AI 前線——從實戰到洞察｜DeepWave CEO 實戰手記
過年前，我們的開發是單線程的。這不是什麼技術術語的比喻——我是說，我們的工程師一次只能處理一件事。一個功能在做，另一個就得等。這在小團隊裡很常見，甚至很合理，因為上下文都在同一個人腦袋裡，交給別人反而要花時間交接。
問題是，當「隕石」掉下來的時候——客戶臨時需求、緊急 bug、老闆突然想到的功能——排在後面的開發就全部 postpone。技術債？永遠沒有時間修。每次回顧都說「下個 sprint 再處理」，但下個 sprint 又有新的隕石。
這是一個我知道存在、但不知道怎麼解的結構性問題。
工程師們的驚呼
轉折點發生在過完年後。
我們的工程師開始試用 Claude Code——不是我要求的，是他們自己裝的。幾天後他們神神秘秘地跟我說了一句話，大意是：「我現在可以同時開五條線在跑。」
我一開始以為他們在誇飾。但我看了他們的工作方式之後，理解了在說什麼。過去，一個工程師的工作模式是線性的：開一個 branch，寫完，測試，發 PR，等 review，merge，然後才開下一個。中間如果被插件打斷，整條線就斷了。
現在，他們可以同時維護將近五個平行的開發支線。一條在修技術債，一條在開發新功能，一條在處理剛進來的客戶需求。而且因為所有的上下文都還是在他們自己的腦子裡——負責規劃、拆解、決定架構方向——只是把「打字」這件事交給了 AI，所以不存在交接的摩擦成本。
沒有交接摩擦，開發就更快了。能同時推進多線，技術債終於有空間被處理了。那些「下個 sprint 再說」的東西，現在就在這個 sprint 裡一起做掉了。
我決定讓全公司都裝上 Claude Max。
引擎馬力加倍之後，反而是油門踩不夠深
這裡有一件我沒預料到的事。
當工程端的產能突然翻了好幾倍，整間公司的瓶頸就不再是「做不完」，而是「餵不夠」。
想像一下：你開的車突然引擎馬力加倍了。你踩同樣的油門，車子衝得比以前快。但你很快發現，你的導航系統、你的路線規劃、你的乘客服務——整個營運面——跟不上這個速度。
這就是我們遇到的狀況。產品做得比以前快，做得比以前準時，但營運和業務端反而需要加速，去產生更多的需求、更多的案子、更多的規劃來「餵」產品團隊。
說出來有點荒謬：過去我們的問題是工程資源不夠，現在的問題是事情不夠多。
但這其實是一件好事。因為這個壓力迫使整間公司開始動起來——業務開始更積極地開拓、營運開始更認真地規劃、行銷開始更頻繁地產出內容。AI 從工程端點燃的效率，像連鎖反應一樣擴散到了每個部門。最戲劇性的變化，其實最安靜
很多人聽到「產能五倍」會期待一個戲劇性的數字——「原本要三個月的專案，三週就做完了」之類的。
但我們的經驗不是這樣的。
真正的變化是：每個案子的預估時間維持不變，但我們終於能準時交付了。而且可以同時推進多個案子。
這聽起來不夠性感，但如果你經營過軟體公司，你就知道「準時」本身就是一種奢侈。過去的「預估三週」往往意味著「樂觀的話三週，實際上五週，而且中間會被插件打斷變成七週」。現在的「預估三週」就是三週。因為即使隕石掉下來，工程師有餘裕在另一條線上處理，不需要中斷主線開發。
這才是真正的產能提升——不是做得更快，是做得更穩，同時做得更多。
80/20 的新分工
導入一段時間之後，我開始觀察到一個有趣的分工模式。
如果用 80/20 法則來看：人類負責 80% 的規劃，AI 處理 20% 的紀錄。AI 負責 80% 的開發執行，人類負責 20% 的品質把關。
換句話說，團隊終於有時間「想」了。
過去工程師的一天大概是這樣的：20% 的時間在想怎麼做，80% 的時間在敲鍵盤實作。現在反過來了——他們花更多時間在思考架構、討論設計、打磨細節，而把大量的實作交給 AI。
這個變化帶來了一個意想不到的效果：因為人類把注意力放在了「該怎麼做才對」而不是「趕快把它做完」，產品的品質反而提升了。團隊不再是在趕工，而是在思考。
而且這個效率的溢出效應超出了工程部門。因為實在太有效率了，業務開始用 AI 整理客戶需求、行銷開始用 AI 產出初稿、行政開始用 AI 處理文件。全公司都動起來了。但我必須誠實說：有代價。
導入 AI 之後，人的注意力被嚴重稀釋了。
當你同時有五條開發線在跑，你確實做得更多了，但你對每一條線的掌控程度也下降了。你不再是每一行 code 都親手寫過、都瞭然於胸的那個人。你變成了一個「指揮者」——你知道大方向是對的，但細節？你得信任 AI，然後在 QA 環節把關。
這需要一種新的工作心態。從「我掌控一切」變成「我掌控方向，AI 掌控執行，我負責驗收」。
還有一個更隱微的變化：工作時間其實變長了。
不是因為做不完——恰恰相反，是因為你「能做的事」變多了。過去六點下班是因為手上就那一條線，做到一個段落就收工。現在你有五條線在跑，總有一條「還差一點就能推進」，總有一個 PR「等一下就能 merge」。效率的提升並沒有讓人更早下班，反而讓人更難停下來。
這是我還在思考怎麼解決的問題。
給正在考慮導入 AI 的你
如果你問我「該不該讓團隊用 AI」，我的答案是絕對該。但不是因為「產能五倍」這個數字——數字會因為團隊規模、產業、工作性質而不同。
真正的價值是：AI 把你團隊的瓶頸從「執行力」移到了「想像力」。當做的速度不再是限制，你才會開始認真想「到底該做什麼」。
這對一間公司來說，是質變，不是量變。
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