工程師日常

原來 MCP 就是這種感覺:一句話,生活裡的事情有人替你搞定

最近在研究 MCP(Model Context Protocol),
越研究越覺得——
哇,這東西怎麼有點像我生活周遭那些「你不說太多,他就懂你要什麼」的老朋友。

科技本來就很抽象、很難親近,
但 MCP 這玩意兒,反而讓我看到了一種「工具回歸生活」的味道。


MCP 就是你家那個什麼都會修的高手

你一定有遇過這種人:
你只說一句:「那個門怪怪的。」
他不用你解釋太多,
不問你角度、不問你材質、不問你怎麼弄壞的,
他自己會去工具櫃,拿對應的螺絲起子、電鑽、黑膠帶,
五分鐘就讓你恢復平靜。

你看似隨口一句,
背後代表的是——
對方替你完成所有「過程」,你只需要說需求。

這就是 MCP。
你一句指令,AI 自己會去找它該用的工具。


MCP 是公司裡那位超強助理

你說:「幫我查一下這週的會議時間。」
助理會去 Google Calendar;

你說:「那個專案目前跑到哪?」
助理會打開你的任務系統。

你說:「幫我找一下去年那份報表。」
助理會立即挖出你忘了放哪的檔案。

你不需要開 6 個APP,
不需要轉 Slack、跳 Notion、開 Google Drive。
你只要說一聲,它就自動協調後台,幫你把所有資訊整合好。

MCP 就是 AI 的「整合助理」。
你的生活不再是「你跑流程」,而是「流程為你運作」。


MCP 就像餐廳最懂你的那個外場

你只說:「我想吃清爽一點。」

結果端上來的剛好就是你想要的程度,
不用你列出食材,也不用你寫化學方程式。

這是「理解語意」與「自動接軌後台」的綜合體。

AI 過去很像廚房:
只會處理你提供的原料。

MCP 讓 AI 多了一個厲害的外場:
它知道該怎麼替你翻譯成「可以馬上執行的動作」。


MCP 是科技世界的萬用轉接頭

你知道出國旅行那種麻煩:
插頭不對,就什麼都不能用。

AI 以前也是——
API 不同、格式不同、資料庫語法不同,
它根本無法「直接使用」你的工具。

MCP 就像一個通用轉接頭,
讓所有工具都變成 AI 聽得懂、用得起的格式。

以後你不用寫程式串 API,
AI 會自己去對應的地方執行你要的功能。


🎯

過去我們是
「人去找工具」

但 MCP 讓 AI 變成——
「工具來找你」。

你給目的地,它規劃路線;
你給需求,它自己找工具;
你給方向,它替你完成過程。

科技第一次變得這麼……生活化。


🌱

真正的科技,不是讓生活變得更複雜,
而是讓複雜默默消失在背後。

MCP 的價值並不在於技術本身,
而在於——
它讓你把時間存回來,不再浪費在那些「非必要的麻煩」上。

當你能把生活變得更純粹,
你才有餘裕去做真正想做的事。

唯心有透明,才會春暖花開。
而懂得善用工具的人,
才能讓人生的流動變得順暢又自由。

Gemini 3 Pro Preview:程式設計師最期待的「AI 寫遊戲能力」終於開竅了

這幾天最讓我好奇的,就是 Gemini 3 Pro Preview 的能力大升級。
不只語意理解變好,官方甚至說:寫程式能力翻倍成長。

既然官方都這麼講,那當然要親自驗證。
於是我特地跑去 Google AI Studio 試一下。

結果真的有點被嚇到。


🧠 以前要想半天的遊戲邏輯,它現在一次就寫完

我先讓它寫一個小遊戲,
原本以為會卡在互動邏輯、角色動作、事件觸發……
沒想到它不但一次寫出來,
甚至還幫你加上簡單的 UI、按鈕與提示訊息。

我心裡只有一句話:
「這速度根本不是助理,是代打工程師。」

於是我再給它挑戰兩個更複雜的遊戲——
依然寫得出來,而且沒有亂七八糟的結構。

以前的 AI 寫遊戲很像「懂語法,但不懂遊戲」。
但現在的 Gemini 3 Pro Preview,
是真的能讓你感受到:

它懂什麼是事件、懂什麼是邏輯、甚至懂「好玩」是什麼。


🕹 我一次讓它寫了好幾款小遊戲,全部都能跑

我把這些 Demo 都留著,
大家有空也可以玩玩看。

你會發現一個很現實但很振奮的事:

