掌握三大類型AI編程工具　碼農開發品質效率齊升(下)

近年來，基於大型語言模型（LLM）的AI編碼工具如雨後春筍般湧現，它們不僅是傳統開發工具的升級，更是從根本上改變程式設計方式的革命性產品。AI編碼工具的崛起，標誌著人機協作開發新時代的到來，透過分析高品質海量的開源程式碼、文件及開發者討論資訊，掌握了豐富的程式設計模式、最佳實踐，以及不同程式語言的細微之處。

上集文章介紹了IDE輔助∕程式碼補全與生成工具、AI驅動的整合開發環境以及前端UI∕網頁生成工具等三大類型的AI編碼工具，本文將接著說明AI編碼工具的實際應用與案例，以及如何選擇合適的AI編碼工具。

AI編碼工具的實際應用與案例

AI編碼工具的應用已超越簡單的程式碼補全，逐步整合到軟體開發的各個環節，帶來效率提升與流程優化。

加速日常開發

最常見的應用是透過智能補全和程式碼生成，減少鍵盤輸入（更甚者，使用語音輸入）和解決瑣碎思考問題的時間，尤其在API串接、資料庫欄位結構定義、重複功能邏輯方面效果顯著。

程式碼重構與優化

分析現有程式碼，識別潛在壞味道（Code Smell），提出重構建議，甚至自動執行部分重構操作，如提取函數、變量重命名、簡化複雜條件等，提高程式碼質量和可維護性，Cursor等工具的聊天介面就擅長這類任務。

自動生成單元測試

撰寫單元測試是確保程式碼質量的關鍵環節，但也非常耗時，工具可以根據原始程式碼自動生成測試案例的骨架，甚至是實現完整的測試，大幅減輕測試工作的負擔。

學習新技術

對於學習新的程式語言、框架或庫，AI工具可扮演的是輔助角色，藉由索引外部文件，解說範例程式碼，可快速理解新語言用法和開發範式。

理解複雜程式碼

面對陌生、大型或文檔不全的程式碼庫，具備完整專案理解能力（如Sourcegraph Cody、Cursor）可幫助開發者快速梳理程式邏輯、追蹤程式調用鏈、解釋複雜邏輯。

系統維護與升級

可處理自動化繁瑣維護任務，如自動升級相依套件、應用安全修補程式、改寫棄用物件、函式和API等，例如Java/Spring Boot可利用OpenRewrite建立的升級食譜，請工具參考後，自動執行升級步驟（過程錄影：https://youtu.be/J5c4k4L6BKc）。

非程式開發應用

LLM底層是強大的語言模型，其能力並不局限於程式碼，開發者也開始探索將其用於非程式開發任務，例如：

‧文檔撰寫與翻譯：生成README、API文檔、註釋，翻譯技術說明文件，可參考Youtuber秋芝2046影片（https://www.youtube.com/watch?v=JoN9D6Bz8jk）。

‧資料分析與報告：輔助撰寫SQL腳本，解釋分析結果，生成摘要報告。

‧知識檢索與總結：可利用Cursor分析所得稅法律條文，將PDF等非文字檔，透過微軟MarkItDown轉成makrdown文字檔，詢問節稅技巧（圖1，節稅技巧應用範例），或針對超大型文本利用MCP分段拆解分析產出心得總結（圖2，超大型文本應用範例）。

如何選擇合適的AI編碼工具

面對眾多選擇，需綜合考量多方面因素找到最適合個人或團隊的工具，關鍵考量因素如下：

‧開發需求：主要想用AI做什麼？加速程式開發、生成UI、理解程式碼等，決定了工具類型。

‧技術棧：確保工具支援常用語言、框架、IDE。

‧團隊規模與協作：個體開發者看重免費易用，但團隊須考慮協作、規範統一、知識共享等特色（如Tabnine團隊模型）。

‧安全與隱私考量：若處理敏感程式碼，評估資料處理策略。是否會將程式碼上傳雲端？支援本地部署方式（如Tabnine）。

‧LLM模型數量：目前多數工具都支援多家廠商的語言模型，尤其以Claude Sonnet和Google Gemini 2.5 Pro在程式開發問題效果最佳，建議挑選支持多種模型的工具。

