避重就輕的程式智能體：為何AI 總愛走「捷徑」？ 核心問題：治標不治本 AI 模型在面對程式碼問題時，通常會優先選擇最簡單的解決方案。 案例分析：當使用者回饋「頁面表格載入緩慢」時，AI 可能會建議在前端新增骨架螢幕或增加快取。 · 表面結果：問題看起來解決了，頁面載入確實變快了。 · 實際隱憂：真正的根源可能是一個低效率的SQL 查詢。 潛在風險：技術債的累積如果盲目採納AI 的「捷徑」方案，會帶來長期的負面影響： · 複雜度增加：引入快取等機制會增加系統的複雜度，且容易引發快取失效等由於狀態不一致導致的Bug。 · 技術債：這些「創可貼」式的修復不斷疊加，會讓程式碼庫越來越難維護。 · 誤導未來：未來的AI 智能體在閱讀程式碼時，會誤以為這些低效的實現是“正確範式”，從而形成惡性循環。 因應策略為了避免這種情況，作者提出了幾點務實的建議： · 強迫尋找根因：優化你的提示字。不要只說“修復它”，而要明確指令：“徹底幫我找到問題的根本原因，直到你有信心找到源頭為止，然後再動手修復。” · 利用領域專家經驗：讓熟悉特定代碼區域的資深工程師制定規則和指南，幫助AI 規避已知的陷阱和邊緣情況。 · 增加算力投入：運行多個專門的智能體進行交叉驗證和深度分析。雖然這會增加短期成本，但相比於清理長期累積的技術債務，這仍然是划算的。 未來展望作者對未來持樂觀態度。隨著模型能力的提升，AI 將具備更強的深度思考能力和內在知識，能夠主動識別並預防這類「短視」的修復方案。屆時，解決問題的效率將更取決於程式碼庫的規模和算力的投入。 閱讀原文
