快速閱讀索引
- 缘起：為什麼我們開始焦慮？
- AI 不是助手，是「外掛大腦」
- 問題比答案值錢——升級路徑圖
- 打造你的 AI 協作工作流
- 反向提問術：用 AI 鍛造思辨肌群
- 職場之外：提問力就是「人生主控權」
- 十年後的自己給現在的 12 則 commit review
- 結語：把未來的 release note 現在就寫好
1. 缘起：為什麼我們開始焦慮？
當 AI 的回答常常「秒殺」我們多年累積的專業，人類第一反應不是驚嘆，而是——
「那我還剩什麼價值？」
這種焦慮既真實又必要，因為它逼得我們重新定位自己在價值鏈的位置，從「輸出答案的機器」升級成「設計問題的架構師」。
2. AI 不是助手，是「外掛大腦」
- AI 擅長： 搜尋、歸納、粗加工、重複性產出
- 你擅長： 定義上下文、判斷優先順序、承擔決策後果
實作提示：
- 寫技術規格時，把格式與第一版草稿交給 AI，自己保留「邊界劃分」與「trade-off 判斷」。
- 把 AI 當 10 個實習生，一口氣丟給它多版本方案，你只負責「選擇＋整合」。
3. 問題比答案值錢——升級路徑圖
| 職涯層級 | 提問維度 | 典型問題 |
|---|---|---|
| Junior | What | 這功能怎麼寫？ |
| Senior | Why | 為什麼要寫這功能？ |
| Lead | Worth | 這功能值不值得做？風險在哪？ |
| Architect | Impact | 這決策如何影響未來五年可維護性？ |
想晉級？先把「答案能力」外包給 AI，把「提問能力」握在手上。
4. 打造你的 AI 協作工作流
- Prompt Template Library 建立一套可複用的 prompt：需求 → 限制 → 產出格式 → 驗收標準。
- 分工矩陣
- AI：生成、重構、例外清單
- 人：核心假設、價值判斷、最後一哩驗證
- Commit Discipline 把每次 AI 幫忙的收穫寫進 commit message（不再只有 “fix bug”，而是 “refactor reasoning”）。
5. 反向提問術：用 AI 鍛造思辨肌群
三階段提問法
- 是什麼？ —— 建立語法樹
- 為什麼？ —— 找到設計動機
- 怎麼辦？ —— 落地實作與風險
互動式 Quiz Prompt
「請設計 10 題關於 RISC-V Vector 的題目，難度由淺入深。每題等我回答，再給解析與延伸閱讀。」
AI 成了你的私人教練，天天幫你做「知識深蹲」。
6. 職場之外：提問力就是「人生主控權」
- 健康版本控制：運動習慣是否持續 commit？
- 財務安全帽：你的資產配置能否抵禦黑天鵝？
- 創造力防火牆：好奇心是不是還在 ping？
提問不只決定你升職加薪，更決定你過怎樣的人生。
7. 十年後的自己給現在的 12 則 commit review
- 健康 repo 還在活躍嗎？
- 不可取代性測試腳本寫了沒？
- AI 協作 commit message 到底寫了什麼？
- 學習 pipeline O(1) 還是 O(n²)？
- 價值觀 test suite 跑過沒？
- 哪個人際 subnet 已經 timeout？
- 資產 allocation 有黑天鵝 case？
- 好奇心心跳還正常？
- 一直 step over 那件事要不要 step in？
- Passion driver 升級到 2.0 了嗎？
- 生活 UX 有沒有迭代？
- 如果今天 feature-freeze，你寫什麼 release note？
把這 12 條貼在桌前，每一次選擇都是一行新的 commit。
8. 結語：把未來的 release note 現在就寫好
AI 讓「產生答案」變得廉價，讓「設計問題」變得昂貴。
下一個不可取代的核心競爭力，不是你會寫多少程式、背多少 spec，而是你能不能——
- 看穿問題的本質
- 定義遊戲的規則
- 用 AI as accelerator，而非替代者
從今天開始，把提問當成日常，把 AI 當成外掛大腦，把人生當成一個長期迭代的專案。
十年後的你，回頭讀現在的 commit log，應該會會心一笑：
「這行程式碼，寫得真香。」
Techoverse 
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