最近我一直在想一件事，就是那個… 你知道的，結對程式設計（Pair Programming）。聽起來很棒對吧？兩個開發者像電影裡的警探搭檔一樣，擠在一個螢幕前，一起寫 code、一起抓蟲。理論上，這樣可以分享知識、提升程式碼品質，團隊合作精神滿滿。
尤其對新人來說，跟一個老鳥搭檔，成長速度真的會快很多。就算現在大家遠距工作，靠著螢幕分享和視訊，也還是能做到。但說真的，這模式… 我自己是覺得，有點像個美好的過時神話。
重點一句話
老實說，我覺得傳統那種「兩個人黏在一起」的 Pair Programming 快要被淘汰了。不是說合作不重要，而是我們現在有更好的「搭檔」了——就是 AI。
理想很豐滿，但現實嘛…
我們先不要被那個「合作無間」的想像給騙了。Pair Programming 的問題其實還真不少。
最直接的一點就是，貴。超級貴。等於你付了兩個人的薪水，但產出… 嗯，很難說有兩倍。這就像請兩個大廚來煎一塊漢堡肉，是啦，那塊肉可能會煎得超完美，但你的成本也直接翻倍，老闆可能會哭出來。
再來是那個溝通跟協調的成本。要兩個人完美同步，光是喬時間就是個大工程。然後，你還要考慮個性的問題。開發者嘛，大多都有點… 你懂的，有自己的怪癖。一個喜歡安靜沉思的，配上一個話匣子，或者一個堅持用 tab 的，遇上一個死守 space 的… 喔那個場面，光想就覺得尷尬。與其花時間處理這些人際關係的摩擦，很多時候，一個厲害的開發者自己一個人搞不好還比較快。
這邊我想岔開提一下，不知道你有沒有看過 Cal Newport 寫的《深度工作力》（Deep Work）？這本書我超推。他裡面有個核心觀點是：「要達到你的生產力巔峰，你需要長時間、無干擾地專注於單一任務。」
這句話簡直是打臉傳統的 Pair Programming。那種需要不斷對話、來回討論的模式，根本就是「深度工作」的殺手。你的思緒會一直被打斷，特別是對那些需要進入自己心流狀態才能好好寫 code 的人來說，旁邊有個人一直講話，真的很崩潰。
你的新搭檔，AI Wingman 來了
好，這就是我覺得好玩的地方。現在我們有了生成式 AI，還有所謂的「代理式 AI」（Agentic AI），這些工具聰明到讓以前的 IDE 看起來像算盤。你不再需要一個人類夥伴坐在旁邊，你的新夥伴就是 AI。
想像一下那個畫面：不是兩個人擠在一起，而是一個開發者，優雅地指揮著一個 AI 助手。人類負責給出方向、下達指令（也就是現在超紅的「提示工程」），然後讓 AI 去處理那些繁瑣、重複的體力活。
這個 AI 搭檔有幾個超棒的優點：
- 它不會累，不會抱怨。
- 它不在乎你用 Vim 還是 Emacs，也不會跟你爭論 coding style。
- 最重要的是，它完全不會打斷你的心流。你需要它的時候，叫它一聲；你想要自己安靜思考，它就在旁邊靜靜待命。
這根本就是「深度工作」的最佳實踐啊！你可以完全掌握自己的節奏，專注在最重要的架構思考和問題拆解上，剩下的就交給 AI 去執行。效率，真的，不是開玩笑的高。
來，直接比較給你看
為了讓大家更有感覺，我直接拉個表來 PK 一下，傳統兩人組跟現在的人類+AI組到底差在哪。
| 比較項目 | 傳統兩人結對 (Human + Human) | 人類加 AI 協作 (Human + AI) |
|---|---|---|
| 溝通成本 | 高到爆炸。開會、同步、喬時間...還有聊午餐吃啥的時間。 | 趨近於零。你下指令，它就做事。不用問它今天心情好不好。 |
