AI 寫 code 很快，但導入一支傳統配置的開發團隊後，真正改變的不只是速度，而是每個人的角色，以及整個開發的節奏。

這場分享來自一個金融業的專案：團隊裡有寫程式的工程師，也有不寫程式的 PM、BA 與 UX。

我們觀察到 AI 帶來兩種影響：在本業上，它是加速器，你的領域專業決定 AI 能做到 80 分；跨到不熟的領域，它是賦能工具，卻只能給你 60 分的平均解。

於是每個人的角色邊界開始鬆動，而往相近領域延伸，效果最好。 開發節奏也跟著改變。需求探索與驗證可以左移，AI 能很快產出逼真的草稿，但「螺絲先別鎖死」——需求會隨著理解而改變。

需求與規格可以脫鉤，文件只需寫程式碼讀不出來的東西。專案從 vibe coding 起步，邊走邊把踩過的坑寫成規則，最後長出 Harness 與 AI 的「開發慣性」；重複的團隊雜事，則交給第七位 AI 隊友。

聽眾收穫：

1. 本業加速與跨域賦能：為什麼一個是 80 分、一個只有 60 分，以及角色該往哪裡延伸 

2. 需求探索與驗證左移：用 AI 草稿快速弄清楚自己要什麼，而不是急著鎖死 

3. 需求與規格脫鉤、文件輕量化：AI 時代該寫哪些文件、不該寫哪些

4. 從 vibe coding 長出 Harness：團隊如何形成一致的 AI 開發慣性