2026年9月23日，美國奧斯汀的Rails World開發者大會上，程式框架Ruby on Rails的創造者David Heinemeier Hansson（業界通稱DHH）對台下工程師做了一次舉手調查：「還有誰每周仍手寫相當份量的程式碼？」全場大約只有五隻手舉起來。
DHH接著宣布，他共同創辦的軟體公司37signals（旗下有專案管理工具Basecamp、電子郵件服務HEY）已經「放下鉛筆」（pencils down）。在37signals手寫程式碼「現在是例外狀態，就像在錯誤監控系統Sentry裡看到一個bug」，代表AI代理沒做好，接下來要修的是機器。Rails是GitHub、Shopify等服務賴以打造的框架，這番話由它的創造者親口說出，演講在官方YouTube頻道公開後迅速延燒。
程式設計是目前受生成式AI明顯衝擊的專業之一，DHH示範的是較激進的版本：把大量寫碼工作交給AI，甚至以黑箱方式驗收自己不熟悉的Rust成品。哈佛大學電腦科學家Boaz Barak轉發剪輯時，就把它套到數學界：「我曾享受手工雕琢證明的美好時光，但大家得接受那個時代已經結束，擁抱用AI探索數學的新時代。」每個正在導入AI的職場，遲早都會碰到同一個問題：AI做出來的東西沒人看懂，出了錯算誰的？
DHH的「柯達時刻」是什麼？AI正在取代手寫程式碼
中文語境講「柯達時刻」，多半指柯達錯過數位相機而衰敗的故事，但DHH講的是另一面。
他在台上秀出一幅1886年的丹麥王室群像，作者是丹麥畫家Laurits Tuxen，光這幅畫就花了3年。Tuxen正是DHH的高祖父。1900年，柯達推出售價約1美元的布朗尼（Brownie）相機，攝影從此走進一般家庭。DHH藉此提出他的類比：當攝影降低重現現實的成本，畫家必須尋找新的價值；他以印象派與畢卡索的立體派作為藝術轉向的例子。
**換言之，在他的類比裡，工程師是那群肖像畫家，AI是布朗尼相機。**DHH把分水嶺定在2025年11月24日Anthropic推出Opus 4.5那天，稱之為「我們這個時代的柯達布朗尼」。2026年6月Fable 5與Mythos推出後，他更徹底成了自嘲的「AI狂喜症」患者。
37signals怎麼用AI寫程式？手寫程式碼反而成了「故障訊號」
DHH描述的工作方式，是像交辦同事一樣把任務派給AI代理，完成後再回頭驗收。
最具體的例子是HEY。這套電子郵件服務將不再做網頁版，改做六個原生App，也就是替各個桌機與手機平台分別打造的專屬版本，演講前大約一周才啟動。DHH說，過去一個小團隊要同時維護六個原生App「是荒謬的事」，現在開發成本已經「趨近於零」。
後端改寫更極端。DHH直言痛恨程式語言Rust，看Rust程式碼「像往眼睛裡倒強酸」，但只要不必自己看，他就愛上了Rust：改寫後的HEY後端CPU用量少99%、記憶體少95%，保留10台主機只是為了備援，他們粗估尖峰流量「大概一台樹莓派就撐得住」。
他完全不懂Rust，還說：「我把這當成一種特色，也是一種特權。」他的邏輯是，自己就像歷來所有委託工程師做事的老闆，只從外部驗收一個黑箱。他甚至說英文是比Ruby更好的程式語言，並宣布自己已經「從職業程式設計師退休」，確切日期他記不清，說大約在四、五個月前，可能是3月。
DHH說，如果兩三個月前這樣宣布，很多人會覺得他腦袋有問題；但在台下只剩約五人手寫程式碼的此刻，這只是在承認已經發生的事。
AI寫程式效率有多高？DHH稱一個月產出15萬行程式碼
DHH拿自己當證據。過去21年，他每年大約寫3萬行正式上線的Ruby程式碼；2026年8月，他一個月就寫了15萬行，約是過去月平均的60倍。但他也在台上承認，其中很大一部分是冗長的Rust，「一行Ruby的價值遠遠高於一行其他語言」。
他還把「10倍工程師」的說法往上推。這個概念源自1968年《ACM通訊》（Communications of the ACM）刊登的研究，最強與最弱的程式設計師差距約5到30倍。DHH認為，如今「沒用AI的最差工程師」和「用了AI的最強工程師」差距有100倍，甚至1,000倍。對此前Lavender資安長Jared Smith在部落格指出，從1968年的個體差異研究推到1,000倍，是DHH自己的推論，那份研究並沒有測量這件事。
其實演講後段舉的ATM例子也出了錯。DHH說，美國在1950年代引進ATM時，外界恐慌3萬名銀行櫃員將失業，結果到2010年反而有4萬人。這個故事的方向沒錯，數字卻對不上已發表的研究。依波士頓大學學者James Bessen的研究，ATM在1990年代中期才大量普及，一家城市分行所需櫃員從約21人降到約13人，開分行變便宜了，銀行開了更多分行，櫃員需求反而增加（美國企業研究院整理）。
