打造 AI 原生工程團隊

簡介

AI 模型能執行的任務範圍正迅速擴大，對工程領域影響深遠。前沿系統現在已能持續推理數小時：截至 2025 年 8 月，METR 發現，領先模型能連續工作 2 小時 17 分鐘，並約有 50% 的把握 能得出正確答案。

這項能力正快速提升，可完成的任務時長約每七個月翻倍。就在幾年前，模型只能進行約 30 秒的推理，僅足以提供少量程式碼建議。如今，隨著模型能維持更長的推理鏈，AI 已有可能在整個軟體開發生命週期提供協助，讓程式碼編寫智慧體能有效參與規劃、設計、開發、測試、程式碼審查與部署。

本指南將分享實際案例，說明 AI 智慧體如何參與軟體開發生命週期，並提供實用指引，協助工程主管立即著手打造 AI 原生團隊與流程。

AI 程式碼編寫：從自動完成到智慧體

AI 程式碼編寫工具的發展早已超越最初的自動完成助理。早期工具只能處理簡單任務，例如建議下一行程式碼或補齊函式範本。隨著模型的推理能力增強，開發人員開始透過 IDE 中的對話介面與智慧體互動，進行結對程式設計和程式碼探索。

如今的程式碼編寫智慧體能產生完整檔案、建立新專案骨架，並將設計轉換為程式碼。它們能推理除錯或重構等多步驟問題，也開始從個別開發人員的電腦轉移至雲端多智慧體環境執行。這正改變開發人員的工作方式，讓他們減少在 IDE 中與智慧體一起產生程式碼的時間，轉而委派完整的工作流程。

在 OpenAI，我們親眼見證了這項轉變。開發週期已大幅縮短，過去需要數週的工作，如今數日內即可交付。團隊更能靈活跨足不同領域、更快上手陌生專案，並在整個組織內以更高的靈活性和自主性運作。許多例行且耗時的任務，包括為新程式碼撰寫文件、找出相關測試、維護相依項目，以及清理功能旗標，現在都能全數委派給 Codex。

然而，工程領域的某些層面仍未改變。程式碼的最終責任，尤其是面對全新或定義不清的問題時，仍由工程師承擔，而某些挑戰也已超出目前模型的能力範圍。不過，有了 Codex 這類程式碼編寫智慧體，工程師現在能將更多時間投入複雜且新穎的挑戰，專注於設計、架構與系統層級推理，而非除錯或重複性的實作工作。

以下各節將逐一說明程式碼編寫智慧體如何改變 SDLC 的各個階段，並列出團隊可採取的具體步驟，開始以 AI 原生工程組織的方式運作。

1. 規劃

組織內的各團隊經常仰賴工程師判斷某項功能是否可行、需要多久才能建置，以及會涉及哪些系統或團隊。雖然任何人都能草擬需求規格，但若要擬定準確的計畫，通常仍需深入理解程式碼庫，並與工程團隊進行多輪反覆討論，才能找出需求、釐清邊界情況，並就技術上切實可行的範圍達成共識。

程式碼編寫智慧體如何提供協助

AI 程式碼編寫智慧體能在規劃及界定範疇時，立即為團隊提供結合程式碼脈絡的見解。例如，團隊可以建立工作流程，將程式碼編寫智慧體連接至議題追蹤系統，讓它讀取功能需求規格、與程式碼庫交叉比對，接著標示模糊之處、將工作拆分為子元件，或估算難度。

程式碼編寫智慧體也能立即追蹤程式碼路徑，顯示某項功能涉及哪些服務；過去這項工作需要花費數小時甚至數天，人工翻查大型程式碼庫。

工程師轉而負責的工作

智慧體能呈現相關脈絡，省去過去為了協調產品方向與界定範疇而召開的會議，讓團隊能投入更多時間於核心功能開發。重要的實作細節、相依關係與邊界情況都會事先識別，因此只需較少會議即可更快做出決策。

