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AI 讓開發快 10 倍，但這 3 個陷阱讓 89% 的時間白費了

近年來，AI 自動生成程式碼的技術爆發，我們幾乎每天都能看到這樣的故事：
「沒有程式背景，一下午就做出一個 APP 上架！」

甚至麥肯錫（McKinsey）的研究也指出：透過 generative AI，開發者在不同任務上的效率可提升 10% 到 50%，在某些情況下甚至加速接近一倍。
👉 McKinsey & Company, 2023

聽起來非常夢幻，對吧？
但現實世界卻沒有那麼單純。AI 的確讓「寫程式」這一步比以往快了許多，但軟體專案最終能不能成功，從來不只是程式碼能不能跑而已。
以下三個業界真實案例，帶你看看——AI 的高效率背後，隱藏著哪三種致命陷阱。

陷阱一：做了很多功能，卻沒有與真實商業價值掛鉤

📍 案例：某消費型平台的「功能爆炸」 disaster

背景

  • 產業：消費型網站
  • 團隊規模：中型團隊（6–10 人）
  • 時間軸：2–3 個月衝刺期

公司高層一次給出一張「功能願望清單」，希望在平台上加上一堆看起來很酷的功能：

  • 會員分級系統
  • 個人化推薦引擎
  • 多語言切換
  • 社群整合功能
  • 視覺化互動體驗

團隊也很爭氣，用 AI 輔助工具很快地把這些功能都做出來。 進度看似順利，大家都鬆了一口氣。

但問題在後面才浮現：

  • ❌ 需求單位太忙，根本沒時間逐項驗收
  • ❌ 功能越多，反而讓驗收變得更難
  • ❌ 沒人用過，也沒人敢保證這些功能真的有價值
  • ❌ 上線後發現，80% 的新功能使用率不到 3%

結果就是：東西做了一大堆，但沒人敢說它是「對的」。

💡 問題根源：AI 只加速了 11% 的環節
根據一篇 Medium 的分析文章指出，工程師每天真正花在寫程式上的時間平均只有 11%（約 52 分鐘），其餘時間都用在開會、debug、溝通與確認需求上。
👉 Developers spend only 11% of their time coding – Medium


也就是說：AI 加速的其實只是這 **11%** 的環節，但剩下那 **89%** 的「溝通與驗收」仍然是瓶頸。 當這些環節沒跟上時，AI 帶來的加速反而可能造成系統性壓力。

陷阱二：漂亮的房子，沒有地基

📍 案例：新創團隊的「效能災難」

背景

  • 產業：企業軟體服務
  • 團隊規模：小型技術團隊（3–5 人）
  • 時間軸：3–4 週 MVP 開發

團隊根據客戶需求，用 AI 很快生出一個 demo：

  • 介面漂亮，使用現代化 UI 框架
  • 功能完整，核心業務流程一應俱全
  • 測試資料跑起來一切正常（少量假資料）

但一旦把真實資料灌進去（數千筆真實業務資料），問題就來了：

  • ⚠️ 頁面載入從 0.1 秒 → 20 秒
  • ⚠️ 資料庫查詢沒有建立索引
  • ⚠️ 前端一次性載入所有資料，沒有分頁
  • ⚠️ AI 生成的 SQL 使用了 N+1 查詢

最後後端重構、資料庫重寫、前端改用虛擬滾動，又多花了一個月才解決。

💡 更大的隱憂：安全性
除了效能問題，還有更大的危機。
Veracode 在 2023 年的研究中發現：近一半（約 45%）的 AI 生成程式碼包含已知安全漏洞。
👉 VERACODE – AI-Generated Code: A Double-Edged Sword for Developers

常見問題包括：SQL Injection、XSS、敏感資料未加密、權限控管邏輯錯誤。
換句話說，AI 生出來的東西「能跑」，但未必穩定、也未必安全。
這就像用 3D 列印蓋十層樓，一天蓋完；看起來很快、很厲害，但如果沒打地基、也沒工程師檢查結構，一遇到壓力就可能垮塌。

