在這個 AI 編程逐漸成熟的年代，GitHub Copilot 或是 Cursor 為我們帶來了一種全新的開發方式。不再只是 IDE 的自動補完，而是一位能理解我們意圖、產生完整邏輯，甚至陪你除錯的程式代理人（Agent）。
不過，真正使用過的人都知道，Copilot 或是 Cursor 的好用與否，並不只取決於它的模型能力，更與「你對該語言的熟悉程度」密切相關。本文將分享我從 Android Java 過渡到 Rust、再處理 Golang 開發的經驗，剖析我如何根據語言熟悉度與 Copilot 建立有效協作關係，也探討了什麼時候我們需要「問」（ask），什麼時候則可以「委託」（delegate）給代理人。
Android Java：我主導、Copilot 輔助的穩定合作
Android Java 是我最熟悉的語言與平台之一。在這樣的開發環境中，我對 Activity、View 組件、AsyncTask 或 Jetpack 架構元件等都有明確的使用習慣與風格。因此，當我在 Android Java 中使用 Copilot，我只會讓它負責小段落、重複性高的程式碼補完，例如 onClickListener 寫法、RecyclerView adapter 的樣板結構、或 Retrofit API 呼叫的封裝。
在這個狀態下，我其實是主導節奏的人。Copilot 像是一位語法助理或鍵盤加速器，幫我省去手動重複的操作。但只要它給出的寫法與我慣用的架構或命名風格有所偏離，我會立刻修正。這是一種「高度 ask 模式」：我知道我想要什麼，也知道什麼不該出現。
Rust：讓代理人領路的轉譯之旅
而當我開始學習 Rust，一切就不一樣了。從 Android Java 的生命週期與元件導向邏輯，進入到 Rust 的安全性、記憶體模型與嚴格型別推論，對我來說是從事件驅動轉向所有權思維的巨大轉換。
這時候，我開始依賴 Copilot 擔任「語言代理人」的角色。
我給代理人一個簡單任務：「撰寫一個 HTTP client 發送 GET 請求並印出回應內容」。Copilot 不僅幫我產出語法正確的程式碼，還搭建好了 tokio 非同步執行環境、處理錯誤傳遞與 .await 的正確使用位置。不過，這並非完全自主的過程。當我遭遇編譯錯誤或 crate 引用問題時，Copilot 會根據我提供的錯誤訊息或提示，生成可能的修正建議，我則需要反覆檢驗並調整，才能達成正確的編譯與執行。
這不是單向的程式生成，而是一種實際的協同開發體驗。我拋出需求，代理人持續補齊、優化、修正，就像一場跨語言的 pair programming。這段經驗讓我深刻體會，在陌生語言中，代理人不只是輔助工具，而是一位思維教練與建構引導者。
Golang：半熟悉語言的邏輯確認難題
相比 Android Java 的駕輕就熟與 Rust 的完全依賴，我對 Golang 的使用則落在一個灰色地帶。我會寫，也知道語法，但沒有在長期專案中密集使用，因此常常缺乏直覺上的「邏輯把關能力」。
例如我請 Copilot 寫出一段 Goroutine 的並發 HTTP client：
var urls = []string{"http://example.com", "http://example.org"}
func main() {
for _, url := range urls {
go func(u string) {
resp, _ := http.Get(u)
fmt.Println(u, resp.Status)
}(url)
}
}
這段程式碼是 Copilot 的初始生成結果，看起來語法正確，但我第一時間質疑：「這樣真的安全嗎？忽略錯誤處理或缺少 Goroutine 同步會不會有問題？」
這時我無法像在 Android Java 裡那樣立即做出判斷，於是我請 Copilot 重構這段程式碼，補上錯誤處理並確保 Goroutine 同步。改進後的程式碼如下：
urls := []string{"http://example.com", "http://example.org"} // Example URLs
for _, url := range urls {
wg.Add(1)
go func(u string) {
defer wg.Done()
resp, err := http.Get(u)
if err != nil {
fmt.Printf("Error fetching %s: %v\n", u, err)
return
}
fmt.Println(u, resp.Status)
}(url)
}
wg.Wait()
這段改進版本不僅處理了錯誤，還透過 sync.WaitGroup 確保所有 Goroutine 完成後才結束程式，符合 Golang 的最佳實踐。
在這個過程中，Copilot 作為「邏輯審查員」的角色並非完全取代我的判斷，而是根據我的要求生成更安全的程式碼或補充錯誤處理，我仍需結合自己的語言知識進行最終驗證。這反映出：對於半熟悉語言，Copilot 不只是寫手，更像是一位協助邏輯對拍的夥伴。
不只是語法，而是「邏輯節奏感」的校準
從這三種情境來看，Copilot 的實用性其實並不在於它「會寫多少語言」，而在於它是否能與你當下的認知狀態共振。
在熟悉語言（如 Android Java）時，你是主導者，Copilot 是你的副駕； 在陌生語言（如 Rust）時，你是學生，Copilot 是你的導師； 而在半熟語言（如 Golang）時，你們是一起查驗、一起對拍邏輯的共同審稿人。
我稱這種互動方式為「語言節奏協作模式」（Language Rhythm Collaboration Model），這是我基於個人經驗總結的一種觀點，未來可進一步透過實證研究驗證其適用性。它超越了 autocomplete、範例庫、甚至教學平台的傳統思維。未來我們與 AI 開發工具的關係，將從靜態生成邁向動態共創。
結語：從 ask 到 agent，熟悉度決定互動模式
最終我想說的是：GitHub Copilot 不是在「取代開發者」，而是在協助你與語言建立更高品質的節奏關係。你越熟悉的語言，就越能主導它的產出；你越陌生的語言，它就越像一位代碼翻譯員兼導師。
對於程式設計初學者，Copilot 能提供語法參考與範例，但不建議過度依賴其生成程式碼。理解語言基礎與邏輯推導仍是學習的核心，Copilot 應作為輔助而非替代。
此外，在使用 Copilot 或是 Cursor 時，建議開發者注意程式碼的隱私性，特別是在處理敏感專案時，可考慮使用企業版或禁用程式碼上傳功能，以確保資料安全。
這是一種人機共寫的模式，也是一種學習內化的過程。與其問 Copilot 能做什麼，更關鍵的是，你知道自己在哪個階段，需要它以什麼樣的角色出現。
如果你也正處於跨語言轉換、學習新技術棧或架構複雜系統的過程中，不妨試著觀察一下：你現在是主導、請教，還是讓代理人帶路？你的 Copilot 或是 Cursor，是 autocomplete，還是 co-thinker？
最後：你在使用 Copilot 或其他 AI 編程工具時，是否有類似的語言熟悉度體驗？歡迎分享你的故事或挑戰！