開始使用檢查清單

• 找出需要讓功能與原始碼保持一致的常見流程。常見領域包括功能範疇界定與工單建立。
• 先實作基本工作流程，例如為議題或功能要求加上標籤，並移除重複項目。
• 可進一步考慮較進階的工作流程，例如根據初步的功能說明，在工單中加入子任務。也可在工單進入特定階段時啟動智慧體執行作業，為說明補充更多細節。

2. 設計

基礎設定工作往往會拖慢設計階段。團隊必須花費大量時間建置樣板程式碼、整合設計系統，以及反覆調整 UI 元件或流程。設計稿與實作不一致，可能導致重工和冗長的回饋週期；而探索替代方案或因應需求變更的餘裕有限，也會延誤設計驗證。

程式碼編寫智慧體如何提供協助

AI 程式碼編寫工具可透過建立樣板程式碼骨架、建置專案結構，以及立即套用設計 Token 或風格指南，大幅加速原型製作。工程師能以自然語言描述所需功能或 UI 版面配置，並取得符合團隊慣例的原型程式碼或元件存根。

它們能直接將設計轉換為程式碼、建議無障礙改善措施，甚至分析程式碼庫中的使用者流程或邊界情況。團隊因此只需數小時而非數天，就能反覆調整多個原型，並在早期製作高擬真原型，取得更明確的決策依據，也能在流程中更早進行客戶測試。

工程師轉而負責的工作

由智慧體處理例行設定與轉換工作後，團隊便能將注意力轉向更具影響力的工作。工程師會專注於完善核心邏輯、建立可擴充的架構模式，並確保元件符合品質與可靠性標準。設計人員則能投入更多時間評估使用者流程和探索替代概念。整體協作重心會從實作雜務轉向改善產品體驗本身。

開始使用檢查清單

• 使用可同時接受文字與圖像輸入的多模態程式碼編寫智慧體
• 透過 MCP 將設計工具與程式碼編寫智慧體整合
• 讓程式可透過 MCP 存取元件庫，並將元件庫與你的程式碼編寫模型整合
• 建立將設計 → 元件 → 元件實作依序對應的工作流程
• 使用型別化語言（例如 Typescript）為智慧體定義有效的 props 與子元件
  

3. 建置

建置階段是團隊面臨阻力最大的環節，也是程式碼編寫智慧體影響最明顯的環節。工程師要花費大量時間將需求規格轉換為程式碼結構、串接服務、在程式碼庫各處重複套用既有模式，並補齊樣板程式碼；即使是小功能，也需要數小時的繁瑣工作。

這些阻力會隨系統擴大而層層累積。大型 monorepo 會累積各種模式、慣例和歷史遺留的特殊做法，拖慢貢獻者的開發速度。工程師重新摸索某件事的「正確做法」所花的時間，可能和實作功能本身一樣多。在需求規格、程式碼搜尋、建置錯誤、測試失敗及相依項目管理之間頻繁切換上下文，會增加認知負擔；執行長時間任務時若遭到中斷，也會打斷工作節奏，進一步延誤交付。

程式碼編寫智慧體如何提供協助

在 IDE 與 CLI 中執行的程式碼編寫智慧體，可藉由處理規模更大且包含多個步驟的實作任務，加速建置階段。它們不再只產生下一個函式或檔案，而是能在單次協調一致的執行作業中，端對端產生完整功能，包括資料模型、API、UI 元件、測試與文件。透過涵蓋整個程式碼庫的持續推理，它們能處理過去需要工程師手動追蹤程式碼路徑才能做出的決策。

在長時間執行的任務中，智慧體可以：

• 根據書面規格草擬完整的功能實作。
• 在數十個檔案中搜尋及修改程式碼，同時維持一致性。
• 產生符合慣例的樣板程式碼，包括錯誤處理、遙測、安全性包裝函式或樣式模式。
• 在建置錯誤出現時立即修正，無須暫停並等待人工介入。
• 在單一工作流程中，一邊實作一邊編寫測試。
• 產生可直接檢視差異的變更集，遵循內部準則並包含 PR 訊息。

