這個聖誕假期，身為對個人知識管理（PKM）極重度用戶，我決定自己動手，將卡片盒筆記法（Zettelkasten）與 AI 寫程式助理縫合在一起，自己做一個，卻發現 AI 寫程式 的技術債風險。
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什麼是技術債？AI 寫程式最 容易埋下的「隱形炸彈」
在常規軟體開發中，新增一個功能（如：聯絡人、Email、筆記）通常意味著要多一張資料表，以及處理表與表之間複雜的關聯（樞紐表）。這也是為什麼當原廠不給新功能時，你一點辦法都沒有。
常規的軟體開發中，每個功能會有自己的資料格式，就要有對應資料表，不同的內容很難存在一張表上，因為欄位不一樣，例如：
- 聯絡人：姓名、地址、電話、Email
- Email：寄件人、收件人、主旨、內文、附件
拿 Outlook 來說，裡面有 Email, Calendar, Contact，那至少有 3 張表？實際上不止 3 張，Email 收件人要從 Contact 中選，還要加一張樞紐表記錄兩張表之間的關係。
為了打造大腦的複本，我選擇設計一種「萬用資料結構」來容納所有資訊，而非像 WordPress 插件那樣無止盡地堆疊資料表導致效能低落。
我選擇使用第二種，這種理念你可以說給 AI 聽，但它總是做一陣子又回到一般 App 寫法，於是過一陣子我就要糾正一次再翻修。
這是因為我看到它出錯了，如果沒看到，它就快快樂樂亂寫，最後難以收尾，這就是「技術債」。
什麼是技術債：
技術債（Technical Debt）是指為了追求開發速度，而選擇了易於實現但非最優的方案，導致未來維護成本增加。AI 就像一個「只求能跑，不求安全」的樂高組裝手，如果我們看不出它的結構缺陷，這些亂寫的程式碼最終會讓你難以收尾。
避免 AI 生成爛程式碼：你需要掌握「低限學習」與基礎語法
就像很多教 Vibe coding 的課程一樣，剛開始我也什麼都不懂，但確實可以做出想要的東西，確實很興奮，所以我也用 SDD 定下需求，只要你寫的程式達到我的需求，就沒問題了。
現在流行 SDD（需求驅動開發），只要定好需求，程式碼似乎就能自動生成。但 Gemini 提醒我：AI 覺得「能用」比「安全」重要。如果你完全不懂技術，你的創造力邊界就只能是「AI 的平均值」。
經過這一次，我理解了 Gemini 說的「組樂高」是什麼意思，如果你有細緻的要求，你要詳細指示，不過想詳細指示，就不能全部不懂了。當然這也看你的野心，如果自己用或是讓 10 個朋友，資料外泄頂多被罵，如果意外太受歡迎獲得上萬會員，同一件事就是大災難了，可能賠掉你的身家。
所以如果一點都不想學也很容易，千萬保持小規模，千萬避免太受歡迎！
但如果願意花兩三天學基礎語法、資料結構，就能跟 AI 雙向互動，情況就不同了。
這差異很難語言表達，舉例說，裕隆速利跟賓士只差在賓士更貴更豪華嗎？其實上高速公路、山路、發生車禍…時，兩者表現都大大不同，但就最基本「代步」來說真差不多。
上週我花了 1 天補充 JavaScript 新知、2 天補充 Go 語言知識，配合先前對技術理解，就可跟 AI 精密溝通，至少我能抓到它亂做。
有 AI 只需要低限學習，不難。轉貼 Gemini 總結：
- 不懂的人：他的創造力邊界 = AI 的平均值。AI 給他什麼，他的產品就是什麼。
- 懂的人：你有自己的設計哲學，你是在指揮 AI 去實現你的哲學，而不是讓 AI 替你思考。
手腳可以外包，但思考可不能外包。
AI 寫程式 協作三大語言：Python, JavaScript 與 Go 的選擇指南
這是一份學完一定【不會】寫程式的指南
如果你一種語言學一兩天就可以開發，天才！請收下我的膝蓋。這個學習唯一目的是「可跟 AI 協作」，當然是 AI 自己寫的，它說「這樣就夠」。
為何要學？因為：
- AI 寫程式常惡搞，搞壞了還是你浪費時間 debug。
- 當 AI 遇到邏輯鬼擋牆時，你只要具備基礎語法觀念，問一句：「為什麼這裡不用 X 方式寫？」它就會恍然大悟地修正，這能省下你數小時的除錯時間。
- 當然更多時候是因為你不懂提出矛盾的需求，我觀察 AI 不會回嘴，它只會想盡辦法把類似你想要的做出來。
技術進步，越來越多狀況 AI 自己能搞定，但還有一小部分要你解決，此時完全陌生就糟了，不如花一兩天極簡學習。
手腳可以外包，但思考不能外包。
以下是我為 AI 協作者整理的「低限學習清單」，目標不是讓你變大神，而是讓你學會「指揮 AI 實現你的設計哲學」。
三大核心語言：你的協作工具箱
Python：AI 時代的「國語」 (建議學習：6-12 小時)
