在生成式 AI 爆發的時代，我們在社群平台與求職網站上，頻繁看到一種新興的「驕傲」。許多求職者在履歷上大方標榜：「我不會寫一行程式，但能透過 AI 工具開發出一個完整的網站或 APP。」這種看似翻轉技術門檻的宣言，在短期內確實吸引了目光，但深究其背後隱藏的邏輯，卻不免讓人對現代職場的專業認同與協作生態感到憂心。
求職者之所以對此感到驕傲，是因為 AI 填補了他們在技術上的空白，讓「想法」到「產出」的距離縮短到幾句提示詞之間。然而，這種驕傲往往建立在一個危險的誤區上：誤把工具的強大當成了自己的能力。
利用 AI 做出一個前端網頁的「外殼」並不難，因為 AI 擅長處理的是結構化的代碼模板。但真正的考驗始於生成之後：當頁面出現無法預期的偏移、當使用者資料無法正確串接、當資安漏洞暴露在代碼細節中時，這位自稱「不會寫程式」的開發者，是否有能力進行細微的調整？
從團隊協作的角度來看，這種「得意洋洋」的宣傳在專業工程師眼中，更像是一顆未爆彈。一個軟體產品的生命週期，開發只佔 20%，剩下的 80% 都在維護與迭代。
當一個完全不懂程式的人透過 AI 拼湊出專案，其產出的代碼往往缺乏系統性的架構與脈絡。對於接手的工程師來說，這些代碼可能充滿了冗餘、命名不當或邏輯斷點。工程師在修改時，必須先花數倍的時間去猜測 AI 當時的邏輯，甚至會發現「直接重寫比修改更快」。這種看似高效率的開發方式，實際上是將技術債轉嫁給了後端的協作團隊。如果求職者對此不僅毫無警覺，甚至引以為傲，這反映出的不僅是技術的匱乏，更是對開發流程與協作精神的無知。
其實，懂程式的工程師若能駕馭 AI，其效率將會是驚人的。但真正的專業，在於你是否知道「為什麼這行程式碼會出現在這裡」。
在履歷上特別公開宣稱「不會寫程式」卻能做產品，背後隱含著一種對技術專業的輕視，似乎將寫程式視為一種低門檻的工作，傳遞了一個錯誤的訊號：以為開發僅僅是產出一個「看起來能動」的東西。然而，一個成熟的產品需要考慮效能、穩定性、可擴展性以及使用者體驗的極致調優。這些細節，往往是 AI 在現階段無法完全代勞，而需要由具備紮實底層知識的人類來把關的。
對於求職者而言，利用 AI 快速建模、驗證想法確實是一項加分能力，但它不應成為核心競爭力的全部。過度強調「不勞而獲」的開發成果，反而暴露了自身在技術深度與維修能力上的斷層。
在 AI 時代，最稀缺的資源不再是「生成代碼的人」，而是「能評估並優化代碼價值的人」。所以我常建議這些人，還是多花點時間程式碼是怎麼運作的，至少你交給工程師繼續開發之後，你還回得出工程師的問題。