實際上，這會將大量機械性的「建置工作」從工程師轉交給智慧體。智慧體成為初步實作者；工程師則負責審查、編修並指引方向。

工程師轉而做什麼

當智慧體能可靠地執行多步驟建置任務時，工程師會將重心轉向更高層次的工作：

• 在實作前釐清產品行為、邊界案例和規格。
• 審視 AI 生成程式碼對架構的影響，而非執行機械式串接作業。
• 改進需要深入領域推理的業務邏輯和效能關鍵路徑。
• 設計用來引導智慧體生成程式碼的模式、防護機制和慣例。
• 與 PM 和設計團隊合作，針對功能意圖反覆調整，而不是處理樣板程式碼。

工程師不再只是把功能規格「轉換」成程式碼，而是專注於正確性、一致性、可維護性和長期品質，因為在這些面向，人類對上下文的掌握仍最為重要。

範例：

Cloudwalk 的工程師、PM、設計師和營運人員每天都使用 Codex 將規格轉換為可運作的程式碼；無論是指令碼、新的詐欺規則，還是完整的微服務，都能在數分鐘內交付。Codex 可省去建置階段的繁瑣工作，讓每位員工都能以驚人的速度實現構想。

開始使用檢查清單

• 從規格明確的任務開始
• 讓智慧體透過 MCP 使用規劃工具，或撰寫 PLAN.md 檔案並提交至程式碼庫
• 確認智慧體嘗試執行的指令均成功完成
• 持續調整 AGENTS.md 檔案，以啟用可執行測試與 linter 並取得回饋的智慧體迴圈
  

4. 測試

開發者往往難以確保足夠的測試涵蓋率，因為撰寫和維護完整測試相當耗時，需要切換上下文，也需要深入理解邊界案例。團隊經常必須在快速推進和完整測試之間取捨。當期限逼近時，測試涵蓋率往往最先被犧牲。

即使已撰寫測試，隨著程式碼演進持續更新測試仍會造成阻力。測試可能變得脆弱、因不明原因而失敗，底層產品改變時甚至可能需要大幅重構。高品質測試能讓團隊更有信心、更快交付。

程式設計智慧體如何提供協助

AI 程式設計工具可透過數種有效方式協助開發者撰寫更好的測試。首先，它們可以閱讀需求文件和功能程式碼的邏輯，再據此建議測試案例。模型往往很擅長提出開發者容易忽略的邊界案例和失敗模式，尤其是在開發者長時間專注於該功能、需要另一種觀點時。

此外，模型也能隨程式碼演進協助更新測試，減少重構阻力，並避免過時的測試變得不穩定。程式設計智慧體可處理撰寫測試的基本實作細節，並找出邊界案例，因而加速測試開發流程。

工程師轉而做什麼

使用 AI 工具撰寫測試，不代表開發者不再需要思考測試。事實上，隨著智慧體降低產生程式碼的門檻，測試作為應用程式功能可靠依據的重要性也日益提高。智慧體可以執行測試套件，並根據輸出反覆調整，因此定義高品質測試通常是讓智慧體建置功能的第一步。

開發者會轉而從整體掌握測試涵蓋率的模式，並補充與檢驗模型識別出的測試案例。加快測試撰寫速度，能讓開發者更快交付功能，也能承接更具挑戰性的功能。

開始使用檢查清單

• 引導模型將實作測試當成獨立步驟，並在開始實作功能前，確認新測試確實會失敗。
• 在 AGENTS.md 檔案中設定測試涵蓋率準則
• 提供智慧體可呼叫之程式碼涵蓋率工具的具體範例，讓它了解測試涵蓋率
  

