隨著 2025 年 AI 技術的快速演進，科技產業的開發流程也正經歷一場深刻的變革。這幾個月，身為一名軟體開發者，我最有感的莫過於 Cursor 這類 AI 編輯器工具，如何徹底改變團隊協作、敏捷開發，以及我們對程式碼品質的要求。
AI 工具加速開發的真實體驗
以往團隊在敏捷開發流程中，需求變動、任務拆解、程式碼撰寫到 code review，常常需要大量溝通與手動調整。自從團隊導入 Cursor 這類 AI 編輯器後，開發速度明顯提升。舉例來說，當我們在 Sprint 會議後拆解任務，工程師可以直接在 Cursor 內用自然語言描述需求，AI 便能快速產生初步程式碼，甚至自動補齊測試案例與文件。這大幅減少了重複性工作，讓團隊能專注在架構設計與業務邏輯。
避免 AI 生成混亂的實務做法
不過，AI 生成的程式碼並非萬能。初期我們也遇過 AI 產生的 code style 不一致、命名混亂，甚至有安全漏洞。為了避免這些混亂，我們建立了幾個實務規範：
- 明確規範 prompt：每位工程師在下指令時，必須明確描述需求、語言、框架與團隊慣例，並要求 AI 遵守現有 coding style。
- 自動化靜態檢查：結合 Cursor 的 AI 產生能力與 CI/CD pipeline，強制執行 lint、format、單元測試，確保程式碼品質。
- 雙重 review 機制：AI 產生的程式碼，必須經過人工 code review，並由另一位工程師用 AI 工具再次檢查潛在問題。
這些做法讓我們能善用 AI 的效率，同時維持團隊協作的秩序與品質。
敏捷開發中的 AI 實例
以最近一個專案為例，我們在兩週 Sprint 內，利用 Cursor 讓新進工程師能快速上手專案架構。AI 不僅協助產生 boilerplate code，還能根據團隊的敏捷流程自動生成任務分解、測試腳本，甚至協助撰寫技術文件。這大幅縮短了 onboarding 時間，也讓團隊能更快回應需求變動。
個人觀察與未來展望
AI 工具如 Cursor，已經成為科技產業開發流程不可或缺的一環。它不僅提升了開發效率，更讓團隊能專注在高價值的創新工作。不過，AI 生成的混亂也提醒我們，規範與人工把關同樣重要。未來我相信，AI 與人類工程師的協作會越來越緊密，敏捷開發也會因此變得更有彈性與創造力。
警語提醒是AI撰文