2025：我使用 AI 的一年，轉變最大的是心態

2025 年，對我來說真的是被 AI 影響最大的一年（但也很有可能往後的幾年每年都這樣說 😂）

還記得去年的這個時間，Cursor / Windsurf 正紅，大家討論的重點多半是 Coding 的方式變了：從手寫、查文件、複製貼上，到讓 IDE 直接幫你產出一段看起來像樣的 code。那時候的震撼很直接，也很具體，你看得到自己寫程式的方式被改變了。

但今年一整年下來，我越來越確定：轉變最大的其實不是工具，而是心態。

AI 變成共同語言

今年跟朋友碰面聊天，不管對方在哪個產業，AI 幾乎都佔了至少一半話題的時間。這件事說明了 AI 的影響力：它不再只是工程師們之間的話題，而是一種跨領域的共同語言。

同時，大家也都有一種「還在摸索」的共感。因為當 AI model 與工具一年內可以更新數次，甚至每隔幾週就能看到新的能力突破，包含 model 的開發者、工具的開發者、以及使用者，都還在不斷調整自己的理解：到底 AI 可以做到什麼程度？界線在哪？怎麼用才算真正有效？

這種快速迭代帶來的，不只是興奮感，還有一點焦慮。你很難用「我學會 X 就可以用一段時間」的方式來面對 AI。它逼你承認：你要習慣的是變動本身。

今年的關鍵：重新調整「What if」的心態

我覺得 2025 年最大的關鍵問題其實是——你願不願意更大膽地問：

• What if…?
• Is it all possible?
• What if I stop assuming it can’t be done?

這是一種很不一樣的思考模式。以前我們問「這能不能做」通常會先從限制出發：時間、人力、風險、技術門檻、試錯成本。很多想法不是被拒絕，而是被現實條件提前否決。

但今年我感受最深的是：試錯成本大幅降低，對可能性的理解也被快速拓展。

你不一定要立刻把一個想法做完，你可以先用 AI 快速嘗試：可不可行、會遇到什麼坑、有哪些替代方案、需要哪些前置條件。這讓可能性不再只是空想，而是能快速被驗證、被修正、被推進的流程。

而這背後最需要的，是一種開放心態。

抗拒很正常，但不可逆也是真的

我也曾經抗拒過。心理一直會有一種聲音：這麼多年的訓練，難道在 AI 出來之後就變得一文不值了嗎？

尤其在 AI coding（包含 vibe coding）開始變成一種趨勢之後，抗拒其實很自然。因為它不只是在改工具，它在挑戰我們對能力、專業、價值的認知。

但我們必須坦然面對一件事情：AI coding 已經進入不可逆的階段，而且只會越來越普及。

你可以選擇不用，但你無法阻止它擴散，也無法阻止你的同事、你的競爭者、甚至你未來的自己開始把它當成預設流程。

所以你真正能做的，不是停在「用或不用」二選一，而是把重點放在這三件事上：

• 重新調整自己開發的節奏
• 找到合適的工具組合
• 重新塑造一個新的開發環境與工作流

更重要的是你得接受：寫 code 這件事本身正在被重新定義。

那些常見的質疑，某種程度是在保護身為工程師的自尊心

你看很多 AI coding 相關的文章，底下常常會出現這種類型的留言：

• 有本事全部靠 AI 修 bug
• 技術債早晚都要還
• 這種公司遲早會倒

這些話並非沒有道理，只是在提醒大家不要被新玩具沖昏頭。

但我的想法更趨近於：舊世界的衡量標準，是否合適解讀新世界的生產方式。

以前因為沒有選擇，所以我們幾乎所有的 code 都自己寫。但當你開始把 AI 當作生產力的一部分，角色就會產生轉變：

從執行者，轉換成管理者。

要如何管理系統跟開發流程：需求拆解、規格定義、風險控管、驗證策略、可維護性、可觀測性、迭代節奏。你仍然要負責品質，只是你不一定要親手把每一行都敲出來。

退一步看流程：我今年最常練習的其實是「當 reviewer」

當我開始接受角色轉換之後，我也更常退一步去看自己的工作流程，去思考加上 AI 之後，我以前認為的不可行，是不是有新的可能性。

比如說 context switch 的真實成本、進入心流的方式、工作項管理的工具等。透過 AI 協助我 review 整個工作的流程，是不是有我自己沒看到的盲點。

