📝 本集重點：• 這正是另一個爭議點。那些 PR 數翻倍的團隊，是不是本來就是產出能力極高、流程規範的明星團隊？如果是一個架構混亂、測試覆蓋率低的團隊，直接引入 AI 代理只會加速代碼庫的崩潰。這就像是給一輛沒有剎車的賽車換上更強的引擎。很多工程師在網上抱怨...• 想法很美好，但現實往往相反。你注意到報告裡另一個很有意思的發現了嗎？雖然大家都在用 AI，但軟體團隊花在產品開發上的總時間反而增加了！這就是所謂的『生產力悖論』。為什麼代碼生成變快了，研發時間卻變長了？因為 AI 生成代碼只花五秒鐘，但隨之...• 這點我同意，審閱負擔確實變重了。但我認為省思是我們的工具和流程還沒有適應 AI 時代。如果我們還是用傳統的人工一行行看代碼的方式去審閱，那當然會塞車。這代表我們需要更自動化的測試、更完善的 Spec 規範，甚至是讓 AI 來做初步的 Cod...• 我懂妳的顧慮，但我覺得科技的發展是不可逆的。現在 Linear 平台上接近一半的 Issue 都是 AI 創建的，這個趨勢很明顯——AI 不僅在寫代碼，也在參與研發的規劃和管理。面對這種改變，工程師的角色必須從純粹的代碼編寫者，升級為系統設...