第一原則：KISS（Keep it Simple, Stupid）

在 AI 蓬勃發展的今日，Cursor、WindSurf、GitHub Copilot 等工具讓我們能在幾分鐘內生成複雜的程式。然而，這些看似強大的功能背後，是否真能滿足實際開發需求？抑或僅是華麗的表象？本文將探討如何在 AI 時代中，運用「KISS原則」實現真正高效的協作開發。

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模組化(Modulize) 開發策略

在 AI 輔助程式開發的過程中，模組化設計是確保成功的關鍵策略。這種方法不僅能提高程式碼品質，更能充分發揮 AI 的優勢，同時避免其局限性。

模組化的實踐步驟

1. 前期規劃與拆分

要將程式模組化，最好的方法就是先將你想實現的功能，透過紙跟筆（人腦）先拆分一遍。並且根據你拆分後的版本，依序向 AI 詢問。

  • 先用傳統的方式梳理功能邏輯架構
  • 將複雜系統拆解為獨立的功能

2. 依序向 AI 提問

根據拆分後的結構，逐一向 AI 詢問各模組的實現方式：

  • 每次專注於單一功能模組
  • 提供清晰的需求描述
  • 確保 AI 生成的程式碼符合預期功能

模組化開發的三大優勢

1. 深入理解需求

透過紙筆思考的過程，開發者能夠：

  • 更清晰地認識自身需求本質
  • 發現潛在的邏輯問題與設計缺陷
  • 為 AI 提供更精準的 Prompt，獲得更符合期望的結果

2. 簡化除錯流程

模組化設計使除錯工作變得簡單高效：

  • 各模組相對獨立，問題範圍被限定在小範圍內
  • 可以針對特定模組進行測試和優化
  • AI 能更有效地協助解決具體模組的問題，而非面對整個複雜系統

3. 提高系統彈性

模組化程式碼的最大優勢在於其適應性：

  • 輕鬆切換不同的 AI 模型尋求解決方案
  • 靈活新增或移除功能模組
  • 方便更換開發框架或技術棧
  • 在快速演進的 AI 技術環境中保持適應力，輕易在一瞬千里的 AI 時代下更迭

實踐案例

以我開發中的英文模擬面試 app Mocky 為例，模組化拆分包括：

  1. 語音輸入功能 → Text to Speech 模組
  2. AI Chat 功能模組
  3. 讓 AI 發出真人聲音功能 → Speech to Text 模組

對每個模組，我們可以分別向 AI 提問，獲得針對性的解決方案，再將它們整合為完整系統。

透過這種模組化的方法，我們能夠在充分利用 AI 強大生成能力的同時，保持對開發過程的掌控，實現真正高效的人機協作開發。

常見陷阱及避免策略：KISS 原則的實踐

在 AI 輔助開發中，遵循 KISS（Keep It Simple, Stupid）原則和模組化設計能有效規避常見陷阱。以下分析如何透過這些核心理念保障開發品質：

1. 資安風險與 KISS 原則的應對

當我們與 AI 工具協作時，最簡單的方法往往也是最安全的：

  • 環境變數洩露風險：複雜的整合可能導致敏感設定檔（.env）被意外分享
  • 商業邏輯暴露：大型程式碼片段可能包含專有演算法

KISS 原則的防護機制

  • 單一職責模組：遵循 KISS 原則，每個模組僅處理一項功能，使敏感資訊自然隔離
  • 簡化互動範圍：向 AI 僅提供最小必要的程式碼片段，減少洩露風險
  • 明確界限：簡單明確的模組邊界使敏感與非敏感部分容易區分

透過模組化，開發者可以精確控制與 AI 分享的內容，只提交不含敏感資訊的特定功能模組，同時保留完整的功能整合能力。

2. 大規模修改的風險與模組化解決方案

AI 工具提供的大規模自動化修改功能違背了 KISS 原則的核心理念：

  • 複雜性爆炸：大量同時修改引入難以預測的複雜性
  • 理解障礙：違背 KISS 原則的複雜變更難以被人類開發者完全理解

模組化的優勢體現

  • 自然分界：模組化設計提供了明確的修改邊界，限制變更範圍
  • 獨立測試：每個簡單模組可以獨立測試，確保功能正確性
  • 漸進式改進：符合 KISS 原則的小型模組更新更容易理解和驗證
  • 降低耦合：模組間低耦合意味著一處修改不會引發連鎖反應

