閱讀文章：AI不是工具，而是夥伴：讓工程師打開更高層次的思考力
先摘要文章，之後慢慢消化分享。
「讓AI成為學習夥伴的三個關鍵習慣- 第一個習慣，是以概念為中心提問。
與其說「幫我寫一個排序函式」，不如問：「如果我要在大型資料集下維持穩定性與可擴充性，該怎麼設計排序演算法？」這樣的問題會讓 AI 帶出「為什麼」，而非只是「這麼做」。 - 第二個習慣，是建立反饋循環。
讓 AI 解釋它的選擇，請它檢查並改進自己的輸出。問：「如果要重構，你會從哪裡開始？」「有哪些 trade-off？」這些問句會讓 AI 的回答逐步揭露底層原則，也讓你的知識跟著深化。 - 第三個習慣，是故事化學習。
將每一次與 AI 的互動，記錄成一段小故事：當時的情境、任務、挑戰、結果與學習。這樣的記錄不只是技術筆記，更是一種反思的鏡像。久而久之，你不僅在累積程式碼，也在累積思考軌跡。
當你願意問 AI：「為什麼這樣寫？」
這一問，AI 就不再只是輸出機器，而成了反思的鏡子。它會帶你回到設計的原點，去理解結構、取捨與假設。
Donald A. Schön, The Reflective Practitioner: How Professionals Think in Action (1983) – 學習的迭代循環
這本經典著作提出「反思實踐」（Reflective Practice）概念，指出專業者的成長來自「行動與反思的循環」。與 AI 協作時的對話，其實正是這種實踐的現代延伸；AI 提供即時的鏡像回饋，讓工程師在操作中進行思考與修正。
Jean Lave & Etienne Wenger, Situated Learning: Legitimate Peripheral Participation (1991) – 認知協作
強調學習是社會互動中的參與行為，而非個體的內在過程。這觀點可延伸至 AI 協作：工程師與 AI 的對話形成一種「認知共作」（cognitive co-participation），讓學習嵌入實際工作情境中。
Dan North, Introducing BDD (2006) – 對話即設計
行為驅動開發（BDD）倡導「對話即設計」，強調透過故事與範例讓團隊共構理解。這理念與文中「Vibe Story」及「故事化學習」不謀而合，皆主張知識應來自具體的語境與交流。
Cyrille Martraire, Living Documentation: Continuous Knowledge Sharing by Design (2019) – 活文件
提出「活文件」(Living Documentation) 思想：文件不應是靜態產物，而要與程式與討論共演化。這啟發了工程師如何將與 AI 的協作記錄下來，使知識保持流動與更新。
Donald Norman, The Design of Everyday Things (1988)
Norman 提出「可見化思考」（Making Thinking Visible）概念，指出好設計應揭示其邏輯與用途。與 AI 對話時要求其解釋設計選擇，正是讓程式思維變得「可見」，進而強化理解的過程。
https://ruddyblog.wordpress.com/2025/10/19/ai%E4%B8%8D%E6%98%AF%E5%B7%A5%E5%85%B7%EF%BC%8C%E8%80%8C%E6%98%AF%E5%A4%A5%E4%BC%B4%EF%BC%9A%E8%AE%93%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB%E6%89%93%E9%96%8B%E6%9B%B4%E9%AB%98%E5%B1%A4%E6%AC%A1%E7%9A%84%E6%80%9D/