AI 不是要取代工程師,而是拉你上另外一個高度。

以前你花三天做出的 Demo,
以後可能三十分鐘就搞定。
你不會因為寫得慢被淘汰,
但你若「不會善用 AI」,
才真的會慢慢被時代丟在後面。

審美大對決

銀河群蜂

小丑魚逆襲:深海大亂鬥


🌱 舜哥觀察小結

每一代 AI 都像是在提醒我們:

工具改變得比人快,
但真正被改變的,是人的思維方式。

會用工具的人,
不用再苦撐流程、不必和重複性工作搏鬥。

你省下來的時間,
才有機會去創造更有價值的東西。

唯心有透明,才會春暖花開。
而懂得善用工具的人,
永遠走得比只會抱怨工具的人更遠。

寫程式的人,懂那種被Bug折磨又被AI逼著進化的夜晚

有時候我覺得,
程式設計師這個職業,
就像在和宇宙對話——只是宇宙從來不回。

當專案進度落後、需求一改再改、上層又說「這不是上次就寫過嗎?」
我只能笑笑說:「對,但上次那個版本,現在連程式自己都不認識了。」

Gemini 生成

專案不是專案,是一場永無止境的修補

趕專案的每一天,
都像在追一班永遠開走的車。
早上立志:「今天一定收尾!」
結果下午就被新的需求炸到懷疑人生。
晚上打開筆電,本想修個小bug,
卻發現那一行錯誤牽出了三個模組、五個例外、十個註解寫著「暫時先這樣」。

程式碼不會騙人,但也不會憐憫。
你修錯一行,它立刻報錯給你看;
但你修對十行,它只會靜靜地假裝理所當然。


解Bug的歷程,其實是一次人格的試煉

剛開始你冷靜分析:查log、推stack、列假設。
半小時後開始懷疑人生:「我到底修的是Bug還是命運?」
再過一小時,你變成宗教派:「拜託啦,只要過這次build我就去睡覺。」
等到凌晨三點,你突然悟了——
Bug不會死,只會轉世。

當終於找到那個缺「;」的地方時,
那一瞬間真的像打通任督二脈。
你不是修好了程式,而是救贖了自己。


工程師的苦,不在程式,而在「看不見的壓力」

外人看到的是一行行程式碼,
但寫程式的人看到的,是焦慮、時間、妥協,
還有別人留下的「神秘遺產」。

專案delay,不是誰偷懶,
而是每個人都被自己的環節卡住。
別人看到畫面能跑,你卻知道那是靠膠帶綁起來的。
「能動就好」這句話,
是工程師世界裡最溫柔也最殘酷的祝福。


AI 來了,壓力也跟著來了

最近老闆開會講得很激昂:
「AI 已經改變世界!我們一定要導入 AI 來提升開發效率!」
大家紛紛點頭,但內心都在想:
「要是 AI 真的會寫程式,那我們是不是也該開始準備退休金?」

AI 寫程式確實快,
但它的「聰明」有時候像新進實習生——
自信滿滿地改掉整段邏輯,
然後讓原本能跑的專案整個爆炸。

AI 不懂系統的歷史,不知道前後的脈絡,
有時看似「優化」其實是在挖坑。
你請它幫你寫函式,它回你一段完美的錯誤。
於是你花一小時修AI的程式,
再花兩小時修AI幫你改壞的程式。

最後發現——AI沒有讓我變快,
只是讓我多了一個需要「教育」的同事。


AI不是敵人,但它逼我們更清醒

我不討厭AI,
我只是被迫學會「懷疑」它。
它能補語法,但不懂意圖;
能生成代碼,卻無法理解責任。

而這,也讓我重新看清:
工程師的價值,不在於打字速度,
而在於理解問題、掌握邏輯、能判斷對錯的能力。

AI 會進化,但真正能駕馭它的,
還是那些懂系統、懂人性、懂妥協的開發者。
因為我們知道,好的程式不是寫出來的,是被理解出來的。


最後想說

寫程式這件事,
讓我學會的不只是邏輯,而是面對混亂的平靜。

專案再趕、Bug再多、AI再聰明,
最終能讓畫面亮起來的,
依然是那雙凌晨還在敲鍵盤的手。

程式設計師的浪漫,
不是自由,而是願意在夜深人靜的時候,
和AI、和Bug、和自己,一起重啟。


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