AI 輔助開發的三個時代：從 Copilot 到 AI Engineering System
前幾天有好友轉 PO 了某貼文，內容提到他們公司想要讓 PM 能直接在 Jira 上撰寫需求，然後直接觸發 AI 自動開發，完成後自動開 PR，最後工程師只需要 code review 即可。 原 PO 問，這樣可行嗎? (真是個有趣的孩子…) 剛好，適逢 Codex App 在 Windows 上正式釋出，來談談這個議題。 這三年，我幾乎是死盯著 AI 輔助開發的發展。 走到今天的感覺是： 上面那個流程 不只可行， 而且很可能在兩年內會成為軟體開發的主流。 回頭看三年 AI 輔助開發的演進 讓我帶你回頭看一下這三年 AI 輔助開發的發展。 你如果從 2023 年開始觀察到今天，大概分成這三個階段： Copilot (副駕) 時代 ( 2023-2024 ) → AI Assistant（你寫，AI幫你完善） Claude Code / Copilot CLI 時代 ( 2025 ) → AI Agent（你說，AI幫你寫程式） Codex App / Copilot Workspace 時代 ( 2026+ ) → AI Engineering System（從需求啟動，AI 自己進行多 Agent 協作，幫你直接完成交付） 換句話說，開發流程正從： Developer 寫 code -> PR -> 交付 走向 Stakeholders/Developer 定義問題 -> AI Agents 實作 -> Developer Review -> AI 完成交付 AI 輔助開發的三個階段 我把上述提到的 AI 輔助開發三個階段，整理成一張生態圖，大概是下面這樣： 第一階段：AI in IDE（讓你寫得更快） 代表工具： GitHub Copilot Cursor Windsurf 核心功能： Autocomplete / inline suggestion 小範圍程式碼生成 即時問答 與 片段的程式碼重構 這階段本質上是「效率增幅器」，主角仍是工程師本人。 第二階段：AI Developer / Terminal AI Agent（幫你做得更多） 代表工具： Claude Code Copilot CLI 核心功能： AI...