- 為什麼學： 它是 AI 和大數據的標準語言，且語法像英文一樣簡潔，沒有煩人的括號。
- 低限目標： 建立信心。當 AI 舉例時，通常都用 Python，學會它能讓你理解基本的邏輯結構。
當年我學習的想法是，「學儘量少」，所以找了個章節很少的來學，看來不貪心是好方法，網頁前端 ( Frontend” ) 它真的市佔率超高，而常用框架，你一定常聽 AI 說的 React/Vue 也是非常泛用。
我還請 AI 幫每個章節分輕重，可以跳過部分，所以學得更少，它每一章節都很短，壓力很小，而且一按就看到結果，有成就感。
JavaScript：網頁世界的「凌亂補丁」 (建議學習：8 小時)
- 為什麼學： 雖然它誕生時只花了 10 小時，且充滿了歷史包袱與疊床架屋的補丁，但它是瀏覽器的霸主，也是 n8n、Supabase 等工具的核心。
- 低限目標： 「不陌生就願意用」。只要能看懂 AI 寫了什麼，並能抓出明顯的錯誤即可。
JavaScript 很像 Photoshop，簡單的人人都會，但難的還是不好懂。
AI 不會粉飾太平說「其實 JavaScript 很不錯…」而是坦言「幾十年發展疊牀架屋，向後相容無法大刀闊斧改善，打開都是凌亂補丁」，它不是「優雅」的語言，當初開發者只花了 10 小時就交卷，他爹都坦言不愛它。
現在全世界大神都在救，詳見拙文
但你不能不學這個奇跡，誰能叫全世界大神幫它寫補丁！如果在瀏覽器裡使用的 App 全逃不開它，n8n 的 Code 節點用它，企業級的 Supabase、Appwrite、Strapi… 也是用它寫的！
還好，你不用愛它，AI 時代只要願意用，其他 AI 會幫你。
我花了約 8 小時，幾個新語法小小卡住，現在看 AI code 確實輕鬆了。
Go：來自 Google 的「優雅重型機車」 (建議學習：12 小時)
- 為什麼學： 當你需要高效能時，Go 比 Python 快 10 到 100 倍。它的語法甚至比 Python 更精簡，且具備強大的生態系（有很多別人的程式碼可以抄）。
- 低限目標： 體驗「品味」。Go 是 Google 大神殫精慮慮之作，邏輯極度清晰。最棒的是，它編譯後只有**「一個檔案」**，雲端佈建極其簡單，不再需要為了環境配置折騰一整天。
Go 比 JavaScript/Python 快 10 ~ 100 倍，是 Google 「私家」語言（有開放大家用啦），專門開發複雜 Web App。
但它是編譯語言，讓我遲疑了！
小時候曾有高手推薦用 C++ 入門程式開發失敗，後學數月 Java 被複雜冗長的語法嚇到，它們普遍複雜深奧。雖然後來直譯語言 Python 撫慰了我，但餘悸猶存，PTSD 的我聽到編譯語言就皮皮挫。
但在 AI 慫恿下喵了喵 Go 語法，疑，好像沒這麼恐怖？因為：
- 語法簡單：這語言語法竟很簡潔，比 Python 有過之無不及！
- 佈建簡單：佈建到雲端只要上傳【 一個檔案 】！！！Web App 結構複雜，佈建雲端常出問題，至少耗一天吧！但 Go 會編譯成「一個檔案」，丟到雲端就能跑，不愧是 Web app 專供語言，太省力了！
- 抄襲簡單：Google 掛保證，社群很熱心，生態系發展好，就是「有很多別人寫好的程式可以拿來套」啦！
官方教材承襲 Go 的簡潔要求，說明也極度簡潔到不好理解，我一邊學一邊問 AI，記得 Go 的強項是後端 ( Backend ) 開發，特別是 Web App 常常遇到的「高併發」 ( High Concurrency ) 它都幫你解決了。
如果學完 JavaScript 再學 Go，會有「我能夠品味程式語言的好壞了！」的快感，因為 JavaScript 是一個人十小時搞定的，而 Go 是 Google 的數名特聘大神殫精竭慮之作，邏輯極度清晰，沒有那種「為什麼這樣寫？」「我也不知道」的問題。
我用 1.5 天，比較難一點點，但一邊學一邊拍手叫好！
結語：當個有靈魂的導演
如果你願意花兩三天學習基礎語法與資料結構，你與 AI 的關係將從「它給什麼，我收什麼」昇華為「雙向互動」。這就像開裕隆速利與賓士的差別：平時代步差不多，但在高速行駛或面臨衝擊（複雜功能需求）時，兩者的表現天差地遠。
記住：如果你想保持野心、開發出擁有萬名會員的產品，請務必掌握這些「低限知識」，否則一場成功的意外，也可能因為技術災難而賠掉你的身家。
💡 理解小撇步： 將 AI 寫程式想像成「點 Foodpanda」。如果完全不懂，外送員送來臭酸的食物你可能也吃不出來；「低限學習」就像是你雖然不進廚房，但至少知道食材的新鮮度與基本的烹飪邏輯，這樣你才能在餐點不對時，精準地告訴外送員該如何改進。