陷阱三：完美執行錯誤的方向

📍 案例：企業系統的「需求誤解」

背景

  • 產業：企業級應用系統
  • 團隊規模：混合團隊（8–12 人）
  • 時間軸：3–5 個月第一階段交付

這個狀況，或許是最可怕的。方向錯了，AI 只是幫你更快地走向懸崖。


客戶要求：「依不同客戶顯示不同畫面風格」 團隊理解成： - 可以調顏色（theme color） - 換 logo - 改字體樣式（font family）

於是用 AI 快速建立了一套主題系統，還做了視覺化的編輯器。開發進度超前，demo 看起來很專業。
但客戶真正要的是：

  • 整個畫面結構可以變化
  • 某些客戶的選單要藏起來
  • 部分功能需要完全隱藏
  • 甚至整個導航邏輯都要不同

結果：前期所有開發方向全錯，花了不少時間，客戶一看卻說：「這不是我要的。」

💡 方向錯誤的成本有多高？
IBM 的研究指出：

這不只是技術成本，更是溝通與信任的成本。
**AI 會讓你「更快執行」，但並不會幫你「確認方向」。**而當方向錯了，速度越快，代價就越高。

💡 AI 時代的 3 個避坑技巧

那該怎麼辦？我整理了三個實際可行的方向，讓你在高速的 AI 專案環境中，保持穩定與清醒。

▶︎ 技巧一：先確認再動手 — 用原型驗證方向

核心做法

  • 在開發前，用簡單原型 / 繪圖和需求方確認方向

為什麼重要

  • 避免錯誤方向被高速放大

實戰 Checklist

  • 在寫任何一行 code 前，先用原型工具做出可點擊原型
  • 讓需求方「實際操作」原型，而不是只看靜態圖片
  • 記錄 3–5 個「如果……會怎樣？」的情境測試
  • 得到明確的「對，就是這樣」回應後再開始開發

▶︎ 技巧二：把省下的時間用來打地基

核心做法

  • 把 AI 節省的時間投入壓力測試、資料驗證、架構優化

為什麼重要

  • 提升穩定性與可維護性

實戰 Checklist

  • AI 生成 code 後，立刻用安全掃描工具檢查漏洞
  • 用真實數據量（至少 1,000 筆）測試效能
  • 建立至少 3 個關鍵路徑的自動化測試
  • 設定效能 baseline：頁面載入 < 2 秒、API 回應 < 500ms

▶︎ 技巧三：小步快跑，持續驗收

核心做法

  • 不要一口氣做完全部，先做少量功能試驗

為什麼重要

  • 減少風險，能早期攔截錯誤

實戰流程（示例）

  • 第 1 週：做 1 個核心功能 → 驗收 ✓
  • 第 2 週：做 2 個相關功能 → 驗收 ✓
  • 第 3 週：整合測試 → 小範圍上線
  • 第 4 週：收集回饋 → 調整方向

實戰 Checklist

  • 每週至少 1 次 demo 給需求方
  • 用「可以上線嗎？」標準檢視每個功能
  • 建立「功能開關」機制，隨時可以關閉有問題的功能
  • 用測試機制驗證新功能的實際價值

🚀 延伸觀點：AI 不只是加速器，也能成為「輔助煞車系統」

很多人提到 AI 都想到「加速」，但其實它也能成為幫你確認方向的工具。

AI 在原型階段的潛力
AI 可以在幾小時內生成互動式雛型，讓使用者或需求方更早「看到真實畫面」並即時回饋。這不只是快，而是能在需求確認階段就避免後期重工。
例如 ProductTalk 的團隊分享，他們用 AI 原型工具，一天能測出 5 種不同流程，讓決策更快更準。
👉 ProductTalk – How AI Prototyping speeds up validation

AI 也能幫我們打地基
AI 不只是會「生程式碼」，它其實能幫我們：自動生成測試案例、偵測安全漏洞、輔助程式碼審查、建議效能優化方向。
最新研究（如 DeVAIC, 2024）顯示：結合 AI 自動化分析與人工審核，可以在不增加時間成本的情況下，大幅降低安全漏洞率。
👉 arXiv – DeVAIC: Detecting Vulnerabilities in AI-generated Code

另一篇研究也指出，AI 輔助的靜態程式分析（SAST） 能以更低誤報率檢測漏洞，比傳統掃描器更有效。
👉 ResearchGate – The Impact of AI-Assisted Code Generation on Software Vulnerabilities

所以，與其害怕 AI 造成的風險，不如學會用它來降低風險。
AI 可以讓我們更快地「做對的事」，也可以幫我們「早點發現錯的地方」。

結語：AI 加速了某些環節，但我們該思考整體的順暢度

AI 寫程式的時代已經來臨，這是不可逆的大趨勢。
但它只是「加速器」，不是「萬靈藥」。

真正讓專案成功的，永遠是那群能把關、驗收、決策、協作的人。少了這些角色，再快的產出也可能變成災難。

記住這三個核心原則：

  1. 速度要配合驗證節奏 — 不要讓產出速度超過驗收能力
  2. 地基比外觀重要 — 效能、安全、可維護性不能犧牲
  3. 方向對了才加速 — 用原型確認方向，再用 AI 加速執行

在這個被速度放大的時代，唯有清楚掌握方向、節奏與風險，你才是那個真正「握緊方向盤」的人。

🔗 參考資料

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