5. 審查

開發者每週平均花費 2–5 小時進行程式碼審查。團隊經常必須選擇投入大量時間深入審查，或針對看似規模不大的變更快速進行「夠好」的審查。如果優先順序判斷失準，錯誤就會進入正式環境，對使用者造成問題，也導致大量重做。

程式設計智慧體如何提供協助

程式設計智慧體可擴大程式碼審查的規模，讓每個 PR 都能獲得一致的基本審查。傳統靜態分析工具仰賴模式比對和規則式檢查，而 AI 審查者能實際執行部分程式碼、解讀執行階段行為，並追蹤橫跨檔案和服務的邏輯。不過，模型若要發揮成效，就必須經過專門訓練以識別 P0 和 P1 層級的錯誤，並經過調校以提供簡潔且訊號明確的回饋；過於冗長的回應，就和充斥雜訊的 lint 警告一樣容易被忽略。

工程師轉而做什麼

在 OpenAI，我們發現 AI 程式碼審查讓工程師更有把握，不會把重大錯誤部署至正式環境。程式碼審查經常會找出提交者可自行修正的問題，無須先請另一位工程師參與。程式碼審查不一定會讓 Pull Request 流程更快，尤其是發現實質錯誤時；但確實能防止缺陷和服務中斷。

委派、審查與負責

即使採用 AI 程式碼審查，工程師仍有責任確保程式碼已可交付。實際上，這表示工程師必須閱讀並理解變更的影響。初步程式碼審查可委派給智慧體，但最終審查與合併流程仍由工程師負責。

範例：

Sansan 使用 Codex 檢查競爭條件和資料庫關聯等人們經常忽略的問題。Codex 也能找出不當的硬式編碼，甚至預見未來的擴充性問題。

開始使用檢查清單

• 彙整由工程師完成且符合黃金標準的 PR 範例，包括程式碼變更與留下的留言。將這些範例儲存為評估集，以衡量不同工具。
• 選擇具備專為程式碼審查訓練之模型的產品。我們發現通用模型往往會吹毛求疵，訊噪比也偏低。
• 定義團隊衡量審查品質的方法。我們建議追蹤 PR 留言收到的表情符號回應，以低負擔的方式標記審查品質的優劣。
• 先從小規模開始，但對審查結果建立信心後，便應迅速推廣。
  

6. 撰寫文件

多數工程團隊都知道文件進度落後，卻發現補齊文件的成本很高。關鍵知識往往掌握在個人手中，而未收錄於可搜尋的知識庫；現有文件也很快就會過時，因為更新文件會讓工程師無法專注於產品工作。即使團隊進行文件撰寫衝刺，通常也只是一次性的投入，系統一演進，成果便會逐漸過時。

程式設計智慧體如何協助

程式設計智慧體很擅長閱讀程式碼庫並摘要說明其功能。它們不僅能說明程式碼庫各部分的運作方式，還能使用 mermaid 等語法生成系統圖。開發人員使用智慧體建置功能時，也只要向模型下提示詞，就能更新文件。透過 AGENTS.md，可在每個提示詞中自動加入視需要更新文件的指示，讓結果更一致。

由於程式設計智慧體可透過 SDK 以程式化方式執行，因此也能納入發布工作流程。例如，我們可以要求程式設計智慧體審查此次發布所包含的提交，並摘要重要變更。如此一來，文件便成為交付流程的內建環節：生成速度更快、更容易保持最新，也不再仰賴有人「抽空」處理。

工程師轉而負責的工作

工程師不再逐份手動撰寫文件，而是規劃並監督整套系統。他們決定文件的組織方式、補充決策背後重要的「原因」、訂定供智慧體遵循的明確標準與範本，並審查關鍵或面向客戶的內容。他們的工作不再是親自輸入所有內容，而是確保文件結構清楚、內容準確，並整合至交付流程中。

開始使用檢查清單

• 嘗試向程式設計智慧體下提示詞，以生成文件
• 將文件準則納入 AGENTS.md
• 找出可自動生成文件的工作流程（例如發布週期）
• 審查生成內容的品質與正確性，並確認重點明確
  