KISS 與模組化的協同效應

KISS 原則與模組化設計相輔相成，共同提供了應對 AI 開發陷阱的強大框架：

  • 簡化複雜問題：將複雜系統分解為簡單模組，每個模組遵循 KISS 原則
  • 增強可控性：簡單模組更容易被人類理解和控制，減少對 AI 的過度依賴
  • 提高適應性：當 AI 工具或模型更新時，簡單模組更容易適應新技術

透過堅持 KISS 原則並實施嚴格的模組化設計，開發者可以在 AI 輔助開發環境中建立一道有效的防護屏障，確保程式碼的安全性、可維護性和穩定性，同時充分利用 AI 的生產力優勢。簡單不僅是設計哲學，更是規避風險的實用策略。

框架選擇策略：主流且穩定

在與 AI 協作開發時，我認為最佳框架選擇策略很簡單：選主流框架，用穩定版本。 以 Web 開發為例，Next.js 14、Tailwind v3 就是絕佳選擇。

為何選擇主流框架？

LLM 的知識來自網路上的大量文字資料。 主流框架在網上有最豐富的文檔、討論和範例程式碼，自然是 AI 最熟悉的領域，能給出最準確的建議。

為何避開最新版本？

AI 模型的訓練資料有截止日期，最新框架版本的資訊可能不在其知識庫中。 雖然 Grok 3 等模型能爬取即時資訊，但與網路上已有大量範例程式碼的穩定版本相比，其表現仍有明顯差距。

雙重保障機制

選擇穩定版本還有個額外好處：生產環境更可靠，減少意外驚喜。

在 debug 或新增功能時也是如此，就算 AI 一時無解，網路上也有豐富資源可查（回到 old school 方式）。

這種選擇既發揮 AI 優勢，又不受其局限。 是真正符合 KISS 原則的實用策略。

實例：VSCode + Raycast AI Chat

基於以上的原則，我 99% 的工作都是透過 VSCode + Raycast AI Chat 這個組合完成。開發新功能以及 debug 等等都是使用類似的架構，以下將以我開發中 App Mocky 為例，詳細步驟如下：

實際問題解決流程

當我發現語音輸入功能在 iOS Safari 上出問題時：

  1. 找到相關模組：因為早期就做了模組化拆分，程式碼被整理在單一 custom hook useAudioRecorder.ts 中
  2. 提交給 AI：直接從 VSCode 檔案總管拖拉檔案到 Raycast AI Chat
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  1. 描述問題：簡單說明 iOS Safari 的語音輸入問題
  2. 使用預設提示：我在 Raycast 設定了專用的 code 相關 preset（有興趣的可以寄信給我拿完整 system prompt）
  1. 測試解決方案：實施 AI 建議並測試
  2. 必要時尋求其他資源：如果問題持續，就上網搜尋額外資訊
  3. 反覆優化：根據新資訊調整解決方案

模組化的實際優勢

這個流程展示了模組化程式碼的高自由度：即使某個問題沒立即解決，我也能輕鬆：

  • 更換不同 AI 模型尋求新思路
  • 轉向網路搜尋專門資源
  • 避免陷入無限循環的窘境

最重要的是，AI 只會修改特定模組，不會無故更動大量程式碼，避免讓簡單問題演變成複雜災難。

Raycast 的靈活性也是關鍵，它允許我快速切換不同模型和提示，找到最適合當前問題的解決方案。

結語

在 AI 時代，最佳協作原則就是 KISS（Keep It Simple, Stupid）。 提問單一問題，完成單一功能，避免複雜花俏的工具。讓 AI 成為你的助手，而非思考的主導者。

這種簡單直接的方法不只適用於程式開發，同樣適用於寫作、翻譯、創意發想等各種 AI 應用場景。越簡單直接的 prompt，往往能獲得越精準的結果。

當你清楚知道自己想要什麼，AI 就能產出最符合需求的解答。

這是 AI 協作的核心智慧 — 人類提供明確方向，AI 提供執行力，雙方各司其職，相輔相成。

在這個 AI 工具日新月異的時代，不是擁有最複雜的工具鏈的人會勝出，而是能夠最有效運用這些工具的人。而有效運用的第一步，就是堅持簡單原則。

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  • 多模型支援：可靈活切換不同 AI 模型，針對不同問題選擇最佳解決方案
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