Gavin Wu
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由新到舊
我最近做了一個決定。
當時看起來完全合理，甚至可以說，是在讓系統變得更完整。
我在 ai-governance-framework 裡，加了一層新的檢查機制。
AI 幫我補齊了邏輯，邊界也變得更清楚，甚至連文件都一起長出來。整個過程沒有卡住的地方。
幾天後，我才意識到一件事：
這個功能，從
前三篇，我們建立了一條看似完整的推論：AI 會侵蝕架構，contract 無法約束生成過程，所以 governance 必須具備決策能力，甚至需要否決權。
這條推論本身沒有錯。真正有問題的，是它偷偷依賴了一個工程師很容易相信、但現實常常不買單的前提：
只要系統設計正確，它就會被持續使用。
實際
上一次，我們停在一個看似合理的結論：
AI 與 codebase 之間，需要一個持續運作的 Governance Layer。
這一層的存在，是為了讓架構不再只是一份文件，而是能在開發過程中持續發生作用。
這個方向沒有錯。
但這裡其實有一個被忽略的前提：
如果 governance 只是另
最近在開發 Ashfall 的時候，我刻意組了一個極度危險的 build——高傷害、低血量，外加一個帶來致命副作用的機制。
我原本只是想做一個「Fallout + roguelite like」的遊戲。照理說，按下攻擊的瞬間，不是整排敵人被一波帶走，就是我自己當場暴斃。那種在按下去之前，會因為不知
我開始懷疑一件事。
就算你已經看見問題， 人，還是可能不會改變。
—
Mirra 會定期產生一份分析報告。
那一週，我點開之後，其實只看了幾秒。
因為它寫的東西，我全部都知道。
它說：
我在做的 AI 治理框架，投入非常深。 甚至覺得「比玩遊戲還有趣」。
同一段文字裡，它也寫了另外兩
上個月，我被自己寫的程式碼卡住了。
不是 bug，也不是效能問題，而是它讓我不知道該怎麼回應。
畫面上只有三段資料。
第一段，是我日記裡的一句話：
「這週末我不要再碰工作了，我想好好陪小孩。」
第二段，是我那兩天的決策紀錄。星期六晚上，我選擇回去改一個其實可以延後的 bug；星期天早上，我
上週我花了 40 分鐘 review 一段 AI 產生的 PR。功能正確、測試全過、CI 也是綠燈。從任何傳統指標來看，它都是一段「沒有問題」的程式碼。
但我盯著其中 12 行 code 看了很久，才意識到一件事——它把整個 service layer 繞過了。
這不是 bug，而是 AI 的預
AI Coding 的下一步：把架構變成 Machine-Readable Rules
在上一篇文章〈AI 寫程式三個月後，它開始忘記你的架構了〉裡，我提到一個很多工程師正在遇到的問題：
在長期專案中，AI 很容易逐漸偏離原本的架構設計。
它可能在 Repository 層加入 HTTP re
最近一年，AI coding 工具的進步速度非常快。
從 GitHub Copilot、Cursor，到各種 AI coding agent，現在很多工程師的工作流程都已經變成：
用 AI 產生程式
自己 review
再修改
對很多軟體工程師來說，這其實是一個很大的生產力提升。
但在實
AI Coding 的下一個問題不是 Prompt，而是 Context Governance
AI 寫程式已經不再是問題。
現在的 AI（Claude、Cursor、Copilot）可以在幾秒內生成完整功能，甚至幫你重構整個模組。
但當一個專案持續兩個月、三個月之後，一個新的問題開始出現：
