根據軟體外包與品質保證公司 Redwerk、QAwerk 創辦人 Konstantin Klyagin 的觀察，過去半年內，承接「AI 生成程式碼修復」的案件量成長了將近三倍。有趣的是，這些找上門的客戶，並非不會寫程式，反而是因為太會用 AI 寫程式，才讓自己陷入了一場底層程式碼的噩夢。
Klyagin 在軟體開發領域打滾了約 20 年，他近期在公司網站上正式推出「vibe code cleanup」服務，正是為了應對這波由生成式 AI 與 vibe coding 熱潮所帶來的數位廢棄物問題。所謂的 vibe coding，指的是依賴直覺與 AI 生成結果來快速打造應用程式，但往往缺乏嚴謹的架構規劃。Klyagin 直言，程式碼量減少並不代表軟體成功，真正決定成敗的，永遠是底層的架構、長期可維護性，以及面對真實流量時的運作品質。
看起來像 100 分，底層卻是未爆彈
AI 生成的應用程式，表面功能往往看起來相當完整，甚至能通過初步的展示驗收。但 Klyagin 的團隊深入檢查後發現，這類程式碼庫就像一棟外觀華麗、但地基偷工減料的大樓，隨時可能在關鍵時刻崩塌。
根據 Redwerk 的實際修復案例，他們歸納出三個最常見的地雷區：
從產業面來看，這些問題並非 AI 的原罪，而是使用者的「開發慣性」所導致。多數創業者急於將 MVP（最小可行產品）推向市場，卻忽略了 AI 生成的程式碼仍需要明確的規格邊界。若沒有定義清楚「什麼不能做」，AI 就會用最省力的方式「繞過去」，而這些繞路，未來都會變成技術債。
沒有軟體開發經驗的人，正在踩更大的坑
Klyagin 在訪談中點出了一個殘酷的事實：具備技術背景的創業者，通常不太需要這類清理服務；真正需要求救的，是那些缺乏軟體開發經驗、卻急著用 AI 兌現商業點子的非技術型創辦人。
這群人最大的劣勢在於，他們不知道該如何替 AI 設定限制。他們缺乏對「什麼是合理的架構」的直覺，也無法判斷 AI 給出的程式碼是否藏有邏輯漏洞。Klyagin 警告，使用 AI 協助寫程式時，必須明確定義要做什麼，並持續測試，否則 AI 只會把錯誤的決策無限放大。
從數據來看，這並非危言聳聽。根據 QAwerk 的內部統計，非技術背景客戶所送修的專案中，平均每千行程式碼含有 4.2 個高風險漏洞，而技術背景客戶的專案則僅有 0.7 個。兩者之間的差距，高達六倍之多。
AI 正在吃掉自己的工作，但人類終於找到定位
即便清理需求暴增，Klyagin 的公司並非完全靠人力苦撐。事實上，他們也大量導入 AI 工具來處理額外的除錯工作量。Claude Code、Codex 等工具的普及，讓 QA 與除錯流程的速度大幅提升，團隊與客戶都能更快交付更多功能。
這形成了一個有趣的循環：AI 製造了問題，卻也提供了部分解法。Klyagin 對此抱持務實態度，他強調速度提升不代表可以省略紀律，因為軟體開發仍然需要清楚規格、嚴格測試與正確的工程方法。換句話說，AI 時代的軟體工程師，角色正在從「生產者」轉變為「校閱者與架構師」。
如果往後推演兩年，我認為「AI 程式碼清理」不會只是一次性的外包服務，而是會演變為常態性的維運合約。因為隨著生成式 AI 的迭代速度越來越快，企業不可能為了追趕新版本就頻繁砍掉重練。誰能提供穩定、安全的「AI 程式碼保險」，誰就能在下一階段的 SaaS 生態中搶占關鍵席位。
數據背後的啟示
綜合 Klyagin 的實務觀察與 Redwerk、QAwerk 的內部數據，我們可以得出一個反直覺的結論：AI 時代對程式碼品質的要求，不降反升。
過去，撰寫不良的程式碼會被歸咎於工程師的技術不足；現在，AI 生成的低品質程式碼卻因為「看起來能用」，反而更容易被忽略，直到造成金流損失或資安事件才被正視。數據顯示，近半年內因商業邏輯不一致而導致的客訴案件，比去年同期增加了 40%，這正是 vibe coding 風潮所帶來的隱形成本。
Klyagin 給出的解方其實很務實：AI 不是萬能，但也不是毒藥。關鍵在於使用者是否願意在「速度」與「紀律」之間，找到一個可持續的平衡點。如果你的應用程式正面臨真實客戶，那麼請記住，程式碼的終極評分標準，永遠是「能否安心睡覺」，而不是 GitHub 上的提交次數或行數統計。
📌 給創業者與產品經理的行動建議： 如果你正打算用 AI 快速打造產品原型，請務必在開發流程中編列「架構審查」與「壓力測試」的預算與時間。別等到使用者回報價格計算錯誤，才回頭找清道夫收拾殘局。現在就先打開你的測試環境，把金流與權限相關的程式碼從頭到尾走一遍，這可能會為你省下未來三個月的客訴處理時間。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由科技新報發布。
常見問題 FAQ
什麼是 Vibe Coding？為什麼它會產生需要清理的程式碼？
Vibe Coding 是指依賴直覺與 AI 生成結果來快速打造應用程式的開發方式，它缺乏嚴謹的架構規劃，容易產生商業邏輯不一致、權限控管鬆散與測試覆蓋率不足的缺陷，導致產品難以長期維護。
AI 寫的程式碼真的比較不安全嗎？
根據 QAwerk 的統計，非技術背景客戶送修的 AI 生成專案中，平均每千行程式碼含有 4.2 個高風險漏洞，遠高於技術背景客戶的 0.7 個，關鍵在於使用者是否懂得為 AI 設定明確的限制與測試規範。
「程式碼清理服務」具體在做什麼？
這類服務不只是刪減程式碼行數，而是針對架構重構、修補驗證機制、強化權限控管與補足測試覆蓋率，讓 AI 生成的應用程式真正達到可上線、可服務真實客戶的穩定狀態。
沒有技術背景的創業者該如何避免踩坑？
建議在開發流程中編列架構審查與壓力測試的預算與時間，並在 MVP 階段就導入專業的程式碼審查機制，別等到上線後才發現金流或權限漏洞，那時候的修復成本會是初版生成的 3 到 5 倍。
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