.NET Walker

對我這一代的國中生來說，過年時間其實有點漫長。 那時候，過年的台北都像座空城。店家鐵門拉下來，朋友們各自回老家，街道安靜得有點誇張。沒有手機、沒有社群，更沒有隨時可看的影音平台。時間多得讓人不知所措。 但其實我並不討厭這樣的空白。 我記得，當年自己最期待的，是跑去光華商場看倪匡的科幻小說(我記得初三好像就開張了)。那時候的書都還沒封膜，可以站在書架前，一頁一頁翻下去。過年有比較多的零用錢，也有比較完整的時間，可以把錯過的幾本一口氣補完。如果願意，你花上一百多塊，把書帶回家，在房間裡慢慢讀，是一種非常奢侈的享受。但我卻常常一口氣讀到最後幾頁停下來，因為捨不得看完。 閱讀倪匡的時候，腦袋是自由的。 故事在想像裡展開，不需要特效，也沒有刻意的鏡頭切換幫我製造張力。 倪匡說過，好看的小說必須要「情理之中，意料之外」。 這句話我一直記得。 這兩天閒來無事，我試著讓 GPT 5.2 依照這個原則，寫幾篇短篇小說。 老實說，完成度很高，幾乎篇篇都能符合我要的「情理之中，意料之外」。 (也可能是我提示詞下的好😛) 但這讓我有點感慨，不是因為它寫得好，而是因為它寫得太容易。 最近，很多人討論新的 Seedance 2.0 模型的影片生成、或是春晚的武術機器人。沒錯，技術真的往前推進了一大步。但我在YT上看到一個蠻特別的觀點，在談「稀缺性」這個問題，這角度讓我停下來想了一下。 過去，閱讀的樂趣，有一部分是因為「有限」而珍貴。我等一本書出版，等電視台重播，等某張唱片進貨開賣。等待本身，是一種參與。 如今，當文章、作曲、寫程式、拍短片都變得不再困難，每個人似乎都能為自己生成專屬的小說、電影、和主題音樂，當創作不再稀少，等待，好像也變得不需要了。 現在，我們幾乎可以擁有無限量的內容。 只是，當一切變得唾手可得，我還會像當年那樣，站在書架前，為一本剛上架的新書而感到心跳加快嗎？ 不過，改變從來都不是好或壞。 只是每個時代，都在重新定義，「珍貴」是什麼。

農曆初二，我開著車子在高速公路上疾行(意外地，車並不多)。 Google 導航的女聲冷靜而準確地提醒我：「前方三百公尺，請靠右行駛…」 我突然想起那個還沒有 GPS 的時代。 那時候出門前，我會把地圖攤在椅墊上研究半天，記幾個路名後才敢上路。 若是真的迷路了，也只得停在路邊搖下車窗問路人：「不好意思，請問這條路怎麼走？」 有些人會熱心比劃，有些人則會乾脆帶你走一段。 當時，大家看路標會看得特別仔細，方向盤握得好像也特別專心。 可能因此花的時間多一點，繞的路遠一些， 但偶爾也會多看到一些原本不在計畫裡的東西。 我記得有一年，跟老闆和同事一起去客戶端救一個快搞砸的專案。一整天像打仗一樣，大家累到話都不太想說。 回程途中，下錯交流道，想繞回去又迷路，在烏漆摸黑的鄉間小路上轉來轉去，四個人餓到飢腸轆轆。 正當有點煩躁的時候，路邊出現一家老兵開的牛肉麵店，我們只好進去問路，也順便坐下來吃。 四個人各自點了一大碗牛肉麵，又切了一大盤滷味。(真的是有生以來最大盤) 專案是什麼，其實我忘了。 店在哪裡，更是想不起來。 但那天晚上的燈光、熱湯，還有大家終於鬆一口氣的感覺，我到今天都還記得。 現在不太會發生這樣的事情了。 導航隨時幫我算好最快的路，提醒塞車，提前改道。 如今我幾乎不再迷路，也很少因為繞路而遲到。 老實說，這樣比較輕鬆。 只是我有時候也會想， 那些因為走錯路才遇到的片刻，是不是也慢慢地變少了。 在人生裡，我是不是也很習慣打開導航， 選一條看起來最安全、最有效率的路？ 其實我也說不上哪一種比較好。 只是偶爾，我會想起那碗因為走錯路而吃到的牛肉麵。

