🔧 阿川の電商水電行
AI 能寫程式碼，但它造不出軟體
最近，我收到越來越多這樣的消息：陌生人發來一段 AI 生成的程式碼，問「能幫我把它變成產品嗎？」
發信人往往是律師、銷售、醫生，甚至咖啡店老闆。他們沒寫過一行產品程式碼，卻用 AI 工具在週末拼出了能運行的 demo。介面亮眼、互動順暢、功能看似齊全——至少在本地機器上是這樣。
然後，他們卡住了。卡在「上線」兩個字上。
於是他們滿世界找技術合夥人、CTO、外包團隊，願意用股權、現金、分成換一個承諾：把這個玩具變成生意。
這讓我反復問自己——如果 AI 真能取代軟體工程師，為什麼這些人還需要我們？
答案很簡單：關鍵在於：AI 會寫程式碼，但它不那麼會構建軟體。
這是我花了大量時間用 AI 輔助編程、看了無數演示後得出的結論。
圈內有句老話：寫程式碼容易，軟體工程難。
大語言模型已經能自動化「大量寫程式碼」的工作。像 GPT-5 這樣的模型（這裡指未來更強的模型），在解決定義清晰、獨立的小問題時，成功率相當高。
但「寫程式碼」本身不是大多數程式設計師拿工資的真正原因。構建一個能正式上線的 App，那不叫「寫程式碼」，那叫「軟體工程」。
當你試圖把「演示版」變成「真正的產品」時，「寫程式碼」就升級成了「軟體工程」——這正是那些人帶著項目來找你的原因。
我其實也不太清楚為什麼 AI 目前還無法「構建軟體」。
也許這和工作的本質有關。當你以寫軟體為生時，核心任務是處理「複雜性」。一個普通的線上產品，可能只是做一堆簡單的事。真正的挑戰是：如何讓成百上千件簡單的事同時不出錯地運行，並讓整個系統保持可維護性。
換到 AI 的話題下：演示一個「功能」是一回事；用一種支持集成、擴展和長期可維護的方式「構建」這個功能，則完全是另一回事，難度天差地別。
當你點開那些人發來的程式碼時，你會發現，所謂的「讓 App 生產就緒」，真正的意思是「把這些程式碼全刪了，從頭重寫」。
這清楚地說明了我們在 AI 發展上目前所處的階段。
程式碼 ≠ 軟體
寫程式碼從來不是軟體工程里最難的部分。把明確定義的小任務拆成函數、補全語法、跑通單元測試——今天的 AI 已經爐火純青。你給它一個 user story，它能吐出結構清晰、類型標註、測試覆蓋的程式碼，速度比大多數初級工程師快十倍。
但軟體不是程式碼的堆疊。
軟體是一座城市：
- 有下水道（錯誤處理、日誌、監控）
- 有供電系統（部署、擴容、降級）
- 有消防通道（安全、合規、審計）
- 有城市規劃（架構、分層、演進路徑）
AI 能給你蓋一棟漂亮的別墅模型，3D 渲染、燈光效果、VR 漫遊一應俱全。
可它不會告訴你：地基能不能扛台風？消防通道夠不夠寬？那些找上門的人，拿來的正是這種「模型房」。
運行在 localhost:3000，依賴本地 SQLite，硬編碼 API key，錯誤直接 console.log。它能演示，卻經不起風吹雨打。
複雜度管理，是人類的專屬能力
軟體工程的核心不是「寫」，而是「管」——管理複雜度。
一個生產系統往往由幾百個「簡單」模組組成。單獨看，每個模組都平平無奇：用戶登錄、庫存扣減、消息推送。
但要讓它們同時跑起來，還要滿足：99.99% 可用性、峰值 10 萬 QPS、數據最終一致、支持多地區部署、平滑升級不掉單、出錯秒級回滾、成本控制在預算內；這是幾百個「簡單」必須同時滿足的約束條件。
AI 能解決其中一個，卻無法同時滿足全部——因為它缺乏「整體觀」。
它不知道：這個快取失效策略在雙十一會引發雪崩、這個資料庫索引在數據傾斜時會鎖表、這個第三方 SDK 在 iOS 18 上會閃退；這些知識不在訓練數據裡，而在無數次深夜排障的肌肉記憶裡。
AI 是超級實習生，不是建築師
把 AI 想像成一個頂尖的實習生：
你讓它實現「用戶上傳頭像」，它會給你一個完美封裝的函數。但它不會問：圖片要不要壓縮？存儲用 S3 還是 CDN？熱點怎麼快取？違規內容怎麼審核？
這些不是「程式碼問題」，而是「系統問題」。
它們橫跨產品、運維、安全、財務、法務多個領域。AI 缺乏跨部門的上下文，也沒有權衡利弊的能力。
門檻沒有降低，只是前移了
AI 把「寫程式碼」的門檻拉到幾乎為零，卻把「定義問題」的門檻抬高了十倍。
過去，想法 → 程式碼的鏈路被技術能力卡住。
現在，想法 → demo 只需一個週末。但 demo → 產品的鏈路，依然被複雜度管理卡死。
那些非技術創始人用 AI 跳過了第一道關卡，卻撞上了第二道更高、更硬的牆。他們需要的不是「會寫程式碼的人」，而是「能把複雜度轉化為可持續系統的人」。
未來的分水嶺
AI 不會取代軟體工程師，但會重新定義這個職業。
未來的頂尖工程師不是寫最多程式碼的人，而是：
AI 會成為他們的超級槓桿：
