最近跟朋友聊求職，發現大家都被一種荒謬的焦慮感籠罩。現在打開社群，滿地都是「AI 讓你十倍速開發」、「三分鐘寫完一個 APP」的東西。我自己也變得越來越倚賴純 vibe coding。
在 2024 以前，我要開發一個功能，還會想到底要貼哪一段 code 給 GPT，讓 GPT 回說這部分要怎麼處理。那個時候，我至少有動腦去找到問題根源，只不過解決它的方式比較粗糙。
但自從我去年七月從歐洲回到台北，八月下載 Cursor 來用，到現在 Claude Code、Antigravity、Codex 百家爭鳴，我們漸漸開始發現：
現在工程師的功用，好像真的正在指數級銳減。
但與此同時，有件事情也同時發生了。
在求職的路上，或者是任何需要展示出自己比別人優秀的路上，我們發現：工時沒有變短，生活品質也沒有變好。反而是整個產業界對「人」的期待值，跟著這些宣傳語同幅度、甚至超額通膨了。
以前一個人花兩三個月打磨出一個有模有樣的 side project，大家會覺得你底子不錯。
現在就會變成，面試官看著你手上的專案，心裡的 OS 可能是：
「這大概是用 AI 兩三天拼出來的吧，沒什麼了不起。」
然後連我自己都開始懷疑。
在這種通膨下，我們好像被逼著得是十項全能的超人，才有資格在市場上競爭。
廉價指標飽和之後，證照和成績還剩多少鑑別度？
然後大家開始瘋狂去刷證照、刷成績。
但說穿了，在這個連小學生都能用 AI 輔助備考的年代，那些有題庫、靠死記硬背的「世俗標章」，早就貶值到不行了。
當所有人都拿著滿分證照去面試時，這就是一個廉價指標飽和的死胡同。
那到底要怎麼證明自己不是一個只會發送 prompt 的「AI 打字員」，而是能帶來十倍效益的人？
真正清醒的面試作業：Prototype 只是基本，解剖報告才是重點
前陣子我看到一份極度清醒的面試作業要求，簡直是直接賞了那些整天吹捧 vibe coding 的人一巴掌。
那家公司劈頭就說：
Working Prototype 是基本，但他們不要一個只是包著 LLM 外皮的玩具。
他們真正要看的是：
- PRD（產品需求文件）
- TDD（技術設計文件）
- 以及三個靈魂拷問：
What I personally built What I reused What broke and how I debugged it
看到這個我覺得相當精闢。
這才是 AI 時代工程師該有的火力展示。
AI 可以幫你寫出漂亮的快速排序，或者生出一堆看起來煞有其事的 boilerplate，但它沒有商業直覺，更沒有系統品味。
當你在建構 Multi-agent 協作架構時，Agent 之間突然陷入邏輯 deadlock；或者是處理複雜數據驗證時，模型因為機率分佈的極端值開始瘋狂幻覺——這些時候，另一個 AI 或許可以幫你，但真正能把這些爛攤子完全收拾乾淨，並且在這個過程中變成自己養分的，仍然是你的底層邏輯和可審計的推理機制。
真正無可取代的價值：把 AI 搞砸的東西救回來
把 AI 搞砸的東西救回來，並且設計出防呆與糾錯的系統架構，這才是你真正無可取代的價值。
畢竟在商業世界裡，AI 沒辦法坐牢，不能被開除，也不能在半夜三點系統出包時爬起來扛責任。
企業花錢，很大一部分是買你的 Accountability，或者是 integrity 這種在初級會計學會學到的東西。
不過，現實往往比理想要骨感得多。
雖然有少數清醒的團隊願意直接看你的「屍體解剖報告」，但外面多數的團隊和 HR，在面對海量履歷時，還是會退化到最懶惰的決策模式——繼續看那些早就通膨貶值的世俗標章。
不要等別人發掘你，要主動伏擊
如果你乖乖等別人來發掘你的內在價值，那你大概率會被淹沒。
我們必須在面試或各種機會中主動伏擊。
不要等面試官問你「跟 AI 差別在哪」，也不要只丟一個看似完美的 Demo 影片。
你應該主動把你的架構與失效模式報告砸在他們面前，大方承認哪些是 AI 寫的，然後狠狠地強調：
- AI 在哪裡出包？
- 你怎麼發現它出包？
- 你怎麼透過底層學理把它拉回正軌？
- 你怎麼把這次錯誤轉化成下一次系統不會再犯的防呆機制？
甚至在反問環節，直接挑戰他們：
「現在貴團隊是怎麼驗證 AI 產出的架構，避免潛在的邏輯漏洞上線的？」
結語：在大家都追求速度時，混亂處理能力才是稀缺價值
在所有人都急著證明自己「做得多快」的時代，敢於展現自己「如何處理未知的錯誤與混亂」，並且主動拿回話語權，這才是我們在這個期望值惡性通膨的環境裡，最該為自己爭取到的稀缺價值。