手動重打 AI 寫的程式碼，是在跟時間對賭

Hacker News 上有篇文章掀起討論：作者主張，用 LLM 生成程式碼之後，不要複製貼上，要自己手動重新打一次。理由很直接——複製貼上等於把「理解」這個步驟外包給 AI，久了你會欠下一筆「認知負債」：程式能跑，但你不知道為什麼能跑，出 bug 時也不知道從哪修。 這聽起來像是老派工程師的固執，但放在今天的脈絡下，其實是一個很精準的職涯警訊。Two Minute Papers 這幾天報的 DeepSeek Flash 也印證了同一件事的另一面：DeepSeek 光靠優化「後訓練」步驟，沒改架構、沒加參數，就讓一個輕量模型打贏五倍大的 Pro 版本。關鍵在於教模型「怎麼規劃、怎麼檢查、怎麼從錯誤中恢復」——說白了，AI 現在比的不是誰記得多，是誰會想事情。 這兩件事湊在一起看，答案就浮出來了：當 AI 越來越會「思考」，人類如果只剩下「複製貼上」這個動作，就是在跟一個學習速度是你幾百倍的對手比誰打字快，這場仗打不贏也打不動。手動重打程式碼這個動作看似浪費時間，其實是在買一個東西——你對系統的心智模型（mental model）。這東西 AI 沒辦法幫你買，因為它建立在你腦子裡，不在雲端。 我自己踩過這個坑：用 Claude Code 生的一整套 API 串接邏輯，跑得順順的，直到三週後要改一個小功能，才發現自己完全看不懂那段程式碼在幹嘉——因為我從沒真正讀過它，只是接受了它。 對工程師的職涯建議很具體：不是拒絕用 AI 寫程式，是拒絕用 AI 幫你「理解」程式。生成的速度可以外包，但理解的過程不能。PM 和設計師也一樣——AI 幫你生出一版原型或文案很快，但如果你講不出「為什麼是這樣」，你在會議上就是那個唯一答不出問題的人。 AI 越會思考，人類越不能停止思考，這句話聽起來像廢話，但現在是真的會決定誰被淘汰。