前言 許多創業者和創新者擁有突破性的想法，但缺乏傳統上將這些想法付諸實踐所需的深厚技術專長。像 Cursor AI 這樣先進 AI 工具的崛起，為彌合這一差距提供了強大的機會。我最近使用 AI 開發一個能自我還原的魔術方塊的經驗，儘管我的程式設計技能有限，但這次經歷揭示了一條實用的前進道路：非技術背景人士如何運用 AI。這並非要取代理解的必要性，而是強調利用 AI 作為強大的協作夥伴和學習加速器。
誤區：程式設計能力 vs. 問題定義
普遍的假設是，缺乏程式設計能力是非技術創業者面臨的主要障礙。然而，最初的挑戰往往更深層次：在於清晰地定義問題，並理解解決方案所需的步驟。當我開始魔術方塊專案時，我給 AI 的指令必然是打高空的（「建立一個能自我還原的 3D 魔術方塊」）。由於不理解還原演算法或 3D 渲染原理，我無法提供AI往下一步所需的具體指導。真正的瓶頸並非語法；而是策略性的理解。
被動使用 AI 的陷阱
我的第一直覺是將 AI 視為一個黑盒子——輸入錯誤訊息，便期待它能回傳完美的程式碼。這種被動的方法導致了令人沮喪的結果。AI 產生了大量程式碼，但在面對複雜性時，常常退回至過於簡化或甚至無法運作的方案。這印證了典型的「垃圾進，垃圾出」原則。期待 AI 在沒有清晰、明智的指導下就能直覺地找到解決方案，是效率低下且效果次優的做法。
AI 加速學習的力量
轉捩點發生在我轉變觀念之後：不再期望 AI 完成 工作，而是利用 AI 來 學習 如何完成工作。透過提出針對性的問題（例如：「魔術方塊還原有哪些常用演算法？」、「解釋這段與狀態管理相關的 JavaScript 函數」、「為這個旋轉邏輯建議除錯點」），AI 變成了一位極其高效的導師。它使我能夠快速掌握基礎概念和術語，進而能提供更精確、更有效的提示給 AI。
人類指導：有效 AI 協作的關鍵
AI 工具正以驚人的速度進化。未來的模型或許能更輕鬆地處理像我的魔術方塊專案這樣的任務。然而，隨著專案複雜性的增加，人類理解和策略指導的基本需求將依然存在。建立複雜的產品不僅需要程式碼生成；它還需要在架構、邏輯和使用者體驗方面做出明智的決策。我們的角色轉變為 AI 的有效指導者，用後天習得的知識來引導其強大的能力。
結論：學習是核心競爭力
對於非技術背景人士而言，利用 AI 進行開發並非要避免學習；而是要學得更聰明、更快速。快速理解新領域、提出正確的問題、並批判性地評估 AI 輸出的能力變得至關重要。在 AI 時代，那些擅長學習並將知識轉化為對 AI 工具有效指導的個人和團隊，將最有能力進行創新，並將宏偉的想法變為現實。
可以看一下這個魔術方塊的遊戲，按下 Scamble 或是底下的一堆旋轉鍵可以轉魔術方塊。Solve按鈕是倒著解，就是剛剛怎麼轉過來的就怎麼轉回去。但是按下 Solve+的話，他會根據現在的狀態找出最佳解(需要兩秒思考時間)，然後用最短步驟轉回去! 網址在 https://rubik.stingtao.info/