7. 部署與維護

瞭解應用程式的日誌記錄方式，對軟體可靠性至關重要。發生事件時，軟體工程師會查閱日誌工具、程式碼部署記錄和基礎架構變更，以找出根本原因。這個流程往往出乎意料地仰賴手動操作，開發人員必須在不同系統的分頁間來回切換，在事件等高壓情境中耗費寶貴時間。

程式設計智慧體如何協助

除了提供程式碼庫的上下文，您也可以透過 MCP 伺服器，讓 AI 程式設計工具存取日誌工具。如此一來，開發人員可在單一工作流程中要求模型查看特定端點的錯誤，模型再利用這些上下文巡覽程式碼庫，找出相關的程式碼錯誤或效能問題。由於程式設計智慧體也能使用指令列工具，因此可查看 git 歷程，找出可能造成日誌追蹤所擷取問題的特定變更。

工程師轉而負責的工作

AI 將日誌分析與事件分流的繁瑣環節自動化，讓工程師能專注於更高層次的疑難排解與系統改善。工程師不必再手動比對日誌、提交和基礎架構變更，而能專注於驗證 AI 生成的根本原因判定、設計具韌性的修正方案，以及制定預防措施。這項轉變可減少被動救火所耗費的時間，讓團隊投入更多精力，主動推動可靠性工程與架構改善。

範例：

Virgin Atlantic 使用 Codex 強化團隊部署與維護系統的方式。Codex VS Code 擴充功能讓工程師能在同一處調查日誌、追蹤橫跨程式碼與資料的問題，並透過 Azure DevOps MCP 與 Databricks Managed MCPs 審查變更。Codex 將這些維運上下文整合至 IDE，藉此加快找出根本原因、減少人工分流，並協助團隊專注於驗證修正方案及改善系統可靠性。

開始使用檢查清單

• 將 AI 工具連接至日誌與部署系統：將 Codex CLI 或類似工具與 MCP 伺服器及日誌彙整器整合。
• 界定存取範圍與權限：確保智慧體能存取相關日誌、程式碼庫及部署歷程，同時遵循安全性最佳實務。
• 設定提示詞範本：為常見的維運查詢建立可重複使用的提示詞，例如「調查端點 X 的錯誤」或「分析部署後的日誌激增情況。」
• 測試工作流程：執行模擬事件情境，確保 AI 能呈現正確的上下文、準確追蹤程式碼，並提出可據以採取行動的診斷結果。
• 持續迭代與改進：收集實際事件的回饋、調整提示詞策略，並隨著系統與流程演進，擴展智慧體的能力。
  

結論

程式設計智慧體正透過承擔過去拖慢工程團隊的機械性多步驟工作，改變軟體開發生命週期。憑藉持續推理、統一的程式碼庫上下文，以及實際執行工具的能力，這些智慧體如今能處理從範疇界定與原型製作，到實作、測試、審查，甚至維運分流等各類任務。工程師仍牢牢掌握架構、產品意圖與品質，但在 SDLC 的每個階段，程式設計智慧體日益扮演首輪實作者與持續協作夥伴。

這項轉變不需要大幅翻新現有方式；隨著程式設計智慧體的能力與可靠性提升，小型且目標明確的工作流程很快就能累積顯著效益。從範圍明確的任務著手、投入防護機制，並逐步擴大智慧體責任範圍的團隊，能在速度、一致性及開發人員專注度方面取得顯著提升。

如果您正在探索程式設計智慧體如何提升組織的開發效率，或正準備首次部署，請聯絡 OpenAI。我們可協助您將程式設計智慧體轉化為能實際放大團隊產能的助力：設計涵蓋規劃、設計、建置、測試、審查與維運的端對端工作流程，並協助團隊採用可用於正式環境的模式，讓 AI 原生工程成為現實。