以前，只有在 code review 的時候才會進入 reviewer 的角色，但現在幾乎 90% 的工作流程都是 reviewer 的角色：看方向是否對、拆解是否合理、風險是否被點出、驗證是否可執行、以及「這段東西未來是不是會變成債」。要怎麼學習跟扮演與 AI 共存的新角色，是這一年一直在嘗試的事情。

當 AI 成為主力實作者，你的世界觀是否還是一樣？

我很喜歡拿這個例子來自我提醒：

如果一家公司內部真的已經大量依賴 AI 產出程式碼，那「靠 AI 寫 code 就是偷懶」這句話，還站得住腳嗎？Business Insider 的報導裡提到，Anthropic CEO Dario Amodei 曾說 Claude 在公司內寫了約 90% 的程式碼；Claude Code 的創建者 Boris Cherny 則強調 vibe coding 有極限，真正關鍵的工作需要更嚴謹的方法：先產出 plan、再小步迭代，必要時人要更仔細地把關每一行。

我覺得重點不是 AI 寫了多少，而是人在其中負責什麼。

你可以用 AI 產出大量內容，但你也可以用 AI 來建立更嚴謹的工程流程：測試、回歸、重構、規格釐清、邊界條件、風險清單。AI 一定也會出錯，但錯誤或混亂通常來自沒有把它納入一個可控的系統。

面對強大挑戰，以往只有戰或逃，但這次我們可以多一個選項

遇到任何強大挑戰時，心理通常只有兩種模式：戰與逃。

AI 是一個強大的挑戰者，而我覺得面對 AI 最健康、最積極的態度，是戰不是逃。原因很簡單：你逃不了。那既然逃不了，就好好戰。

但 2025 年我學到的更重要的一點是：這一次我們其實有更好的選項——我們可以讓 AI 變成隊友，不是對手。

目標不是證明我比 AI 強，而是讓整個團隊（包含你與 AI）都變得更強。

最重要的第一步：把 AI 當作「另一個人」

我覺得這整個過程最重要的第一步，是先放下執念，把 AI 當作另一個人來思考。

先不要急著預設它做不做得到、會不會出錯。你同事也會出錯，為什麼 AI 不會？你不會因為同事會犯錯就拒絕合作，你會做的是：

• 把工作交付清楚（目標、範圍、限制、成功標準）
• 確認對齊理解（它是否真的懂你要什麼）
• 用可驗證的方式檢查結果（review、測試、回歸、對照）
• 必要時一起修正與迭代

所以如果我今天要請同事執行某一項工作，我會怎麼交付工作內容給他，我就用同樣的方式交付給 AI。

需要先開會討論、釐清需求、拆解執行項目？那就跟 AI 一起先計畫再執行。

本質上，它跟我們熟悉的協作流程其實很像，只是你多了一個速度極快、知識覆蓋極廣、但偶爾會自以為是答錯的夥伴。但好處是，你不用在乎他的情緒跟自尊心，不用擔心自己變成慣老闆。因為在 AI 協作的生態裡，慣老闆才能擁有最多的產出。

而你要做的，就是成為那個能駕馭協作流程的人。

結語

回頭看 2025，我覺得最重要的轉變不是「我多會用 AI」，而是「我開始用一種新的方式工作」。工具會一直變、模型會一直更新，能跟得上變化的，不是記住某個捷徑，而是把自己變成能快速學習、快速驗證、快速調整的人。把 AI 納入流程、把自己放在 reviewer 的位置、把先計畫再執行變成預設，這些才是我覺得面對新 AI 時代重要的能力。

對很多人來說，因為 AI 打破了太多可能性，所以能說是最差的年代，但同時我覺得也是最好的年代。接下來的 2026，與其害怕被改變，不如主動設計自己的工作系統，讓變動成為你的槓桿。

希望我們都能把 AI 變成隊友，做出更好的作品，也把時間留給真正重要的事。