隨著AI Coding Agent 能力不斷增強，對軟體工程師的要求也越來高，是的，不是不需要，而是需要且要求更高了。 之所以要求變高，主要體現在前面的Spec 和後面的Review。今天看到@DataChaz 推薦的SonarQube，用來做自動化程式碼分析，包括功能、效能和安全性，這個方向不錯，在Code Review 中把基礎流程自動化完成，工程師來檢查最終結果，給出評審結論並執行。 而SonarQube 新推出MCP Server，把SonarQube 的靜態程式碼分析能力直接整合到AI Coding Agent 中，實現“程式碼品質檢查無縫嵌入編碼環境”，這又進一步提升了使用效率，不用再切換到網站看分析結果。 Wargnier 引用的Google 2025 年DORA（DevOps Research and Assessment）報告的數據也很能說明問題： · AI 使用率成長90%； · 但bug 增加9%； · 代碼審查時間增加91%； · PR 規模增加154%。 問題在於：AI 讓程式碼產生更快，但驗證程式碼品質的環節跟不上。 MCP Server 正好提供即時、可靠的驗證，支援更快的「編寫→ 檢查→ 修復」循環。 MCP Server 的主要優勢· 即時掃描：直接在IDE 內觸發SonarQube 檢查； · 即時回饋：幾秒鐘內顯示安全性、可靠性、可維護性問題； · 平滑切換：只需在需要深入查看時跳到SonarQube 儀錶板； · 消除切換成本：不再經常切換標籤頁或視窗； · 適配AI 工作流程：SonarQube 的成熟規則引擎與AI 編碼無縫結合。
