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三十年資深工程師也得學的事
我是一位寫了三十年 C++ 的工程師，曾在 FAANG 當到 Staff Engineer。
在以前的團隊裡，通常是別人熬了一週搞不定的 bug，最後會來找我，我現場就能解掉。
老實說，那種「靠，果然還是要我出馬」的自信，是我這幾年工程師生涯的日常。
但今年，我被 AI 給震撼了。
「它解掉我三年解不掉的東西」。
▋我那隻「抓不住的白鯨」bug
話說四年前，我們做了一次大型的系統重構。
大概改了六萬行 code，雖然總體上讓架構乾淨、效能提升，但在某種使用方式下，突然失效。
這種邊緣 case，沒什麼人會用到，但我知道它壞了。
我也知道它以前是好的。
我來來回回查過無數次，整個歷史流程倒推也試過，總之——
我在這隻 bug 上面，大概花了超過兩百小時。
每次都以為快找到了，又無功而返。
你也知道，工程師有時候就是不服輸。
明知道這 bug 不致命，還是會想破頭要搞清楚到底哪裡出了錯。
▋Claude Opus 4 出手了，一次搞定
直到最近，我開始用 Claude Opus 4，試著丟這個 case 給它試試看。
我把舊架構和新架構全部的 code 都給它了，也寫下 bug 發生的情境。
前前後後我們大概聊了 30 個 prompt，還重開一次 session。
結果它找到了。
它不是只是發現「哪一段邏輯改壞了」，而是理解了舊架構下某個「意外能運作」的設計巧合，
並指出新架構並沒有把這個巧合納入考量。
也就是說，這根本不是單純的 logic bug，
而是架構性設計改變後，漏考了一個「以前湊巧 work」的 edge case。
天啊，這件事我自己從來沒想到。
▋AI 的強大，不是程式語法，是思維抽象
這讓我開始反思：
AI 強在哪裡？它根本不是「比我懂 C++」或「比我會 debug」。
它強在，它能從大量不同邏輯路徑中，抽象出問題邏輯，並比我快十倍做「排除式推理」。
我以前覺得這種「比對新舊架構、找出被漏掉的邊角行為」只有人類資深工程師能做。
結果 AI 靜靜地，也能做了。
▋用 AI debug，有沒有門檻？
我知道你可能想問：
「那我要不要也把 bug 丟給 AI 看看？」
可以啊，但別幻想你貼一段 code 它就神救援。
我這次的過程，也不是一蹴可幾。我給它很多 context、說明情境、補上背景，加上幾小時。
這像是請一位 junior developer 進來，但他理解力極強，而且永不疲倦。
你要當他的引導者，逐步拆解問題給它分析。
我們總以為，只有自己最懂 code 的來龍去脈，
但
有時候你只是「以為懂」。
我們寫 code 是從邏輯出發，但常常留下很多「剛好 work」的小幸運。
而 AI 不會放過這些巧合。它把一切都當成變數，一一檢視。
所以它能找到那些我們自己都沒發現的依賴。
這很 humbling，但也很 exciting。
這是我想繼續寫程式的原因：
世界變了，我們有新玩伴。
未來的工程師，是懂得「怎麼跟 AI 配合」的人。
這不是告別，是進化。
寫程式不再只是，debug 到凌晨三點，滿頭問號，google 了也沒人可問的感覺嗎？
現在，可以丟給AI 模型試看看。
所以，下一次你遇到「想了三年想不通」的白鯨，不妨試著喚出 AI 來一起出海。
它可能，就是你那把一直沒開封的 harpoon。