完成剩下的部分。它的強項在於處理那些重複性高、有固定模式的「樣板程式碼 (Boilerplate)」。例如，在 WordPress 中註冊一個 Custom Post Type，那一大段 `register_post_type` 的陣列參數，讓 AI 來寫，完美！但它基本上不懂你「為什麼」要這麼做。
• AI Coding 2.0： 現在的 AI Coding Agent，特別是像 Cursor 這種深度整合 IDE 的工具，或是 GPT-4 等更強大的模型，已經進化到 2.0 時代。它們能理解整個專案的上下文 (Context)，能讀懂你寫的爛程式碼（工程師的自嘲，哈哈），甚至能對你的架構提出質疑。它不再只是被動地完成你的指令，而是能主動提供「建議」和「洞見」。

這個轉變，是從「執行者」到「協作者」的根本性躍升。而這個「協作」的價值，就體現在開發流程中每一個關鍵的「決策點」。

AI 如何成為你的技術決策軍師？三大實戰場景解析

講理論太空泛，我們直接來看幾個在 WordPress 開發中，每天都會遇到的決策場景。你會發現，AI 在這些地方能幫的忙，遠比你想像的還多。

決策點一：技術選型與架構規劃的「沙盤推演」

一個新專案開始，最頭痛的就是技術選型。舉個例子，客戶想要一個高性能的電商網站，同時希望後台內容管理能像 WordPress 一樣靈活。

過去的你： 憑經驗，腦中浮現幾個方案：

• 方案 A：傳統 WooCommerce，All-in-One，開發快但未來效能可能卡關。
• 方案 B：Headless (無頭) 架構，WordPress 當後台，用 Next.js 或 Nuxt.js 做前端，效能好但開發複雜度高。
• 方案 C：…還有其他可能性嗎？也許用 Laravel 建立 API 中介層？

現在的你（與 AI 軍師協作）： 你可以把需求、預算、團隊技能樹等「限制條件」全部餵給 AI，然後問一個更高維度的問題：

「我正在規劃一個高流量的 WordPress 電商網站，預計每日活躍用戶 5 萬人，產品數量超過 1 萬種。團隊熟悉 WordPress 和 React。
請幫我分析以下三種架構的優缺點，並從『開發成本』、『長期維護性』、『效能擴展性』和『SEO 友善度』四個維度進行評分比較：
1.  傳統 WooCommerce 搭配高效能主機與快取機制。
2.  Headless 架構：WordPress (WooCommerce) 作為後端 CMS，Next.js 作為前端。
3.  混合模式：網站主體用傳統 WordPress，但產品列表和結帳流程透過 React 元件以 API 方式嵌入。
請以表格形式呈現，並給出你最終的建議與理由。」

你看，這已經不是在問「如何寫一個函式」，而是在要求 AI 進行一場「技術沙盤推演」。一個好的 AI Agent 會給你一份詳細的分析報告，甚至點出你沒想到的潛在風險，例如 Headless 架構下，行銷人員可能無法輕易預覽頁面、需要額外開發預覽伺服器的問題。這個過程，強迫你把模糊的想法結構化，而 AI 則扮演了那個經驗豐富、跟你一起 review 方案的虛擬 CTO。

決策點二：程式碼重構與效能瓶頸的「X光掃描」

接手一個舊專案，看到前人留下的程式碼，有時候真的會懷疑人生。尤其是那種跑了幾百行的 `functions.php` 檔案，或是塞了十幾個 `meta_query` 的 `WP_Query`。效能差，但又不敢亂改，怕改了 A 就爆了 B。

這時候，AI 就是你的程式碼 X 光機。假設你看到一段這樣的查詢，它在文章數一多就慢得像烏龜：

<?php
$args = array(
    'post_type'      => 'product',
    'posts_per_page' => 10,
    'meta_query'     => array(
        'relation' => 'AND',
        array(
            'key'     => 'price',
            'value'   => array(100, 500),
            'type'    => 'numeric',
            'compare' => 'BETWEEN',
        ),
        array(
            'key'     => 'color',
            'value'   => 'blue',
            'compare' => 'LIKE',
        ),
        array(
            'key'     => 'stock_status',
            'value'   => 'instock',
            'compare' => '=',
        )
    ),
    'tax_query' => array(
        array(
            'taxonomy' => 'product_cat',
            'field'    => 'slug',
            'terms'    => 'shoes',
        ),
    ),
);
$the_query = new WP_Query( $args );
?>

