Design Engineer 正在崛起：當人人都能生一個介面，剩下的差距全在「好不好用」

TL;DR

• 「設計師該不該學寫程式」這個吵了十年的問題已經翻面了，現在缺的是懂設計的工程師，Vercel 把這個角色叫 design engineer
• AI 生出來的介面像 2000 年代的郊區建案：遠看都是房子，住進去才發現車庫開不了車門
• 好介面的差距不在配色，在「按下去之後發生什麼事」，Threads 桌面版跟 Twitter 就是最好的對照組
• 測試變得比以前更重要，而且 end-to-end 測試比讓 agent 自己開瀏覽器檢查便宜太多
• 已經有人因為「不會用 AI」被面試刷掉，這件事去年還是反過來的
• 讓 coding agent 有效率的核心原則只有一個：能用確定性工具擋掉的事，就不要寫進 agents.md

這集是誰在講

這集在 2026 年 8 月 5 日播出的 Syntax.fm，是 Wes Bos 跟 Scott Tolinski 兩位全端工程師主持的網頁開發節目，開播快十年，後來整個團隊加入了 Sentry（做應用程式錯誤監控的公司），節奏一直是那種兩個老朋友邊喝咖啡邊吐槽產業的風格。這集是 potluck，也就是聽眾提問合輯，中間還把 Scott 的太太 Dr. Courtney Tolinski 請進來。她是執業的臨床暨學校心理師，做兒童與家庭工作十五年以上，最近跟 Scott 一起開了一個育兒 podcast 叫 phases.fm。所以這集的組合有點特別：兩個工程師談 AI 怎麼改變工作，一個心理師談 AI 怎麼改變小孩。

那個吵了十年的問題，答案已經反過來了

第一位提問的聽眾自稱是設計出身的自學開發者，兩邊都不差，也不想被歸類成其中一邊。她注意到 design engineer 這個職稱最近突然變多。

Vercel 對這個角色的描述滿有意思：不預期任何一個人具備全部技能，但團隊集體要能做到在 Figma 裡做設計、寫產線程式碼、debug 瀏覽器效能、寫 shader、寫文案、做 3D 場景、剪影片。Wes 特別點出「寫文案」這條的價值：一個人看著自己做的頁面，能直接說「這句標語不對，讀起來很怪」，然後改掉。不用開會、不用發需求給文案、不用等下一個 sprint。

十幾年前大家在吵設計師該不該寫 code，設計師說我在 Photoshop 裡做完交出去就好，工程師說你們交出來的東西根本做不出來。後來網頁變複雜，設計的重心從「長什麼樣」移到「怎麼運作」，這場架就自然沒得吵了。Wes 的判斷是：design engineer 會變成新的 full stack。全端這個詞當年也吵過一輪，現在沒人在爭了，大家都在做。

至於提問者問的那個更刺的問題（設計出身的人跨到工程會被質疑，反過來卻不會，是不是因為她是女性），Scott 的回答滿直接：這個偏見他確實看過，而且他認為部分來自嫉妒。工程師看到一個設計很強的人，會下意識覺得對方工程能力不可能跟自己一樣好，因為自己在設計上是零。至於性別，他也沒繞路，說這個產業的偏見是真的存在，等於兩個因素疊在一起。

你家那棟房子的屋頂有八個尖角，而且完全沒必要

另一位聽眾寄了一個比喻進來，我覺得是整集最好的一段。

他說 AI 生出來的東西缺乏個性，就像九〇到兩千年代的郊區建案。開發商拿同一份模板複製貼上，整條街的房子長得一模一樣，看起來都是房子，但沒有一棟有靈魂。

Scott 剛好就住在那種街上，於是他順著這個比喻往下講，愈講愈氣。他家屋頂有八個左右的尖角和凹槽，全部沒有功能上的必要，純粹因為兩千年代的買家覺得這樣看起來氣派。結果鄰居前陣子換屋頂，因為結構太複雜，報價五萬美金。更荒謬的是車庫：整條街的車開進去之後，車門幾乎打不開。當年畫圖的人顯然沒想過人要下車。

