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以工程經理與資深工程師的視角，探討大廠與初創公司的挑戰,以及與 Anthropic、Cursor 等 AI 公司工程師，與 Google、Amazon 等大廠工程師，以及多位資深工程師的對話，從中歸納 AI 工具的使用狀況與發展趨勢。

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一、兩極現象

樂觀派觀點：AI 企業高管的話語

許多 AI 基礎設施公司高管發出過類似預言：

• “Anthropic 的 CEO 表示未來一年所有代碼都將由 AI 生成”（Inc Magazine，2025 年 3 月）。
• “微軟 CEO 稱 AI 目前可編寫約 30% 的公司代碼，部分項目代碼將完全由 AI 生成”（Tom’s Hardware，2025 年 4 月）。
• “Google 首席科學家預測 AI 在一年內可達初級程序員水平”（Business Insider，2025 年 5 月）。

這些言論常伴隨著樂觀預期，但它們往往來自擁有 AI 產品并希望推動銷售的公司。

悲觀派觀點：開發者的失望

開發者社區不乏 AI 工具失誤的案例：

• 一位工程師使用名為 Devin 的工具錯誤生成代碼，導致 PostHog 產生數百萬無效事件，造成約 733 美元損失。
• GitHub Copilot Agent 在 .NET 代碼庫的公測版中出現大量錯誤，生成不通過的單元測試，導致微軟工程團隊放棄相關 pull request。

這些事件表明現階段 AI 工具仍不夠可靠。

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二、AI 開發工具初創公司

這些公司的工程團隊強烈 Dogfood 自家產品：

• Anthropic：內部 90% 的 Claude Code 源碼由 Claude Code 編寫。據稱 Sonnet 4 與 Code 的推出，使使用量大增，并顯著提升開發效率（“雙倍甚至十倍”）。
• Windsurf：約 95% 的代碼使用其代理 Cascade 與標簽頁自動補全完成。
• Cursor：估計 40%–50% 的代碼來自 Cursor，團隊成員每天都在使用。

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三、大廠狀況

Google

Google 構建了緊密集成的工具鏈，包括 Borg、Cider、Critique、Code Search、Gemini LLM、NotebookLM 等。多名工程師表示：

• 通過謹慎部署 AI 功能，逐步建立信任。
• 許多組織內部正在嘗試 AI 項目，并為有潛力的項目持續投入資源。
• SRE 團隊預計將迎來代碼量增長 10 倍的挑戰，包括代碼審查、部署、BUG 管控等也需倍增。

Amazon

Amazon 推出了多款 AI 工具：

• Amazon Q Developer：相當于 Copilot，現已進入 Pro 級，支持單文件場景、Java 特征，使用 AWS Bedrock 和 MCP 插件。
• Claude Sonnet：用于撰寫 PR / FAQ 文檔、自評、績效評估。
• MCP 架構與其 API-first 文化高度契合，使得各類內部工具都可被代理調用，提高自動化協作能力。
• 多數團隊已接入 MCP，用于 Wiki、票務系統、Quip、CLI 等，從而鏈式自動化工作流。

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四、AI 初創企業（非開發工具）

• incident.io：該團隊高度依賴 Claude Code、Cursor、Granola 等工具，通過 Slack 匯報經驗，持續優化代碼風格與架構一致性。
• 某生物科技公司：雖然嘗試過 AI 工具，但發現其效果不如提升開發環境工具（如 high?performance Python 庫、ruff linter 等），因而多數 AI 工具“未貼合”其復雜軟件開發需求。

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五、資深工程師的看法

• Armin Ronacher（Flask 創始人）：從懷疑轉為信任，稱 Claude Code 可在命令行執行反饋，是決定性轉折因素。
• Peter Steinberger（PSPDFKit 創始人）：發現工具提升與定價使得他重新熱愛編程，并認為產出提升 10–20 倍。
• Birgitta B?ckeler（Thoughtworks 董事工程師）：認為 GenAI 是一種橫向創新，可更自然地指令驅動各層級抽象。
• Simon Willison（Django 創始人）：實驗證明“編碼代理”已產生實際效果，通過循環執行編譯、測試、linting 等操作，能夠完成開發任務。
• Kent Beck（XP 與 TDD 提倡者）：表示 52 年生涯中體驗到的最具樂趣的編程時期。
• Martin Fowler（思維與重構大師）：稱 LLM 將帶來與從匯編語言轉向高級語言相似的抽象革命，但它們是非確定性的工具，顛覆傳統編程范式。

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六、未解之問

1. 為何創始人與 CEO 更樂觀？ 高層多為推動者，關注傳播與投資潛力。
2. 開發者普及程度如何？ DX 研究顯示：50% 的開發者每周使用 AI 工具，“頂級”公司比例達 62%。
3. AI 節省時間多少？ 開發者平均每周節省 4 小時（約占 40 小時工作周的 10%）；這一數據與 Google CEO Sundar Pichai 的預估相符。
4. 為何團隊層面尚未高效？ AI 主要提升個體編碼速度，但團隊層面需強化代碼審查、測試、部署等流程協同，且方案落地需時間。
5. 為何很多開發者未立即上手？ Simon Willison 觀察指出，一味理解 LLM 運作機制反而成為阻礙，反而輕觸試用更有效。

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總結

• AI 開發工具初創公司 與 大廠內部工具 推動技術前沿，已普遍 Dogfood 自家產品。
• AI 相關初創公司 雖高度嘗試，但效果不一；有些領域如高性能計算樣受益更多。
• 資深工程師們 多從懷疑轉為熱情，認為工具如 Claude Code、Cursor 等已帶來革命性轉變。
• AI 工具雖仍有不穩定與流程整合問題，但已經具備可用性與生產力提升潛力。
• 實驗價值顯著，建議嘗試多種工具（如 Claude Code、OpenAI Codex、Gemini CLI、Amazon Q CLI、Cursor、Windsurf、VS?Code + Copilot、Aider、Zed 等），這類工具將在未來幾年內與 IDE、Git 同級成為“開發標配”。

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結語：如 Kent Beck 所言，如今“一切成本結構已被重構”，開發者正處在 AI 帶來變革的風口，只要主動嘗試，就能在這一時代收獲創新的紅利。