Cuando cualquiera puede Vibe Coding para escribir aplicaciones, la IA reemplazará a aquellos que no saben qué es bueno.

标榜由 AI 协助开发、整合台湾超商即期品资讯的 App「惜食猎人」，近日在社群引发关注。
该产品主打即时查询附近即期商品与到货通知，开发者更称仅花两周、通过 AI 工具完成开发。
然而，上线不久即遭质疑，不只涉及 API 授权问题，还爆出严重资安漏洞，甚至可能让使用者家中精确 GPS 座标外泄。

这也凸显「vibe coding」的风险：当开发者本身缺乏工程训练，往往无法判断什么是「好的程式」，更难辨识潜藏的安全问题。
于是当 AI 产出看似可用的结果时，就容易照单全收，甚至直接推向市场。
尽管开发者在外界提醒后进行修补，但后续检测显示仅部分修复，核心风险仍未排除。
换言之，问题不只是「写错程式」，而是整体系统设计从一开始就缺乏对资安的基本理解。

与其说 AI 会取代工程师，不如说它更像加速器。
它可以处理低阶与重复工作，但真正关键的，仍是那些知道什么叫「写得好」、什么需要重做、哪些风险不能碰的工程师。
AI 带来的现实影响，是提升效率，而不是取代判断。
就像未经训练的 AI 写不出好文章，音乐品味很差的人也只做得出他那种品味的歌。

当 AI 可以让效率提升五倍时，你会用它来减少五倍人力，还是创造五倍产出？

Vibe Coding 应用程式「惜食猎人」爆资安漏洞

加密城市报导，近日一款标榜由 AI 协助开发、整合台湾超商即期品资讯的 App「惜食猎人」，在社群上引发关注。
该产品主打可即时查询附近即期商品与到货通知，开发者更强调仅花约两周、通过 AI 工具完成开发。
然而，上线不久即遭工程师与网友质疑，不仅涉及 API 授权争议，更爆出严重资安漏洞，甚至可能导致使用者家中精确 GPS 座标外泄。

根据 Zeabur 工程师指出，只要使用该 App 并开启定位功能，相关座标资料就会被写入数据库，且未经妥善保护直接暴露于公网。
尽管开发者在外界提醒后进行修补，但后续检测显示仅部分修复，核心风险仍未排除。
换言之，问题不只是「写错程式」，而是整体系统设计从一开始就缺乏对资安的基本理解。

AI 可以取代人类工程师？你要先知道什么是好的程式

这起事件也让外界再次关注一种近来流行的开发模式：所谓的「vibe coding」，也就是非技术背景的人，依靠 AI 工具快速生成产品原型甚至直接上线运营。
这类模式的优势在于速度极快，但风险同样明显：当开发者本身缺乏工程训练，往往无法判断什么是「好的程式」，更难辨识潜藏的安全问题。
于是当 AI 产出看似可用的结果时，就容易照单全收，甚至直接推向市场。

从这个角度来看，「惜食猎人」的问题，并不只是 AI 出错，而是人没有能力判断 AI 做得对不对。
当系统出现漏洞时，也只修补表面问题，而非回到架构层重新检视，导致风险持续存在。
这正好呼应先前报道关键的观察：有被训练过、已经具备判断能力的人，搭配 AI 会是如虎添翼；但如果缺乏这种能力，AI 反而可能放大错误。

(AI 能做 80 分，做不到 100 分的人注定淘汰！麦肯锡、哈佛校友建议新鲜人这样做)

你会用 AI 减少五倍人力，还是提升五倍生产力？

实际上，AI 在写程式上的角色，更接近「加速器」而非「替代者」。
它可以快速完成重复性高、结构明确的低阶工作，大幅提升开发效率，但无法取代对品质的判断与对系统的整体理解。
真正有价值的工程师，仍然是那些知道什么叫「写得好」、什么情况需要重构、哪些风险不能忽视的人。

这也与企业中的管理角色类似。
经理人的价值，从来不只是执行，而是判断什么方向是对的、什么结果不能接受、什么问题需要重做。
某种程度上，公司是在借用这些人的「眼光」来做决策。
AI 可以帮忙产出，但无法取代这种判断能力。

因此，即使市场上不断出现「AI 将取代工程师」的说法，以目前的发展来看，更实际的影响仍是节省人力与提升效率，而不是完全替代。
在一个核心团队中，能够判断品质与风险的资深工程师，反而会变得更加关键。

问题也因此回到每个人面前：当 AI 可以让效率提升五倍时，你会选择用它来减少五倍的人力，还是创造五倍的产出？

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