這段之所以重要，是因為它把「AI 沒品味」這件事講到了正確的層次。大家批評 AI 生的網頁，通常停在紫色漸層、全大寫標籤、那幾個一眼看穿的設計 tell。但真正的問題在下面一層。

Wes 舉的例子是 Threads 跟 Twitter。他說如果同時開著 Threads、Twitter、Bluesky，有時候他分不出自己在哪一個 App，TikTok 跟 Instagram 也一樣，得往上滑一下看 icon 才知道。長相已經收斂到幾乎無法分辨了。但只要打開 Threads 的桌面版用五分鐘，差距就出來了。點了通知之後那個未讀狀態會不會清掉、多個項目同時出現時怎麼排、hover 上去有沒有回饋，這些沒有人會寫進設計稿的細節，才是有人花時間想過跟沒有的分水嶺。他另外點名 Apple 的螢幕使用時間家長設定，說他每次要改都會氣到不行：分類有、選項有、點進去也點得到，就是難用到荒謬。

之前在為什麼所有 vibe coded 網站都有一個叫 Sarah Chen 的客戶？聊過同一群人對 AI 設計的觀察，也在AI 沒有品味這件事，現在是一門一千八百五十萬美金的生意拆過為什麼模型天生會往平均值靠。這集算是從實作端給了同一個結論的另一種說法：模型可以逼近平均，但沒辦法幫你想「使用者第三次點這個按鈕的時候在想什麼」。

測試不是變得沒必要，是變得更難省

有人問，大家都在講 AI 加速開發，但實際上測試到底怎麼寫？

Wes 的立場是測試比以前重要太多了。他自己那些沒有測試的開源專案，現在每天收到一堆 PR，他根本判斷不出來對方是認真做的，還是路過丟一句 prompt 就送出來的。程式碼變更的量暴增之後，你唯一能睡得著的理由就是有東西在幫你擋。這點跟之前寫過的一週合併六十個 PR，然後整個專案爛掉是同一件事的兩面。

他分享一個實際做法：他要寫一個從各種社群網站網址裡解析出 ID 的函式，光是 YouTube、X、Threads、Bluesky 這些平台就有二十幾種網址格式。他的順序是先把所有格式的預期輸出寫成單元測試，然後才叫 AI 去寫那個函式，讓它跑到全部通過為止。測試在這裡不是驗收工具，是規格書。

Scott 則更偏 end-to-end。他提到一個很多人沒算過的帳：你叫 Claude 開一個瀏覽器去確認功能有沒有壞，那趟 token 花費遠比直接跑一次 Playwright 測試貴得多。與其每次都讓模型自己去戳，不如把它戳的過程錄成測試，之後就變成確定性的、幾秒鐘跑完的東西。

他還提到一個反直覺的好處：以前大家討厭測試，很大原因是 flaky test（時好時壞的測試）多了之後你就開始無視它，最後整套測試等於沒有。而 AI 在判斷「這次紅了是真的壞掉還是又在鬧脾氣」這件事上意外地準。

現在是不會用 AI 會被刷掉

有位聽眾說，他花了很多時間在沒有 AI 的情況下把程式基本功練扎實，最近面試卻因為「沒什麼用 AI 做東西的經驗」被拒絕。

Wes 說這件事聽起來很誇張，但已經在發生了。前一陣子大家還在問「你不用 AI 寫得出來嗎」，現在反過來變成不會用工具就進不了門。

有意思的是他順帶提到，這個技能裡有一項是「知道這些東西有多貴」。他舉了一個很多人踩過的坑：昨天那個花了一百五十美金的對話，隔天早上打開繼續聊，因為快取早就冷掉了，整段歷史要重新送一次，於是又是一百五十美金。有人一天燒掉幾千美金，多半就是這樣燒的。

