AI 正在快速取代大量實作細節。
Controller、CRUD、資料轉換、Framework wiring，這些程式碼仍然重要，但越來越適合交給 AI 完成。工程師真正稀缺的能力，開始往更高層移動：
- 系統有哪些狀態？
- 商業規則如何轉換狀態？
- 哪些條件永遠不能被破壞？
- 最後應該留下什麼結果？
因此，我現在會把注意力集中在兩個地方。
1. 讀 FP Tests，確認系統想做什麼
Functional Core 不碰資料庫、HTTP、Session 或外部服務。
它只負責：
Input → State → State → Output因此，好的測試本身就是可執行規格。
透過 tests，我可以直接理解：
- 折扣如何計算
- 規則執行順序
- 哪些商品參與活動
- 哪些 invariant 必須成立
- 每個情境應該得到什麼結果
比起閱讀大量實作，我更在意型別、狀態轉換與測試案例。
2. 實際操作，確認系統真的做了什麼
FP tests 只能證明核心邏輯正確，不能保證整個應用程式接線正確。
Controller 可能傳錯欄位，Mapper 可能漏資料，Transaction 可能沒有正確完成。
所以我會直接操作系統，再檢查：
orders
order_items
order_adjustments
payments資料庫是系統最後留下的事實。
只要輸入正確、核心規則正確，而且最終資料也正確，中間大量可替換的實作細節就不必逐行閱讀。
白箱核心，黑箱外殼
我的做法可以概括為：
Functional Core
→ 讀型別、規則與 tests
Imperative Shell
→ 實際操作、檢查 DB 與 side effects核心必須能被理解，外殼必須能被驗證。
AI 負責展開中間的實作，人類負責定義語意、約束與結果。
結語
我讀測試，確認系統想做什麼。
我看資料庫，確認系統真的做了什麼。
這不是放棄閱讀程式碼，而是把有限的注意力，集中在語意入口與事實出口。
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