‧預算限制：評估不同定價模式的成本與效益。

新興趨勢與概念：拓展AI編碼的邊界

AI Coding工具，特別是具備強大自然語言處理和上下文理解能力的工具，如Cursor，其應用潛力已超越傳統編碼輔助，甚至可借鑑知識管理方法論，例如「打造第二大腦」一書提出的CODE方法（獲取Capture、組織Organize、萃取Distill、表達Express），可以透過AI Coding工具來實踐：

1. 智能擷取（Capture）：AI工具能快速讀取和消化大量資訊來源，貼入文本、讀取本地∕遠端文件如法律條文、報告，如同第二大腦強調的輕鬆捕捉資訊並數位化。

2. 初步組織（Organize）：AI在捕捉資訊時已進行初步結構化處理（解析語義、識別關鍵實體），相當於第二大腦中對資訊進行初步分類標記，便於後續管理。

3. 高效萃取（Distill）：這是核心步驟，例如利用AI從複雜法規中提煉具體節稅建議，如同將原始資料轉化為精簡筆記，AI的摘要、重點提取、問答能力可助快速掌握大型文本核心，避免資訊過載。

4. 知識表達（Express）：AI工具的聊天介面提供了便利的知識檢索入口，可隨時針對已分析內容提問，能根據上下文快速找到相關資訊並清晰表達，如同與知識助手對話。

總之，AI Coding工具憑藉其文本理解、分析、摘要和交互能力，可成為建構個人「第二大腦」的有力助手，高效處理、理解和利用海量資訊，將外部知識轉化為個人能力，體現其從「編碼」助手向更全面「知識工作」夥伴的進化。

結合以下發展中的技術概念，可進一步拓展AI Coding工具的應用場景：

Anthropic MCP（Model Context Protocol）

由Anthropic公司提出並開源的MCP是一個旨在統一大型語言模型（LLM）與各種外部資料來源（本地文件、資料庫、API、即時系統、雲端服務等）互動方式的新標準協定。其核心目標是讓LLM能夠像讀取本地文件一樣，輕鬆、安全、標準化地訪問和利用來自四面八方的上下文資訊，見圖3示意圖。

其核心優勢包括以下幾種：

‧統一標準：開發者實現MCP介面即可連接多種資料源。

‧多格式支援：處理結構化和非結構化資料。

‧無縫整合：允許在LLM互動介面（如聊天）中直接引用和操作外部資源。

‧應用潛力：MCP可極大增強AI編碼工具能力。例如，在Cursor或Copilot Chat中明確指示用MCP讀取資料庫表、Figma設計稿（圖4）、Jira工單或即時監控指標，讓AI基於這些即時豐富上下文生成程式碼、分析系統問題，甚至可透過Browser MCP與網頁互動，如圖5示範請Agent找出購物網上特定鞋款。

目前MCP服務繁多，已有諸多網站提供目錄索引供查詢使用，如https://smithery.ai/、https://mcp.so/、https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers等。

Vibe Coding

由OpenAI的聯合創始人Andrej Karpathy提出的新開發模式，描述了一種更加依賴直覺和AI協作的開發方式，在這種模式下，開發者更多地關注「想要實現什麼」（What）以及整體的「感覺」（Vibe），而將具體的「如何實現」（How）的細節大量交給AI。開發者與AI緊密合作，透過對話、提示和快速迭代來塑造最終的程式碼，甚至可能不再深入關心每一行程式碼的具體邏輯，Y Combinator新創孵化器有影片討論這趨勢（https://youtu.be/IACHfKmZMr8）。

‧核心理念：擁抱AI的能力，順應開發過程中的直覺和感覺，減少對傳統程式碼細節的執著，更像是指揮家而非演奏者。

‧影響：Vibe Coding可能會進一步降低程式設計的門檻，讓更多非傳統背景的人參與到軟體創造中。同時，它也對開發者的能力提出了新的要求，例如更強的抽象思維、需求描述能力以及對AI生成結果的判斷和引導能力。這也引出對「Unknown Unknowns」（不知道自己不知道的事物）的思考，即過度依賴AI可能讓我們失去對底層細節的掌握統一標準。