至於 AI 是不是泡沫，兩人的看法差不多：融資規模和回收預期那一塊，泡沫是真的；但技術本身不會消失。他們的類比是網路泡沫破掉之後，網站並沒有不見，只是一堆公司關了，而且「大家會在網路上訂狗飼料」這個具體預測當年確實太早。Wes 認為這一輪要破的，是那些「AI 會取代所有工作、以後沒人需要上班」的說法，加上企業已經開始發現每個工程師每月幾千美金的訂閱撐不住，而新的開放權重模型便宜十倍、好用程度有九成八。他半開玩笑說，讓他徹底失去耐心的是那個「AI 需要看心理醫生」的說法。

讓 agent 有效率，核心只有一個字：確定

最後一題問怎麼在大型專案裡維持 coding agent 的效率跟準確度。兩人的答案高度一致，可以壓成一句話：能用確定性工具擋掉的事，就不要寫進提示。

具體來說，能被 linter 抓的就交給 linter，不要寫成一條規則塞進 agents.md；能被靜態分析抓的重複程式碼就交給工具；能用 hook 在 agent 動手的當下攔下來的，就用 hook。至於「為什麼當初這樣決定」這種背景知識，寫成獨立的決策紀錄文件，讓模型需要時才去讀，不要通通倒進主設定檔。函式命名要具體、可搜尋，這會直接省下模型翻檔案的 token。還有一條很實際的：AI 特別愛把單一檔案寫得很大，所以要有機制在檔案開始膨脹時就把它擋下來。

Wes 補了一個他自己的教訓。skills 剛出來時他塞了一大堆進去，後來全部砍掉。他保留的只有那種模型不可能自己知道的東西，例如自家內部工具怎麼用。至於「叫 AI 分析你的專案然後自動生一份 agents.md」這種操作，他的評語是：那只會把模型本來就推得出來的東西重複寫一遍，檔案愈長回應愈慢，產出的程式碼還變更多。

那小孩呢？

Dr. Courtney 這段其實跟整集的主題是同一件事，只是換了對象。

她的核心主張是批判性思考。小孩對電腦有一種預設信任，覺得機器算出來的東西就是對的，所以要很早讓他們理解模型會出錯、會幻覺、聊愈久錯愈多。

Wes 用了一個我覺得很漂亮的示範：他當著孩子的面，用兩種相反的問法問同一個問題，兩次都得到附和他的答案。小孩看完就懂了，這東西不是裁判。他們家車上有語音 AI，但他刻意養成一個習慣，問題出現時先按住不要問，全家先討論一輪自己覺得答案是什麼，再去問機器。這跟 Courtney 在自己節目裡談「小孩需要無聊」是同一條線：什麼都即時給，那些得靠自己撐過去才會長出來的能力就沒機會長。

他們家有一條明確的禁令，是不讓小孩用 AI 修圖。理由很直接：一旦開始問「我變漂亮一點會長怎樣」「我換個髮色會長怎樣」，那張比本人好看的照片會慢慢把小孩對自己的接受度磨掉。

至於聊天機器人朋友，Courtney 的說法很冷靜也很準確：要讓小孩知道那是一個預測模型，它不在乎你，它對你沒有感情。

我的看法

這集把兩件事放在一起講，我覺得剛好構成一個完整的判斷。

一邊是 AI 讓生產介面的門檻掉到接近零，於是所有東西都長得一樣、都堪用、都沒有靈魂。另一邊是設計這件事的重心，早就從外觀移到了互動細節，而互動細節恰恰是模型最不擅長的部分，因為它沒有「用起來很煩」這種體感。

這兩件事交叉出來的結果，就是 design engineer 這個角色的價值突然被拉高。不是因為它多了什麼新技能，而是因為周圍的東西全部變便宜了，只剩它還貴。

如果你現在正好卡在設計跟工程中間、覺得自己兩邊都不夠純，這可能是十年來最好的時機。你要練的不是再多學一個框架，是把「這裡按下去之後應該發生什麼」這件事想到比別人細三層。

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