這邊要說的是，DHH的說法雖然有事實支撐，但在AI加持之下，報告頁數、簡報張數、程式碼行數都會暴增，但暴增的部分有多少真的有用，要另外算。
AI寫的程式碼沒人看懂，出錯該由誰負責？
全場最關鍵的一段，是DHH自己講的Basecamp 5故事。
2026年春天，37signals在替Basecamp 5收尾時，讓設計師直接用AI寫最後幾項功能。單看每一份程式碼修改申請（PR）都還算合理，但二、三十份加在一起，整個系統架構「有點像瑞士起司，被戳出一堆洞」。團隊只好退回人工審查。
DHH如今說，那是「錯誤的結論」。只要再等一下、換上Fable，原本的計畫大概就行得通。
Jared Smith認為DHH從自己最好的故事裡學錯了教訓。**更強的模型只會降低單一修改出錯的機率，卻管不到「誰負責發現整體變差了」。**20個各自合理的決定，可能加總成一個不合理的系統，不管它們出自20名工程師、20個AI代理，還是同一個模型被問了20次。當一個人一個月能產出15萬行程式碼，瑞士起司會從春天的一次意外，變成每周都得有人出面對抗的預設狀態。
他也反打DHH的老闆類比：過去老闆委託工程師時，手上有合約、驗收標準，還有一個要為缺陷負責的廠商；當廠商換成一個模型版本，誰來扮演那個負責的角色？
演講前不到兩周，Shopify給了另一種答案。Shopify在9月10日的工程部落格公布，購物App「Shop」從跨平台框架React Native改寫成原生App，以6名工程師為核心，搭配AI代理，12周就從概念驗證走到上架。但Shopify寫得很直白：AI生成的程式碼可能滿足功能需求，同時帶進重複、架構偏移或效能問題，所以原生開發的專業仍不可少。 工程師要先審過需求與計畫才能動工，計畫一改，原本的核准就自動失效，後面還有測試、靜態分析與程式碼審查層層把關。
兩家公司都靠AI大幅改寫產品，差別在於有沒有人為最終成品把關、簽名負責。這個問題換到辦公室也一樣：如果你把合約比對、報表彙整或簡報交給AI，單份看起來都沒問題，出錯的往往是整體拼起來之後，而那個時候，被追究的不會是模型。
DHH為何引發工程師反彈？「不看程式碼」成爭議焦點
爭議延燒的另一個原因，是講者本身的處境。
科技部落格《Global Nerdy》作者Joey deVilla整理了演講影片底下的留言，其中一則寫道：「他是個富翁，對著一屋子未來30年還需要薪水的人講話。他早就賺飽了，當然興奮。」deVilla稱最能概括整場演講的，是網友Stefan Lindbohm的留言：「這是我參加過最令人困惑的葬禮。」DHH在演講收尾要大家「吃下白色藥丸」全力擁抱樂觀，並說「黑色藥丸是給魯蛇吃的，別當魯蛇」，更讓不少觀眾在留言中表達不滿。
deVilla也點出一個矛盾：37signals過去是「數位自主」的代表，帶頭推動離開公有雲的「Cloud Exit」，也長期對抗蘋果App Store抽成；如今整條軟體生產線卻交給Anthropic、OpenAI等模型公司。一則留言這樣諷刺：「Rails World 2025：端到端的自由。Rails World 2026：依賴別人的公司就好。」
DHH自己也有利害關係。他主導的Linux發行版Omarchy所屬Omacom Foundation已取得約2,000萬美元的贊助承諾。deVilla則反問：如果一套郵件軟體能用英文幾句話就生出來，用戶為什麼還要每月付錢訂閱HEY？
DHH並非完全無視風險。他在台上承認資安威脅「正在逼近，我們得做好準備」，只是他給出的處方是：既然沒人能預測未來，保持樂觀才是理性選擇。
AI會取代工程師嗎？真正值錢的能力正在改變！
要強調的是，DHH是公司老闆，宣布「不看成品」的後果他承擔得起。但如果你的職務是替別人的成果把關，照抄這個姿態，出錯時肯定不會有他的豁免權。但他指出的方向並沒有錯。照他自己挑的畫家類比，被便宜技術取代的是「照實畫出來」的技能，構圖、取捨與品味反而更值錢。
Jared Smith的一句話點出了問題核心：打字從來不是最難的部分，難的是建立並維持對整個系統的共同理解。當「看不懂也無妨」成為常態，你的工作價值要靠什麼證明？至少有一個起點：先弄清楚AI交出來的東西由誰驗收，再決定要把多少工作交出去。
資料來源：Rails World 2026開場演講（YouTube）、《Global Nerdy》、Jared Smith部落格、《AI Frontier Post》、Shopify工程部落格、美國企業研究院、Anthropic官方公告、Omacom Foundation
本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰
