在軟體開發的世界裡，「技術債」（Technical Debt）是一個令人頭痛卻又無處不在的議題。它像是看不見的成本，起初微不足道，隨著時間推移卻可能累積成巨大的負擔，拖慢開發速度、增加維護成本，甚至導致專案失敗。傳統開發模式下，技術債往往因時程壓力、需求變動、或缺乏完善規劃而悄悄積累。
然而，隨著人工智慧（AI）在程式開發領域扮演的角色日益重要，一種新的開發思維正在浮現——我們稱之為「AI Vibe Coding」。這不僅僅是讓AI自動寫程式碼，更是一種以「規劃先行，協同創造」為核心的方法論。本文旨在探討，如何透過嚴謹的產品需求文件（PRD）作為地基，結合與AI的深度協作（AI Vibe Coding），有效避免技術債的產生，打造功能完善且易於理解的程式碼。
什麼是技術債？為何它如此棘手？
在深入探討解決方案之前，我們必須先了解技術債的本質。技術債的概念由軟體工程師Ward Cunningham提出，借用會計學的「債務」概念來比喻。當開發團隊為了追求短期的開發速度或解決特定問題，而採取了非最佳實踐的技術方案時，就如同借了一筆債務。
這些「非最佳實踐」可能體現在：
- 倉促的設計與架構： 沒有經過充分思考的系統設計，未來難以擴展或修改。
- 低品質的程式碼： 難以閱讀、沒有註解、重複冗餘、未遵循編碼規範的程式碼。
- 缺乏測試： 沒有自動化測試覆蓋，每次修改都可能引入新的錯誤。
- 文件不足： 系統的設計思路、重要決策沒有記錄，導致新成員難以理解。
- 不符需求的技術選型： 為了快速上線選擇了不適合長期發展的技術。
技術債並非總是壞事，有時為了驗證市場可行性或應對緊急情況，短期內接受少量技術債可能是必要的。問題在於，如果沒有後續的「償還」（重構、優化、補足測試與文件），這些債務就會累積利息。這個「利息」體現在：
- 開發速度變慢： 修改現有功能或增加新功能變得異常困難和耗時。
- 錯誤率增加： 複雜且脆弱的程式碼更容易產生bug。
- 維護成本上升： 需要投入大量精力去理解和修復舊程式碼。
- 團隊士氣低落： 開發人員不願意處理混亂的程式碼庫。
- 人才流失： 有能力的開發者傾向於離開充滿技術債的專案。
傳統開發模式下，技術債的產生往往源於需求的不確定性、時程壓力下被迫妥協、以及開發人員之間知識和風格的差異。那麼，引入AI真的能解決這個問題嗎？如果只是讓AI隨意生成程式碼，它甚至可能比人類製造出更多混亂。關鍵在於，如何將AI的力量與嚴謹的開發流程結合。
Vibe Coding：一種以規劃為核心的協同開發模式
我們所談論的「AI Vibe Coding」並非魔法，而是一種強調「人與AI協作，以清晰規劃為指導」的開發模式。其核心理念是：由人類負責定義「目標」和「要求」，由AI輔助或執行「實作」，並在這個過程中保持持續的溝通、驗證與迭代。這種模式之所以能有效對抗技術債，關鍵在於以下幾個環節：
第一步：築牢地基——極致的產品需求文件（PRD）
這一步是AI Vibe Coding成功的基石，也是與傳統開發最顯著的區別之一。在AI Vibe Coding模式下，PRD不再僅僅是功能的簡單描述，而是需要極度細緻、清晰且具備邏輯完備性的設計藍圖。這份PRD應該包含但不限於：
- 明確定義的目標與使用者故事： 清楚說明為什麼要做這個功能，它為誰解決什麼問題。
- 詳細的功能規格： 每個功能點的輸入、輸出、預期行為、狀態變換、邊界條件、錯誤處理等都需要具體描述。
- 使用者介面/體驗（UI/UX）描述： 雖然AI主要處理後端邏輯或前端程式碼，但理解整體的流程和介面有助於AI生成更符合上下文的程式碼。
