我找了一位「Prompt 工程師」來寫前端，結果專案差點崩了
> 上個月團隊擴編，我面試了一位特別「潮」的候選人。他說自己不用手寫程式，全靠 AI 生成，自稱「Prompt 工程師」。我覺得挺新鮮，就把他招進來了。結果一個月後，他負責的模組上線，三天內就爆出十幾個 bug。我打開他的程式碼，愣住了：一個函式兩百行，重複邏輯到處都是，沒有錯誤處理，沒有型別定義。效率確實高，一天產出是我兩倍。但修他的程式碼，卻花了我三倍的時間。一、「Prompt 工程師」的誕生
今年招募季，我收到一份履歷，技能欄寫著「AI 輔助程式設計（Cursor / Copilot / Claude Code）」。面試時他展示了一段：用 Cursor 生成一個完整的 React 元件，包含樣式、狀態、以及 API 呼叫，前後不到一分鐘。我問：「如果 AI 生成的程式碼有 bug，你怎麼排查？」他說：「再讓 AI 修啊，多輪對話總能搞定。」
我當時覺得，這代表未來。於是給了他 offer，讓他負責一個內部後台模組。
二、效率驚人，但程式碼品質也驚人地差
他確實快。別人一天寫一個頁面，他能寫三個。但兩週後，我去 review 他的程式碼時，發現問題了。
1. 重複程式碼堆砌
同一個工具函式，出現在五個檔案裡，每個實作都略有不同。AI 每次生成時沒有「重用」的意識，只解決眼前問題。
2. 沒有錯誤處理
所有 API 呼叫都沒有 .catch()，也沒有 try...catch。問他為什麼不處理，他說：「AI 沒寫，我忘了補。」
3. 型別形同虛設
雖然用了 TypeScript，但到處都是 any。AI 不知道業務實體的具體型別，就直接給了 any，他也懶得改。
4. 元件過度設計
一個簡單的列表頁，AI 生成了 6 個自訂 Hook、4 個 Context，拆成了 20 個檔案。改一個功能要跨十幾個檔案。
三、上線後，炸了
模組上線後，使用者回饋：頁面白屏、資料不更新、按鈕點了沒反應。我們緊急回滾，花了三天排查修復。
- 白屏是因為 API 回傳空資料時，AI 沒判斷
data.list是否存在，直接.map()。 - 資料不更新是因為
useEffect依賴陣列寫錯了，AI 用了[]，但內部引用了外部變數。 - 按鈕沒反應是因為事件處理函式裡拋了例外，沒被捕捉，導致 React 元件卸載。
我問他：「這些你都沒測嗎？」他說：「AI 生成的程式碼，我以為沒問題。」
四、反思：Prompt 工程師不等於合格工程師
這件事讓我重新思考：AI 程式設計時代，我們需要的是什麼樣的人？
AI 能寫程式碼，但不能寫好程式碼。 好程式碼的標準：可讀、可維護、健壯、高效。這些需要工程師自己把關。
Prompt 工程師 的能力是「讓 AI 幹活」，但合格工程師的能力是「讓 AI 做對的活，並且能兜底」。如果只會寫 prompt，不懂邊界、不懂例外、不懂架構，AI 寫出來的程式碼就是定時炸彈。
後來我把他的模組全部重寫了，並且給團隊定了一條新規：AI 生成的程式碼，作者必須逐行 review 並自行測試，提交 PR 時附上 AI 的原始提示詞和修改說明。
五、最後
我不會因為這個失敗案例就不再招募「Prompt 工程師」，但我會在面試裡加一道題：「給你一段 AI 生成的爛程式碼，請你指出問題並修復。」能答得上來的，才是真正的人才。
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