| 執行速度 | 看人。可能 1+1 < 2，因為要花時間討論和達成共識。 | 快得嚇人。特別是重複性高的任務，AI 寫起來比人快多了。 |
| 工作焦點 | 容易分散。常常從討論 code 變成聊八卦或最新的影集。 | 極度專注。人類專心想「做什麼」和「為什麼」，AI 專心做「怎麼做」。 |
| 知識斷層 | 優點之一，可以傳承經驗。但如果兩個人都菜，就一起踩坑。 | AI 幾乎能 access 全人類的公開程式碼知識。但它缺乏你公司的「內部知識」。 |
| 個性衝突 | 潛在的大地雷。從 coding 習慣到生活習慣都可能引爆。 | 完全沒有。AI 不會有情緒，也不會跟你鬧彆扭。 |
| 財務成本 | 高。兩份開發者的薪水。 | 相對低很多。一份開發者薪水，加上 AI 工具的訂閱費。 |
你看，這樣一比就很清楚了。當然，傳統配對在「傳承內部隱性知識」這點還是有它的價值，但除此之外，在多數的效率指標上，Human+AI 組合根本是壓倒性勝利。
別急著開除人類，我們還有「最後一哩路」要走
講到這裡，可能會有人覺得：「完蛋了，開發者要失業了！」
先別那麼緊張。這不是 AI 全面接管，更像是一種新的夥伴關係。人類的角色，是從「執行者」轉變為「指揮官」和「品質把關者」。
AI 或許能秒產上千行程式碼，但它不知道這些 code 對公司的「商業目標」有沒有幫助。它可能會漏掉一些很刁鑽的邊界情況（edge cases）。它寫出來的東西，也需要人類來做最後的整合與測試。
所以，人類開發者的價值在這裡：
- 策略與監督：確保 AI 產出的方向是對的，符合整個專案的藍圖。
- 測試與驗證：AI 可能會「腦補」一些解決方案，你需要像個偵探一樣去驗證，這東西真的能用嗎？使用者體驗好嗎？
- 整合與合併：Code merge 這種關鍵時刻，還是需要人類的判斷力，確保程式碼庫不會被 AI 搞成一個東拼西湊的科學怪人。
簡單說，人類負責的是需要直覺、經驗和宏觀視野的「最後一哩路」。我們就像一個交響樂團的指揮，AI 們是樂手，負責演奏，但最終的樂章品質，還是由指揮來決定。
未來是「代理式開發」的時代
這個轉變，我自己是覺得，會開創一個軟體開發的新紀元，我稱之為「代理式開發」（Agentic Delivery）。在這種模式下，一個資深開發者可能不再是單純寫 code，而是管理一個由多個 AI 代理組成的「虛擬團隊」。
每個 AI 代理可以被指派去負責不同的模組或任務，而人類開發者則專注於更高層次的策略、品質控管和系統整合。團隊規模變小了，但產出卻是幾何級數的成長。這不是很酷嗎？
就像《第二個機器時代》（The Second Machine Age）書裡說的：「在這個新時代，致勝的關鍵不是與機器競爭，而是與機器合作。」這句話真的說到心坎裡。我們不需要再用「加倍人力」這種昂貴又沒效率的方式去解決問題了。與其多找一個人來跟你一起卡關，不如找一個聰明的 AI 來幫你開路。
這是一種更聰明的合作模式，它把寫程式從一種勞力密集的苦活，變成一種更具策略性的藝術。我自己覺得，這才是軟體開發該有的樣子啊。
所以，下次當團隊又在討論要不要 Pair Programming 的時候，或許你可以開個玩笑問：「是要找真人，還是我問一下我的 AI 夥伴？」這可能不只是個玩笑，而是我們正在走向的未來。
聊了這麼多，換你說說了！
你試過用 AI (像是 Copilot 或 ChatGPT) 當你的 coding 夥伴嗎？覺得最爽跟最卡的地方分別是什麼？
在下面留言分享一下你的經驗吧！