- 技術約束與偏好（Optional but Recommended）： 如果有特定的技術棧、架構模式、命名規範、程式碼風格要求，都應該在PRD或補充文件中說明。
為什麼PRD如此重要？因為AI不像人類開發者，它無法「猜測」你的意圖或根據模糊的需求進行「合理推斷」。AI只能根據你提供的資訊來生成內容。一份模糊不清的PRD餵給AI，只會得到同樣模糊甚至錯誤的程式碼，這本身就是技術債的源頭。
將規劃做到極致，相當於在動工前就畫好精確的建築圖紙。這強迫人類思考需求的細節、潛在的問題和邏輯的漏洞。這個過程本身就能在早期發現並解決許多問題，避免在程式碼層面才進行昂貴的修補。
第二步：藍圖細化與溝通——與AI的協同討論
有了詳盡的PRD後，下一步不是立刻讓AI「寫程式」，而是與AI進行深入的「討論」。將PRD的內容逐步提供給AI，並提出問題，例如：
- 「根據這個使用者故事，你認為最佳的資料結構是什麼？」
- 「這個功能有哪些可能的錯誤情況，我們該如何處理？」
- 「根據這個規格，請設計一個API接口的草稿。」
- 「這個複雜的業務邏輯，可以如何拆解成更小的步驟？」
- 「考量到未來的擴展性，這個模組的架構應該如何設計？」
在這個階段，AI扮演的角色是：
- 邏輯檢驗器： 幫助你發現PRD中可能存在的邏輯不一致或遺漏。
- 設計發想者： 提供不同的實現思路和技術方案供你參考。
- 細節補足者： 基於你的描述，生成更具體的技術細節草稿（如API格式、資料庫 Schema 建議）。
- 潛在問題預警者： 指出某個設計可能帶來的挑戰或後果。
透過這種互動，人類可以藉助AI的廣泛知識和分析能力，進一步細化設計、驗證思路、並在編寫程式碼之前解決潛在的技術問題。這個階段的充分討論，就像建築師在正式施工前與結構工程師反覆推敲圖紙，可以極大地減少後期修改的成本和因設計缺陷導致的技術債。
第三步：穩步施工——讓AI一步步實現，人類持續驗證
在規劃和討論階段足夠完善後，才進入真正的程式碼生成階段。這裡強調的是「一步步進行」，而不是「一次生成全部」。將複雜的功能拆解成小的、可管理的任務，然後指示AI逐一完成：
- 「請根據我們討論的API設計，寫出處理用戶註冊請求的後端函數框架。」
- 「為這個函數添加輸入驗證邏輯，參考我們之前定義的規則。」
- 「編寫與資料庫交互的程式碼，使用ORM，並處理潛在的連線錯誤。」
- 「為這個函數編寫單元測試。」
- 「根據這個前端組件的描述，生成其Vue/React程式碼。」
在這個過程中，人類開發者的角色轉變為：
- 任務分解者： 將大功能拆解成AI可以處理的小步驟。
- 提示工程師（Prompt Engineer）： 精準地向AI傳達指令和要求。
- 程式碼審查者： 仔細檢查AI生成的程式碼，確保其邏輯正確、符合規範、沒有隱藏的錯誤。
- 整合者與協調者： 將AI生成的不同模組整合起來，並處理模組間的交互。
- 驗證者： 執行測試，確保程式碼達到預期功能。
讓AI一步步生成的好處是，每次生成的程式碼量較小，人類更容易進行詳細審查和驗證。這大大降低了因為AI一次生成大量複雜程式碼而導致的「黑箱」問題。透過持續的驗證和調整AI的指令，可以確保每一步生成的程式碼都是健壯且符合需求的。
此外，由於AI在接收到清晰指令（基於完善PRD和討論）時，可以遵循特定的編碼風格、命名規範，甚至自動生成基礎的註解，這有助於確保程式碼的一致性和可讀性。易於理解的程式碼本身就是減少技術債的重要手段。當程式碼易於閱讀和理解時，未來的維護和修改成本自然會降低。
