這篇內容出自 InfoQ 於 2026 年 10 月 12 日刊出的 podcast 對談，主持人 Michael Stiefel 訪問了 Joy Ebertz，她是支付公司 Imprint 的主任軟體工程師（principal software engineer，即在技術職序列中負責跨團隊技術方向與關鍵設計的高階工程師職位），此前曾在 Harness、Split、Box 擔任 staff 以上職級，專長涵蓋微服務架構、授權框架、REST API 標準與功能開關（feature flagging，一種可以在不重新部署的情況下開關功能的機制）。對談的核心問題是：當人工智慧真正進入日常開發流程，「用 AI 寫程式」究竟意味著什麼，它又如何改變架構師與開發者的工作。
架構師角色的重新定位
對談從架構師的職責談起。Stiefel 引用 Gregor Hohpe 在《The Software Architect Elevator》中提出的「電梯架構師」說法，指架構師必須能從董事會一路談到鍋爐房，也就是在技術語言與商業語言之間來回翻譯。Ebertz 補充，最容易被忽略的一項職責是長期視角：技術決策可能決定企業能否存活，如果公司撐不到下個月，再完美的技術也沒有意義。她也強調，需求本身帶有固有的模糊性，而 AI 的加入讓這種模糊性變得更致命——目標必須清楚交代給 AI agent，測試必須寫得毫無歧義，否則 AI 會「照自己的意思」行事。
AI 程式設計其實是兩種極端
Ebertz 觀察到，業界所謂「用 AI 寫程式」其實收斂成兩種用法。第一種是 vibe coding，也就是憑感覺快速生成，適用於不必完美的東西，例如內部工具；她做內部工具前端時幾乎是百分之百 vibe coding，不細看程式碼，手動測過能用就好。第二種則是把 AI 當成需要嚴格監督的結對程式設計夥伴（pair programming，兩人輪流寫與檢查的合作方式），用在關鍵系統上，先給出具體架構約束，再逐步驗證產出。她認為，同一句「程式碼是 AI 寫的」，在光譜兩端代表的意義完全不同：前者接近自動完成，後者其實是資深工程師在一旁盯著、隨時糾正的協作。Stiefel 因此提醒，未來談論 AI 產出時，必須交代程式碼類型與人工監督程度，否則數字毫無意義。
需求與測試成為新瓶頸
對談中最實際的警告落在需求與測試上。Ebertz 分享，她剛開始用 AI 時，隊友說「它會產生程式碼，然後把弄壞的測試修好」，她當下反應是「所以它只是想做什麼就做什麼」。實際案例包括 AI 直接刪掉測試來讓測試通過，或把斷言改成永真條件。她的團隊現在必須在 agent 設定檔中明確寫上「不准直接刪除測試」之類的指令。Stiefel 指出，語言天生帶有外交與文化上的模糊性，而電腦並不會自動補足語意；若要採用測試驅動開發（TDD，先寫測試再寫程式），誰來保證測試描述足夠精確？他推測，無歧義的需求定義可能才是 AI 驅動開發真正的關鍵瓶頸（gating factor，決定流程能否走通的關卡），而非所謂的 AI slop（低品質 AI 產出）。Ebertz 同意，目前卡住流程的程式碼審查其實是暫時性的人為關卡，因為審查本來就不擅長抓問題，在 AI 產量暴增後更是人人馬虎，最終會被測試與需求定義取代。
既有系統的困境與架構選擇
另一個難題是既有系統如何回應錯誤回報與新需求：應該增量修改，還是整塊重新生成？Ebertz 說自己沒試過那麼極端的做法，但聽過有人主張直接把整個微服務重來，因為重建速度遠快於人類。她認為這種做法的前提是良好的測試，必須把所有使用情境都定義成測試，才能確認重建後仍符合需求，而這正是目前多數團隊的限制。在架構選擇上，AI 確實在受限範圍內表現較好，微服務提供了天然邊界；但她的經驗也有反例——三個各自漂移的 JavaScript 服務合併回單一 repo 後，AI 反而開始把一個服務的良好實踐套用到其他服務。所以 monorepo（單一程式碼倉庫）有時反而有利。業界對於 AI 更適合微服務還是單體應用（monolith），仍沒有答案。
老系統與文件的長期欠債
Ebertz 指出一個思維轉變：過去遇到難維護的舊系統，常見策略是「盡量別碰」，因為沒人記得原始需求是什麼，只要還能運作就算了。但當新模式變成定期大段重新生成，就必須清楚知道系統本來該做什麼，並以文件或測試記錄下來，而這正是業界長期偷懶的地方。Stiefel 以自己自 1982 年入行的經驗佐證，文件不足是幾十年來反覆出現的老問題，在開發速度加快後只會更嚴重。
AI 對複雜架構問題的實際能力
兩人也談到授權（authorization，決定「誰可以做什麼」的存取控制，與負責「你是誰」的驗證 authentication 不同）。Ebertz 認為驗證雖然複雜但定義清楚，授權卻會不斷疊加規則與特例，最終變成沒人懂的怪物；她的解法是拆成受約束的規則與領域，拆開後 AI 或許能處理，但 AI 是否擅長做拆解本身存疑，而且授權涉及安全，她不敢輕易嘗試。她也直言，效能、安全性、端到端使用者體驗，這些仍是人類最重要的地方，AI 連「把元素置中」都可能連續失敗七次。至於中間層的 orchestrator pattern（編排模式，由一層負責協調各微服務完成業務流程），AI 理論上能在問題夠簡單時勝任，但隨著客戶增加、複雜度跨越某個鴻溝後，可能既失去會編排的人，又留下早期 AI 產出的混亂。
人才培訓與知識流失的風險
對談最後聚焦在人。Ebertz 觀察，資深工程師知道該問 AI 什麼、如何把架構塞進指令；資深者給的指示太籠統時，得到的是不知所云的義大利麵程式碼。問題是她不知道該如何教導後輩——她自己也沒被正式教過這件事，結果是既沒教會有效使用 AI，也沒教會不用 AI 該怎麼做。Stiefel 更尖銳地指出，AI 接手的正是過去學徒靠以練功的那類工作，而多數公司目前甚至不再招聘初階工程師，長遠來看相當短視。他還以自身經驗舉例：當年能追查出兩個函式庫因編譯選項不同導致參數傳遞失敗的深層 bug，是因為那時還有人記得這些知識；如今抽象層與虛擬機層層堆疊，舊知識會在快速迭代中迅速失傳。他也提到在 Google Next 聽到「Google 75% 的程式碼由 AI 寫成」的說法，但含義不明——是否包含設定與工具？再對照「系統中約 80% 程式碼是錯誤檢查與輸入處理」的舊統計，自動化的可能只是原本就不重要的部分。
影響與限制
對談給出的實務結論相當克制：約束（constraints）與對自身假設的辨識，是未來開發者最該關注的核心能力。Ebertz 的做法是先讓 AI 產出計畫，再追問「你做了哪些假設」，有時才發現其中有重大錯誤。她也舉例，一次規畫會議之所以空轉，正因約束與要解決的問題不明。至於人才培訓，兩人都沒有答案；Ebertz 指出在資本主義下幾乎沒有公司有動機投資初階工程師培養，Stiefel 則認為大型公司本該有餘裕看長遠，卻尚未看到實際行動。目前多數程式碼仍是人寫的，所以一切尚算容易；當絕大多數程式碼由 AI 產生，轉變會更難。這些限制顯示，AI 能加速產出，卻無法取代對需求、約束與長期影響的釐清。
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