前言

AI 工具能快速生成程式碼，讓工程師的工作模式發生了很大改變，它確實能幫助我們更快交付功能，但同時也可能埋下效能或安全上的隱憂。於是，一個新的挑戰浮現：工程師要追求速度，還是花時間確保品質？

本文將從個人選擇與團隊合作兩個角度，聊聊這道「速度 vs. 品質」的抉擇題，看看 AI 程式碼到底幫了誰，又考驗了誰。

 

個人的抉擇：快，還是穩？

AI 代碼讓工程師能比以往更快完成任務，很多人因此傾向「先交付再說」，這樣的做法短期內看似效率驚人，但風險往往被忽略：效能可能不穩定、bug 可能在未來爆發，甚至修復難度會比一開始就做好更高。

另一種做法則是選擇「穩扎穩打」，花時間檢查、重構，甚至重新設計，雖然短期內進度顯得較慢，但長遠來看，卻能大幅降低維護成本，避免團隊掉入技術債的陷阱。

這就像是一道選擇題：你要交一份快但不一定穩的成果，還是做一份可靠但需要更多時間的程式？

你的選擇是什麼？

如果換作是你，會選擇「快交付」還是「深度驗證」？這正是 AI 時代下，每個工程師都需要面對的責任邊界，而你的選擇也會影響你參與專案的產品。

 

團隊的挑戰：如何找到平衡？

對團隊來說，速度與品質往往代表兩種不同的價值觀。

• 有些人強調速度：「能跑就好，先讓產品上線，之後再調整。」
• 有些人則強調品質：「程式碼必須能經得起考驗，否則交付再快也只是短暫的勝利。」

這種差異在 AI 程式碼時代變得更明顯，因為 AI 讓「快」變得前所未有的容易，但「穩」卻需要更多驗證與時間投入。

 

為了快，卻慢了：一次錯誤的迭代案例

在快速迭代的軟體開發中，交付速度一直是產品負責人關注的指標之一，尤其在 CMoney，快速決策與快速迭代是日常文化。

有一次，我們在做一個「1～10 驗證市場的產品」，在這個階段中，快速迭代和即時數據是最重要的，因為產品負責人需要根據數據來判斷產品該往哪個方向走。

當時團隊為了趕進度，只使用 AI 生成的程式碼做了簡單測試後就直接上線。表面上功能看似沒問題，但實際上關鍵數據完全收不回來，結果導致產品負責人無法取得決策依據，整個產品延後了好幾天，才能重新補上功能並拿到完整數據，連帶影響了後變得計畫與進程。

 

另一個 Vibe Coding 的警示案例

最近在 Vibe Coding 社群中，有一個討論度很高的事件：一位開發者做了一個 AI 應用，介面上讓使用者輸入自己的 AI 權杖（API Key 是指存取 AI 功能的代碼，同時也用來記錄並計算使用費用，因為許多 AI 功能需要付費），但實際程式寫錯了，沒有用到使用者自行輸入的權杖，而是直接調用作者本人的。

結果，使用者以為在用自己的帳號，實際上卻是讓開發者的帳號在默默付費，結果短短時間內造成開發者的 AI 帳單暴增，最後只能緊急下架程式。這件事引發很多討論，也提醒大家：AI 工具不只是速度與功能的挑戰，背後還有責任與成本的風險。

 

CMoneyer 怎麼選擇？

2025年初，當 AI 工具如雨後春筍般出現時，團隊也面臨了兩難：

保守派說：使用 AI 會不會讓品質下降，服務不穩定？

積極派說：不使用 AI 會讓公司失去競爭力，很快地被市場淘汰。

面對這個分水嶺，公司決定擁抱 AI，但是不躁進。為了讓 AI 真正創造價值，公司成立了跨部門的 AI 工作小組，由各部門派專人，投入大量時間做實驗與探索，找出 AI 如何真正改善與加速工作流程，為產品與用戶更快地帶來價值。

對工程團隊來說，AI 的影響尤其深遠，我們不只使用 AI 工具來輔助開發，更重視 code review 與經驗分享。

• 透過 code review 把關 AI 生成的程式碼，確保品質。
• 透過分享，讓團隊逐漸摸索出 AI 的最佳使用方式，提升產出的精準度。

經過一段的嘗試，團隊有一個重要的共識：AI 是很強大的助手，但是工程師必須當駕駛員，精確的掌控 AI，而不是當乘客，AI 給了什麼就用什麼。

具體來說，工程師的基本要能：

• 要能夠清楚的知道想要什麼，讓 AI 快速實現。
• 要理解 AI 產生的代碼，確保每一行都符合需求
• 要確保標準不走樣，維持代碼的品質與可迭代性

 

結論：AI 放大了選擇的後果

AI 不會幫你做選擇，它只是把「快」變得更快，把「不穩」放大得更明顯。最終，工程師和團隊要回答的問題仍然是：你們要優先速度，還是優先品質？

這不只是技術上的選擇，也是職場價值觀的體現。這沒有標準答案，只有最適合當下團隊的選擇，真正重要的是：你是否能清楚理解自己為何這樣選，並承擔背後的代價。