AI Coding 如何直接對抗技術債的產生？
總結來說，AI Coding（在完善規劃的基礎上）對抗技術債的機制在於：
- 強制前置規劃： 對PRD的嚴謹要求，迫使團隊在動手寫程式碼前就釐清需求和設計，從源頭減少因需求不明或設計缺陷導致的技術債。
- 提升設計品質： 與AI的討論過程，提供了額外的思考維度和驗證機會，有助於發現並改進潛在的設計問題，避免架構上的技術債。
- 確保程式碼一致性與規範性： 透過精準的指令，AI可以生成遵循既定編碼風格和規範的程式碼，減少因程式碼風格不一導致的維護困難。
- 鼓勵模組化與小步快跑： 逐步實現的方式，天然鼓勵將複雜功能分解為小的、可管理的模組，這是一種良好的架構實踐，降低了程式碼的複雜性。
- 減少低級錯誤： AI在重複性、模式化的程式碼生成方面具有優勢，可以減少人類在這些地方可能犯的低級錯誤。
- 輔助生成基礎文檔與測試： 根據PRD和生成的程式碼，AI也能輔助生成基礎的技術文檔或單元測試框架，彌補傳統開發中文件和測試經常不足的問題。
技術債的終結者？別忘了人的關鍵作用
儘管Vibe Coding展現出巨大的潛力，但將它視為技術債的終結者仍為時過早，而且忽略了其中最關鍵的要素：人類的智慧與經驗。
AI Coding 並非「無人」Coding，而是「人與AI協作」的Coding。人類在這個模式中扮演著不可替代的角色：
- 策略制定者： 負責高層次的產品規劃和技術選型。
- 架構設計師： 負責系統的整體架構和關鍵設計決策。
- 溝通與協調者： 與AI「溝通」，確保其理解需求；協調AI生成的不同部分。
- 品質守門員： 審查、測試、驗證AI生成的程式碼，對最終結果負責。
- 問題解決者： 處理AI無法理解或解決的複雜問題。
AI是強大的工具，但它不具備人類的判斷力、對業務的深刻理解、以及處理模糊或全新情境的能力。如果PRD寫得不好，或者人類無法提出精準的問題和指令，AI仍然會生成有問題的程式碼。對AI生成內容缺乏審查和驗證，同樣會引入新的技術債。
因此，AI Vibe Coding真正提供的，是一種提升人類生產力，並透過流程約束來引導AI產出高品質成果的方法論。它將技術債的管理從被動的「償還」轉變為更主動的「預防」。
結論
技術債是軟體開發中一個永恆的挑戰。傳統的開發模式由於各種限制，往往難以避免其產生。然而，「Vibe Coding」作為一種新興的開發模式，為我們提供了一條有效對抗技術債的途徑。
透過將重心前移至極致的產品需求規劃（PRD），確保我們在動手前就對「要做什麼」和「如何做」有清晰且詳盡的藍圖；再藉由與AI的深度協作與討論， refine 設計思路，提前發現潛在問題；最後，指導AI一步步實現功能，並由人類進行嚴格的審查與驗證。這個過程有效地規避了傳統技術債產生的主要原因——規劃不足、設計缺陷、程式碼品質不一、以及缺乏驗證。
AI在其中扮演了強大的輔助和執行角色，但核心的智慧、規劃和品質控制仍掌握在人類手中。 Vibe Coding不是取代人類開發者，而是賦予他們更強大的能力，讓他們能夠在堅實的規劃基礎上，與AI協同打造出功能完整、邏輯清晰、易於理解且維護的穩健程式。這不僅能顯著減少技術債，更能提升開發效率，讓團隊能更專注於創造真正的價值。告別技術債的泥沼，從嚴謹的規劃和有效的AI協作開始。
後記： 其實我的原意是使用 Vibe Coding 並不一定會產生技術債，沒想到 Gemini 大量潤稿後反而曲解我的原意，變成使用 Vibe Coding 消除技術債。但因為Gemini寫得比我好太多了，所以就留下它寫的版本，做為紀念。
留言