頂尖工程師用 AI 變更強，新手卻卡死在 MVP，差別在哪

AI 不會取代工程師，但會狠狠拉開高手和新手的差距。資深前端開發者 Josh W Comeau 用 Motion 作者 Matt Perry 與 r/vibecoding 兩個極端，解釋差別其實在使用者本身。 ⭐ 文章深度讀：下次再看到「某某工程師用 AI 一個下午做完原本一季的工作」這種句子，先問自己：這是 AI 做的，還是這個工程師做的？ → https://heymaibao.com/ai-amplifies-skilled-devs/ ⚡ 章節重點 開場 00:00 高手 vs 新手：Matt Perry 與 r/vibecoding 的兩個極端 01:35 工具謬誤：我們系統性高估工具 04:15 AI 是鋼鐵裝甲，不是自主機器人 07:03 零乘上 AI 還是零：給知識工作者的建議 08:32 收尾：先升級自己，再穿上 AI 這套裝甲 10:54 📝 懶人包 ∙ AI 寫程式真的好到「shockingly good」(令人吃驚地強)，連 Josh 自己都不情願地承認，他基於倫理、環境、安全的疑慮，並不開心 AI 走到這一步。 ∙ Josh 引述 Matt Perry (動畫函式庫 Motion (前身為 Framer Motion) 的作者) 的話說：Matt 第一季原本目標關閉 60 個 issue，實際關掉了 160 個。原本第二季要做的 Motion 大重構，1 月某個下午就做完了。 ∙ Josh 描述他在 r/vibecoding 子版看到的常見情境：沒底子的人用 LLM 寫程式，常卡在 MVP 之後就動不了，因為 LLM 是針對單一 prompt 解題，不會替整個應用做架構判斷。 ∙ 我的觀點：這封信最值得收進腦袋的不是 Matt 的數字，是 Josh 對「歸功錯誤」的提醒。我們很容易把熟練者的成果，歸功給他手上的工具，這跟賣 Jordan 球鞋的邏輯一樣。 📚 參考資料 Josh W Comeau 電子報，AI 與軟體開發者職涯的反直覺觀察 → https://www.joshwcomeau.com/email/wham-launch-005-elephant-2-p/