前言
軟體產業像是一場永無止境的馬拉松。每隔幾年，就會有一個新概念或工具被視為「救星」，彷彿能徹底改變遊戲規則。從 Scrum 的誕生，到 DevOps 的盛行，再到如今 GenAI 與 Vibe Coding 的崛起，這樣的循環一次次上演。
然而真相是，這些工具和方法確實帶來了「更快」的能力，但「快」從來不是最難的。真正困難的，是知道自己要往哪裡跑。
Scrum：流程跑得順，卻跑錯方向
Scrum 帶來的希望，是讓團隊能在短週期內快速交付並持續改進。短迭代、每日站會、回顧反思，這些流程設計在理論上能提升透明度與協作效率。
痛點卻在於：很多團隊以為「照流程跑」就等於敏捷。
- Daily Standup 開成「狀態報告會」，沒人彼此協作。
- Sprint Review 變成展示會，PO 拍板決定，不是真正的回饋交流。
- Retrospective 只是例行檢討，卻沒人真的去實驗改善。
結果：Scrum 把開發速度加快了一點，但需求還是模糊、部門牆還是存在。團隊跑得很勤快，但方向錯了，只會「更快地交付錯的東西」。
DevOps：自動化跑得快，但錯誤更快被放大
DevOps 的出現，帶來了令人振奮的工具革命。CI/CD 讓部署自動化，監控工具讓問題更快被看見，基礎建設即程式碼（IaC）讓環境搭建更有效率。
痛點卻在於：工具快，但確認對的需求很慢。
- 部署可以一小時十次，但要開發「什麼」卻沒共識。
- 自動測試 pipeline 跑得飛快，但測試本身缺少異常情境，等於在自動化驗證錯誤的假設。
- 監控告警響不停，卻沒人釐清問題根源，最後變成「更快地看到我們一直做錯的事」。
結果：DevOps 確實加速了交付節奏，但它放大的往往是「既有的混亂」。沒有釐清需求、沒有設計好測試，流水線再快，也只是更快地把錯誤推到使用者面前。
GenAI 與 Vibe Coding：寫得快，但寫錯的更快
GenAI 工具的誕生，讓工程師第一次感覺到「寫程式就像有超能力」。Cursor 幫你完成 boilerplate，Copilot 能補齊語法，Kiro、Cloud Code 則把 prompt 與環境設好。寫得快，真的快到驚人。
痛點卻在於：
- 需求不清楚 → AI 只能照你輸入的 prompt 寫，但 prompt 本身如果模糊，產出的程式碼就毫無意義。
- 測試不專業 → AI 能自動生成測試案例，但它不知道邊界條件、業務例外，測出來的只是「假安全感」。
- 缺乏共識 → 不同團隊各自丟 prompt，結果生成的程式碼風格、邏輯分散，整合困難，最後浪費更多時間修。
結果：GenAI 帶來的是「速度的極致」，卻不是「品質的保證」。它能幫你「做快」，卻不能替你「決定該做什麼」。
真正的難題：共識與測試知識
Scrum、DevOps、GenAI，這三波浪潮看似不同，其實都在解同一題：如何讓軟體交付更快、更好。
- Scrum 想用流程解決
- DevOps 想用工具解決
- GenAI 想用自動化思維解決
但最後都繞回同一堵牆：需求共識與驗證品質。
這需要跨角色的深度討論，需要快速用戶是否想要，是否團隊對要做什麼有共識。做出來後如何驗證是什麼做得正確，在各種狀況下是否執行正確。這些都是人腦去思考，不是工具能完全替代的。
結語
工具是一把快刀，能幫你節省時間、降低雜務，但它不會告訴你「往哪裡砍」。
Scrum 給了方法，DevOps 給了工具，GenAI 給了速度，但真正決定交付價值的，是：
- 需求是否清晰
- 團隊是否有共識
- 測試是否有足夠深度
「快不等於對，快不等於有用。快能幫助你，但方向才決定你能不能到達目的地。」
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