難得一篇關於工作的流水帳，最近嘗試用嘴巴寫程式 Vibe coding，體感意外的好！讚嘆之餘也開始思考未來的工作模式肯定會與過去幾年大為不同。
還在臺大念書時，大家常常討論每種程式語言的優缺點，某次閒聊時我們就問一個教授這個經典（引戰）問題：你最喜歡那個程式語言？
教授的回答讓我記到現在，那就是 human programming ，也就是出張嘴讓學生去寫扣。雖然當時的玩笑成分居多，但這陣子感覺快要變成現實了。
最近常聽到的 vibe coding 就是出張嘴來編寫程式，但不是講給學生聽，而是講給人工智慧 LLM 去寫。我們使用者的任務從以前的搞清楚實作細節，轉化成思考問題本質、找到對的方式跟 LLM 說出你的問題，以及檢查它寫的對不對。
眾所皆知，谷歌有著很強悍的內部系統，最近公司也在大力推廣這種方式寫扣。我跟同事們也抱著好奇的心態來玩玩，一邊吐槽一邊學習。
一試之下的確很驚艷，真的可以省下不少時間！有時下完 prompt 後去倒杯水，回來就有個版本等著你檢查了。自己寫的話可能剛把頁面打開後正在恍神，但它已經弄完了。
剛開始的確會有點卡，很多人不喜歡的原因就是因為頭幾次 LLM 的答案很蠢，花好多時間在寫 prompt 還不如自己寫。或者說它給出錯誤的答案，害你要花更多時間除錯。導致不少人很早就放棄，寧願自己寫。但這是個可以訓練的過程，不只模型日漸強大，使用者也是要學習如何跟模型有效溝通。
我的感覺也是如此，熟練之後真的可以很快下達它能看懂的 prompt ，讓它正確的寫出我要的程式碼，強到可怕，省下巨量的時間來耍廢。不禁懷疑到底是誰在利用誰？
更近一步來說，願意嘗試的人會獲得生產力的大幅提升，反之，沒有跟上的人會相對地落後，以前被認為重要的實作細節能力就開始變得沒那麼重要了。就像是網路普及後，不少情境之下的記憶力開始變得不重要一樣。
雖然偶爾見到有趣的 bug，但我大致都算滿意，不是因為解法是神來一筆，而是因為它幫我省下大把精力來做一些我必須做的事。讓我有更多時間來思考其他問題，把實作的細節交給它去操心。畢竟『寫出來』跟『檢查寫出來的正確性』是難度完全不同的兩種問題。
最後聊一下對於就業市場的衝擊，也是大家聊到爛的。簡單來說我認為軟體工程師的職位還會存在，但需要的人力會減少。就像有了車子後你各位的大腿還是要留著一樣，但它的工作量會比以前減少很多。也感嘆我自己應該是趕上一波時代紅利，後來的資訊系畢業生實在是辛苦很多。