今天是農曆年前的最後一個上班日。 昨天，轉戰到台中客戶端，一個非常氣派且具有質感的大樓，分享 Github Copilot。 這次，一路從 2023 年談到 2026 年，一口氣回顧了過去三年這段驚奇的旅程。 從 GitHub Copilot Chat, GitHub Copilot Agent, 到 GitHub Copilot CLI, GitHub Copilot SDK, 還有 GitHub Copilot Coding Agent…恍如隔世。 趁著還有點清醒的腦袋，來聊聊過去這半年，我在 AI輔助開發這個領域哩，看到的變化。 Coding Agent 的演進 似乎不少團隊很喜歡在農曆年前推出足以撥動一池春水的新玩意兒，之前的 DeepSeek是如此，前幾天的 SeeDance 2.0 也是這般。 然而這半年來，對我這個老開發人來說，最大的衝擊應該就是親眼看著 GitHub Copilot 從程式碼補全的 “副駕”，逐漸變成可以自己獨當一面的 AI 隊友。 最初，它只是 IDE 裡的小幫手，幫你改改程式，給點小建議。 後來，它開始可以跟你對話，幫助你大範圍的一次寫完包含好幾隻程式碼的完整模組。 再然後，又出了 GitHub Copilot CLI ，讓你不再受 IDE 的限制，在終端機下用自然語言就可以直接下達指令，完成一個專案的開發、bug的修復、文件的撰寫。 最近，又推出了 GitHub Copilot SDK ，讓你把 Copilot 的能力整合進任何應用。 龍蝦很有趣? 但你知道嗎? 其實有了 GitHub Copilot SDK，你也能自己親手寫一隻，一點都不難。 然而，對開發人員來說，或許未來真正會影響工作流程的， 是在雲端運行的 Coding Agent。 現在，你可以直接把 GitHub Issue(或 ADO Board 中的 backlog) 等工項直接 assign 給 “雲端的” Copilot Coding Agent，它會自己開 VM、clone code、分析需求、自主寫程式、跑測試、最後建 PR 等你 Review。 全程跑在雲端上， 你若在 PR 裡留 Comment 請它改， 它還可以繼續迭代，修改程式碼，直到你滿意為止。 全自動的 AI開發(注意，不是AI"輔助...

上個月協助客戶做技術評估時，他們的 CTO 會後跟我聊了個問題。 「你知道我們團隊最近在研究把 AI 整合進現有的系統與開發流程…」他闔上記事本(實體，有紙張的那種)，帶著思索的表情說到「你知道的，其實就自動化一些日常任務，像是程式碼掃描、Code Review、各種文件生成、自動化測試、應用程式部署、以及運行狀況檢查…這些。我們一開始看了 OpenAI API、後來也研究過 GitHub Copilot CLI、但最近又出了 GitHub Copilot SDK，老實說，不太確定該選哪個?」 他頓了一下，「還有，開發人員是不是常用一個 GitHub Copilot Agent? 它和 GitHub Copilot CLI 是什麼關係? 我們的開發主管說他每天都在用 GitHub Copilot, 但我不確定這幾個東西到底是不是在做同一件事…」 我打開投影片準備跟他慢慢解釋，心裡想「呵呵，你不是第一個問的…最近有太多人對這些新工具"們"感到困惑。很正常，你沒搞混我才覺得奇怪…」 GitHub Copilot SDK 是啥？ 最近我發現，只要聊到 Copilot，幾乎一定會卡在這個地方。 先講結論：GitHub Copilot SDK 是 GitHub 提供的一套 “開發套件” ，讓開發人員可以在自己的程式裡面整合 GitHub Copilot 的能力。 注意，是 整合 GitHub Copilot 的能力 ，而非在程式碼裡面整合 LLM(大語言模型) 的能力，兩者完全不同。 要在程式碼裡面整合 LLM(大語言模型) 的能力，三年前的 OpenAI API 就可以做到了。 GitHub Copilot SDK 是讓開發人員可以直接利用 GitHub Copilot 的 AI 能力來執行特定任務、調用工具，甚至讓 AI 自己進入一個工作循環，持續執行任務，並且持續改進，直到該任務真正完成。 你應該曾經在 VS Code 裡面用 GitHub Copilot Agent Mode 來產程式碼。那個嚴格來說叫做 Copilot Extension，是安裝在 VS Code、Visual Studio 裡面，自動幫你補全(或生成)程式碼的幫手，也就是現在大部分開發人員已經在用的那個 AI輔助開發工具。(也就是坊間所謂的 AI ...