JSNation 很快就要登場了，除了我的演講之外（我會把連結放在留言區，免得第十次用它來洗版你們 😅），還有一些討論室。而且不知怎麼地，我還被邀請參加了兩場。
一般人這時候大概會先停一下，想一想：「我真的有時間嗎？」「這值得嗎？」「我是不是偶爾也該別把自己排太滿？」；但我這種典型的 Sylwia 風格，幾乎是立刻回覆：「喔，聽起來超棒！當然，全部都幫我報名！」😎
於是我最後就進了一個名為「The New Senior Engineer: Builder, Reviewer or Orchestrator?」的討論室。
我的職涯顧問 ChatGPT 一直都會對我說：「Sylwia，拜託把你的人生整理好。而且如果你堅持一次做十件事，至少把內容重複利用一下。」😅 所以與其自己想出所有結論，我想：何不問問 DEV 社群？
但在我問那個大哉問之前——在 AI 時代，資深工程師應該成為什麼樣的人——我覺得還有另一個更有趣的問題要先問：你們在工作中到底是怎麼使用 AI 的？
不是在會議簡報裡。不是在爆紅的 Twitter 貼文裡。不是那種「我的 AI 代理在午休時幫我重寫了 Kubernetes」的故事。我的意思是，真正的工作。真正的專案。真正的團隊。
當然，歡迎你直接跳去留言區聊（你們知道我很喜歡和大家互動 ❤️），但在那之前，先分享幾個我的觀察。
AI 高於一切
至少網路給人的印象是這樣。研討會標題、電子報標題、LinkedIn 預言家。
Matteo Collina 為 Node.js 開了一個 10 萬行的 PR，大家就開始恐慌。
有人在兩週內把整個 React 應用程式重寫成 Svelte，幾十萬個檔案。
Bun 的創作者在一個晚上把它從 Zig 重寫成 Rust，還順口提了一下他那晚也有去約會。（只有我覺得這聯想怪怪的嗎？😅）
一大群代理程式取代開發團隊。代理程式再替其他代理程式開 PR 讓它們審查。一切都自動化了。而在這一切的中間，資深工程師變成某種 AI 牧羊人，偶爾確認一下機器人是不是正往懸崖直直衝過去。
老實說，這既迷人又有點可怕。有時候你會忍不住想：我們是不是該重新考慮職涯選擇，先去報名美髮學校，趁機器人還沒學會這件事之前 😅
但我接著又會停一下，想想：我其實就是在這個產業工作。我認識很多開發者。而現實生活常常看起來……很不一樣。
從興奮到成本優化
我有個朋友在一家超大型科技公司工作。就是那種你一定知道的公司——而且你大概不是喜歡就是討厭它 😄
他們當然很早就開始使用 AI 工具，包括 Copilot。但真正讓情況升溫的，是他們拿到正式的程式碼代理工具之後——我想應該是 Claude Code。
一開始，整間公司都被震撼住了。他們買了最貴的方案，並鼓勵大家大膽使用 AI。如果有人碰到 token 上限，管理層基本上就是說：「別擔心，我們再買就好。這很革命性！」
我朋友剛好正在從零開始建一個新應用程式，老實說——他超愛。產生出來的程式碼量誇張到不行。通常，像這樣的東西要靠整個團隊花好幾個月才做得出來。現在呢？幾天內，大量系統就已經成形了。
而且因為他真的是個非常優秀的開發者，所以他很快就能精準看出 Claude 什麼時候開始完全失控。有趣的是，這常常發生在下午 5 點左右。看來 AI 也想準時下班 😅
但幾個月過後，興奮感開始慢慢消退。結果發現，雖然 AI 有時候 確實能讓開發速度大幅提升，但它絕對不是每次都能做到。
接著第二個驚喜來了：公司真的開始計算這些 AI 使用量到底花了多少錢。突然之間，大家才發現——驚不驚喜、意不意外——無限使用 AI 代理其實一點也不便宜 😄
所以現在開始有了各種限制、最佳化、減少 token 使用量的討論。照這樣下去，也許未來再度雇用實習生反而會變成比較便宜的選項 😂
老實說，我們已經越來越常看到這種趨勢了。Meta 不是也引入了某種「tokenmaxxing」文化，鼓勵人們用更少的 token 並因此獲得獎勵嗎？
最後，聊聊我自己的故事
現在來到我的世界。
一個龐大的國際機構。一艘要花三年才能轉彎的企業巨輪。一個把隱私幾乎當成宗教來看待的地方。所以很自然地，大家在很長一段時間裡都對 LLM 非常懷疑。
但最後 AI 還是進來了，這也讓我覺得這些工具現在幾乎到處都是了 😄
所以：程式碼代理在企業級舊系統中，真的能大幅加速開發嗎？
嗯……這就變得複雜了。
當然，有些工作 AI 確實很有用。簡單的 bug、小功能、樣板程式。但有些任務呢？它就直接崩潰了。
代理程式會讀函式庫程式碼。它會在應用程式裡到處爬。它會搜尋整個半個儲存庫。然後還是什麼都看不懂 😅
有時候我真的得對它說：「也許去看看那個七年前某個初階工程師寫的怪檔案。」或者：「我們的 UI 函式庫有一些很特別的舊系統怪癖，也許往那個方向查查看。」
而且老實說？在這個專案待了 2.5 年之後，很多除錯情境下我就是比 AI 代理還快。
不是因為我比較聰明，也不是因為 AI 沒用。而是企業系統在多年之後，會累積出上下文、歷史、奇怪的決策、部落知識、隱藏相依性，以及架構留下的傷痕。而我擁有這些上下文。AI 通常沒有。
而且我真的懷疑這不是我專案獨有的情況。現在全世界大部分的軟體，都是那些原本沒人預期會活這麼久、卻一路存活至今的企業舊系統，而且還在持續演進 😄
所以也許，我真的會就這樣一路當工程師當到退休。也許我真的不需要去學美髮。
這大概對人類是好訊息，因為我一定會把它做得很糟 😅
但我現在真的很好奇：你們工作中的 AI 使用情況到底是什麼樣子？
百萬行級別的 AI PR？每天跟舊系統搏鬥？token 最佳化？還是完全不同的東西？
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原文出處：https://dev.to/sylwia-lask/how-are-developers-actually-using-ai-at-work-4g9c
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