探討 AI 時代程式設計師的核心價值與業務邊界

2026 年 11 月 5 日 09:06，掘金髮布文章《AI Coding 中，人在做什麼？》，圍繞 AI 程式設計場景下開發者還剩哪些工作展開討論。文章指出，當 AI 能讀程式碼、改功能、補測試，甚至根據報錯連續嘗試修復時，一個具體問題浮現：如果程式碼主要由 AI 編寫，開發者的工作還剩下什麼。

文章的論證方式是考察一次真實的開發過程，認為輸入需求和生成程式碼之間，仍有許多需要人作出判斷的地方；程式碼生成得越快，這些判斷越影響最終結果。文章以取消訂單為例列出一連串待確認的業務規則：哪些訂單可以取消、支付後能不能取消、取消是否需要退款、庫存什麼時候釋放、重複點選如何處理、呼叫外部系統失敗後訂單應該停留在哪個狀態。文章稱 AI 可以幫助列出這些問題，也可以根據已有程式碼推測答案，但推測需要確認，尤其是在涉及業務規則和利益取捨的時候。

文章同時指出兩類容易被忽視的情況。一是使用者真正需要的往往只是“提交取消申請”，實際取消仍要稽核；如果一開始就讓 AI 實現立即取消，程式碼寫得越完整，返工範圍可能越大。二是專案已有統一分頁入口時，若不提供這一背景，AI 可能寫出另一套分頁邏輯，單看能執行，放進專案卻增加維護成本。文章還提到，當文件與程式碼實現的規則不一致時，需要有人確認哪一個代表當前業務；這也推動開發者把過去藏在腦子裡的經驗寫下來，變成可查閱、可更新的資料，才能被同事和 AI 穩定使用。

對於 AI 的連續改動——修復一個問題之後整理附近程式碼、增加介面之後再抽出公共元件——文章的看法是，這些修改可能各有理由，但每增加一處改動，也會擴大理解、審查和驗證的範圍。文中以“只是修復金額展示的小數位問題”卻遭 AI“順手”擴大改動的情形，點出開發者需要把握的關鍵路徑與業務邊界，並據此把人的工作定位為明確值得實現的需求、提供專案背景、找到可信來源、處理資料衝突以及獨立驗證結果。