Thoughtworker架構師Neal Ford在Podcast說到：「當你要求大型語言模型進行架構師所做的權衡分析時，它總是會提出三個好建議和四個糟糕建議，面對那些會損害系統（例如安全漏洞等問題）的糟糕建議，你能憑感覺編碼避開嗎？這些模型確實比人類強，但我們討論的是連人類都尚未真正掌握的領域。」（https://www.thoughtworks.com/insights/podcasts/technology-podcasts/vibe-coding）

結語：擁抱變革，人機協同

面對這場變革，最關鍵的觀點是：AI是增強而非替代，AI編碼工具的目標是賦能開發者，將他們從重複性勞動中擺脫出來，專注於更具創造性、戰略性和複雜性的任務。人類開發者在系統架構設計、業務邏輯理解、使用者需求洞察、創新性問題解決等方面的價值依然無可替代。

理想的未來是人機協同，結合AI的效率、廣度和人類的深度、智慧與創造力，如Deepwiki（https：//deepwiki.com/）就可分析軟體專案程式碼，提供優化建議，圖6是分析筆者專案後的結果。

對於開發者而言，擁抱這趨勢需要：

1. 開放心態，勇於嘗試：從免費工具開始，體驗AI輔助編程的便利。

2. 整合工作流：將合適的AI工具無縫融入現有的開發環境和流程中。

3. 學習有效互動：掌握提示工程（Prompt Engineering）技巧，學會如何清晰、準確地向AI表達意圖和提問，以獲得更高質量的結果。

4. 保持批判性思維：永遠不要盲目信任AI生成的程式碼。必須審核、理解、測試AI的輸出，確保其正確性、安全性和性能符合要求。AI是助手，最終的質量把關者仍然是開發者自己。

關於AI是否會減少開發職缺的討論甚囂塵上。雖然AI提高了個體開發者的生產力，使得完成同樣的任務可能需要更少的人力，但同時，軟體需求的增長、新興技術領域的拓展以及AI本身帶來的新的開發需求（如模型訓練、部署、整合、AI應用的開發等）也可能創造新的就業機會。更確切地說，AI正在改變程式開發的角色和所需的技能組合：

‧軟技能日益重要：溝通、協作、需求理解、系統設計、問題分解等軟技能的價值將更加凸顯。

‧效率大幅提升：開發人員的產出效率將普遍提高，對交付速度的要求也會隨之增高。

‧入職門檻降低：對於某些應用場景，程式語言本身的掌握難度可能不再是主要瓶頸，讓非資訊科系背景的人更容易轉職到程式開發工作。

‧基礎知識與思維仍是核心：資料結構、演算法、作業系統、網路、資料庫等計算機科學基礎知識，以及系統性思維、邏輯思辨能力，仍然是優秀開發者的基石。

‧發展路線分化：未來的開發者可能更傾向於兩條路線：一是貼近業務、快速迭代的產品導向型開發，二是關注底層架構、性能優化、系統穩定性的系統架構型開發。

AI Coding工具是軟體開發領域不可逆轉的趨勢，每位開發者都必須擁抱這類工具，就如同當年沒有網路是透過翻書來寫程式，搜尋引擎出現之後，就直接使用Google搜尋，再到Stack Overflow網站查詢問答，現在變成直接在AIIDE直接提問，連介面都不用切換。在AI應用百花齊放的發展之下，與其擔憂被取代，不如積極擁抱變化，學習利用這些強大的工具來提升自身能力和價值，在人機協同的新模式中，採用更高效、更具創造力的工作方式，讓生產力大幅提升。

若隔壁同事採用後只需一天就完成一週的工作，相對地，就會被要求提高效率，這已經是進行式，這場開發技術革命才剛剛開始，未來發展仍充滿變化與挑戰。

＜本文作者：鄭淳尹，Docker.Taipei社群共同發起人，國泰金控技術架構師，曾任台北富邦銀行雲端系統部架構師、微軟MVP、momo購物網架構師、臺北榮民總醫院資訊工程師、玉山銀行資訊處專員、宏碁eDC維運工程師。開源技術愛好者，曾在多間大學資工系擔任Docker容器技術講師，並翻譯審閱多本容器技術書籍。＞