「這段程式碼看起來像是一份沒有整理的逐字稿。」我盯著螢幕，自嘲地說道。凌晨兩點，窗外的城市燈火還未熄滅，而我書桌上的咖啡早已冷透。這已經是我第 37 次 Debug 失敗了。
從沒想過自己會踏上這條路。一個學社會學、做行銷、專案管理多年的人，竟然會坐在書桌前，埋頭寫程式？ 更讓人驚訝的是，螢幕上的這些程式碼，大約 83% 來自 AI 的協助。
這段旅程比我想像中更艱難。不是因為語法，而是因為 AI 並不完全能理解我的「文組思維」。
- 我沒有寫過條件判斷，甚至沒有真正學過語法。
- 我只是像平常寫文章一樣，用自然語言描述我的需求，然後交給 AI。
- 問題是，AI 的邏輯並不總是好理解，結果經常與我預期的不一樣。
所以我碰壁了很多次，當我以為「這樣說 AI 應該能懂吧？」結果它輸出了一段完全不符合預期的程式碼。我發現，光是用 AI 生成程式碼是不夠的，我需要跨 AI 工具交叉使用，讓它們互補彼此的盲點。
意外的轉機：當 AI 成為我的跨領域橋樑
「我應該怎麼讓 AI 真的理解我要的東西？」這是我在這段學習過程中最常問自己的問題。
最終，我發現了一個關鍵 — — 不同的 AI，在開發過程中扮演的角色完全不同
我如何使用 AI 交叉合作
Bolt.new
- 負責「翻譯」：讓我能用日常語言輸入需求，轉換成 AI 可以理解的應用邏輯
- 即時生成前端與基本功能，讓我能快速看到結果，避免陷入程式碼的細節中
ChatGPT
- 負責「診斷」：當 Bolt 產出的結果有問題時，ChatGPT 會幫我分析錯誤
- 負責「提示詞優化」，讓我的需求變得更明確，讓 AI 產出的結果更接近我要的東西
Perplexity
- 負責「驗證」：當我需要引入第三方資訊（例如 API、資料庫查詢方式）時，Perplexity 幫助我確保這些資訊的真實性
- 提供技術背景知識，讓我能快速理解某些技術概念，而不必依賴 ChatGPT「自圓其說」的回答
這三種 AI 工具，分別在翻譯、診斷、驗證三個階段發揮作用，讓我能夠順利推進開發。
AI 協作：一次需要不斷試驗的過程
在與 AI 合作的過程中，我最常遇到的問題是
「AI 給出的解法不符合我的需求，但我又不知道怎麼修正它」。
舉個例子：我想讓 AI 幫我開發一個價值觀排序工具，於是我輸入：
「請幫我做一個應用，使用者可以在介面上拖曳不同的價值觀選項，按照自己的優先順序排列。」
Bolt.new 幫我產生了第一版應用，看起來沒什麼問題，但當我試著運行時，發現「拖曳」功能完全無法使用。
這時，我把問題複製到 ChatGPT，請它分析錯誤。它告訴我：
「你的代碼缺少狀態管理邏輯，因此拖曳操作沒有被正確追蹤。」
我這才意識到，原來 Bolt.new 幫我生成的程式碼，雖然可以執行，但並不完整。我需要再加上「狀態更新」的機制，才能讓拖曳的順序被記錄下來。
但問題來了：我要怎麼確保這是最佳解法？
這時，我使用 Perplexity 來查詢：「最佳的 JavaScript 拖曳排序方法有哪些？」它列出了幾種不同的方法，並提供了來自開源社群的技術討論。
最後，我結合 ChatGPT 的建議和 Perplexity 的資料，成功修正了這個問題。
一個意外的發現：寫程式像做田野調查
過去，我的專業訓練教會我如何觀察、分析人類行為，而 AI 則讓我用新的方式將這些洞察轉化為產品。
我發現，寫程式和進行社會研究，本質上是一樣的：
- 觀察使用者需求（質性研究）
- 建立假設，測試不同方法（A/B 測試 vs. 田野調查）
- 透過 AI 幫助快速產出模型（數據驅動 vs. 迭代開發）
當我換了這種視角後，學習開發變得順暢許多。
給有共鳴的你一些真心話
如果你也是一個有很多創意但不懂開發的文組生，這是我想分享的心得：
- 別害怕 AI，它不是來取代你，而是幫助你發揮你的優勢。你的跨領域思維，可能比你想像的更有價值。
- 不要用單一 AI，嘗試交錯使用不同的 AI 工具，讓它們互補彼此的盲點。
- 學習寫程式不一定要從「語法」開始，而是可以從「建立邏輯思維」開始。如果你能用 AI 幫助你整理架構，你的學習曲線會變得更友善。
後記：在科技中尋找人性
現在，每當我打開這個自己打造的價值觀排序工具，看到使用者透過它探索自我，我都會想起這趟旅程。
過去，我以為程式開發只是技術性的事，現在我明白 — — 它其實是「思維的延伸」，是一種讓抽象概念具象化的過程。
就像社會學讓我們理解世界的複雜性，程式設計則讓我們改變這個世界。
而 AI，則是這趟旅程中的最佳嚮導，它不僅幫助我寫出程式，更幫助我重新思考「人」與「科技」的關係。
那麼，你呢？如果 AI 能幫助你打造一個工具，你最想解決什麼問題？
或者，在學習新技能的過程中，你遇過最讓你卡關的時刻是什麼？歡迎在留言區分享你的故事，也許，我們都能從彼此的經驗中找到新的靈感。
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