Am I going to lose my skills?
在 AI 可以快速實作時代，雖然說我是相信工程師是難以被取代的，工程師的工作職責一直不在於單純的寫程式。
包含了管控好品質、建立好流程、跨組織間的頻繁溝通等等，這些都是單純靠使用 AI 辦不到的，是 vibe 不出來的。
不過在社群許多相關利益人士瘋狂的鼓吹、科技公司試圖使用 AI 取代許多的人力，看到這些相關新聞有時候也會稍微的開始感到擔憂，是我的判斷錯誤了嗎？
目前也一直在使用 AI 寫 Code，但是每次 AI 寫的我總是需要進行 Review 審核，偶爾也要進行修改、修正錯誤等，與社群所說的跟 AI 說一下就完成了，完全不是那麼一回事，有時候就在想是我使用的方式錯了嗎？網路上那些人是怎麼做到的？如何讓 AI 能夠正確且良好的實作出真的可以當作產品，並持續營運的"系統"，而不是就只是叫 AI 寫出一個 Demo 出來。
有時候 AI 快速實作的時候，也會擔心對於 Codebase 的掌握在也沒之前高了，在沒有 AI 的時候，對於自己實作的功能或是修改都能記得很清楚，但現在幾乎都是透過 AI 進行實作，然後 Review 再修改，有時候真的時常忘記相關的細節，並且 AI 快速的產出許多的 Code，光是 Review 可能就要花上數幾個小時去思考。
Cognitive overload is a design problem, not an AI problem.
I’m just more intentional about what I do hold in my head, and how I make it safe to give the other parts over to the agent. Which is already how developers on large projects with multiple human team members have to operate every day.
Matt 提出目前的工作模式與之前不同，我們該把握的是整個系統的大方向，進行系統的設計和測試。
AI 目前給我的感覺是，當開發者往錯誤的方向進行設計的時候(奇怪的 interface、違反準則的設計等)，AI 並不會有意識的制止你。雖然他會和你說哪裡的寫法不太好，哪裡的邊界可能有問題，但他不會(或是很少)直接說這樣的設計不對，應該怎麼樣怎麼樣。AI 反而很著重在細節裡。
Developers who understand architecture, who can design clean interfaces for their modules, and who know when to test and what to test, those developers are at an advantage.