近期心得＆發現
- 要當成三組人馬
- 以前，客戶規格通常小於實際需求；現在，AI 規格可能大於實際需求。
以前做軟體，通常可以想成兩組人馬：
- 客戶提出需求
- 工程師負責設計與開發
但現在客戶會先使用 AI 產生規格、流程和 UI，合作方式已經改變了。
現在更像是三組人馬同時參與：
- 客戶
- 客戶使用的 AI
- 工程師
可以把 AI 想成客戶請來的一位外部顧問。
客戶先向顧問描述想法，顧問再整理出一份看起來完整的規格。客戶當然會看過，也可能認為整體方向沒有問題，但不一定會注意到每一個小細節。
例如，客戶只是想做一個簡單的訂閱功能，AI 卻可能順手補上一些相關需求
這些功能不一定錯，甚至都很合理。
問題是，它們不一定都是客戶真正需要的功能，也不一定是客戶有意識地做出的決定。
因此，AI 產生的規格不能直接被理解成：
客戶已經逐項確認，而且全部都要實作。
它更像是外部顧問提出的一份完整建議書。
工程師仍然需要判斷哪些內容是客戶真正的需求，哪些只是 AI 為了讓規格完整而補上的建議。
傳統規格通常小於實際需求
以前客戶自己描述需求時，通常只會說出主要流程。
等到真正開始開發，才會發現還有很多問題沒有被定義
客戶寫出的規格，小於實際需要完成的系統。
工程師的工作，是不斷補問、補流程、補例外情況，把規格補到足以實作。
AI 規格可能大於實際需求
AI 出現之後，情況可能完全相反。
AI 很擅長把模糊的想法展開成完整方案。它會根據常見產品、最佳實務和相似案例，自動補上大量功能與細節。
因此可能變成：
AI 寫出的規格，大於客戶真正需要的系統。
這些細節並不是客戶完全沒看過，而是很容易在一份完整的規格裡被忽略。
所以 AI 時代的工程師，不能只問：
規格還漏了什麼？
還要多問一句：
規格裡這些東西，真的全部都需要嗎？
工程師的角色也改變了
以前工程師比較像是幫客戶補齊需求的人。
現在工程師還多了一個角色：幫客戶審核 AI 提出的建議。
有些細節可以直接採用，有些可以忽略，有些需要簡化，有些則必須重新向客戶確認。
因此，現在的合作模式更像是：
客戶提出意圖，AI 展開可能性，工程師負責判斷與裁切。
AI 不是客戶本人，也不是最終決策者。
它是一位很有效率、很會補充細節，但有時會把方案做得太完整的外部顧問。
真正健康的協作方式，是把這三組人馬分清楚。
客戶負責決定真正需要什麼，AI 負責提供可能方案，工程師則負責把規格校正到合理、可行，而且符合目前專案範圍的大小。
以前最大的風險，是規格太小、需求沒有說完。
現在新的風險，則是規格太大、AI 說得太完整。
而工程師的價值，正是在兩者之間，把規格拉回真正需要實作的範圍。
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