但槓桿再長，方向盤還得握在人手裡。
扛得住這些的，從來不是 AI，而是人
是那些深夜兩點半，把螢幕亮度調到最低、環境漆黑一片、卻還要跟 bug 死磕到底的程式設計師。
可大多數顯示器根本不懂你們。
它們只知道「亮度越高越好」，卻不知道程式設計師最怕螢幕反光、藍光刺眼、程式碼顏色分不清。
所以明基做了全球第一台真正為程式設計師設計的顯示器——RD 系列。
我是一個用了十幾年顯示器的程式員，也是深度 AI 編程黨。今天聊聊我這一周每天對着它敲程式碼、看文檔、熬夜改 bug 的真實感受。
先說結論：如果你每天對著電腦超過 8 小時，尤其是寫程式碼、搞演算法、做 AI、玩多機切換，明基 RD 系列真能讓你舒服到起飛。我入手的是 RD280U（28 英寸 3:2 4K），還有 RD320U（31.5 英寸）。真實感受就是——終於不用再忍受 16:9 的「扁平地獄」了。
為什麼 3:2 這麼香？
明基的編程模式不是隨便調個參數，而是真正把「深色 IDE + 長文閱讀 + 夜間護眼」這三件程式設計師最在乎的事一次性解決到位。
我平時一邊用 TRAE 寫程式碼，一邊 Chrome 開十幾個標籤看文檔。以前 16:9 螢幕一屏最多看 40 行程式碼，滾動到吐。換了 3:2 之後，一屏能看 80 行！沒錯，垂直空間直接翻倍。改 bug 的時候，上半屏看報錯堆，下半屏直接改程式碼，完全不用來回滾動，效率肉眼可見地提升。更別提閱讀 PDF 論文、看 API 文檔，簡直是降維打擊。
然後是護眼，這才是讓我最滿意的部分。
下圖是明基的「抗反射」效果（強燈光下對比）：
左為明基顯示器，強光照射下依舊字體清晰，右為我的普通顯示器，強光照耀下不太可見字體。
RD 系列的面板做了特殊 AG 濾光層，螢幕表面是非常細膩的霧面，不是普通顯示器那種一看就有顆粒感的粗糙磨砂。我在屋頂燈和小燈全開的情況下，對著螢幕完全看不到燈泡的倒影！用其他顯示器，晚上開燈寫程式碼，螢幕裡全是燈光和自己的倒影，難受得要死。
無論白天陽光多耀眼，晚上燈光多亮，螢幕都乾淨得像一塊毛玻璃。再加上 95% P3 廣色域 + 專業級色準（ΔE≤2），我偶爾調調 AI 生成的圖片、做做 Keynote，顏色準得一批，不用額外調校。
關於夜間碼字和碼程式碼，我目前重度依賴的組合：
編碼模式（暖色溫 + 超低亮度，晚上 12 點寫程式碼也不刺眼）
MoonHalo 背光（這才是神器）
MoonHalo 是 RD 系列背部的環形背光燈，可以單獨開關和調亮度。晚上關了大燈，只開 MoonHalo，螢幕背後有一圈柔和的偏暖光，既不會眩光，又能讓眼睛在明暗交界處不那麼疲勞。
我現在晚上寫程式碼的儀式感就是：關燈 → 開 MoonHalo → 進入心流狀態。
還有 DisplayPilot 2，徹底治好了我的折騰強迫症。
DisplayPilot 2 核心作用有這些
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一鍵切換顯示器預設模式：通過這個應用直接在電腦上點一下，就能秒切編程模式、閱讀模式、低藍光、sRGB、P3 等十幾個專業模式，比在顯示器按鍵上翻菜單快十倍。
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場景快捷鍵（最爽的功能）
- 可以把「應用 + 畫面模式 + 亮度/色溫 + MoonHalo 背光開關」打包成一個場景。
- 我自己常用的：TRAE → 編碼模式 + MoonHalo 開
- 深色 IDE 模式 + 亮度拉到最低，一秒切換，不用摸顯示器按鍵，告別難用的顯示器設置按鍵，快速切換場景，真實提效。
- MoonHalo 背光燈單獨控制：軟體裡可以獨立開關和調亮度/色溫，不用去摸顯示器背後的實體按鍵。
簡單來講，DisplayPilot 2 把 RD 系列顯示器所有高級功能從「顯示器按鍵深層菜單」解放到了「鼠標一點/鍵盤一按」。再配合 KVM 一起用，真的能把多設備工作效率拉高一個 level。
最後說一下我最在意的東西——支架和接口。
RD 系列的支架是我用過手感最好的顯示器，升降、旋轉、豎屏一氣呵成，阻尼感滿分。接口更是強大：90W 反向充電 Type-C × 2、HDMI、DP、KVM 專用 USB-B hub，擴展性無敵，完全不用專門買擴展塢。
寫到這裡，我現在看著螢幕都覺得舒服。
如果你也是程式黨，真的可以閉眼入明基 RD 系列。
我只是……以前的顯示器太難受了，現在終於解放了。
用過之後再回到普通顯示器，感覺就像從機械鍵盤回到薄膜鍵盤——不是不能用，是實在回不去了。
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