不是只會寫程式碼：AI 助攻軟體開發的 7 大實戰場景

場景 1：需求訪談與規格整理——從錄音到半成品規格書

過去開需求會，PM 一邊聽一邊打字，會議結束還要再花時間整理、補齊遺漏。現在可以這樣做，把會議錄音／逐字稿丟給 AI，請它：

整理出功能清單、優先順序

轉成 User Story、Use Case、流程步驟

標出「需要再確認的問題」

再由 PM 做第二次人工修正與補充」

結果是：第一次討論完就有 60～70% 完整度的規格草稿，後面只是在修正，而不是從 0 開始寫。

場景 2：架構設計與技術選型——把 AI 當成技術顧問

當你在猶豫「要不要上 microservices」、「這案子要用哪個框架」時，可以請 AI：

比較不同技術堆疊的優缺點（例如：Laravel vs. NestJS vs. Spring Boot）

依照你的限制條件（團隊語言、預算、時程）評估風險

提出參考架構圖：前後端、資料庫、快取、排程、Queue 怎麼拆

AI 不會幫你做最後決策，但可以快速給你2～3 套可行方案，讓架構討論不再只靠資深工程師腦袋硬想。

場景 3：程式碼產生與重構——把重複工改成半自動

大家最熟悉的一段：寫 code。比較實戰的用法是，讓 AI 先生成「樣板程式碼」：CRUD、表單驗證、API 呼叫等。將既有醜醜的 legacy code 貼給 AI，請它：

重構成比較乾淨的版本

調整命名、拆 function、補註解

用 AI 針對某段功能，產生多種寫法，選擇可維護性最好的一種

原則：讓 AI 幫你省掉「抄樣板、搬磚」的時間，把你的腦留給架構、效能與風險判斷。

場景 4：測試案例與自動化測試——不是只有人去點畫面

測試常常是專案最先被犧牲的區塊。AI 可以幫你，根據需求／畫面流程，列出應該測什麼:

正常流程

邊界條件

錯誤輸入情境

產生單元測試或 API 測試的範例程式碼（例如 Jest、PHPUnit、pytest）

協助撰寫 E2E 測試腳本（例如 Cypress、Playwright 的 script 初稿）

這樣 QA 或工程師只需要審查＋微調，而不是從空白檔案開始寫。

場景 5：Bug 除錯與 Log 分析——從「猜」變成「有方向的排查」

遇到 bug，大家最怕那種：Log 一大串、不知道要從哪行開始看。AI 可以這樣用，把錯誤訊息與部分程式碼丟給 AI，請它：

解釋錯誤訊息在說什麼

推測可能原因

列出可以一步步驗證的檢查清單

匯出一段 Log（例如某時段的錯誤 Log），請 AI 幫忙：

分類錯誤類型

找出重複發生的 pattern

提出哪幾個功能最容易出錯

這會讓除錯從「憑經驗亂猜」→「帶著假設與順序去查」，特別適合新進工程師或接手舊系統時使用。

場景 6：文件、說明書與知識庫——工程師不再怕寫文件

寫文件是很多工程師的噩夢，但 AI 很適合幫忙。讓 AI 讀你的程式碼／註解／ API spec，產出：

API 文件草稿

系統說明書的結構與段落

給使用者看的操作步驟、FAQ 初稿

把平常在 Slack / LINE / Notion 裡的問答，整理成「內部知識庫」

這樣工程師只要負責「修正內容是否正確」，而不是「從無到有生出一份文件」。長期效果：新人加入時，有文件可看；老鳥不用一直重複回答一樣的問題。

場景 7：專案管理與跨角色溝通——AI 當你的翻譯與整理助手

軟體開發不是只有寫程式，還有大量溝通。AI 在這裡也很好用：

會議紀錄自動整理：待辦事項、負責人、期限

把技術細節翻成客戶聽得懂的語言（給老闆／窗口報告用）

整理排程：將一個大需求拆成多個任務，附上預估工時與先後順序

產生簡報大綱、專案週報、風險列表

對 PM 或技術主管來說，AI 就像是一個 24 小時的助理，幫你把雜事整理好，讓你多一點時間真的去解決問題。

結尾：不是取代，而是「拉開差距」

AI 真的不是只會寫程式碼而已。它可以：

幫你加速理解（需求、Code、Log、系統狀態）

幫你自動產生初稿（文件、測試、報告、方案）

幫你降低溝通成本（跨部門、對客戶、對新人）

真正會被拉開差距的，不是「會不會寫程式」，而是：「你會不會設計一條，讓 AI 幫你省力的開發流程。」

讓AI應用說話，讓好產品走得更遠。
👉 https://www.lohaslife.cc/contact/