▲工程師分享實務做法防止過度依賴 AI。（圖／取自免費圖庫Pixabay）
記者吳立言／綜合報導
隨著生成式 AI 工具快速進入工程師日常工作流程，近期在社群平台上出現一種反思聲音：部分使用者認為，長期依賴 AI 輔助產出內容，可能反而降低了對成果本身的理解程度。這類討論在軟體工程師社群中特別受到關注，有工程師指出，雖然 AI 能快速產生可運作的程式碼，但自己未必能清楚說明每一次修改的理由與影響。
針對這項疑慮，一名任職於 Notion 的工程師 Geoffrey Litt 分享他在實務上的做法。他表示，在接受任何由 AI 代理產生的程式碼變更之前，會先要求 AI 為該次修改設計一組「理解測驗」，並強調必須在不看答案的情況下自行作答，確認自己確實理解後，才會將程式碼合併或提交。
Geoffrey Litt 公開測驗題型，內容聚焦在理解與判斷，而非語法細節，實際題目範例如下：
「這次程式碼為什麼需要修改？原本的寫法會造成什麼問題？」
「這次為什麼需要同時修改兩個檔案？它們在系統中各自負責什麼功能？」
「如果只修改其中一個部分，另一個維持原狀，實際會發生什麼狀況？」
「這項改動可能影響哪些功能或使用情境？是否存在潛在風險？」
「除了目前這種寫法，是否還有其他實作方式？為什麼這次選擇這個方案？」
「如果這次修改上線後出現問題，最安全的回滾（Rollback）方式是什麼？」
他指出，若無法清楚回答上述問題，即代表對程式碼的理解仍不完整，便不會接受該次 AI 產出的修改。這種做法的目的，是避免在不清楚背景與後果的情況下，僅因程式「可以正常運作」就直接採用。
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— Geoffrey Litt (@geoffreylitt) January 23, 2026
實際嘗試這套流程的開發者也表示，透過「先回答問題、再提交程式碼」的方式，能有效降低對 AI 的被動依賴，同時迫使自己重新檢視程式架構與邏輯關係。在 AI 協助開發逐漸成為常態的情況下，這類做法也被視為一種在效率與理解之間取得平衡的實務選擇。