過去的你： 憑經驗猜測可能是 `meta_query` 太多，尤其是 `LIKE` 查詢，造成資料庫掃描索引效率低。你可能會嘗試加索引，或者改寫成原生 SQL，但這中間需要大量的測試和除錯時間。

現在的你（與 AI 軍師協作）： 直接把這段 code 丟給 AI，然後下指令：

「這是一段 WordPress 的 WP_Query 程式碼，在 postmeta 資料表有百萬筆資料時執行效能極差。
1. 請分析效能瓶頸可能在哪裡。
2. 請提供一個使用 $wpdb->prepare() 的原生 SQL 改寫版本，目標是提升查詢效率。
3. 解釋為什麼原生 SQL 版本會比較快，並說明改寫後的潛在風險（例如，可能繞過了哪些 WordPress 的 filter hook）。」

AI 不僅會給你一段優化過的 SQL 查詢，更重要的是第三點：它會告訴你「決策的後果」。它會提醒你，用原生 SQL 雖然快，但可能會讓其他外掛的過濾功能失效，你需要自己手動處理資料的清理 (Sanitization) 與權限檢查。這種「利弊分析」才是最有價值的資訊，它幫助你做出一個更全面、更安全的技術決策。

決策點三：複雜 API 串接與錯誤處理的「健壯性設計」

WordPress 專案常常需要跟外部服務打交道，例如串接金流（綠界、藍新）、物流（黑貓、宅配通）或是 CRM 系統（HubSpot、Salesforce）。API 串接最麻煩的不是「成功」的案例，而是各種千奇百怪的「失敗」情境。

過去的你： 憑經驗寫 `try-catch`，記錄一下 log，可能就交差了。但遇到網路抖動、對方伺服器超時、回傳格式錯誤等問題時，系統可能就會掉單或資料不一致。

現在的你（與 AI 軍師協作）： 你可以這樣問：

「我正在用 WordPress 的 wp_remote_post() 串接一個第三方訂單成立 API。
請幫我設計一個健壯的 (robust) 函式，需要考慮以下情境：
1. API 請求超時。
2. 對方伺服器回傳 5xx 錯誤。
3. 網路暫時中斷。
4. 回傳的 JSON 格式不符預期。

請在程式碼中實作『指數退讓 (Exponential Backoff)』的重試機制，最多重試 3 次。如果最終還是失敗，請提供一個將失敗請求存入資料庫自訂資料表以便後續手動處理的機制。同時，請加上完整的註解解釋每一段邏輯。」

AI 會產出一段遠比你初步構想更完整的程式碼。它會包含重試邏輯、錯誤日誌、失敗任務佇列等。這不只是在寫 code，這是在幫你「設計系統的容錯能力」。你從一個單純的「功能實現者」，變成了一個「系統穩定性架構師」，而 AI 就是你的設計顧問。

工程師的囉嗦時間：別怕被取代，怕的是你還在用手動擋開車

每次聊到 AI，總會有人憂心忡忡地問：「Eric，我們是不是快要失業了？」

我的答案總是一樣：AI 不會取代你，但『不會用 AI 的你』肯定會被市場淘汰。

這就像汽車發明後，馬車夫失業了，但「司機」這個新職業誕生了。AI Coding Agent 就是我們這個時代的「自排變速箱」甚至是「輔助駕駛系統」。它把我們從繁瑣的「換檔、踩離合器」等重複性勞動中解放出來，讓我們可以更專注於「看路況、規劃路線、應對突發狀況」這些更高層次的決策工作。

AI Coding Agent 的真正價值，是放大你的思考能力，而不是取代你的思考。 它是一個強大的槓桿，讓你能用更少的時間，去解決更複雜、更有價值的問題。所以，別再只把它當成自動補全工具了。學會問它「為什麼」，問它「有沒有更好的方法」，問它「這樣做的風險是什麼」。當你開始跟 AI 一起「做決策」時，你才真正發揮了它百分之兩百的潛力，也鞏固了你身為資深工程師不可取代的價值。

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